1.AUTOGEN | 上手与源码分析
2.安卓preference和view的区别
3.TOPSIS(逼近理想解)算法原理详解与代码实现
4.深入底层原理，源码Android 11.0 Framework解析手册，分析最新开源
5.如何配置 jad，源码让 Eclipse 可以自动显示反编译之后的分析 .class 源代码

AUTOGEN | 上手与源码分析

       AUTOGEN是一个开源平台，主要功能是源码创建和管理自动化对话代理(agent)。这些代理能执行多种任务，分析wap端登录验证源码包括回答问题、源码执行函数，分析甚至与其它代理进行交互。源码本文将介绍AUTOGEN中的分析关键组件，即Conversation Agent，源码并简单分析其多代理功能的分析源码实现。

       根据官网文档和参考代码，源码AUTOGEN利用OpenAI提供的分析服务来访问语言模型(Logic Unit)。任何部署了OpenAI兼容API的源码语言模型都可以无缝集成到AUTOGEN中。利用OpenAI的Tool功能，AUTOGEN能够调用函数，而不是使用自定义提示来引导逻辑模型选择工具。在请求体中提供候选函数信息，OpenAI API将从中选择最有可能满足用户需求的函数。每个agent都可使用send和receive方法与其他agent进行通信。

       在Autogen中，不思议棋牌源码每个agent由Abilities & Prior Knowledge、Action & Stimuli、Goals/Preference、Past Experience等部分组成。语言模型(逻辑单元)通过调用OpenAI服务来实现，利用OpenAI提供的Tool功能调用函数。每个agent都维护自己的历史记录，以List[Message]的形式保存，包含对话信息和执行函数的结果等。

       Conversable Agent是Autogen的基本智能体类型，其他如AssistantAgent或UserProxyAgent都是基于此实现。在初始化时，通过配置列表来初始化OpenAI对象。generate_reply是核心功能，根据接收到的消息和配置，通过注册的处理函数和回复生成函数产生回复。此过程包括消息预处理、历史消息整理和回复生成。通过定制化钩子处理特定逻辑，考虑到调用工具、对话、god-mz源码参考历史经验等功能，generate_reply的大致运行流程如下：首先处理最后接收的消息，然后整理所有消息进行回复生成。

       Autogen将多种不同功能的agent整合到Conversable Agent中。generate_reply时，会根据消息判断是否需要终止对话或人工介入。回复逻辑包括关联或不关联函数的情况。通过代码执行器，代理安全执行GPT生成的代码，AutoGPT自带了Docker、Jupyter和本地三种代码执行器。多Agent对话通过initiate_chat函数启动，使用send和receive函数确保信息正确传递。这种设计允许灵活组合多个ConversableAgent，实现自定义的Agent系统。

       Autogen还提供GroupChat功能，允许多个Agent进行自由讨论或固定流程的工作流。开源社区的autogen.agentchat.contrib部分提供了许多自动化对话系统的贡献。此外，官方notebook中讨论了Agent优化器，允许自定义输出，文件上传html源码将对话信息输出到前端UI界面。

       总之，Autogen作为Agent搭建工具，提供了基础功能，允许创建和管理自动化对话代理。其设计将执行工具与逻辑模型整合，简化了多代理对话和多功能任务的实现。通过源码分析，可以看到其灵活的架构和丰富的功能实现，为开发者提供了构建复杂对话系统的基础。

安卓preference和view的区别

       Android中，persistent于preferencescreen中对布局界面的可控和高效有帮助，具体体现在：1、在Android系统源码中，绝大多数应用程序的UI布局采用了Preference的布局结构，而不是平时在模拟器中构建应用程序时使用的View布局结构，例如，Setting模块中布局2、FMRadio应用程序中则使用了View布局结构(可能是该应用程序。归根到底，Preference布局结构和View的布局结构本质上还是大同小异；3、Preference的优点在于布局界面的可控性和高效率以及可存储值的简洁性(每个PreferenPreferencece存储在相对应下的SharedPreference文件夹下)。

TOPSIS(逼近理想解)算法原理详解与代码实现

       深入了解TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）算法，它凭借其直观的决策过程，被广泛应用于多目标决策问题中。该算法的核心目标是通过比较方案与理想状态的距离，确定最优化方案。让我们逐步拆解这个过程:

