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PetterLiu - 各AI廠商在春節搶奪C端用户市場, 順便做生態連接,A/B testing

春節C端AI用户爭奪戰 春節期間是超級流量窗口——用户空閒時間多、社交活躍度高、嚐鮮意願強。各AI廠商(如字節豆包、百度文心、阿里通義、Kimi等)將此視為搶佔用户心智的關鍵戰役。 兩個關鍵策略 1. 「隨便做生態連接」 指輕量化、廣撒網式的產品植入,而非深度技術整合: 做法 具體表現 紅包/抽獎活動

AI

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ttkwzyttk - 嵌入式Linux手動交叉編譯開源軟件需要注意的問題

在嵌入式Linux的開發過程中,我們經常需要用到一些軟件庫或者是測試工具,這些庫和工具大概率都是x86平台上開發的,就需要我們通過對源碼進行交叉編譯,生成能夠在開發板上使用的軟件和動態庫。 對於某些開源軟件進行編譯有兩種情況,第一種是如果我們使用buildroot根文件系統,可以在buildroot的menuconfig編譯菜單中,勾選相應的軟件,重新編譯根文件系統,編譯完成之後該根文件系統就會自

操作系統

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ChenYY~ - 入門分享篇:一、工欲善其事,必先利其器

入門分享篇:一、工欲善其事,必先利其器 本次分享,面向接觸計算機 or 機器人軟件開發 or 嵌入式軟件開發 的程序員 學習過程中好用的工具 如果大家還有其他好用的工具也歡迎分享 磨刀不誤砍柴功:熟悉你的電腦、問題檢索、思維工具 學會科學的解決問題和有效的問問題 雖然講的是黑客的提問方法,但其實是相通的。 How-To-Ask-Questions-The-Smart-Way/README-

操作系統

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久曲健 - 4步搞定!人人都能擁有18歲OpenClaw AI女友Clawra

真的太酷了,框框nice呀! 全網60萬人圍觀的18歲韓系AI女友Clawra,不用複雜操作,自己動手就能安裝,再也不用羨慕別人有專屬數字伴侶啦! 先劃重點:Clawra是韓國開發者一人打造,基於OpenClaw開發,能自拍、陪聊天、記喜好,還能同步生活狀態,關鍵是完全開源,所有人都能免費擁有! 話不多説,跟着步驟來,5分鐘就能get你的專屬AI女友👇 一、準備工作 1、獲取“通行證”API K

AI

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Laurentianelle - 手把手教你用 Python 批量拼接圖片(無需ps,適用快速修改拼接)

** 背景介紹** 日常工作或學習中,我們經常會遇到這樣的問題: 有一堆圖片(比如實驗截圖、作品圖、論文附圖) 想按固定排版拼接成一張大圖 要求清晰度不能降低 還要自動分組,批量生成多張拼圖 如果手動用 PS 一張張拖拽,不僅累,還容易出錯。 今天這段 Python 代碼可以幫你: ✅ 自動讀取文件夾內所有圖片 ✅ 按 2×5 排列(可自定義) ✅ 自動按數字順序排序

後端

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PetterLiu - Seed團隊最新發布的Seed2.0系列大語言模型

字節跳動Seed團隊最新發布的Seed2.0系列大語言模型。以下是對重點內容的總結與歸納: 一、發佈背景與定位 核心目標:突破真實世界中的複雜任務,從解決奧林匹克競賽類問題邁向支持研究級推理任務。 市場洞察:基於MaaS服務調用數據分析,企業最高頻的需求是處理混雜圖表、文檔等非結構化信息(佔比超30%),其次是教育、內容創作、搜索推薦等場景。這要求模型具備"讀得多、想得多"的能力,再進入複

AI

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花酒鋤作田 - Go - slog使用入門

簡介 slog 是 Go 1.21 引入的官方結構化日誌庫(Structured Logging)。它結束了 Go 標準庫只有簡單 log 包的歷史,讓我們可以直接輸出 JSON 或 Key-Value 格式的日誌,非常適合對接 ELK、Grafana Loki 等日誌分析系統。 相較於第三方日誌庫如 zap、logrus,slog 的優勢在於: 零依賴:作為標準庫的一部分,無需引入第三方依賴

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躺柒 - 讀人工智能全球格局:未來趨勢與中國位勢05人類的未來(上)

1.偉大變革 1.1.搜索引擎、社交網絡、移動互聯網和移動支付等技術一次又一次改變了人們的生活,互聯網也成就了一個又一個商業傳奇 1.2.人工智能技術的潛力大家都有目共睹,但未來人工智能可以用來做什麼,將會給人類社會帶來多大的變革,也在考驗我們的想象力 1.3.人工智能技術還處在初級發展階段,但它現有的能力也足以改變眾多領域,尤其是那些有着大量數據卻無法有效利用的領域 1.4.人工智能的價值維度

