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和。其中，mini 已经进入，nano 则。官方给它们的定位很明确：更快、更便宜，重点服务。
我也用过其他输入法，像微信输入法，讯飞，百度等等，但我认为目前对于不想折腾Github上开源输入法的，搜狗仍是最好用的，无论是兼容性还是词库（微信输入法经常桌面无法切换中英文无法点开设置，CS2无法中文打字，微软自带的词库又太简陋了）。END。
因此，未来最强的个人，不一定是“自己做得最多的人”，而更可能是“最善于构建并管理自己AI系统的人”；未来最强的C端AI设备，也不一定是单项参数最高的设备，而是最能在性能、能效、权限、安全、协同与体验之间取得平衡的设备。这也意味着，C端AI设备蓝图不能只讨论手机、眼镜或某款爆款终端，而应把视角提升到更完整的框架之上：谁来感知，谁来交互，谁来记忆，谁来推理，谁来承担责任。
摘要：本文介绍了使用Windows画图工具获取图片RGB颜色值的方法：1）用Win+Shift+R截图并保存；2）在画图中打开图片；3）使用颜色选取器选取目标点；4）通过"编辑颜色"查看RGB值（如#99ADBE）。同时解释了RGB色彩模型原理，即通过0-255范围内的红、绿、蓝三色通道组合来表示颜色，这是颜色提取和分析的基础。操作简单易行，适合快速获取图片特定位置的颜色信息。
本文将详细介绍如何通过Python SDK调用智谱大模型，并提供完整的最小可运行Demo配置方案，涵盖环境准备、代码实现、异常处理及测试验证等关键环节。
清华大学开源项目 OpenMAIC，输入主题或 PDF，几分钟生成完整 AI 互动课堂——有 AI 老师语音讲解、白板绘图，有 AI 同学参与讨论辩论，还有测验、模拟实验和项目制学习。开源 6 天获 3300+ Star，已覆盖清华 700+ 学生、10 万条真实互动记录。
如果是Windows 控 Ubuntu 桌面Tailscale 负责把路打通，SSH 负责管系统，远程桌面负责看图和操作桌面。
系统通过 Web Service、中间数据库、XML 离线数据包等多种集成方式，支持与企业 AD、PDM、ERP、BPM、MES、QMS 等系统深度集成，具有开放的集成接口，可以为用户提供良好的工艺数据支持。采用面向对象的开发模式，将工艺文件中的基本信息、工序、工步、工艺附图、工艺参数等数据抽象为不同的数据模型，保证系统中的数据能够快速统计、提取，实现工艺数据结构化。采用先进的系统架构设计理念，实
SeaTunnel 官网SeaTunnel 最新版本官网文档SeaTunnel GitHub地址SeaTunnel是一个非常易用的超高性能分布式数据集成平台，在企业中由于开发时间或开发部门不通用往有多个异构的、运行在不同的软硬件平台上的信息系统同时运行；而一个有价值的数据集成是把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中，从而为企业提供全面的数据共享；SeaTunnel 支持海量数据
阿里巴巴的IT一直都可以说是行业的标杆，尤其是Java语言的开发，在BATJ等等这些大厂中可以说是人群最多的了！就在十二月初的时候好多粉丝朋友们问楼主，有没有一些面试相关的学习资源，今天他不就来了嘛！阿里巴三月份最新面试参考指南（泰山版），可以说是面试神册！下面且听楼主为大家娓娓道来！泰山版目录大纲泰山版的内容有：分布式，亿级流量架构设计，消息中间件，数据库，设计模式，数据结构与算法，阿里巴巴面试
该文档在Github上收获40K+star的Java面试神技（这赞数，质量多高就不用我多说了吧）非常全面，包涵Java基础、Java集合、JavaWeb、Java异常、OOP、IO与NIO、反射、注解、多线程、JVM、MySQL、MongoDB、Spring全家桶、计算机网络、分布式架构、Redis、Linux、git、前端、算法与数据结构、MyBatis、RocketMQ、Netty、Dubbo
本文为大模型部署实战系列第一篇，基于 Windows 环境与 RTX3060 显卡，借助 Ollama 快速实现 DeepSeek-7B 开源大模型本地私有化部署，搭配 Chatbox 完成可视化交互界面搭建，并针对 GPU 进行推理加速调优，最终实现可离线运行的本地聊天机器人。
OpenClaw的爆火让它的安装、运行、卸载都在极短的时间内发生完成，作为网络安全方面的从业者，我认为它的自动化调度系统任务的高效性无可指摘，也是最吸引人的优点。但同时，我们也不能忽视其潜藏的安全隐患——ClawHub插件市场约，提示词注入、插件投毒等高危风险正成为企业落地的核心阻碍。
