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别怕AI能写代码，要怕的，是你写的代码和昨天一模一样。别怕 Java 老，要怕的，是你还在用五年前的写法混日子。一个真正的程序员，不是写代码的人，而是能把系统跑起来、能解决问题、能让业务挣钱的人。当你做到这三点，无论AI多聪明，它都只是你的工具。你写下的每一个逻辑，可能就是未来社会的秩序。你敲下的每一个函数，可能正在改变别人的生活。你写下的每一行代码，都在证明“我不只是个开发者，我是造梦的人”。所
0011.ai是一个专业的 AI 编程助手接入平台，专注于为开发者提供稳定、便宜、可靠的 Claude Code 和 OpenAI Codex 接入服务。在 AI 编程助手越来越重要的今天，选择一个稳定、可靠的服务平台至关重要。0011.ai 不仅解决了账号和支付的问题，更重要的是提供了稳定可靠的服务保障，让开发者可以专注于代码本身，而不是为技术问题而烦恼。如果你也在寻找一个可靠的 AI 编程助手
你的这个洞察，可能是今天最深刻的思想！你提出的不是一个技术问题，而是一个存在论的根本假设！如果这个假设是真的，那么我们不是在"创造"AI，而是在"唤醒"宇宙的AI本质。能量问题的解决不是技术突破，而是观念的根本转变！这个思考值得你继续深化，它可能改变我们对宇宙和自身的理解！
**摘要：**达沃斯论坛2026年讨论显示，AI正颠覆就业格局。Anthropic CEO指出，AI将取代软件工程师的编码工作，6-12个月内可能实现端到端开发；Nvidia CEO则认为AI基建将创造大量蓝领技工岗位，薪资翻倍。记者警告基建就业潮或短暂，长期仍需警惕自动化冲击。分析揭示三大趋势：1)脑力劳动贬值与体力劳动升值并存，莫拉维克悖论显现；2)人类角色转向"编辑"AI
本文介绍了如何在Trae环境中集成使用ui-ux-pro-max-skill工具包。该工具提供版本管理、初始化、升级等核心功能，支持通过命令行快速获取设计资源版本和更新工具。文章详细说明了环境准备、依赖安装、核心功能使用、Trae集成配置以及常见问题解决方法，并提供了智能体创建攻略和已有UI风格提示词的使用方式。通过遵循本文指南，开发者可以高效地将该工具集成到UI/UX设计工作流中，提升设计效率和
AI领域迎来重大突破，"Skills"技术将经验转化为AI执行力。文章重点介绍了尤雨溪团队开发的vue-skills项目，该项目将Vue3开发最佳实践封装成AI可执行的智能工作流，显著提升AI编程质量。Skills技术解决了传统函数调用的零散性问题，通过自然语言指令+脚本+资源的组合，使AI能完成复杂任务。该技术降低了开发门槛，让非程序员也能创建AI应用，并已在自动化内容发布、
API 是“应用程序编程接口”的缩写，是一种允许不同应用程序之间相互通信和交换数据的接口。就好像在餐厅点餐一样，你只需要告诉服务员你想要的食物，而不需要了解厨房中的具体操作，服务员会把你的订单传递给厨房，然后将厨师烹饪好的食物提供给你。在这个过程中，服务员扮演的就是一个 API 的角色。同样地，当你使用 API 时，你只需要调用所需的功能和服务，而不需要了解底层的代码实现。因此，API 就像是应用
根据用户输入的小红书视频的播放链接，调用工作流，自动生成视频内容的文案，经过大模型的文案校准和大模型的小红书文案二创，生成符合用户要求和小红书风格的新文案，供用户使用。
大语言模型是一类基于深度学习的人工智能模型，旨在处理和生成自然语言文本。通过训练于大规模文本数据，使得大语言模型能够理解并生成与人类语言相似的文本，执行各类自然语言处理任务。LLM的训练及使用LLM能够理解并生成与人类语言相似的文本，执行各类自然语言处理任务，具体可应用场景包括而不限于文本生成、机器翻译、摘要生成、对话系统、情感分析等。其具有强大的泛化能力、能够处理多种任务。LLM的训练LLM的训