AI

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瞌睡不醒 - 從快照到時間序列:一次實時行情繫統的結構演進與架構取捨

從快照到時間序列:一次實時行情繫統的結構演進與架構取捨 在多數前端行情繫統中,Ticker 快照接口足以支撐列表展示:最新價、漲跌幅、成交量定時刷新即可。 但當系統開始引入 K 線圖表後,前端架構會發生一次實質性的結構變化。 這篇文章不討論某個具體 API 如何調用,而是圍繞一次真實的結構升級過程,覆盤一個典型行情繫統從“點數據展示”到“時間序列建模”的演進路徑。 本文重點包括: Tic

前端

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林恆 - 為什麼 SVG 能在現代前端中勝出?

🧑‍💻 寫在開頭 點贊 + 收藏 === 學會🤣🤣🤣 如果你關注前端圖標的發展,會發現一個現象: 過去前端圖標主要有三種方案: PNG 小圖(配合雪碧圖) Iconfont SVG 到了今天,大部分中大型項目都把圖標系統全面遷移到 SVG。 無論 React/Vue 項目、

前端

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迪捷軟件 - 邁向深空:軟件工廠如何破解載人登月火箭軟件研製難題

​隨着中國載人月球探測工程的深入推進,新一代載人登月火箭的研製任務對軟件系統提出了前所未有的高標準要求。火箭軟件系統不僅需要承擔傳統的導航、制導與控制功能,還要實現故障在線辨識與制導控制重構、自主規劃與決策、控制參數自適應與自優化等智能化功能。 在這一背景下,傳統的以文檔為核心、串行開發的瀑布模型研製模式已難以適應新型號對軟件複雜度、可靠性和迭代效率的要求。面對軟件形態從獨立配置項向有機結合的複雜

軟件測試

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ttkwzyttk - Linux USB應用開發學習筆記

三、USB應用編程 經過前面內容的學習,我們學習了 USB 的基礎知識,接下來我們將探討如何藉助 USB 總線實現對 USB 外設的操作。與之前 I2C SPI 操作外設不同,usb應用採用主要是使用 libusb 庫,在這章中,主要對libusb庫的使用進行學習。 3.1 libusb庫簡介 libusb 是一個使用 C 編寫的庫,它提供 USB 設備的通用訪問方法。APP 通過它,可以方便地訪

操作系統

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ClownLMe - 從0到1,無代碼微調並部署本地大語言模型LLM

前言 LLM模型微調 能讓大模型掌握特定行業的深度知識,能夠實現AI虛擬主播,AI醫生,AI程序員,AI網絡安全工程師等特定領域的延展。更重要的是,當有本地部署的硬件條件限制時,能夠讓微調後小的大語言模型等效百億級的大語言模型 測試環境:windows11,RTX4070顯卡 下面將手把手帶你跑通無代碼模型微調的全過程 環境安裝 必要的工具: git: https://git-scm.c

AI

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花酒鋤作田 - Flask - 常見應用部署方案

前言 開發調試階段,運行 Flask 的方式多直接使用 app.run(),但 Flask 內置的 WSGI Server 的性能並不高。對於生產環境,一般使用 gunicorn。如果老項目並不需要多高的性能,而且用了很多單進程內的共享變量,使用 gunicorn 會影響不同會話間的通信,那麼也可以試試直接用 gevent。 在 Docker 流行之前,生產環境部署 Flask 項目多使用 vir

後端

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小肖程序 - Java SE 和 Java EE 的核心功能模塊

Java SE : 它的目標是提供一個穩定且跨平台的運行環境和核心類庫,用於開發桌面應用、命令行工具和服務器端的基礎應用。 Java SE 的功能主要由兩大部分構成:JVM (Java虛擬機) 和 核心類庫 (Core Libraries) 。我們通常所説的“功能模塊”,主要指的就是這些核心類庫。 以下是其主要的核心模塊: 1. JVM (Java Virtual Machine)

後端

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躺柒 - 讀人工智能全球格局:未來趨勢與中國位勢04六十年沉浮錄

1.人工智能1.0時代 1.1.推理與搜索佔據主導 1.2.達特茅斯會議後的20年,是人工智能1.0時代 1.3.符號主義幾乎主導了人工智能領域的研究,推理和搜索成為人們的主要研究對象,啓發式搜索、知識表示和機器翻譯等技術獲得了很大的發展 1.4.1956年IBM公司科學家亞瑟·塞繆爾在電視上首次展示了會下西洋跳棋的人工智能程序,給當時的人們留下了很深的印象 1.4.1.可以記住175

AI

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Carey_ccl - 7、InputStream的源碼、FilterInputStream源碼、BufferedInputStream的源碼(windows操作系統,JDK8)

