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前端调用大模型，如何使用代理？

前言在Linux和windows系统上，我们会使用export来配置代理在git上，我们也可以设置http.proxy和https.proxy来配置代理但是怎么在前端脚手架中使用代理，还是第一次使用。这里针对openai的调用和fetch的调用进行示例使用代理下载我们需要下载https-proxy-agent这个包，创建一个代理，代码如下：import{HttpsProxyAgent}from'h

JSU_曾是此间年少·2025-07-11 12:11

Java多线程实战指南：从基础到高并发的核心技术解析

典型案例：电商秒杀系统：1秒内处理10万+请求大数据处理：并行计算TB级数据金融交易系统：毫秒级订单撮合二、线程创建的四大核心方式1.继承Thread类（不推荐）classMyTh

添砖Java中·2025-07-11 12:40

大模型 Agent（智能体）技术简介

大模型Agent（智能体）技术是当前人工智能领域的前沿方向，它赋予大型语言模型（LLM）自主感知、规划、决策和行动的能力，使其不再局限于“被动应答”，而是能主动完成复杂任务。

北京地铁1号线·2025-07-11 11:35

arthas助力Java程序Full GC频率大降！

本文在创作过程中借助AI工具辅助资料整理与内容优化。图片来源网络。文章目录引言一、数字化时代技术的重要性二、arthas简介2.1什么是arthas2.2arthas的应用场景三、问题描述四、使用arthas定位内存泄漏点4.1安装arthas4.2启动arthas4.3定位内存泄漏点五、解决内存泄漏问题5.1优化代码5.2调整JVM参数六、效果评估七、总结引言大家好，我是沛哥儿。在技术的江湖里那

·2025-07-11 11:04

人工智能大模型如何助力产品经理优化商品定价策略

本文从产品经理的视角，介绍了如何应用人工智能大模型来优化商品定价策略的步骤，包括分析商品定价策略的影响因素、市场需求预测、商品成本分析、商品定价策略优化和使用人工智能大模型优化商品定价策略。

产品经理独孤虾·2025-07-11 11:04

堡垒机操作行为异常检测的机器学习算法应用

传统检测手段主要依赖静态规则库与统计模型，存在三大致命缺陷：规则固化与误报泛滥：某金融机构曾因规则库未及时更新，导致运维人员正常批量操作被误判为“暴力破解”，单日误报量超2000次，消耗安全团队60%的精力

·2025-07-11 11:02

数据安全审计平台的三大关键技术：日志分析、行为监测与智能告警

通过日志分析、行为监测、智能告警三大技术，数据安全审计平台构建起“全流程监控-异常识别-快速响应”的闭环，为数据安全筑牢防线。以下从技术原理、实践价值与行业应用展开解析。

KKKlucifer·2025-07-11 11:02

微软刚发布的Copilot+PC为什么让Intel和AMD尴尬？2024 AI PC元年——产业布局及前景展望

Copilot+PC十大亮点一：Copilot+PC的核心是人工智能Copilot+PC围

高性能服务器·2025-07-11 11:02

9.7 国产代码生成神器CodeGeex2实测：效率提升300%，免费平替Copilot！

代码生成模型CodeGeex2：智能编程的国产之光智谱AI推出的CodeGeex2是当前国产代码生成模型的标杆之作，其技术架构与训练策略展现了中国在代码大模型领域的突破性进展。

少林码僧·2025-07-11 11:28

达摩院发布2022十大科技趋势！俺是一个也看不懂鸭！

2021年12月28日，阿里巴巴达摩院发布了2022年的十大科技趋势预测(https://damo.alibaba.com/techtrends/2022)，作为一个打工人，俺也第一时间追了一波。

xhmj12·2025-07-11 11:28

聚合分销系统开发实战：覆盖短剧/小说/外卖/电商/网盘/APP拉新的CPS+CPA双模式技术架构解析

一、系统架构设计：微服务与中台化双引擎1.1分布式微服务架构采用SpringCloudAlibaba框架构建，将系统拆分为8大核心服务：mermaidgraphTDA[用户中心]-->B[订单服务]A-

v_qutudy·2025-07-11 11:27

设计模式的六大设计原则

二、设计模式的六大原则单一原则“应该有且只有一个原因引起类的变更”，通俗来讲，一个类或接口尽可能只做一件事。

WISHMELUCK1'·2025-07-11 10:56

【HTML网页】智能健康监测——全方位健康管理专家（包含网页源代码）

它具有以下六大核心功能：实时监测系统通过智能传感器和可穿戴设备，实时采集用户的生理数据，例如心率、血压、血氧饱和度、血糖水平和睡眠质量等，确保用户随时掌握自己的身体状况。