本文摘要介绍了软件测试中生成式AI的应用课程大纲，分为五章内容：第一章概述生成式AI基础及在测试中的应用；第二章重点讲解提示工程技术与测试任务实践；第三章分析AI测试的风险管理；第四章探讨LLM驱动的测试基础设施；第五章讨论AI在测试机构的部署策略。课程采用认知分层（K1-K3）和实践目标（H0-H2）设计，从基础概念到复杂任务实操，涵盖多模态提示、测试用例生成、能耗评估等关键技术，旨在培养测试人
2025年HR科技趋势：AI驱动与员工体验升级 2025年HR科技发展呈现三大核心特征：AI深度应用、员工体验优先和业务价值验证。AI已从辅助工具升级为决策执行者，渗透招聘、薪酬等全领域；用户体验向消费级应用看齐；可量化ROI成为技术采用门槛。当前市场在DEIB、技能管理和远程办公解决方案方面存在明显缺口。薪酬智能化、招聘变革和财务健康战略将成为未来重点。HR管理者需以业务痛点为导向，选择集技术与
本文基于ISTQB CTFL基础级大纲v4.0.1中文版，系统梳理了软件测试的核心知识点。内容涵盖测试基础概念（目的、原则、活动）、软件开发生命周期中的测试（不同开发模型的影响、测试级别与类型）、静态测试（评审过程与技术）以及测试分析与设计技术（黑盒、白盒和基于经验的方法）。每个知识点均按认知等级（K1-K3）分类，明确区分记忆、理解和应用要求。重点包括：测试与调试的区别、七项测试原则、不同测试级
阿里成立Alibaba Token Hub(ATH)事业群，由CEO吴泳铭亲自挂帅，整合通义实验室、百炼、千问及新成立的悟空事业部等AI业务。此次重组确立了"Token本位制"，将AI从技术指标转变为价值单位，通过端到端的组织架构提升效率。特别值得注意的是，新成立的悟空事业部将专注于AI Agent开发，瞄准未来Token消费主力。这一变革标志着阿里正以Token为核心重构组织
VLStream是由奥尔特云（深圳）智慧科技有限公司研发的全开源私有化AI视频融合赋能平台，核心流媒体服务、VLS 私有协议、AI 分析引擎及调度引擎全部开放源代码。已在GitHub或其他开源社区发布源代码，属于全开源项目。
Software was eaten by AI
摘要 本文探讨了AI技术发展对计算机专业学生带来的职业挑战与机遇。作者分析了大语言模型的原理，指出其通过学习语言结构掌握了部分人类思维模式。AI在信息处理效率、任务闭环执行方面展现出强大优势，尤其威胁到高度形式化的工作岗位。然而，AI仍存在结构性弱点，如缺乏自觉性推理能力，以及在数据稀缺领域的局限性。面对职业选择，作者建议关注AI研发、交叉领域应用和硬件相关方向，避免高度标准化的工作。文章反映了技
项目摘要： 本项目开发一款基于深度学习的手写体数字签名小程序，实现高效精准的数字签名识别与管理。系统采用卷积神经网络（CNN）进行手写数字识别，在MNIST数据集上达到高准确率，并集成OpenCV改进多位数分割算法。通过PyQt5构建本地化桌面应用，结合MySQL实现签名数据的安全存储与权限管理。创新性地将AI识别技术与电子签名场景结合，支持双角色用户体系，满足企业内部审批、金融业务等场景需求。相
摘要：OpenClaw开源AI框架凭借本地化执行和多渠道接入能力，成为企业构建"数字员工"的首选。其核心架构通过插件系统赋予AI操控设备的能力，但也带来高权限风险。文章重点探讨私有化部署的三大安全原则：容器化隔离、加密远程运维和人工审计机制，并推荐RemoteView/RemoteCall工具解决部署和运维难题。该框架标志着AI从实验室走向生产环境，需要安全稳定的基础设施支撑。
本文分享了使用Stata进行VAR模型分析的经验与技巧。VAR模型能有效分析多变量时间序列数据的动态关系，适用于宏观经济、金融市场等研究。文章详细介绍了从数据准备、平稳性检验、滞后阶数选择到模型估计与检验的全流程，包括关键Stata代码示例。重点阐述了结果解读方法（系数、p值、信息准则等）和论文应用技巧（结果呈现、稳健性检验、可视化）。最后提供了变量排序、滞后阶数选择等实操避坑指南，帮助研究者正确
本文介绍了DEA数据包络分析法的原理和应用，重点讲解了Stata实操步骤及结果解读。DEA适用于多投入多产出的效率评价，如企业生产、区域经济发展等场景。文章详细演示了Stata中DEA命令的安装、基础模型估计、参数调整及结果输出方法，并指出需重点关注效率值、投入冗余和产出不足等指标。最后提供了论文应用技巧和避坑指南，强调变量选择、数据标准化和结果解释的注意事项，帮助读者正确运用DEA方法进行效率分
