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《2026年网络安全预测》揭示AI已从防御工具演变为网络战武器，自主恶意软件、深度伪造和AI驱动勒索软件威胁激增。身份安全成为新防线，零信任架构加速采用，量子计算和物联网漏洞带来新挑战。网络安全已从IT问题转变为核心业务重点，组织需采用持续威胁暴露管理和人机协作的AI辅助防御，以比攻击者更快的速度恢复，实现真正的韧性。
RAG的核心价值，是让LLM摆脱“幻觉”和“陈旧”的困扰，从“仅供娱乐的玩具”变成“可靠可用的工具”——这是小白学习大模型增强技术的第一步，也是最基础、最实用的一步，无论你是用LLM查资料、写代码，还是做简单的应用开发，RAG都能帮你避坑。而CAG则代表了LLM的下一个进化方向：从“工具”升级为“伙伴”和“领域专家”。它追求的不再是“单个答案正确”，而是“全局逻辑一致”“贴合用户需求”，尤其适合复
要问2026年技术圈最内卷也最香的岗位是什么？答案毫无悬念——大模型应用开发工程师！作为过来人力劝各位程序员、技术小白：转型一定要趁早，随着大模型技术从“概念炫技”走向“千行百业落地”，未来岗位门槛只会越来越高，现在入局就是抢占先机，晚一步可能就要被行业浪潮甩在身后！▶ 抢占AI技术红利期，躺赢未来5年：据行业统计，未来5年国内AI相关人才缺口将达400W，其中大模型应用开发人才缺口占比超60%。
在日常开发中，我们经常会用到DOM截图功能。业界也有不少开源的工具，例如，html2canvas。但是大部分DOM截图类的工具也都有一个致命的问题就是慢。经过各种工具的分析和对比，snapDOM 以其惊人的性能表现脱颖而出。详细对比各种工具指标，和snapDOM的特性及使用方法。
构建一个能够实时检测视频中打架斗殴、人员推搡等暴力行为的AI系统，并将检测结果显示在前端Web页面上。🚀 第一步：环境准备1.1 安装依赖1.2 验证安装⚠️ 常见问题: NumPy版本冲突解决方案:📊 第二步：数据准备2.1 数据集介绍使用 Real Life Violence Situations Dataset 数据集：原始数据是视频格式，需要转换为YOLO训练格式（图像+标注）。预处理
LoginController类具体代码登录校验 ——AppLoginService类具体代码AppAuthenticationProvider 类具体代码AppUserDetailsServiceImpl类具体代码此时运行时，会有冲突！！！需要在 xxx-framework/src/main/java/....../SecurityConfig中条件如图：此时启动项目不会报冲突的错千万千万要添加
Chrome DevTools MCP 是一个将 Chrome 浏览器的 DevTools 协议暴露为 MCP 工具的服务器，配合 Kiro 编辑器可以实现在对话中直接操控浏览器，无需手动切换窗口。让 AI 助手拥有"眼睛"和"手"，能看到页面、操作页面、分析问题。
内联函数可以在头文件中声明，并在源文件中定义。代码语言：cAI代码解释代码语言：cAI代码解释这样做的好处是可以在多个源文件中使用同一个内联函数。
在现代人工智能基础设施中，计算设备的高效利用是核心诉求。单个高性能AI加速器往往需要同时服务于多个用户、多个进程甚至多个容器，这就对底层驱动提出了严峻挑战：如何在保障隔离性与安全性的前提下，实现计算、内存、通信等硬件资源的**公平、高效、低开销**共享？CANN（Compute Architecture for Neural Networks）的 **driver 仓库**（截至2026年初的最新
当3.1%的mAP损失压缩至0.28%，当±1.7%的推理波动稳定至±0.08%——CANN全链路量化引擎正在将“量化焦虑”转化为“精度守护自信”。真正的量化智慧，是让比特在精度与效率间精准舞蹈而不失衡；真正的工程温度，是在每一次误差补偿中看见产线的质量脉搏，在每一处混合精度设计中听见落地的回响。ops-nn仓库中的每一位“比特雕刻师”，都在为智能与质量的完美融合铺就道路。你的量化守护之旅“最好的
NPU硬件加速利用率不足和CPU-NPU数据传输开销过大。CANN组织推出的asnumpy（https://atomgit.com/cann/asnumpy）通过三大创新特性——NPU原生支持零拷贝内存共享和完全兼容NumPy API，为Python开发者提供平滑过渡的NPU计算体验，使现有科学计算代码无需重构即可获得数倍性能提升。本文将从技术架构、核心优势和实际应用三个维度，深入剖析这一连接AI