·2025-07-11 10:53

机器学习与光子学的融合正重塑光学器件设计范式

m0_75133639·2025-07-11 10:21

服务器数据储存需注意什么？

以下是服务器数据储存时需要注意的几个方面：一、硬件设备与技术选择硬件选型：选择质量可靠、性能稳定的硬件设备，如高速硬盘、大容量内存、快速网络接口卡等。这些设备能够提升服务器的数据处理能力和存储效率。

weixin_54503231·2025-07-11 10:20

安全团队揭露：SHELLTER规避框架遭滥用，精英版v11.0打包三大信息窃取木马

SHELLTER解包工具界面|图片来源：Elastic安全实验室Elastic安全实验室近期发现多起利用SHELLTER规避框架的恶意软件活动。这款原本为红队设计、用于模拟真实攻击的工具，已被威胁分子迅速采用其精英版v11.0来部署复杂的窃密程序，包括LUMMA、RHADAMANTHYS和ARECHCLIENT2等。商业化规避工具遭恶意利用"SHELLTER本是为合规安全评估而设计的进攻性安全工具

FreeBuf-·2025-07-11 09:15

5大设计让你秒变“架构超人”！

关注墨瑾轩，带你探索编程的奥秘！超萌技术攻略，轻松晋级编程高手技术宝库已备好，就等你来挖掘订阅墨瑾轩，智趣学习不孤单即刻启航，编程之旅更有趣系统架构像“变形金刚”——为什么你的系统还在“卡顿”？想象一下：你的系统像“变形金刚”，而可伸缩性是“变形能力”！灵魂拷问：为什么你的系统还在“卡顿”？Java怎么写才能让架构“秒变”弹性巨无霸？如何让维护像“搭乐高”一

墨瑾轩·2025-07-11 08:38

设计模式六大原则：依赖倒置原则、为什么、多例子、分析例子、总结

1.依赖倒置原则的定义高层模块不应该依赖低层模块，二者都应该依赖其抽象抽象不应该依赖细节，细节应该依赖抽象依赖倒转的中心思想是面向接口编程依赖倒转原则是基于这样的设计理念：相对于细节的多变性，抽象的东西要稳定的多，以抽象为基础搭建的框架比以细节的框架要稳定的多。在JAVA、C#中，抽象指的是接口或者抽象类，细节就是具体的实现类。使用接口或抽象类的目的是指定好的规范，而不涉及任何的具体操作，把展现细

赴梦、·2025-07-11 08:08

代码质量-圈复杂度及其计算

圈复杂度大说明程序代码的判断逻辑复杂，可能质量低且难于测试和维护。程序的可能错误和高的圈复杂度有着很大关系。下面这个实例中，单元测试的覆盖率可以达到100%，但是很容易发现这其中已经漏掉了一个NPE

damon2636·2025-07-11 08:36

Java内功修炼系列：依赖倒置、控制反转、依赖注入

2.1依赖倒置后三控制反转（IoC）四依赖注入（Dependencyinjection）一名词解释1.1依赖倒置原则(Dependencyinversionprinciple)依赖倒置原则来源于软件设计6大设计原则

许进进·2025-07-11 07:05

专知智库数据要素全链路基础设施：数字经济时代的“数据生态操作系统”

但数据要素的价值释放，始终面临着三大核心矛盾：“散”——数据分散在各主体，难以整合；“死”——数据价值难量化，无法定价；“疑”——数据流通缺信任，交易成本

人形机器人专利池研究中心·2025-07-11 07:04

WebLogic 作用，以及漏洞原理，流量特征与防御

WebLogic的核心作用：企业级别的应用服务器，相当于一个高性能的java环境主要功能：应用部署，事务管理，集群与负载均衡，安全控制，资源池化，消息中间件典型的使用场景：银行核心系统，电信计费平台，电商大促平台主要漏洞

Bigliuzi@·2025-07-11 07:31

嵌入式C语言中 `volatile` 的作用你真的懂吗？

在你埋头写中断、轮询、寄存器驱动代码时，如果出现了：死循环出不来变量明明改了却没反应外设数据怎么读都是旧值恭喜你，可能又踩中了嵌入式三大毒瘤之一：忘写volatile。简单说：volatile是C

