【学习各类API】 支付网关有哪些？在全球化商业环境中，选择合适的支付网关对于企业的成败至关重要。这些网关不仅支持多种支付方式，还提供安全的交易处理和防欺诈功能。了解不同支付网关的特点可以帮助企业优化支付流程、降低成本，并提供更好的客户体验。通过对支付网关的深入分析，我们可以发现如何在安全性、费用和多样性之间找到平衡，确保业务的顺利进行。

【日积月累】 本文介绍了如何在 Sealos 平台上快速部署 Llama3 中文大模型。文章指出，Meta 最新发布的开源大模型 Llama3 在性能上逼近甚至超越了一些顶级商业模型，如 GPT-4 和 Claude3。作者推荐使用 HuggingFace 社区的 zhouzr/Llama3-8B-Chinese-Chat-GGUF 模型，该模型经过中文微调，能够更好地处理中文对话。文章详细介绍了部署过程：用户可以通过 Sealos 提供的模板快速部署 Llama3 模型，并通过 WebUI（如 Lobe Chat）进行交互。部署过程仅需几分钟，用户无需具备 GPU 资源，因为该模型支持量化，可在 CPU 上高效运行。

【日积月累】 本文是一篇关于如何使用 ComfyUI 进行 AI 绘画的详细教程。文章首先介绍了 AI 绘画工具的分类，指出 ComfyUI 作为模型与产品分离的工具，具有高度的自由度和可拓展性。作者详细介绍了 ComfyUI 的优势，包括低显存需求、快速启动和出图能力，以及清晰的工作流设计。接着，文章提供了在 Linux 主机（包括本地和云端）上安装 ComfyUI 的步骤，包括安装 NVIDIA 驱动、Docker，配置 GPU 支持，以及拉取 ComfyUI 镜像。作者还展示了如何通过 ComfyUI 的可视化编程界面，利用节点和边构建图像生成流程，并详细解析了 ComfyUI 的工作原理，包括加载模型、输入提示词、生成潜空间图像、采样生成图像和解码图像等步骤。最后，文章展示了使用 ComfyUI 生成的高质量图片，并提供了导入和使用高级工作流的方法。

【日积月累】 本文介绍了 frp（Fast Reverse Proxy），一款开源的内网代理工具，能够轻松将内网服务暴露到公网。frp 使用 Go 语言编写，支持 TCP、UDP、HTTP、HTTPS 等多种协议，并具备丰富的功能，如自定义域名、负载均衡、加密传输等。文章详细解析了 frp 的架构和工作原理，包括在公网服务器上部署 frp 服务端（frps）和在内网服务器上部署客户端（frpc）以建立反向代理通道。此外，文章还对比了 frp 与其他内网代理解决方案（如 ngrok 和 Cloudflare Tunnel），指出 frp 在开源友好度、功能灵活性和成本控制上的优势。部署方面，作者推荐通过 Sealos 应用商店一键部署 frp，简化安装过程。使用示例包括将本地 Web 服务暴露到公网、TCP 服务代理（如 SSH）、加密与压缩传输以及负载均衡配置。文章总结 frp 的优势为使用简单、功能强大、性能出色、可扩展性强和社区活跃，适合个人开发测试及小型团队使用。

【日积月累】 本文介绍了如何将 Cursor 编程工具接入超低价的 DeepSeek-V3 模型，以降低使用成本。作者指出，DeepSeek-V3 的价格非常实惠，每百万输入 tokens 仅需 0.1 元（缓存命中）或 1 元（缓存未命中），输出 tokens 每百万 2 元，性价比极高。通过 Sealos AI Proxy，用户可以以官方定价接入 DeepSeek-V3 模型，无需支付额外费用。文章详细介绍了接入过程：用户需要登录 Sealos Cloud，创建一个新的 API Key，然后在 Cursor 的设置中添加自定义模型，将模型名称设置为 `deepseek-chat`，并输入 Sealos AI Proxy 的 API 地址和 API Key。完成这些步骤后，用户即可在 Cursor 中使用 DeepSeek-V3 模型进行代码生成和对话交互。

【日积月累】 本文介绍了如何使用 JetBrains Goland 远程开发基于 MCP（Model Context Protocol）的智能对话助手。作者首先介绍了 MCP 协议的核心思想：通过程序读取大模型的格式化输出并自动执行某些操作。基于这一理念，作者展示了如何在 Sealos 平台上创建一个 Go 语言开发的对话助手，而无需依赖官方的 Go SDK 或受限于客户端选择。开发环境通过 Sealos Devbox 创建，利用云端算力解决本地开发资源不足的问题。核心代码实现包括加载 MCP 服务、生成提示词、对话循环和工具调用等功能。通过配置本地的 `server.json` 文件，开发者可以定义工具的名称、参数和描述，使得大模型能够调用这些工具来执行特定任务。文章还展示了实际运行效果，证明了该方案的可行性和稳定性。

