一、概要介绍 部署方式：docker部署sidus ； 通用时序预测基础大模型： 零样本时序异常预训练ux模型： 二、部署方式 docker部署 三、对外接口 参数 类型 必填 说明 model string 否 默认 chronos-2 frequency string 是 例如 1min、1h、D、W、MS horizon integer 是 未来预测周期数 targets string[] 是 需要预测的字段，至少一个 data object[] 是 历史数据，按时间升序 future_covariates …
适用范围： 中大型制造型企业 iPaaS 集成平台规范类型： 对外 API URL 命名与设计规范状态： 建议实施标准 1. 编制目的 为规范中大型制造型企业 iPaaS（Integration Platform as a Service，集成平台）对外 API 接口设计，建立统一、标准化、可扩展、易维护的企业业务 API 体系，制定本规范。 通过统一 URL 命名和接口设计标准，实现： 本规范适用于所有通过 iPaaS 对外发布的业务 API，包括企业内部系统集成接口、第三方应用接口、数据服务接口和智能体调用接口…
经过部署测试，语音识别基本可以实时合成，语音合成速度比较慢，无法做到实时性合成。 研究了下，想做web端AI实时语音大模型对话，主流做法是在后端实现核心逻辑，web前端只通过websocket传递人工麦克风语音和播放语音，外加啸叫回声抑制。 在线语音状态检测：https://git.com/snakers4/silero-vad/
研发团队新员工 DeepSeek Harness 使用规范 一、背景与问题 近期发现，部分新入职研发人员在几乎未阅读中型复杂项目完整代码的情况下，直接使用 DeepSeek Harness 进行祈祷式编程，并在聊天过程中完成代码生成与修改。由此产生以下问题： 二、规范目的 开发人员应重新理解需求、思考实现方式，避免祈祷式编程——即不经过需求分析与实现设计，直接将需求抛给工具、寄希望于其自动产出可用代码的做法。通过本规范，引导新入职研发人员建立正确的需求理解与实现设计习惯，保障项目代码质量与仓库安全。 三、规范要求 …
一、安装wsl 在microsoft store搜索安装ubuntu启用wsl，或者用超级管理员权限下执行安装wsl： 二、进入wsl 找到新增的ubuntu图标，点击后进入终端版ubuntu。自己初始化用户名和密码。 三、更新源安装python 创建虚拟环境 四、安装dsh 五、挂载dsh的工作目录 1、注意修改用户名，把thsmart替换成你的用户名 2、win11本地磁盘【我的文档】下的新建dsh文件夹，在dsh目录下面放代码文件夹，任务文件夹即可。 创建快捷打开dsh命令 编辑时 vim ~/dshw.sh…
文件分为图片和其他。文件可以通过公网可访问的url或者base64传递。文件不允许通过公网url访问，只允许先上传到文件系统，先获取fileid，然后把fileid传给/v1/chat/completions 接口即可。 图片公网URL案例： 图片Base64案例： 普通文件案例： 多图多文件混合的请求结构：
出处：https://www.bilibili.com/video/BV1jbXKBGECC/ spark_agent_learn.py 结构图 · 纯文字版 这是 spark_agent_learn_guide.md 里 9 张 Mermaid 图的纯文字对照版：不依赖任何渲染器，任何编辑器里都能读。约定：缩进表示"属于/由谁产生"，-> 表示"然后/流向"，[?] 表示判断分支。全文只用函数名、类名、常量名定位，不用行号。 图 1 · 全局架构（10 个部件与数据流） 图 2 · 主循环（含 5 个 Ho…
在现代数据平台中，数据处理链路通常可以抽象成： 如果数据采集使用 SeaTunnel，调度使用 DolphinScheduler，数据仓库使用 ClickHouse、Doris、Snowflake、BigQuery 等，那么还有一个非常关键的问题： 谁负责把这些原始数据转换成真正可以被业务使用的数据模型？ 过去几年，这个问题几乎可以直接回答： dbt。 但现在，一个非常值得关注的竞争者出现了： SQLMesh。 两者表面上都可以写 SQL、建立模型、管理 DAG、执行测试，因此很多人会把 SQLMesh 简单理解为…