欢乐熊嵌入式编程·2025-07-11 05:23

Spring事务失效的八大核心原因与深度解析

一、事务失效的本质原理Spring事务管理基于动态代理机制实现，通过AOP拦截带有@Transactional注解的方法，在方法执行前后开启/提交事务。当代理链路被破坏或事务控制要素缺失时，就会导致事务失效。图1展示了正常事务拦截流程：客户端事务代理目标对象数据库方法调用begintransaction调用实际方法执行SQL返回结果commitrollbackalt[执行成功][执行失败]最终响应

fjkxyl·2025-07-11 05:23

Java基础系列：深入解析反射机制与代理模式及避坑指南

目录一、反射机制：动态操控类的艺术1.反射核心原理2.反射操作全流程3.五大经典陷阱陷阱1：泛型检查绕过陷阱2：性能黑洞陷阱3：破坏单例模式陷阱4：模块系统限制（Java9+）陷阱5：错误处理缺失二、代理模式

JouJz·2025-07-11 05:23

DSP应用市场的大蛋糕，国产厂商能吃下多少？

DSP是数字信号处理器（DigitalSignalProcessor）的简称，是一种专门用于高速数学运算的微处理器。DSP能够快速且准确地处理数字信号，同时具备可编程和低功耗等特点，如今在各个领域发挥着越来越重要的作用。（图自：智研产业百科）从DSP芯片的发展历程不难发现，从早期理论到前几代DSP产品应用，均由国外巨头完成。由于早期的市场进入和技术积累，国外企业占据了全球超过70%的市场份额，目前

芯智雲城·2025-07-11 05:20

AI让我焦虑，可有解药？

这波以生成式人工智能为核心的生产力变革浪潮，从23年开始短短的两年时间里一浪接一浪的奔涌而来，从ChatGPT、AGI，到多模态大模型、Agent、Cursor，到DeepSeek、Manus，到近期的

大虫小呓·2025-07-11 04:18

深入理解MCP架构：智能服务编排、上下文管理与动态路由实战

它通过分层设计，将系统分为MCPClient、MCPHost和MCPServer三大核心组件，实现了灵活的服务编排、上下文管理和智能路由，极大提升了AI平台和复杂业务系统的灵活性与智能化水平。

小雷FansUnion·2025-07-11 04:48

探秘AI大模型：一键获取深度学习精华-PPT全面解读

探秘AI大模型：一键获取深度学习精华-PPT全面解读【下载地址】AI大模型PPT资源下载本仓库提供了一个名为“ai大模型ppt”的资源文件下载。

曹筱习Dwayne·2025-07-11 04:15

大模型学习应用 6: Vercel 部署自动获取微信公众号文章获取项目

大模型落地开发实战指南！请关注微信公众号：「AGI启程号」深入浅出，助你轻松入门！

大地之灯·2025-07-11 03:42

ChatGPTNextChat项目重构计划（九）：NextChat 解析API路由处理逻辑 stream.ts

大模型落地开发实战指南！请关注微信公众号：「AGI启程号」深入浅出，助你轻松入门！

·2025-07-11 03:12

专题：2025大模型2.0：GPT到DeepSeek技术演进与产业落地报告|附200+份报告PDF汇总下载

p=42738当OpenAI在2023年推出ChatGPT时，业界或许未曾预料到，短短两年后大模型会以“2.0”形态重塑产业逻辑。

拓端研究室·2025-07-11 03:11

大模型学习应用 5: Vercel 部署 Python FastAPI 项目完整指南

目录Vercel部署PythonFastAPI项目完整指南一、项目代码结构介绍1.1项目目录结构1.2核心文件代码解析1.2.1FastAPI主应用(`api/app.py`)1.2.2基础Python函数(`api/hello.py`)1.2.3依赖配置(`requirements.txt`)1.2.4Python环境配置(`Pipfile`)1.2.5路由配置(`vercel.json`)二、

大地之灯·2025-07-11 03:10

大模型卷积神经网络（CNN）的架构原理

一、卷积神经网络（CNN）的核心原理与架构CNN是一种专为结构化数据（如图像、文本）设计的深度学习模型，其核心在于层次化特征提取与参数高效共享，使其成为大模型中视觉和多模态任务的基础组件。

hao_wujing·2025-07-11 03:38

机器学习算法：核心原理与前沿发展综述

一、算法分类体系根据学习范式，机器学习算法可分为三大类：监督学习：基于标注数据的建模方法线性回归：最小化平方误差的闭式解θ=(XᵀX)⁻¹Xᵀy支持向量机：通过核技巧实现非线性分类，优化目标为max(0,1

fmvrj34202·2025-07-11 02:34

BEV感知算法：自动驾驶的“上帝视角“革命

这一过程主要依靠三大关键技术：多

fmvrj34202·2025-07-11 02:33

高通 vs MTK vs 海思：三大平台 ISP 架构横向对比与实战差异分析

高通vsMTKvs海思：三大平台ISP架构横向对比与实战差异分析关键词：高通ISP、MTKImagiq、海思ISP5.0、图像处理器架构、移动终端影像平台、Camera能力对比、ISP实时性能、算法集成能力摘要

