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openKylin - 2025 openKylin社區年度技術貢獻獎評選開啓,共享高光時刻!

在廣大開發者與社區夥伴的攜手努力下,OpenAtom openKylin(簡稱“openKylin”)社區又迎來了一年創新涌動、協作共進的豐收征程。為感謝在過去一年中積極推動社區技術創新的傑出貢獻者,2025 openKylin社區年度技術貢獻獎申報通道正式開啓。所有為openKylin社區技術發展做出突出貢獻的個人、企業及團隊組織,均可參與獎項申報。以下為本屆貢獻獎的評選標準與申報流程,

開源

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IT開發者筆記 - 國產化文檔開發組件Spire.Office 10.10 全新發布!多項文檔處理能力重磅升級

近日,知名國產化文檔開發組件Spire.Office同步更新 .NET和 Java 版本至10.10.0 !本次更新帶來了多項全新功能與性能優化,為開發者提供更強大、更高效的文檔、表格、PDF、演示文稿處理能力。 Spire.Office 官方試用版下載,請聯繫慧都科技 歡迎加入Spire技術交流Q羣(125237868),與更多小夥伴一起提升開發技能! 關於 Spire.Office Spi

.net , 後端

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逐夢AI - 基於YOLOv8的番茄葉片病害識別系統|完整源碼數據集+PyQt5界面+完整訓練流程+開箱即用!

基於YOLOv8的番茄葉片病害識別系統|完整源碼數據集+PyQt5界面+完整訓練流程+開箱即用! 源碼包含:完整YOLOv8訓練代碼+數據集(帶標註)+權重文件+直接可允許檢測的yolo檢測程序+直接部署教程/訓練教程 源碼在文末嗶哩嗶哩視頻簡介處獲取。 基本功能演示 支持 圖片檢測、視頻檢測、實時攝像頭檢測 支持 界面一鍵加載模型與快速預測 支持 目標框 + 類別名稱 + 置信度可視化顯示 支持

機器學習 , 深度學習

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codechen8848 - 輕量高效!一款輕量級的自託管服務器監控工具!

大家好,我是 Java陳序員。 在企業開發中,涉及眾多的服務器資源,一款好用的服務器監控工具能讓運維效率事半功倍。 今天,為大家推薦一款輕量級的自託管服務器監控工具,具備資源佔用低、部署簡單和功能實用的特點! 關注微信公眾號:【Java陳序員】,獲取開源項目分享、AI副業分享、超200本經典計算機電子書籍等。 項目介紹 Komari 是一款輕量級的自託管服務器監控工具,旨在提供簡單、高效的服

go , 後端

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德迅雲安全_初啓 - 德迅雲安全發現30個網絡高危端口需要關閉!

網絡安全不是一次性的任務,而是一個持續的過程。通過德迅雲發現關閉這些高危端口,你可以大大減少網絡受到攻擊的風險。 網絡安全對於每個人來説都是至關重要的,尤其是對於那些可能不太熟悉技術細節的用户。最近,國家網絡與信息安全信息通報中心發佈了一份報告,列出了30個高危端口,這些端口可能成為黑客攻擊的目標。為了保護你的網絡安全,以下是你需要立即關閉的端口列表。 簡化列表呈現 我們將這些端口

網絡

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煩惱的沙發 - AI編程工具大盤點,哪個最適合你

一起盤一盤市面上的AI編程工具,到底哪個好用?哪個是吹牛?我把這些工具分成了幾類,這樣看起來更清楚,方便大家按需取用。 AI 編碼 大模型 (幕後大佬) 這些是所有AI編程工具的發動機,是它們提供了核心的智能。雖然我們不直接操作它們,但瞭解一下誰家技術強,有助於我們選擇上層工具。 GPT-4o (OpenAI) :全能型選手,綜合實力沒得説。代碼生成、邏輯理解、Debug樣樣精通,就是有點小貴

ai開發 , 知識 , 人工智能

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微軟技術棧 - 讓 Agentic AI 落地到“最後一公里”,GitHub Universe 25 新品解碼