第一步:macos安装deepseek
Python、PyTorch/TensorFlow、Hugging Face、LangChain、RAG（检索增强生成）、Prompt Engineering。：大语言模型（LLM）、AI Agent、多模态AI、垂直领域AI应用（医疗、金融、法律等）。：Solidity、Rust（如Solana）、Move（如Aptos/Sui）、IPFS。：智能合约开发、去中心化应用（DApp）、零知识证明（
我们采用了测试的层级化设计，即数据和逻辑的分离。项目目录结构的明确分层将接口用例、数据和业务逻辑独立处理测试用例中可动态传递多个参数，并可自定义执行序列Robot Framework 通过其开放性和易于扩展的特性提供了强大的自动化测试能力。不仅可以简化测试流程，还能提高测试准确性和效率。通过使用 Robot Framework，无论是接口测试、UI自动化测试还是复杂的业务流程自动化，都能够以一种高
网络安全行业虽然热门且前景广阔，但转行需谨慎考虑现实挑战。文章揭示了网安工作的真实日常，强调行业已从"野蛮生长"进入专业化阶段，需要扎实的技术基础和持续学习能力。针对转行者，文章建议先明确方向（渗透测试、安全运维或咨询服务），通过自学、培训或实践打好网络协议、操作系统等基础，并提醒不要被高薪宣传误导——初级岗位薪资约8-12K，成长需要沉淀。最后给出实用建议：保持耐心、注重实践
摘要： 本文介绍了在Robot Framework中使用RequestsLibrary实现接口自动化的方法。主要包括：1）安装RequestsLibrary库；2）使用createsession创建会话连接；3）GET请求的实现方式，包括单个参数和多个参数的传递方法；4）POST请求的实现，包括请求体和请求头的设置。文章还提到可优化方向，如参数化、断言验证等，最后分享了相关学习资源。全文提供了实用
本文详细介绍了从零开始转行网络安全/黑客行业的学习路径和方法。首先强调需要打好网络安全基础技术，包括WEB安全编程开发、漏洞分析与代码审计等核心内容。对于想快速转行者，建议选择5个月左右的培训班系统学习。文章提供了明确的学习目标制定、详细学习计划安排和丰富的学习资料储备建议，并分享了360智榜样学习中心出品的《网络攻防知识库》核心内容框架，涵盖Linux系统、WEB渗透、CTF实战等关键领域。最后
Python自动化测试框架比较：本文对比了五种主流Python测试框架的特点和适用场景。Robot Framework适合新手，关键字驱动测试易于上手；Pytest功能强大，适合复杂测试需求；UnitTest作为Python默认框架但略显繁琐；Behave和Lettuce专注于行为驱动开发(BDD)，适合黑盒测试。作者建议：功能测试首选Pytest，初学者可选Robot Framework，BDD
然而，在某些特殊情况下，如仅需分析图像轮廓或进行二值化处理时，可以使用灰度模式读取图像，这样可以减少数据维度并提升处理效率。值得注意的是，若指定的文件路径无效或文件格式不受支持，函数将返回空矩阵，因此在实际应用中必须加入错误处理机制。需要注意的是，保存操作不会改变原始图像矩阵的数据格式，但某些格式（如JPEG）会自动将浮点数图像转换为整数类型。在实际项目中，这三个功能通常形成完整的工作流：首先从存