网页内容总结助手一键提取正文并调用 ModelScope + DeepSeek 做 AI 总结，或使用本地 mock选择页面任意区域进行总结（高亮选择模式）多种输出类型：总结、博客、文章、报告、要点列表设置本地持久化：API Key、总结字数等存于，无需后端遵循，适合作为学习或二次开发模板如果你在做阅读摘要、知识整理或内容再生产，欢迎在 Chrome 应用商店或通过「加载已解压的扩展程序」安装使用
回到最初的问题：为什么HTML 生成网页工具推荐会成为越来越热门的搜索词？答案其实很直接——网页开发正在从“手工生产”，进入“自动生成”的阶段。在这个阶段里，像lynxcode这样的工具，承担的是“第一版网页生产线”的角色。如果你之前用过它的老版本，也可以留意一下——lynxcode 就是原来的 lynx AI，只是现在能力已经从单纯生成页面，扩展到了更完整的应用结构生成。可以预见，未来的网页开发
Skill 负责定义"怎么做",MCP 负责"连接外部世界"——当两者组合使用时,Claude 将从一个对话助手进化为真正的AI 工作流引擎。本文将详细讲解 Skills 与 MCP 的协作机制、使用场景决策、集成方案设计,并通过 3 个完整的实战案例,帮助你打造属于自己的超级 AI 工作流。Claude Skill MCP、AI 工作流、Skill 与 MCP 协作、数据分析助手、智能部署、全栈
Promise是一种用于处理异步操作的容器对象，相比回调函数具有显著优势：可读性强（避免回调地狱）、错误处理统一（catch捕获）、流程控制灵活（all/race等方法）以及明确的状态管理（pending/fulfilled/rejected）。Promise状态不可逆，通过then处理成功状态，catch捕获异常，支持链式调用。链式调用中then的返回值决定下一个Promise的状态，推荐使用c
在昇腾 AI 生态体系中，CANN（Compute Architecture for Neural Networks）作为承上启下的核心异构计算架构，不仅提供了丰富的算子库、通信库和运行时能力，还配套了完善的运维工具链。其中，**oam-tools** 作为 CANN 工具集中的关键组件，专为开发者设计了一套高效、自动化的故障定位与性能分析解决方案。
基于Vite7构建，集成Vue3和Element-plus以及Avue等框架。项目采用响应式设计，提供直观的可视化界面，支持Jmeter压测任务配置、执行监控、结果分析，Redis缓存的查看管理功能，AI对话管理。
✅技术先进：基于最新YOLOv11算法，准确率 > 90%✅成本可控：开源技术栈，初期投资 < 30万✅易于部署：Docker容器化，一键安装✅持续进化：增量学习，模型不断优化✅隐私友好：边缘计算，数据不上云。
Figma Make是Figma官方推出的AI原生设计功能，深度集成于Figma编辑器中，无需额外安装插件或切换平台，即可实现“Prompt→UI界面/Code”的即时生成。
作为开发者，我们无需纠结于“哪种更好”，而是要理解两种方案的设计初衷，根据项目规模、团队结构、复用需求灵活选型。在实际开发中，可以选择混合使用两种模式，既能保留传统架构的稳定性，又能享受新范式的高效性。一点拙见分享，抛砖引玉，欢迎大家与我交流补充，共同进步~
/ 需在POI搜索的success回调中执行position: [poi.location.lng, poi.location.lat], // POI的经纬度icon: 'location_red.png', // 自定义红色图标路径map: map});});项目搭建&地图初始化→用户高精度定位&点标记→城市信息获取→Tailwind CSS样式搜索框→输入提示&关键字高亮→POI搜索&结果展
最近 OpenClaw（由 ClawdBot 改名）是真的火，它是一个能操作电脑干活的 AI 数字员工。能帮你读写文件、编写程序、执行任务，7×24 小时不休息。而且你随时随地掏出手机就能操控它，让它帮你干活。最快的、傻瓜式安装 OpenClaw 的方法这就来了！
我利用SOLO 模式角色 A：资深产品经理。指令：“你是一个逻辑严密的产品经理，帮我拆解‘额头扑克’的核心玩法，输出一份极简的 PRD。角色 B：赛博朋克 UI 设计师。指令：“你是一个前卫的 UI 设计师，擅长霓虹风格，请根据 PRD 设计一套高对比度、适合昏暗环境（酒吧/KTV）的界面方案。