步骤1：理论基础- TOPSIS算法构建了两个关键概念：理想最优解（Maximizing）和最劣解（Minimizing）。通过计算每个方案与这两者之间的加权欧氏距离，距离最优的方案被视为最优，距离最劣的方案最需改进。

步骤2：数据预处理- 包括对数据进行正向化处理，针对极小型、源码怎样弄成网站中间型和区间型指标分别调整，确保所有指标在同一尺度上。例如，对于区间型指标，用户需要输入下界和上界。

步骤3：实现细节- 实现过程中涉及参数计算（如权重分配，若提供）和标准化步骤，将数据调整为标准化矩阵Z，便于后续计算。

       正向化与标准化- 数据标准化确保了每个指标的比较公平。标准化后的矩阵Z中，每个方案表示为向量，距离的计算基于这个标准化矩阵。

       关键步骤- 首先，计算每个方案与理想解的最大距离（D_P）和最小距离（D_N）。然后，利用距离公式得到评分Si，反映方案与理想解的接近程度。最后，通过排序，直观展示出方案的优劣排序。

       在实际应用中，我们以学生数据为例，展示正向化、标准化过程，并强调情商等非量化的指标在评分中的重要性。同时，允许用户为不同指标赋权重，权重的选择和调整会影响最终的评价结果，提供了灵活度。

       源代码部分，如TOPSIS.m文件，负责数据预处理和正向化操作，为实际使用提供了实现基础。

       每个步骤都注重实践操作的清晰性，确保用户能够轻松理解和应用TOPSIS算法，以解决复杂决策问题。

深入底层原理，Android .0 Framework解析手册，最新开源

       在当前的Android开发领域，技术深度的体现主要依赖于对Android系统底层原理的理解。这不仅使我们能够深入掌握应用程序的行为，解决复杂问题，进行精准性能优化，而且还能在应用层面实现更多的创新。Android的底层结构主要由Framework构成，这是所有开发框架和系统设计的基础。如今，各大公司面试时，对Framework相关知识的考核成为了常规项目，如进程通信、Handler的执行原理、Looper与线程间的关系、UI更新机制、ThreadLocal原理及其应用、SharedPreference的工作机制与注意事项、Intent的原理、作用及参数传递等。

       对于上述问题，你是否能够回答？为了帮助你更好地理解和掌握这些核心原理，我们整理了一份详细的《Android Framework源码》笔记，旨在用三天时间让你吃透Android Framework的精髓，为你的职业发展增添一份保障。此笔记不仅涵盖了系统启动流程、跨进程通信、Handler解析、AMS与WMS源码、Surface管理、PKMS、InputManagerService与DisplayManagerService等关键模块，还提供了Android.0版本的SurfaceFlinger源码解析，全方位覆盖Framework的核心知识点。

       点击下方链接，即可免费获取这份详细笔记。掌握这些知识，将使你成为真正的高级Android开发者。技术的探索之路永无止境，对每一行代码、每个工具负责，深入挖掘其底层原理，是提升技术层次的关键。让我们一起在这个充满挑战与机遇的Android架构师之路上，不断前行。

如何配置 jad，让 Eclipse 可以自动显示反编译之后的 .class 源代码

       要使 Eclipse 能自动显示反编译后的 .class 文件源代码，可以使用 JAD 工具。

       下载 JAD plugin 并将其放置在 Eclipse plugin 文件夹下。

       将 JAD.exe 文件放入 JRE 目录的 bin 文件夹。

       重启 Eclipse，打开 Preference 设置，找到 Java 配置选项并添加 JAD.exe 的路径。

       从此操作后，通过在任意类上点击 F3，就能即时获取到 JAD 反编译的源代码。

       插件开发环境 (Plug-in Development Environment) 提供了用于创建、开发、测试、调试、构建和部署 Eclipse 插件的工具。

       PDE 还包括全面的 OSGi 工具，使其成为组件编程的理想环境，而不仅仅局限于 Eclipse 插件开发。

       PDE 子项目包含了 UI、API 工具和构建工具，以及孵化器组件，用于开发非 SDK 功能。

       PDE Build 目标在于自动化插件构建过程，生成 Ant 脚本以从 CVS 存储库获取项目，构建 jar、Javadoc 和源代码 zip，整理所有内容为发布格式，并将其发送到远程位置。

       尽管 PDE Build 仍被维护，对于新构建，Maven Tycho 或 Gradle 等其他构建系统也可以作为替代选择。