從代碼生成到智能體協作,從自動化測試到自適應運維,Agentic AI 正在重構軟件開發的每一個環節。當 AI 技術成為企業“必選項”,您是否正陷入這些困局? AI 技術轉型呼聲高,但從戰略規劃到執行落地仍缺乏清晰的方法論,轉型易陷停滯與資源浪費。 前沿技術更新迅速,若無法及時洞察與調整戰略,便可能錯失創新與市場先機。 工具迭代加速,“人機協作”成為新常態,團隊如何提升技能與協同效率?

microsoft , 人工智能

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拓端tecdat - Python實現社交網絡分析SNA公司董事數據與跨行業網絡橋接識別|附代碼數據

全文鏈接:https://tecdat.cn/?p=44242 原文出處:拓端數據部落公眾號 分析師:Song Yang 引言 在數字化時代,企業間的關聯早已超越股權與業務合作,董事作為核心決策參與者,其跨企業任職形成的社交網絡逐漸成為資源流動、信息傳遞與治理效能的關鍵載體。從數據科學視角來看,董事網絡本質是複雜社會網絡的商業映射,其結構特徵直接影響企業戰略選擇、風險傳導與資源整合效率。這一現象

機器學習 , 數據挖掘 , 人工智能 , 深度學習

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愛跑步的香蕉_cKtiNz - AI 重塑 HR 招聘:AI 得賢招聘官的智能革新

AI 重塑 HR 招聘:AI 得賢招聘官的智能革新 AI 正深度滲透人力資源領域,從招聘到培訓、績效評估再到員工體驗,HR 全流程的 AI 轉型已成為行業趨勢。而在招聘環節,“選對 AI 工具併發揮其實際價值” 成為 HR 部門面臨的核心課題,近嶼智能推出的第六代 AI 得賢招聘官・AI 面試智能體,給出了經全球 500 強及國內頭部企業驗證的解決方案。 核心優勢:讓招聘更精準、更智能

人工智能

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逐夢AI - 實驗室監控的實時目標檢測系統|完整源碼數據集+PyQt5界面+完整訓練流程+開箱即用!

實驗室監控的實時目標檢測系統|完整源碼數據集+PyQt5界面+完整訓練流程+開箱即用! 源碼包含:完整YOLOv8訓練代碼+數據集(帶標註)+權重文件+直接可允許檢測的yolo檢測程序+直接部署教程/訓練教程‘ 源碼在文末嗶哩嗶哩視頻簡介處獲取。 基本功能演示 本系統基於 YOLOv8 目標檢測模型,結合 PyQt5 圖形化界面,實現了對實驗室場景中人員與物體的實時識別、監測與報警。支持攝像頭實時

機器學習 , 人工智能 , 深度學習

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汀丶 - 前沿速覽:Cursor 2.0、Firefly Image5、Agent HQ 、Kimi-k2 Thinking

AI Compass前沿速覽:Cursor 2.0、Firefly Image5、Agent HQ 、LongCat-Video、Kimi-k2 Thinking AI-Compass 致力於構建最全面、最實用、最前沿的AI技術學習和實踐生態,通過六大核心模塊的系統化組織,為不同層次的學習者和開發者提供從完整學習路徑。 github地址:AI-Compass👈:https://github.

觀點 , llm , 資訊 , 人工智能

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六邊形架構 - Java程序員該如何快速上手LLM應用開發呢?