我是[名字]，专注[女生副业/AI辅助变现]，帮你[从0到1做公众号]，提供[实用工具+方法+避坑指南]。
企业开源AI选型，对比dify、ToolLLM、n8n、BuildingAI，从技术、合规、生态分析，BuildingAI更适合零代码搭建商业闭环AI应用，附CTO可落地建议。
关键策略包括：并行化与流水线化的权衡、电压-频率协同缩放（DVS）（更多的在第10章讲到）、存储器访问优化、以及针对特定应用域的专用架构设计。特别值得关注的是对电池技术演进瓶颈的深度分析：锂离子电池能量密度年均提升仅3-7%，远低于集成电路的18个月翻倍速度，这一"能量鸿沟"决定了低功耗设计的长期必要性。本章推导了动态功耗（开关电容、短路电流、毛刺）与静态功耗（亚阈值漏电、栅极漏电、结漏电）的完整
我订阅了GitHub的copilot Pro版本，最近想玩一下IDA mcp效果怎么样，但是又不想花钱买API，所以想想能不能直接在copilot里使用，copilot能使用的模型其实很多，最新的模型基本都能使用
通过以上完整的配置流程，您就可以成功将 NVIDIA Build API 集成到 OpenClaw 框架中，享受高质量的大语言模型服务。记得定期检查 NVIDIA 平台的更新，以获取新功能和模型改进。预期应该看到 NVIDIA 模型出现在可用模型列表中。这种方式更安全，避免将敏感信息硬编码在配置文件中。OpenClaw 的核心配置文件是。根据您的具体需求选择合适的模型。或者在项目根目录创建。
摘要：一位程序员分享从抗拒到拥抱AI工具的转变经历。通过使用Cursor、Copilot等AI编程助手，开发效率提升10倍：快速学习新技术（FastAPI半小时入门）、代码生成优化（排序算法5秒完成）、高效Debug和自动生成文档。关键技巧包括：精准提问、持续追问、交叉验证和组合使用多种AI工具。同时提醒避免过度依赖AI、盲目相信结果等陷阱。作者认为AI不会取代程序员，但会取代不会使用AI的程序员
政策文件名称发布机构文号/年份核心要求本项目响应《全国农业科技创新重点领域（2024–2028年）》农业农村部农科教发〔2023〕5号“以生物技术和信息技术为特征的新一轮农业科技革命”，重点突破智能育种、智慧种养、农产品加工等关键领域。项目集成高光谱选种、AI种植模型、智能采摘等前沿技术，符合农业科技创新方向。《“十四五”智能制造发展规划》工信部等八部门工信部联规〔2021〕207号提出“发展智能
MemOS 是首个专为 LLM 设计的记忆操作系统，GitHub 超 7000 Star。它统一管理参数记忆、激活记忆和明文记忆，引入调度器实现记忆生命周期管理，还能自动将对话经验提炼为可复用的 Skill。对 OpenClaw 用户而言，token 消耗可减少 72%。
从「AI 的母亲得了癌症」的 Windsurf 泄露事件，到系统化的提示词操控学术框架 PUAClaw，再到真实提升调试效率的开源插件tanweai/pua——这篇文章把「如何用大厂 PUA 话术榨干 AI 编程助手」这件事，从头到尾讲清楚，并附完整安装命令。
大家好，我是凌览。如果本文能给你提供启发或帮助，欢迎动动小手指，一键三连（评论转发。
大家好，我是星哥，最近在Win11下养了一只龙虾，需要接入qq，它能接管电脑操作、执行各类指令，而接入QQ频道后，我们无需切换应用，在熟悉的QQ界面就能直接操控OpenClaw，实现“聊天框里办大事”的便捷体验。
当然了，OpenClaw属于极少数的个例，其安装之所以被认为“难”，主要原因在于其对系统环境、依赖工具和网络条件有较高要求，尤其对非技术人员或普通用户而言门槛显著。但是，对于大部分的软件来说，其安装过程并不复杂，用户跟着一份清晰明了的图文教程，就能自己动手搞定。今天这篇文章，我们主要介绍如何将软件安装图文教程，制作成方便传播、随时更新的二维码？快来随我们一起看看吧！
安全，安全，还是安全
在使用本地模型的时候，经常调用出现超时。我就多了几次测试：，单位是秒，配为1800时，就是30分钟。后台日志报的durationMs代表毫秒，即1/1000秒。为了更好的使用Ollama本地模型，减少超时，建议将超时时间改大写，我是设置为1800，即30分钟。当我改为1800之后，还时有很多超时，是因为有些Agent没有刷新配置，即使重启Gateway，也不会刷新，必须要新建Session，会通过
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