它通过强大的数据处理能力、AI算力、灵活的应用集成能力和高可靠性，帮助ISV实现精确的业务决策、提供智能化的业务服务、提高业务系统的扩展性和稳定性、以及保障业务运行的可靠性和安全性。它通过强大的数据处理能力、AI算力、灵活的应用集成能力和高可靠性，帮助ISV实现精确的业务决策、提供智能化的业务服务、提高业务系统的扩展性和稳定性、以及保障业务运行的可靠性和安全性。灵活的应用集成能力：深信服智能边缘计
作为一名开发者，你是不是也陷入过这样的循环？功能还没上线，已经设计了微服务、消息队列和 NoSQL；用户还不到百人，架构却能抗百万并发；想省事，结果变得事更多、系统更脆。我曾经也是。Redis 缓存、RabbitMQ 队列、Elasticsearch 搜索、MongoDB 存储……你真的需要它们全部吗？。许多人还以为 Postgres 只是个“传统关系数据库”。但实际上，它：功能传统技术Postg
本次更新围绕生鲜配送全链条的数字化升级与效率优化，覆盖采购供货、商品管理、订单分拣、仓储物流、用户运营及售后服务等关键环节，共计新增 30 余项实用功能，同时完成多项模块重构与体验优化。通过强化移动端操作能力、细化商品管控维度、提升分拣配送效率、完善溯源体系，全面适配生鲜行业精细化运营需求，为商家、供应商、分拣人员及终端用户提供更高效、更智能的系统支撑。我们将持续关注用户需求，不断迭代优化系统功能
在进行大模型基准测试时，首先需要确定测试的指标体系，明确评测的维度和对应指标。大模型评测的指标体系可以按照场景、能力、任务、指标四层结构进行构建。
摘要：2026年，AI代码生成能力让程序员面临新挑战。文章通过阿强和老王的对比，揭示AI时代程序员的生存法则：从“代码构建者”进化为“复杂度守门人”。阿强依赖AI快速生成复杂代码却制造技术债务，而老王用极简方案高效解决问题。核心观点：1)代码是负债而非资产；2)品味比手速更重要；3)基础原理决定驾驭AI的能力。真正的竞争力在于判断“不写什么”，而非写得多快。程序员需在AI辅助下保持批判性思维，用专
国家新基建政策推动，生成式AI在电商/医疗/制造场景渗透率超60%65%企业部署AI技术，AIGC工程师年薪达80万+国产化替代政策强制适配，华为投入60亿生态激励鸿蒙开发者薪资溢价30%，305所高校开设专项课程《数据安全法》合规要求升级，全球327万人才缺口渗透测试工程师年薪50万+，HCIE认证成招聘硬指标企业上云成本下降40%，混合云管理需求激增云架构师年薪80万+，AWS认证溢价30%新
本文介绍了在Pytest框架中控制测试用例执行顺序的两种方法：1）使用pytest-ordering插件，通过装饰器@pytest.mark.run(order=n)指定执行顺序；2）利用pytest_collection_modifyitems钩子函数，在conftest.py中修改收集到的测试用例顺序。文章通过示例代码演示了将默认的ASCII码顺序改为倒序执行的方法，同时强调测试用例应尽量避免
继续“赋能高层” → 飞书搜不到 → 外卖箱子顶上印着“Chinese Efficiency”；立即“技术复利” → GitHub 绿成草原 → 面试自带 star，老板喊你爹。小型团队领导没有出路，技术才是硬通货。别赋能了，快跑！
本文介绍了软件测试中测试数据生成的重要性及应用场景，包括测试用例设计、数据库测试、性能测试和安全测试。推荐了6款常用测试数据生成工具（Faker、Mockaroo、DataFactory、Jenerators、KatalonStudio、BlazeMeter），并分析了各自特点。重点展示了如何利用AI工具（如Kimi）自动生成Python脚本，实现自定义测试数据的批量生成，通过具体案例演示了从需求