文 / 勇哥 原創文章,轉載請聯繫授權 作為一名在Java領域摸爬滾打快20年的"老碼農",我經常聽到身邊的Java開發者發出這樣的感嘆:"大模型時代來了,我們Java開發者該何去何從?"、"Python在AI領域這麼火,我們要不要轉語言?" 今天,我想告訴大家的是:完全沒必要!作為Java開發者,你完全可以利用自己已有的技能棧,快速上手LLM應用開發。 在過去的一年裏,我嘗試了把多種

generative-ai , llm , 知識 , 人工智能 , 深度學習

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千年單身的鐵板燒_Dxy8L - 深度解析2025年教育行業數據分類分級工具選型:低成本缺人員如何做好數據分類分級

摘要 教育行業正迎來數字化、數據化、智能化加速發展,而伴隨而來的是由數據安全法、教育部《教育數據分類與分級指南(試行)》及其他監管政策推動的數據治理任務。高校、中職院校、K‑12學校面對多源異構數據、資源緊張、人員配置薄弱等實際痛點,傳統人工式或通用工具式的數據分類分級方式已難滿足“教育行業合規+效率+成本”三重要求。為此,AI 驅動的專行業務工具已成為主流趨勢。由AI-FOCUS 團隊推出的「成

數據安全 , 安全

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SmalBox - 【URP】Unity[後處理]色彩偏移,中間調,高光增強-Lift,Gamma,Gain

【從UnityURP開始探索遊戲渲染】專欄-直達 Lift、Gamma和Gain是Unity URP後處理系統中基於ASC CDL(美國電影攝影師協會色彩決策列表)標準的色彩分級工具,用於分別控制暗調、中間調和高光的色彩偏移與明度調整。以下是詳細解析: 核心功能與參數含義 ‌Lift‌ 作用:控制暗調區域(Dark Tones)的色彩偏移和明度 參數: 軌跡球:選擇暗

遊戲開發 , unity3d , 圖形學

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正點原子 - 《ESP32-S3使用指南—IDF版 V1.6》第四十六章 SD卡模擬U盤實驗

第四十六章 SD卡模擬U盤實驗 1)實驗平台:正點原子DNESP32S3開發板 2)章節摘自【正點原子】ESP32-S3使用指南—IDF版 V1.6 3)購買鏈接:https://detail.tmall.com/item.htm?id=768499342659 4)全套實驗源碼+手冊+視頻下載地址:http://www.openedv.com/docs/boards/esp32/ATK-DNES

嵌入式 , 物聯網 , esp32 , 產品 , 硬件

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bug菌 - 邊緣新生:openEuler 輕量化基座與雲邊協同全景實踐!

引言:當算力從“雲端”走向“身邊” 我們正處在一個“萬物互聯”的時代。從智能攝像頭、工業機械臂到自動駕駛汽車,海量的設備正在世界的各個角落產生着PB級的數據。如果所有數據都必須回傳到遙遠的數據中心進行處理,那麼網絡的延遲、帶寬的成本以及數據的隱私性將成為不可逾越的鴻山。 於是,邊緣計算(Edge Computing) 應運而生。它主張將計算和存儲能力推向離數據源和用户最近的地方—

指尖人生 , 服務器 , bash , 代碼人生 , Docker

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阿源- - CPP 學習筆記 & 語法總結

CPP 學習筆記 秋招的時候(嵌入式方向)面試官常問到 C++,因此花了幾天過了一下基礎知識,本文為學習筆記。快速學習的經驗:如果有其他語言基礎的情況下,想要學習一門新語言,讓 AI 幫你列一下這個語言的學習大綱或者目錄,然後針對目錄中的每個知識點讓 AI 講解並給出示例,這樣非常快就能學完一門語言,當然這只是個人的速成經驗,如果要熟練掌握一門語言還是要腳踏實地的一個個知識點去學習練習。 目

後端

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升鮮寶供應鏈管理系統 - Redis Key 命名規範文檔(含圖表與命名規則)

Redis Key 命名規範文檔(含圖表與命名規則) 一、命名規範與結構説明 統一 Redis Key 命名規範有助於: ✅ 快速定位緩存來源模塊 ✅ 避免 Key 衝突與重複寫入 ✅ 支持多語言、多租户緩存隔離 ✅ 方便統一監控與清理 命名結構:模塊:子模塊:業務:實體[:主鍵或語言] 組成部分 示例值 説明 模塊 pms 產品模塊,如 sy

