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当前的大模型计算革命中，市场存在一种普遍现象：绝大多数所谓的 "AI-Native" 应用，本质上仍是传统软件外挂了一个 LLM 对话框。业界的讨论多集中于模型能力边界，而忽视了承载智能的架构形态。

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如果你参与过工程化，那么Docker你一定或多或少听过，那么Docker究竟是什么呢，作为前端有必要了解吗？ 本文或许能解惑一二。

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在工业检测、场景识别等实际业务中，YOLO预训练模型无法适配自定义目标（如特定零件、专属标识、定制化缺陷等），需基于自定义数据集完成模型训练、格式转换、Java工程化调用及精度调优，实现“数据标注→模

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代理式人工智能（Agentic AI）是区别于传统单一LLM（大语言模型）的新型AI架构，其核心特征是具备自主感知、任务规划、多智能体协作及环境交互能力，能够像“虚拟员工”一样自主完成复杂企业任务，而

作为一名经历过无数次压力测试的工程师，我深知压力测试在性能调优中的重要性。压力测试不仅是验证系统性能的必要手段，更是发现性能瓶颈和优化方向的关键工具。今天我要分享的是基于真实项目经验的压力测试与性能调

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工业质检场景中，单一零件往往存在多类缺陷共存的情况（如轴承同时出现“划痕+尺寸偏差+表面锈蚀”），传统单标签检测仅能识别一种缺陷，无法满足全维度质检需求。YOLOv11原生支持多标签目标检测（Mult