爱加速-虚拟专用网服务供应商-动态代理


一段话总结

爱加速是2007年成立的虚拟专用网服务供应商,主打静态网络加速与互联网安全接入服务,核心特点为安全、稳定、极速、高匿。其采用AES技术加密数据,自建实体机房(IDC五星级运维标准),服务器覆盖31个省份、190+城市,支持TCP、UDP、Socks5、HTTP协议,提供无需配置的一键连接服务,且免费无广告、不限流量不限时、无上限设备连接数。同时提供7*24小时技术客服支持及定制化服务,用户评价集中于稳定快速、安全便捷等,最新动态包含反诈宣传与清朗网络相关内容。


思维导图

## **基本信息**
- 成立时间:2007年
- 类型:虚拟专用网服务供应商
- 核心业务:静态网络...

Read more

OpenAI-Deep Research-


文章核心内容概述

  • 主要介绍:OpenAI推出了一种名为“Deep Research”的新智能助手功能,可在ChatGPT中使用,它能通过推理综合大量在线信息,帮用户完成多步骤研究任务,节省研究时间。

  • 功能特点

    • 多领域应用:适用于金融、科学、政策、工程等知识密集型领域及购物等日常场景,可提供全面报告,含清晰引用和思考总结,便于验证信息。
    • 关键技术:基于即将推出的OpenAI o3模型版本,专为网络浏览和数据分析优化,能处理文本、图像、PDF等多种信息,通过训练学会规划和执行多步骤操作以获取所需数据。
    • 对比优势:与GPT-4o相比,更适合需要深度和细节的多方面、特定领域查询,可进...

Read more

sider.ai-AI助手服务的网站


Sider.ai是一个提供人工智能助手服务的网站,主要功能包括深度研究、AI浏览器扩展和智能知识库。它能帮助用户快速进行研究,自动整理相关信息、生成报告,并支持多种文件和网页的总结与翻译。用户可以通过该平台高效管理自己的研究资料,并与现有的AI模型进行交互。

官网

Read more

Gemini Deep Research-概述


以下是关于 Gemini Deep Research 的核心内容总结:

一、服务介绍

  • Gemini Deep Research 是一款由 Gemini 2.0 Flash Thinking(实验性功能)驱动的个人研究助理服务,具备自动浏览网站、思考并生成多页报告的能力,可将报告转化为播客风格对话,节省时间。
  • 它能够将提示转化为个性化的多点研究计划,自主搜索并深入浏览网页以获取相关信息,展示其思考过程,并最终生成详细全面的定制研究报告。

二、应用场景

  • 竞争分析:深入了解新产品竞争对手的市场情况,涵盖产品供应、定价、营销策略及客户反馈等方面。
  • 尽职调查:调查潜在销售线索,分析公司产品、...

Read more

open-deep-research-AI驱动的研究助手项目


这个仓库名为 open-deep-research,是一个由AI驱动的研究助手项目,旨在通过结合搜索引擎、网页抓取和大语言模型,对任何主题进行迭代式的深度研究。以下是对该仓库的详细介绍:

项目概述

  • 目标:提供一个简单的深度研究代理实现,使代理能够随着时间推移优化研究方向,并深入研究某个主题。仓库代码量控制在500行以内,便于理解和扩展。
  • 赞助:该项目由 Aomni 赞助。

工作原理

项目通过一系列步骤进行深度研究,其工作流程可以用以下Mermaid流程图表示:

flowchart TB
    subgraph Input
        Q[User Query]
        ...

Read more

容器内的时间是否会与主机时间自动同步 ?


容器内的时间是否会与主机时间自动同步,取决于容器的运行环境和配置方式。以下是不同容器技术(如Docker、Kubernetes)的常见情况及原理分析:

一、Docker 容器的时间同步机制

1. 默认情况:不自动同步

  • Docker容器默认会继承主机的时间配置(如时区、时间戳),但不会主动与主机时间保持实时同步
  • 原因:容器本质上是隔离的进程环境,时间由容器内的操作系统维护,主机时间变化不会自动传递到容器内。

2. 时间同步的实现方式

  • 挂载主机时区文件
    通过 -v /etc/localtime:/etc/localtime:ro 命令挂载主机时区文件,确保容器时区与主机一致,...

Read more

流程感知设计


流程感知设计:定义、核心要素与实践应用

一、流程感知设计的本质与定义

流程感知设计(Process-Aware Design)是一种以用户行为流程为核心的设计方法论,旨在通过理解、映射和优化用户在特定场景下的操作路径,使产品或系统能够“感知”用户的任务目标,并提供动态、适配的交互体验。其核心在于将抽象的业务流程或用户任务拆解为可感知的节点,通过设计让系统与用户行为形成协同,减少认知负担,提升任务完成效率。

二、核心要素:流程感知设计的三大支柱

  1. 用户流程建模
  2. 梳理用户完成目标任务的完整路径,包括核心步骤、分支场景(如异常流程、中断恢复)和决策点。
  3. 案例:电商购物流程中,从商...

Read more

差异化竞争的核心


差异化竞争的核心在于通过挖掘用户未被满足的需求,结合企业自身优势,打造独特且难以被复制的价值点,从而在市场中与竞争对手形成显著区隔。其核心要素可从以下几个维度展开分析:

一、精准捕捉用户差异化需求

  • 洞察未被满足的痛点:通过市场调研、用户反馈等方式,发现现有产品或服务的缺陷。例如, Airbnb 发现旅行者对“本地化住宿体验”的需求未被酒店行业满足,通过共享民宿模式实现差异化。
  • 细分需求场景:将用户需求按场景拆解,提供定制化解决方案。如大疆无人机针对航拍爱好者、农业植保等细分场景推出专用机型,区别于通用型产品。
  • 超越功能需求,聚焦情感价值:在功能之外赋予产品情感属性。例如,苹果通过极简设...

Read more

全模态智能体自动学习网站内容并自我强化的研究与实践-V2


全模态智能体自动学习网站内容并自我强化的研究与实践 ** 摘要 本文聚焦全模态智能体自动学习网站内容并实现自我强化的核心功能,重新梳理其运行逻辑,深入剖析各功能模块。通过清晰呈现信息采集、多模态融合、学习模型构建、自我强化等功能流程,结合实际应用场景案例,探讨面临的挑战与解决方案,展望未来发展趋势,为该领域研究与实践提供清晰且具价值的参考。 一、引言 在人工智能技术蓬勃发展的浪潮中,智能体的进化与应用不断刷新边界。随着互联网成为海量信息的聚集地,网站内容涵盖文本、图像、音频等多种模态,如何让智能体高效学习这些信息并实现自我强化,成为人工智能领域的关键命题。全模态智能体凭借融合多模态信息的...

Read more

tenacity-Python 的重试库


tenacity 是一个用于 Python 的重试库,它可以帮助你在遇到临时性错误(如网络波动、API 限流等)时自动重试代码块或函数调用,提高程序的健壮性和稳定性。该库提供了灵活的重试策略配置,包括设置最大重试次数、重试间隔、特定异常类型触发重试等功能。

核心功能与特点

  1. 灵活的重试条件:可以基于返回值、异常类型或自定义条件触发重试。
  2. 多种等待策略:支持固定间隔、指数退避、随机延迟等多种重试间隔策略。
  3. 回调与上下文管理:支持在重试前后执行回调函数,以及使用上下文管理器管理重试逻辑。
  4. 错误处理:可以设置最大重试次数、总超时时间,以及在所有重试失败后抛出特定异常。

简单示例

以下是一个使...

Read more