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古渡藍按 - SMB(Server Message Block)協議實現對遠程 Windows 共享服務器或 Samba 服務的文件讀取

1. 概述 💡 作者:古渡藍按 個人微信公眾號:微信公眾號(深入淺出談java) 感覺本篇對你有幫助可以關注一下,會不定期更新知識和麪試資料、技巧!!! 本技術文檔旨在説明如何通過 SMB(Server Message Block)協議 實現對遠程 Windows 共享服務器或 Samba 服務的文件讀取、寫入與目錄遍歷操作。適用於 Java 應用程序在企業內網環境中安全、高

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好想成為人類啊 - 關於一種計算遞歸次數題的思路

代碼如下 要求計算最後輸出的count的結果 #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #includestdio.h int count = 0; int fib(int a) { count++; if (a == 0) return 1; else if (a == 1) return 2; else return fib(a - 1) + f

後端

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wang_yb - 「親手畫出動態數學」:讓數學可視化觸手可及的Manim入門課

數學的美,藏在動態的邏輯裏——而 Manim,正是那個能把抽象公式變成「會説話的動畫」的神器。 今天,給大家推薦一門我自己錄製的從零開始的Manim入門課,哪怕你是編程小白,也能跟着一步步畫出屬於自己的數學動畫! 這門課程適合誰? 如果你是以下任意一類人,這門課就是為你準備的: ▸ 數學愛好者:想親手把腦海中的數學想象變成動態畫面(比如證明勾股定理時讓圖形「自己説話」); ▸ 中小學/大學教師:需

後端

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mob64ca141a683a - opencv基礎學習筆記--圖像加載和保存 - 代號997的個人空間 -

核心函數:cv2.imread() 從文件中讀取(加載)圖像到一個 NumPy 數組 中。 該數組是 OpenCV 的圖像基本表示形式(即 cv2.Mat 在 Python 中對應 numpy.ndarray)。 函數定義 cv2.imread(filename, flags=cv2.IMREAD_COLOR) 參數詳解

灰度圖像 , 服務器 , 加載 , 彩色圖像 , Windows Server

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小微風呼啦啦_fly - 遠程操作怕 "泄密" ?深度解析 ToDesk/向日葵/Splashtop/AnyDesk 安全隱私防護力

遠程辦公異地協作成為常態,我們在享受 "隨時隨地連接設備" 便利的同時,也面臨數據泄露、未授權操控、隱私窺探三大核心風險: 一次未加密的文件傳輸,可能導致項目代碼、客户資料外泄;缺少二次驗證的連接,可能讓不法分子趁機操控設備竊取金融信息;被控端屏幕無保護,還可能讓敏感內容被現場人員無意瞥見。我曾經因為離開工位沒有將顯示器鎖屏被罰款一天工資非常心疼,從此沒有再出現過這個問題,哈哈哈這些風險並非個例,

遠程桌面 , 遠程辦公 , 運維

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博睿數據 - 圓桌論壇精華實錄 | AI是重構運維邏輯的顛覆性革命?博睿數據與行業大咖親授“AI+可觀測性”的破局之道

全文約6500字 閲讀時間約15分鐘。 當前,人工智能正處於高速發展階段,以前所未有的深度與廣度重塑商業規則,推動企業數字化轉型從規模化擴張邁入精細化深耕。面對這場洶涌而來的智能變革,運維領域正面臨一道核心命題:AI究竟是提升效率的輔助工具,還是重構運維邏輯的顛覆性革命? 國內金融、製造等關鍵行業已步入數字化深水區,卻普遍陷入運維複雜度激增、故障定位滯後、數據價值難以轉化等行業焦慮。如何讓AI技術

運維

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