观熵·2025-07-11 02:03

大模型的“涌现能力“：现象、表现与成因解析

文章目录一、涌现能力的本质与特征1.1基本定义1.2识别标准二、三种典型涌现能力表现2.1少样本上下文学习（Few-shotIn-contextLearning）表现特征实证数据可能成因2.2思维链推理（Chain-of-ThoughtReasoning）表现特征典型案例可能成因2.3指令跟随（InstructionFollowing）表现特征能力对比可能成因三、涌现能力的理论解释3.1相变理论视

北辰alk·2025-07-11 02:32

大模型的温度？解读Temperature

LLM温度是一个参数，它控制着LLM预测的下一个单词的概率分布。它通过改变下一个单词被选中的可能性，为LLM的输出增加了一些随机性或多样性。温度可以影响LLM的输出，使其更确定(可预测)或更随机(随机)，这样的参数被用来模拟或模仿人类语言产生的内在变化。1.LLMTemperature的简要回顾在生产环境中，较低的温度值(1)可以导致更随机或随机和多变的LLM输出，被称为使LLM更“创造性”。然而

半吊子全栈工匠·2025-07-11 02:31

大模型服务的推理优化探索

开发并部署大模型应用肯定要考虑它们的服务成本。然而，钱并不是唯一的考虑因素，如果不能解决模型性能方面的问题，即使有很大的预算，大模型服务仍会受到影响。

半吊子全栈工匠·2025-07-11 02:31

普通人从哪开始赚钱

也要先建立起完整的赚钱模式对普通人来说，一个可行的路径是通过内容获取流量，再通过流量变现具体建议从身边能做的事情开始观察日常消费场景找出可以参与的机会模仿成功案例的完整过程研究他人的完整商业模式不要只停留在表面模仿将大目标拆

·2025-07-11 01:27

Spring AI 教程（一）概述

前言我在23年11月那会儿关注了SpringAI项目，当时我恰好正热衷于大语言模型的开发，然而当时主流的开发语言只有Python，Java生态中并没有强大的框架供我们使用。

PG Thinker·2025-07-11 01:54

Oracle 数据库管理与维护实战指南（用户权限、备份恢复、性能调优）

Oracle用户权限管理、冷热备份、RMAN备份、AWR报告、SQL调优、等待事件分析✅摘要在企业级Oracle数据库运维中，用户权限管理、数据备份恢复机制、性能监控与调优是保障系统安全、稳定和高效运行的三大核心任务

白仑色·2025-07-10 23:16

开源链动2+1模式与AI智能名片融合下的S2B2C商城小程序源码：重构大零售时代新生态

摘要：本文探讨了在当下大零售时代背景下，传统电商模式向更广泛零售形态的转变。指出如今只要有流量、入口和资源，变现需求促使各种场景都涉足零售领域。

说私域·2025-07-10 23:44

【免费下载】源网荷储一体化项目：引领零碳未来，赋能智慧园区

源网荷储一体化项目规划报告下载分享源网荷储一体化项目规划报告下载项目地址:https://gitcode.com/Open-source-documentation-tutorial/28e74项目介绍在当前全球能源转型的大背景下

咎歆珍Ingrid·2025-07-10 23:41

Sophix、Tinker 和 Robust 三大主流 Android 热修复框架的详细对比

以下是Sophix、Tinker和Robust三大主流Android热修复框架的详细对比，从技术原理、功能支持、性能表现到适用场景的全方位分析：一、核心原理对比特性SophixTinkerRobust修复方式混合模式

·2025-07-10 22:09

论文略读： Fast-DetectGPT: Efficient Zero-Shot Detection of Machine-Generated Text via Conditional Probab

ICLR2024判断生成的文本是人写的还是大模型写的现有的检测器主要分为两类有监督分类器在训练领域表现出色，但在面对来自不同领域或不熟悉模型生成的文本时表现变差零样本分类器免疫领域特定的退化在检测精度上可以与有监督分类器相当但目前的方法计算成本高

UQI-LIUWJ·2025-07-10 22:38

从数据集视角看——大语言模型（LLMs）的训练、微调和推理

1.大语言模型训练的整体框架大语言模型的训练是一个复杂的过程，涉及数据准备、模型架构、优化策略和推理部署。

爱看烟花的码农·2025-07-10 22:38

GlobalFoundries收购MIPS的背景以及意义

MIPS曾是全球三大芯片架构之一（与ARM和x86齐名），广泛应用于嵌入式系统、网络设备、游戏机（如PlayStat

InnoLink_1024·2025-07-10 22:36

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