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2025年是AI大模型广泛使用的一年，随着大模型的能力日渐完善，基于大模型的其他周边的能力也逐步被开发出来，也在更广泛的领域中开始使用，比如结合低代码+工作流的AI智能体平台，基于传统的互联网应用的各自人工智能客服系统，各种助手等，因此大模型的边界得到了很大的拓展。在国内，比如典型的具有代表性的像Coze ，国外的Dify 等智能体平台，就是很好的将大模型的能力发挥到极致的代表，本文以智能体平台中非常核心的一个模块，工作流为例，来聊聊另一个近期非常火热的融合大模型与各种插件的流程编排工具，n8n。
n8n 是一个开源的工作流自动化工具，它允许用户通过可视化的方式创建、执行和自动化各种任务，这些任务可以是数据处理、文件操作、API 调用等。n8n 支持多种节点（nodes），每个节点代表一个特定的操作或服务，例如读取数据库、发送电子邮件、与第三方服务API交互等。官
MusePublic Art Studio实战教程：用Streamlit前端调用PyTorch后端SDXL 1. 引言：当艺术创作遇上极简AI工具 想象一下，你是一位设计师，脑子里突然蹦出一个绝妙的视觉创意。过去，你可能需要打开复杂的软件，或者学习一堆代码才能把它变成图像。现在，有一个工具，它把最强大的AI图像生成能力，装进了一个像苹果产品一样简洁优雅的界面里，让你动动手指就能把想法变成高清画作。 这就是MusePublic Art Studio。 它不是一个冰冷的代码库，而是一个为你准备好的、开箱即用的艺术工坊。它的核心是业界顶尖的Stable Diffusion XL (SDXL)模型，但神奇的是，你完全不需要知道什么是“扩散模型”，也不需要写一行代码。所有复杂的计算都藏在后台，你面前只有一个干净、专注的创作空间。 本文将带你一步步走进这个工坊，从零开始，手把手教你如何启动它、使用它，并创作出你的第一幅AI艺术作品。你会发现，驾驭前沿的AI绘画技术，原来可以如此简单和愉悦。 2. 环境准备与一键启动 在开始创作之前，我们需要先把MusePublic Art Stu
通义千问3-14B环境部署教程：Ollama+WebUI双Buff叠加指南 1. 引言 1.1 学习目标 本文旨在为开发者提供一套完整、可落地的 Qwen3-14B 模型本地化部署方案，结合 Ollama 的轻量级模型管理能力与 Ollama WebUI 的可视化交互优势，实现“一键启动 + 图形操作”的高效开发体验。通过本教程，你将掌握： * 如何在本地环境中部署 Qwen3-14B 模型 * 配置 Ollama 实现模型加载与推理服务 * 搭建 WebUI 界面实现对话交互 * 切换 Thinking / Non-thinking 双模式进行差异化调用 * 性能优化建议与常见问题排查 最终达成：单卡（如 RTX 4090）运行 148 亿参数模型，支持 128k 上下文、多语言翻译、
告别 Selenium：Playwright 现代 Web 自动化测试简明教程 前言：为什么选择 Playwright？ 在 Web 自动化测试领域，Selenium 曾长期占据主流，但面对现代前端框架（React/Vue/Next.js）、复杂 SPA 应用和多端适配需求，其局限性逐渐凸显。Microsoft 推出的 Playwright 框架，凭借跨引擎、跨平台、智能化的特性，成为新一代自动化测试的优选方案。 相比于传统的 Selenium 或 Cypress，Playwright 具有以下优势： * 极致性能：基于浏览器上下文（Browser Context）隔离测试环境，启动速度比 Selenium 快 30%+，无冗余进程开销； * 智能等待：内置自适应等待机制，自动等待元素可交互，
文章目录 * 1、引入高德地图的准备工作 * 2、高德地图 JS API 使用方式 * 2.1 JS API Loader * 2.1.1 使用 script 标签加载loader * 2.1.2 NPM 安装loader * 2.2 script 标签加载 JS API 脚本 * 2.2.1 同步加载 * 2.2.2 异步加载 * 3、在 vue3 项目中使用 * 3.1 安装 js api loader * 3.