灯推的恬静小屋

教程来源：《Docker入门到项目实战》 1. 基础概念1.1 为什么有Docker？传统部署的痛点 环境不一致：”在我机器上能跑”的经典问题 依赖管理复杂：版本冲突和依赖地狱 资源利用率低：虚拟机资源开销大 部署流程繁琐：手动配置容易出错 Docker的核心优势 特性 说明 对比传统方式 轻量级虚拟化 共享宿主机内核，启动速度快 比虚拟机节省90%资源 环境一致性 开发、测试、生产环境完全统一 消除环境差异问题 快速部署 秒级启动，支持水平扩展 部署时间从分钟级降到秒级 资源高效 容器间共享操作系统 单机可运行更多应用实例 1.2 Docker架构与容器化系统架构图12345678910111213┌─────────────────────────────────────────────────────────┐│ Docker架构 │├─────────────────────────────────────────────────────────┤│ Do ...

lovable什么是lovableLovable是AI编程工具，可以生成全栈应用程序，基于自然语言处理技术，让用户能用对话快速构建网站和Web应用程序。Lovable 平台支持与Supabase集成，实现数据库连接和用户认证，支持GitHub同步，一键部署，及处理大型代码库。Lovable提供多种模板加速项目启动。Lovable简化软件开发流程，让非技术团队成员快速获得构建高质量软件的能力。 主要功能 自然语言生成代码：用户用自然语言描述想要的功能，Lovable转化为实际的代码。 构建和部署网站/应用：用户用对话构建和部署完整的网站和Web应用程序。 集成Supabase：Lovable AI支持与Supabase集成，支持用户轻松连接Postgres数据库，处理数据存储和用户身份验证。 GitHub同步：用户能将生成的代码同步到GitHub，获得版本控制和代码管理。 处理大型代码库：Lovable AI能处理包含超过100,000行代码的大型项目。 应用场景 快速原型开发：开发者和设计师快速创建应用程序原型，验证概念和设计。 非技术创始人：非技术背景的创业者和创始人将想 ...

AI智能体定义AI智能体是能够感知环境的、能独立做出决策、执行任务、解决问题并提供服务的人工智能系统，通过模拟人类的行为和决策过程，使得与大模型的交互更加自然、高效和个性化。智能体具有环境感知、记忆、观察、思考和行动能力，能够与人类交互并完成特定任务，如客服、编程、内容创作、知识获取、财务、手机助手、工业制造等。智能体的核心能力包括推理、记忆、使用外部工具和与环境交互。 感知能力 文本感知：如DeepSeek R1能够理解、处理和生成自然语言文本，包括文本分类、情感分析、文本生成等任务，对于图片、视频等采用OCR等工具提取文本信息作为输入。 多模态模型的初阶状态：能够处理多模态信息，如文本、图片、音频等，但可能需要借助外部工具或模型来处理部分模态信息。 端到端视觉感知：能够直接理解图片中的所有信息，包括颜色、图形等信息，无需借助外部工具。 端到端多模态感知：GPT-4o以上模型，可以直接处理图片、视频以及声音中的信息，包括图片的颜色形状、声音的语气语调甚至视频的时序信息。 规划能力 COT(思维链)：在给出最终答案之前，主动地先对问题进行拆解，并一步步地给出中间推理过程，从而让大模型 ...

使用提示词的目的1、获取具体问题的具体结果。最基础也最简单的目的，就是获取具体问题的具体结果。比如，你问生成对抗模型有什么特点，它就会告诉你生成对抗模型的特点。 2、将提示词固化到程序中，成为系统的一部分。更难掌握的使用方法，但却是我们编程者的独特优势。比如，你希望你的程序能够自动生成代码，那么你就可以将Prompt固化到程序中，让它成为系统的一部分。这样，当用户输入一个需求时，程序就可以自动生成对应的代码。 使用原则使用提示词命令的几个原则 编写清晰且具体的指令通过提供尽可能清洗和具体的指令来表达你希望模型为你执行的任务，引导模型朝希望的输出方向发展，并降低生成无关或错误内容的可能。 提示清晰≠提示简短 如何编写清晰、具体的指令： 多使用分隔符，如三重反引号(```)或双引号(“ “)等能清晰表明这是单独部分的符号，将指令拆分成多个部分，使模型更容易理解。等。 请求结构化输出，要求模型进行结构化的输出也是明确指令的一种方式，例如要求模型以表格形式输出结果，或者要求模型以JSON格式输出结果，这样更方便对输出结果进行保存或后续的处理。实际使用时，也可以考虑 ...