【日积月累】 本文介绍了如何使用 Cursor 和 Devbox 快速搭建开发环境并连接数据库，极大地简化了传统开发中繁琐的环境配置过程。作者通过实际操作展示了如何在 Sealos 平台上创建一个 MySQL 数据库，并通过 Devbox 创建 Go 语言的开发环境。借助 Cursor 编程 IDE，开发者可以快速初始化项目、安装依赖并使用 GORM 框架连接数据库，实现用户数据的增删改查操作。文章还提到可以通过 Cursor 的 AI 能力进一步完善项目，例如添加数据验证和接口化等功能。这种开发模式让开发者能够专注于核心业务逻辑，而不是被环境配置所困扰。

【日积月累】 本文深入解析了 Cursor 的开源替代品 Cline 的实现原理和架构设计。Cline 是一款基于 VS Code 的插件，完全免费且支持接入多种主流大模型 API（如 DeepSeek），其使用体验与 Cursor 非常接近。文章从架构设计、核心模块实现等角度，详细介绍了 Cline 的技术细节，包括其模块化设计、任务执行流程、工具执行流程、安全机制以及文件存储方案。Cline 通过 ShadowGit 检查点系统、多层级文件存储和安全可控的任务执行机制，为 AI 辅助开发工具树立了新的标杆。作者还提到，Sealos 团队将借鉴 Cline 的优秀实践，开发 AI Coding 项目，作为 Devbox 云原生开发环境的核心能力。

【AI驱动】 本文深入探讨了AI Agent与AI Workflow的区别和联系。AI Agent是具有自主意识的智能实体，能够感知环境、推理决策并采取行动，强调自主学习和决策能力，适应性强，适合处理不确定性和需灵活调整的场景。AI Workflow则是一系列预定义、有序的任务步骤组成的智能化生产线，强调标准化、自动化和可预测性，适合处理结构化、重复性任务。两者各有优势，适用于不同场景，未来将不断融合进化，推动AI技术的发展。

【AI驱动】 DeepSeek-R1系列模型性能差异显著，其中7B、32B与671B版本在语言能力、联网总结、逻辑推理和代码能力等方面存在巨大差距。7B版本在基础文字生成方面表现不佳，32B版本虽有提升但仍存在瑕疵，而671B版本表现出色。此外，本地部署DeepSeek-R1成本较高，对普通用户来说技术门槛较高，建议从32B版本起步。

【AI驱动】 本教程介绍了如何利用Meta AI的Llama 3语言模型和检索增强生成（RAG）技术，本地部署一个个性化的大模型，实现与网页的交互式对话，检索私人知识库信息并生成准确响应。通过设置开发环境、加载网页数据、创建嵌入和向量存储、实现RAG链等步骤，最终构建并运行一个Streamlit应用程序，允许用户输入网页URL，应用程序加载处理网页数据，检索相关信息并生成响应。整个过程无需编码经验，通过No Code Builder即可创建AI应用程序。

【AI驱动】 这篇文章详细介绍了大模型的数学原理，包括两个主要章节。第一章节讨论了子章节内容和相关列表，展示了Python代码示例。第二章节探讨了关键点，并提供了JavaScript代码示例。文章还包含图片和代码块，旨在帮助读者深入理解大模型的数学基础。转载来源：微信公众号文章。

【AI驱动】 DeepSeek-V2.5是一个融合了通用对话和代码处理能力的全新开源模型，它保留了DeepSeek-V2-Chat的通用对话能力和DeepSeek-Coder-V2的代码处理能力，并优化了人类偏好对齐。在写作、指令跟随等方面有显著提升，现已在网页端和API全面上线，功能包括Function Calling、FIM补全和Json Output等。DeepSeek-V2.5在安全性和代码能力上也进行了优化，提升用户体验。

【AI驱动】 本文介绍了大模型背后的六大核心技术：1. Transformer模型，采用自注意力机制，有效处理长序列问题，具备并行计算优势，在NLP领域有广泛应用。2. 预训练技术，通过大数据预训练提取语言特征，自监督学习提高模型理解和泛化能力。3. RLHF技术，结合强化学习和人类反馈优化模型行为。4. 模型压缩技术，通过权重裁剪、量化和知识蒸馏减小模型大小，降低计算资源需求。5. 多模态融合技术，结合不同模态数据增强模型感知和理解能力。6.

【AI驱动】 本文介绍了多个行业AI大模型的最新进展，特别关注了金融、教育、医疗和法律领域。在医疗领域，涌现了如DoctorGLM、BenTsao等基于ChatGLM-6B等模型的中文医疗对话模型，通过前沿技术实现了微调和部署。同时，还提供了多个领域的AI模型评测基准，如C-Eval、AGIEval等，为行业模型的性能评估提供了参考。