摘要：DeepSeek多智能体协同平台通过专业化分工与动态任务分配，整合异构AI智能体能力，显著提升复杂任务处理效率。其核心架构包含智能体管理、通信协调、知识融合等层级，支持并行处理与交叉验证，在研究报告生成、跨部门协作等场景中实现70%以上的效率提升。尽管面临协同开销、语义对齐等挑战，该平台通过强化学习优化和标准化协议持续进化，为人机混合团队协作提供了创新范式，标志着AI驱动效率革命的新阶段。
你是否经历过“上周用 AI 写了一段完美代码/文案，今天却死活翻不到记录”的绝望？本文介绍一款名为「AI 侧边记」的插件，它不只是简单的收藏夹，更是打通 AI 对话与个人知识库的桥梁。通过一键本地保存、上下文溯源和批量导出，彻底解决 AI 历史记录难查找、难复用的痛点。
会话级记忆（短期记忆）：特指用户与AI Agent在单次会话中的所有交互数据，包括用户的查询指令、Agent的回复内容、工具调用步骤及执行结果等，核心作用是服务于当前会话的实时交互，避免“聊一句忘一句”。比如咱们用AI调试代码时，短期记忆会记住你上一步的报错信息和修改需求，后续调试无需重复说明。跨会话记忆（长期记忆）
今天这篇内容，专为CSDN的程序员、零基础小白打造，全程避开教科书式的晦涩理论——那些论文库里随手可查的公式定理，对想快速入局、靠实战立足的人来说，远不如“选对方向”“避开深坑”“做出项目”来得实在。全文都是实战干货，每一条都是我对接字节跳动、百度等企业招聘需求、带学员实战时踩过的坑、总结的经验，没有一句空话。
/ 1. CDN优化domains: {},},// 2. 网络感知优化'CN': 0.9, // 中国网络好'RU': 0.6, // 俄罗斯网络较差'US': 0.8,'BR': 0.5, // 巴西网络差'EU': 0.8,'IN': 0.5, // 印度网络差'AU': 0.7},'CN': 80,'RU': 60,'US': 75,'BR': 50,'EU': 75,'IN': 50,'
UniApp实现路由守卫的解决方案是通过拦截器(interceptor)来替代Vue-Router的beforeEach。核心思路是拦截uni.navigateTo等路由API，在invoke方法中进行权限校验：白名单直接放行，无token则跳转登录页并携带原路径参数。关键点包括：1)在App.vue的onLaunch中初始化拦截器；2)完整路径匹配白名单；3)登录成功后通过redirect参数回
HTML新春烟花代码。
Reasoning（推理）：分析当前情况，制定计划Action（行动）：执行具体操作，如调用工具循环：基于行动结果继续推理和行动这种模式特别适合需要外部信息获取和多步骤推理的复杂任务。steps: int # 记录ReAct循环步数状态是LangGraph的核心概念，TypedDict提供了类型安全，operator.add实现了消息的自动累积。使用TypedDict定义状态结构，确保类型安全和代
Google AI Test Suite革新软件测试：AI驱动跨平台解决方案 Google AI Test Suite通过整合Gemini API、MediaPipe等AI技术，为Android和Web应用提供智能化测试工具链。其核心突破在于： 自动生成测试用例，提升覆盖率至92% 实时分析传感器数据，AR测试周期缩短75% 跨平台兼容性测试，支持多设备并行验证 实际案例显示，电商APP崩溃率降低
在学习ReAct之前，我们先搞懂它解决的核心痛点：传统大模型仅依靠内部推理运算，容易陷入“闭门造车”的困境，进而产生“幻觉”（比如编造不存在的知识、输出与事实矛盾的内容）；而纯行动型智能体（只执行指令不思考），又缺乏全局规划性，容易做无用功。推理（Reason）：基于用户任务和已掌握的信息，主动思考“当前我需要什么信息”“下一步该做什么”“为什么要这么做”，相当于智能体的“大脑决策”环节；行动（A
Chrome DevTools MCP（模型上下文协议）让AI编码助手突破"盲写代码"局限，首次实现浏览器实时调试能力。该开源项目将Chrome DevTools的26+个调试工具通过标准化接口暴露给AI，支持自动化测试、性能分析、网络调试等全流程开发场景。典型应用包括：前端样式实时验证（自动截图对比）、性能优化闭环（录制分析Core Web Vitals）、API接口调试（查
Web漏洞扫描技术正处于从"自动化工具"向"自主智能体"的历史性拐点。AI既带来了攻击者的自动化威胁，也赋予了防御者预测性检测的能力。在这场不对称的军备竞赛中，企业的核心竞争力在于构建人机协同的安全智能体系——利用AI处理海量数据与模式识别，依靠人类专家进行战略决策与创造性攻防。未来的应用安全不再是"扫描-修复"的被动响应，而是"预测-预防-自适应"的主动防御。只有将AI深度融入DevSecOps