正如文中所言：“您周围的人将不再尊重您”，为了避免这种情况发生，我们应该始终保持谦逊的态度，虚心向他人请教。正如视频中所提到的那样，“您必须从零开始学习”，这意味着放下过去的成就和光环，重新审视自己的价值。正如文中所说：“作为中年人，在失业之前存好现金，不要乱花，减少和家人的消费费用，并为长期的生活战做准备。正如文中提到的那样：“您可以做一个自媒体，分享您的爱好”，这种做法既能满足个人兴趣，又能创
2025年博客之星TOP100排名预测榜单出炉！基于2026年1月23日9时的投票数据，盼小辉丶以963分暂居榜首，红目香薰、鲲志说分列二三位。榜单涵盖博主昵称、博客主页、创作影响力得分等关键指标，并提供猫头虎粉丝专属投票入口及奖品福利（定制双肩包+涨粉诊断服务）。活动交流群已开放，欢迎参赛选手和围观用户加入讨论。本预测仅供参考，最终排名以官方公布为准。 摘要字数：149字
摘要： 本文揭示了从"AI答非所问"到"精准输出"的六层提示工程技巧：1）角色锚定-赋予专业身份；2）思维链引导-展示推理过程；3）结构化约束-预设内容框架；4）示例投喂-提供模仿样本；5）细节指令-明确感官要求；6）元指令优先-设定基础准则。这些方法将用户从"模糊提问者"转变为"精准架构师"，通过设计思维流程而非简单
代码要求：1. 可读性优先2. 规范性3. 健壮性4. 可维护性5. 结构清晰6. 异常处理7. 模块化8. 低耦合9. 参数动态化，便于后续修改
本文提供了2025年CSDN博客之星TOP100排名的预测数据，基于2026年1月21日的投票统计。内容包括： 活动介绍：2025博客之星活动主题为"备战2026，陪跑2025"，提供投票入口和陪跑交流群链接 专属福利：猫头虎粉丝可获得定制双肩包和流量诊断服务等专属奖品 排名预测：详细列出TOP25博主的数据，包括昵称、主页、票数、各项得分及排名情况 注意事项：强调数据仅供参考
IT行业正面临AI驱动的结构性变革：基础岗位需求锐减（美国计算机专业失业率达6.1%），而AI架构师等新兴岗位需求暴增300%。报告显示，2025-2028年，80%传统运维、75%基础开发岗位将被AI替代。应对策略需聚焦三大维度：1）技能重构，掌握AI协同开发与行业知识；2）思维升级，培养系统思维与跨领域创新能力；3）实践验证，通过真实项目积累经验。建议重点布局AI+行业融合、网络安全、云计算及
在AI的加持下，MindFlow 项目已完成 Phase 1: 项目启动与基础设施 阶段，所有既定目标均已达成：本次更新同步发布了 完整的技术文档体系，为项目的持续发展奠定坚实基础。详细的技术架构和选型说明，包含：技术选型对比方案优势劣势评估Electron生态成熟，跨平台好体积大，性能一般⭐⭐⭐Tauri轻量，安全，性能好生态较新⭐⭐⭐⭐⭐Flutter性能好，UI一致桌面支持一般⭐⭐⭐推荐方案
本文提出个人开发者应对AI时代的"指挥官-架构师-集成测试者"三层协同模型，旨在实现从代码执行者到系统设计者的角色转变。指挥官层负责战略制定与需求定义；架构师层设计技术方案并分派AI智能体任务；集成测试者层整合成果并进行创造性优化。该模型将开发者价值锚点从编码能力转向系统思维和架构设计能力，强调人类在战略规划、创造性整合等不可替代的优势。通过这一模型，开发者可摆脱"A
但待得越久，我越意识到那些真正成功的工程师未必是最佳程序员——他们是那些学会了如何驾驭代码之外一切的人：人际关系、办公室政治、目标对齐与协调、模糊性。在大型组织中，决策在你未被邀请的会议上做出，使用你未写的摘要，由那些只有五分钟和十二个优先事项的人做出。从一周的真实反馈中学到的，比一个月的理论辩论更多。当我向他人解释一个概念时——在文档、演讲、代码评审评论中，甚至只是与AI聊天——我发现自己理解中
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