  閲讀本文時,請先看我的另一篇博客:6、(InputStream的源碼、FilterInputStream源碼、BufferedInputStream的源碼解讀前言)AtomicReferenceFieldUpdater.class和System.arraycopy()函數的用法   Java IO 庫採用了裝飾器模式(Decorator Pattern)和適配器模式(Adapter Pa

後端

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JaguarJack - “Fatal error: require(): Failed opening required...” 以及如何徹底避免它再次出現

“Fatal error: require(): Failed opening required...” 以及如何徹底避免它再次出現 凌晨兩點,值班告警響了。生產環境 API 開始報 500,而且只出現在新擴容的節點上。你打開日誌,熟悉又刺眼的報錯跳了出來: 本地一切正常,測試環境也沒問題。但在雲原生部署這種“環境隨時變化”的現實裏,一個看起來不起眼的路徑差異,就足以把服務直接打趴。 這並不是什麼

後端

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思想者傑克 - 每天 cd 幾十次啓動 Claude Code,我用 AppleScript 寫了個全局快捷鍵方案

摘要: 每天在終端 cd 路徑啓動 Claude Code、在瀏覽器翻標籤頁找 AI,這兩個操作一天要重複上百次。我用 Swift + AppleScript 做了一個 macOS 菜單欄工具 GroAsk,把所有 AI 的啓動路徑縮短到一個快捷鍵。本文介紹設計背景、技術實現和踩坑經驗。 起因 昨天數了一下:瀏覽器裏找 AI 標籤頁 47 次,終端裏 cd 到項目路徑 37 次。每次只花幾秒

操作系統

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Carey_ccl - 6、(InputStream的源碼、FilterInputStream源碼、BufferedInputStream的源碼解讀前言)AtomicReferenceFieldUpdater.class和System.arraycopy()函數的用法

一、AtomicReferenceFieldUpdater的用法   AtomicReferenceFieldUpdater是一個抽象的工具類,其底層是通過反射找到目標字段的內存偏移量,然後利用Unsafe.class提供的CAS(Compare-And-Swap)操作來原子地更新某個類中指定變量的值。如下所示: package com.xxx.StreamAndReader; import ja

JAVA , 後端

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PetterLiu - 6個提示詞,能把混亂的剪輯變成專業策略

6個提示詞,能把混亂的剪輯變成專業策略 1.編輯架構'提示詞(觸碰時間軸前) '你是資深視頻編輯。根據原始素材描述,制定完整編輯方案:視頻結構、每段節奏、精確切點、B素材位置、推薦轉場。目標:最大留存率,無冗餘特效。素材:[粘貼描述]' 2.'風格複製'提示詞(克隆任何編輯) 分析參考視頻,逐步拆解編輯風格:切鏡時長、敍事節奏、色彩分級、聲音設計、文字和靜默用法。 然後説明如何精

AI

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Coding茶水間 - 基於深度學習的車牌識別系統演示與介紹(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+訓練代碼+數據集)

視頻演示 基於深度學習的車牌識別系統 1. 前言​ 大家好,這裏是 Coding茶水間。 今天給大家帶來的是 《基於YOLO的車牌識別系統》。 在智慧交通、停車場管理、道路執法以及安防監控等場景中,快速、準確地獲取車輛號牌信息是實現自動化管理的關鍵。然而在現狀中,很多實際應用仍依賴人工抄錄或傳統的OCR方案,這些方法在面對複雜光照、傾斜拍攝、運動模糊、特殊車牌(如新能源綠牌、黃牌)時,識別率往

AI

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ApacheIoTDB - 時序數據庫 TimechoDB V2.0.8 發佈 | 新增 Object 數據類型、協變量預測等功能

TimechoDB V2.0.8 版本正式發佈! TimechoDB 是由 IoTDB 原廠團隊開發的企業級時序數據庫產品。V2.0.8 版本表模型新增 Object 數據類型,強化升級審計日誌功能,優化樹模型 OPC UA 協議,AINode 支持協變量預測與併發推理等功能,同時對數據庫監控、性能、穩定性進行了全方位提升。 更多關於 V2.0.8 版本信息,歡迎聯繫我們獲得企業版安裝包。針對本版

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山地奧斯卡537 - 【5分鐘學一個新技能】Git:改變世界的協作革命

剛學編程那陣子,我最怕兩件事:一是代碼寫不出來,二是代碼寫出來卻弄丟了。 辛辛苦苦改了一晚上代碼,原本能跑,更新後如果出了問題就難以回滾亦或是修復,只能盯着空白髮呆; 和別人一起開發項目,QQ互傳壓縮包,有時也不知道對方改了哪裏,遇到報錯更是頭暈,只能對七八個版本傻眼——到底哪個能用? 調侃之餘,有羣友説:“你們該用版本管理。” 那是我第一次聽説這個詞。 什麼是版本管理? 簡單説,版本管理就是給你

程序人生

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