在导入非 JavaScript 资源（如 JSON、CSS）时，需显式声明模块类型，避免安全风险与解析歧义。// 旧语法（部分环境仍支持）// 新语法（TC39 提案推进中，Vite 5.0+ 等已支持）// 动态导入示例{ with: { type: 'svg' } } // 注意：部分环境仍用 assert每个 ES 模块自带// 浏览器环境// 输出: "https://example.co
飞算JavaAI专业版的“企业级模型”，将其角色从“代码生成器”重新定义为“代码质量与安全的守护者它带来的不仅仅是30%的效率提升，更是代码可靠性、安全性和可维护性的全面飞跃。对于追求代码质量、关注长期维护成本、尤其是处于创业期或高速发展期的团队而言，这项投资带来的稳定性和风险规避价值，远超其微不足道的月度费用。让AI成为你团队中永不疲倦的安全架构师。立即行动，筑牢代码安全防线● 点击官网链接或I
本文针对移动机器人在复杂动态环境中的路径规划问题，提出一种将A星算法的全局规划能力与动态窗口法（DWA）的局部避障优势相结合的分层融合策略。通过A星算法生成静态环境下的全局最优路径，并利用DWA算法在局部范围内动态调整机器人速度与方向，实现全局路径引导与实时避障的互补。仿真实验表明，融合算法在路径长度、避障成功率及实时性等方面均优于单一算法，尤其在动态障碍物突现、狭窄通道导航等典型场景中展现出显著
RuoYi-Vue-Plus AI 智能编程助手是基于企业级框架深度定制的开发效率工具，提供以下核心功能： 双AI引擎支持 - 同时兼容Claude Code和OpenAI Codex两种AI工具 专业开发技能 - 内置40+项针对RuoYi框架的专业开发技能 快捷命令系统 - 提供10个高效开发命令，如CRUD生成、代码检查等 智能钩子系统 - 自动评估需求并匹配最佳技能，确保响应符合规范 全面
在当今信息爆炸的时代，我们每天都会接触到海量的文本信息。实体识别就像是一个聪明的小助手，它能从这些文本里准确地找出各种重要的实体，比如人名、地名、组织机构名等。我们这篇文章的目的就是要和大家讲讲，随着AI原生应用的发展，实体识别领域发生了哪些翻天覆地的变化，以及这些变化会给我们带来什么样的影响。文章会涵盖实体识别的基本概念、新技术带来的变革、实际应用场景等多个方面。我们这篇文章就像一座大房子，有很
跨入2026年，中国技术飞速发展为环境带来改变的工具，荒漠水资源如今已经不断优化，那我们要实现可持续就要从根本上改变，去植树育林。而当前国内生态修复、国土绿化、碳中和目标推进，传统人工植树存在作业效率低下、高危地形适配性差、人力成本高、栽植标准化程度不足等痛点，智慧农林装备成为行业升级核心方向。一体化智能植树机器人集成挖坑、扶苗、覆土、定距、辅助灌溉等全流程功能，是农林机械化向智能化、一体化转型的
Go语言在并发编程方面的能力特别强大，实现典型的协程的概念。内置的Go调度器在调度Goroutine时开销非常低。Go并发编程的理念是：主goroutine结束了，内部调用的goroutine也会随之结束。底层代码使用 go1.20 2025 年 1 月发布的版本cursor 总结 WaitGroup架构WaitGroup 结构为什么这样设计？Add 流程图WaitWait 流程图信号量底层 (r
在当今AI蓬勃发展的时代，AI原生应用如雨后春笋般涌现。而准确理解用户意图是这些应用能否成功的关键因素之一。本文的目的就是帮助开发者和相关从业者识别在用户意图理解过程中容易陷入的常见误区，并提供有效的解决方案。范围涵盖了常见的用户意图理解技术和方法，以及在不同类型AI原生应用中的应用。本文将先介绍与用户意图理解相关的核心概念，包括它们的定义和相互关系，通过示意图和流程图直观展示。接着讲解核心算法原
本书从系统程序员的视角，深入解析了 JavaScript 和 TypeScript 在现代应用中的核心作用，尤其是在人工智能（AI）和高并发系统中的应用。通过剖析浏览器引擎、构建工具、运行时机制及语言设计，揭示了前端技术栈如何支撑 AGI 的发展。从 V8 引擎的性能优化到异步编程模型的演变，本书不仅帮助开发者理解前端的底层原理，也为理解未来 AI 交互设计提供了技术视野。
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