组件功能实现特点视觉编码器提取图像特征基于CLIP的ViT-BigG强大的视觉特征提取能力视觉-语言适配器连接视觉与文本特征空间带位置注入的MLP/Cross-Attention核心创新点之一，注入空间位置信息大语言模型多模态信息融合与推理强大的语言理解和生成能力训练策略高效学习多模态能力三阶段（预训练->SFT->RLHF）循序渐进，高效且性能强大Qwen-VL架构的核心思想。

场景适合用 Agentic AI不适合用 Agentic AI问题空间大且多样化固定步骤推理多步推理，成本低需要严格确定性成功价值高回报高风险错误不可接受工具支持工具多且易扩展框架不成熟或缺乏工具响应要求可容忍一定延迟必须低延迟低错误率企业正在加倍投入 Agentic AI未来几年，Agentic AI 将从“实验性技术”变为“企业软件的标配”从 2024 年不足1% 的渗透率→ 到 2028 年三分之一的应用内置 Agentic AI。从辅助决策 →。

本文介绍了网络爬虫开发中遇到的"TypeError: 'dict' object is not callable"错误及其解决方法，并提供了一个多级网页链接爬取程序。该错误主要源于字典访问方式不当（如误用圆括号）、变量命名冲突等问题。解决方案包括：使用方括号[]访问字典键值、避免使用dict作为变量名、正确区分对象与方法调用等。文章还详细展示了一个Python爬虫程序，该程序能自动提取网页中的有效链接，通过缓存机制批量写入文件，并处理重复链接问题。程序使用urllib和Beautiful

二叉搜索树与AVL树摘要 二叉搜索树（BST）是一种有序二叉树，满足左子树小于根节点、右子树大于根节点的特性。其基本操作包括查找（O(h)复杂度）、插入和删除（需处理四种情况）。BST在数据有序时会退化成链表，效率降低。 AVL树是自平衡二叉搜索树，通过平衡因子（左右子树高度差≤1）保持平衡。插入节点后需调整平衡因子，不平衡时通过四种旋转操作恢复平衡：左单旋（右右失衡）、右单旋（左左失衡）、左右双旋（左右失衡）和右左双旋（右左失衡）。AVL树保证了O(log n)的查询效率，适合动态数据管理。

【代码】代码随想录70期day7。

TCP 三次握手、四次挥手理解

消息队列是分布式系统中实现异步通信的关键组件，通过生产者-消费者模式解耦系统。RabbitMQ作为企业级消息代理，提供丰富的交换器类型（Direct/Fanout/Topic）和可靠投递机制，适合复杂路由、任务队列等场景。Kafka则是高吞吐的分布式流平台，基于分区和消费者组实现海量数据并行处理，适合日志聚合、实时流计算等大数据场景。两者核心差异在于：RabbitMQ侧重消息可靠路由，Kafka注重高吞吐流处理。选型需考虑消息量级（万级选RabbitMQ，百万级选Kafka）、顺序性、持久化需求等，实际项目

本文主要是关于LNMP架构相关的环境【Nginx】、【Mysql】或【Mariadb】、【PHP】的保姆级别安装部署教程，详细展现了安装过程遇到的问题及其解决方法，实现从零到一的环境配置部署。

摘要：Shiro是Apache旗下的开源安全框架，提供身份认证、授权、加密和会话管理等功能。其核心组件包括Subject（主体）、SecurityManager（安全管理器）、Realm（安全数据源）等。Shiro具有易用性、灵活性和独立性，支持多种数据源和细粒度授权。在SpringBoot集成中，通过自定义Realm实现身份认证（doGetAuthenticationInfo）和授权（doGetAuthorizationInfo），并配置密码比较器等组件。Shiro不依赖Web容器，适用于Web和非Web

本文介绍了Git的基本使用流程，包括账户配置、提交操作和推送到GitHub远程仓库。