本文从桌面挂件开发过程中遇到的GIF图片难以加载的问题展开，分别介绍了现有的挂件中加载GIF图片的两种可行方案——ViewFlipper和AnimatedImageDrawable，同时阐述了两种的方案的优缺点。然后针对现有方案中的痛点，结合现有方案，提出通过网络下发GIF并通过逐帧解析得到帧图片，再采用ViewFlipper来实现加载的方案，解决痛点中的引入资源过多导致包体增大的问题，使挂件既能不增加包体又能展示GIF。
本文以一个经典的PyTorch手写数字识别代码示例为引子，深入剖析了简洁代码背后隐藏的深度神经网络（DNN）训练全过程。
本文尽量用最简单的方式, 帮读者理解 LLM, Transformer, Prompt, Function calling, MCP, Agent, A2A 等这些基本概念。表述时不追求绝对准确, 尽量通俗易懂。部分内容有个人理解的成份, 内容难免疏漏, 欢迎指正。注意: 本文需要你有基本的代码阅读能力。当然非开发阅读也不会很困难。
本文系统解读了Anthropic官方发布的提示词优化策略，旨在帮助用户充分发挥Claude等先进大语言模型的潜力。
本文深入剖析了购物车拖拽功能的技术实现路径，在复杂业务场景下通过精细化控制、合理架构分工与细节体验打磨，实现了高效、稳定、流畅的用户交互体验。
AI 如何跟数据分析结合，同时保持高效与专业性，一直是业界关注的焦点。Tomoro 是一款基于大数据分析引擎能力，结合表格式UI与 AI 于一体的数据工具，旨在通过熟悉的表格操作与无边界的数据引入，结合 AI 驱动的数据分析工作台，实现零门槛的大数据自助分析。Lumos 作为 Tomoro 中的数据智能体，采用多智能体架构，旨在解决复杂场景下的专业问题，并通过一系列技术优化提升用户体验。当前Lumos 的能力和效果是如何实现的？本文将深入探讨数据智能体 Lumos 的技术思路与实践。如果你对 Data Agent 的应用前景充满好奇，欢迎阅读，一同探索AI 分析的更多可能。
客服知识库是一个集中管理和存储与客服相关的信息和资源的系统，在自研知识库上线之前，得物采用的承接工具为第三方知识库系统。伴随着业务的发展，知识的维护体量、下游系统的使用面临的问题愈发明显，而当前的第三方采购系统，已经较难满足内部系统间高效协作的诉求，基于以上业务诉求，我们自研了一套客服知识库。
本文系统阐述了在当前 Agentic AI 技术快速发展的背景下，如何构建一个可靠、高效且可落地的 AI Agent 应用。随着 LLM 和工具调用的标准化，开发的核心竞争力已转向 提示词工程（Prompt Engineering）、工作流设计（Workflow）和知识库构建（RAG） 三大领域。
本文介绍了在 iOS 平台上使用 MNN 框架部署大语言模型（LLM）时，针对聊天应用中文字流式输出卡顿问题的优化实践。通过分析模型输出与 UI 更新不匹配、频繁刷新导致性能瓶颈以及缺乏视觉动画等问题，作者提出了一套包含智能流缓冲、UI 更新节流与批处理、以及打字机动画渲染的三层协同优化方案。最终实现了从技术底层到用户体验的全面提升，让本地 LLM 应用的文字输出更加丝滑流畅，接近主流在线服务的交互体验。
