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开源鸿蒙PC是基于OpenHarmony的桌面操作系统，支持主流的PC硬件架构，提供了完整的桌面环境、窗口管理、外设驱动支持及开发工具链。与移动端相比，PC端更强调对键盘、鼠标、多窗口、高性能图形渲染以及传统命令行生态的支持。系统调用兼容性：鸿蒙PC提供了大部分POSIX API，但部分Linux特有系统调用需要替换为鸿蒙等效接口库依赖处理：使用鸿蒙PC SDK中的库替换原Linux库，如代替编译
摘要： 作者分享了自己作为大学生通过“vibe coding”开发一款未开源APP的感悟。在实际开发中，作者发现现有教程大同小异，真正缺乏的是实际开发经验，于是通过实践积累十几万行代码。在模型选择上，作者强调优先使用SOTA模型（如GPT-4、Claude Opus），尽管成本较高，但体验远超二流模型。开发流程中，需求梳理、文档撰写、代码生成、测试和部署可分工协作，由不同AI代理完成，但需注意测试
构造函数，设置队列长度为kFront：获取队首元素，如果队列为空返回-1Rear：获取队尾元素，如果队列为空返回-1：向循环队列插入一个元素，成功返回truedeQueue()：从循环队列删除一个元素，成功返回trueisEmpty()：检查循环队列是否为空isFull()：检查循环队列是否已满int* a;// 存储元素的数组int head;// 指向队头元素int tail;// 指向队尾的
不兼容导致的，但是看了豆包乱七八糟的回答还是有点怀疑，印象中我以前并没有动过这个运行时库的配置，所以虽然成功运行了，但还是怀疑这个访问冲突的异常是不是并没有解决，只是被忽略了。于是博主在debug了很久后仍没有找到问题，多次询问AI，最终得到AI的一个其中的回复，于是就尝试了一下，发现自己的Debug 模式选择的是。于是修改之后运行发现在debug模式下能够正常运行了，属实有点意外，问了一下豆包，
【CapCut国际版免费剪辑神器】推荐安卓端v15.2国际版，无广告弹窗、免登录使用，所有功能完全免费（含花字/特效）。相比国内版年费188-599元的会员制，国际版界面清爽无收费限制。附下载链接：quark.cn/s/25c2538498f4（注：原文链接含非常规字符"K:"，已规范呈现）
else if (response < 0) { throw new ApplicationException("从解码器接收音频帧时出错");if (pCodec == null) throw new ApplicationException("找不到视频解码器");if (aCodec == null) throw new ApplicationException("找不到音频解码器");if
最近大家都在提Agent，例如AutoAgent、Dify、Manus等，突然想到一个问题，那么什么才是Agent，有没有明确的定义呢？为此关于Agent的定义，网上搜索了一圈，说其最早“Agent”这个词可以追溯到古罗马时期，并且还能够从一些哲学家的哲学作品找到影子。一篇文章中说Agent的哲学概念泛指具有自主性的概念或实体，它可以是人造的物体，可以是植物或动物，当然也可以是人。这定义挺好的，我
最后在项目-属性-链接器-命令行-附加参数加入/FORCE:MULTIPLE，才解决这个问题，也就是加入这个参数会自动忽略重复定义。时出现这个问题，查了一下，发现是工程同时使用了CRT库和MFC库，导致冲突，之后修改了链接mfc和crt的顺序，发现还是没用！最近在编译github上的C++库Adaptagrams 中的。
《Vibe Coding：AI编程的系统化驾驭之道》摘要 本文深入探讨了Vibe Coding（氛围编程）这一AI结对编程方法论。作者猫头虎提出，未来编程的核心在于系统化驾驭AI的能力，而非单纯的手写代码速度。文章从三个维度展开： 核心理念：强调"规划就是一切"，主张人类负责顶层设计，AI执行具体编码，形成可控的工作流。 方法论体系： 提出α/Ω元提示词概念，构建自我进化的AI
Vibe Coding 工具链推荐：AI时代的开发利器 摘要：本文介绍了AI时代下"氛围编程"(Vibe Coding)的核心概念与工具选择。作者猫头虎提出Vibe Coding是"规划驱动+AI结对"的工作流，强调开发者需要掌握方向盘而非完全依赖AI。文章推荐了三大开发工具：VS Code作为基础底座、Cursor作为AI编程加速器、Neovim(Lazy
通义灵码是由阿里云技术团队精心打造的智能编码助手。它基于通义大模型，集成了多项实用功能，旨在为开发者提供高效、便捷的编程体验。其主要功能包括：代码续写和优化：根据上下文自动生成高质量的代码建议，帮助你快速完成代码编写，并提供优化方案提升代码性能。
本文介绍了在Windows环境下使用CMake GUI和Visual Studio编译gRPC库的完整步骤。首先需要准备Visual Studio、CMake GUI、gRPC源码和NASM工具。通过git拉取指定版本分支并初始化子模块后，在CMake GUI中配置源码路径、输出目录及关键参数（如动态/静态库选项、安装路径和语言支持）。完成配置后，在Visual Studio中生成解决方案并安装。
通过 vcpkg 安装 Boost.Asio 库并将其集成到 Visual Studio 2022 的环境，以便在项目中使用（如 AsyncTcpServer 中的 #include <boost/asio.hpp>）。以下是详细的说明，涵盖命令的执行环境、步骤、注意事项，以及与 Visual Studio 2022 和 INetwork 接口的结合。内容确保清晰易懂，并与之前的上下文（如 Asy
VSCODE详见--Mcp。
本文介绍了在CloudCompare中开发自定义插件的方法，重点讲解了三种插件类型（Standard、IO、GL）的功能特点及适用场景。文章详细说明了Standard插件的创建过程，包括新建插件文件夹、修改CMakeLists.txt文件（包含OpenCV集成）、配置编译选项等关键步骤，并提供了环境配置建议。通过实际示例演示了如何扩展CloudCompare的核心功能，为开发者实现点云处理、文件格
将属性表保存后，每次创建新项目时，只需右键点击项目 ->（视图 -> 其他窗口 -> 属性管理器）。注意：dll文件需要自己添加到项目输出目录里。右键点击你的项目 ->（Release）和。
本文介绍了在VS2022中配置OpenCV的完整流程：1）下载OpenCV并配置环境变量；2）在VS2022项目中设置包含目录、库目录和链接器；3）复制必要的dll文件；4）提供测试代码验证安装；5）导出项目模板以便复用。配置过程详细说明了路径设置和系统环境调整，最后通过简单的图像显示程序测试OpenCV是否安装成功。
Telegram 是一款全球广泛使用的即时通讯软件，以其强大的隐私保护、跨平台同步和丰富的功能而闻名。它支持一对一聊天、群组（最多20万成员）和频道（无限订阅者），并提供端到端加密，确保用户消息的安全性。Telegram 还具备语音通话、视频通话、文件共享（单文件最大2GB）和自定义贴纸等功能。此外，它通过机器人和频道为用户提供自动化服务和内容订阅，广泛应用于个人沟通、品牌推广和社区建设。凭借其简
100个fortran例子。(原文来自大模型大模型的社区文章)
VC++使用opencv时，debug和release模式lib文件区分
然后第二步，务必要打开vs专用的命令行进行编译，不然会找不到lib.exe，操作方法是直接在电脑的开始菜单中输入 X64 Native Tools Command Prompt for VS 2022，单击打开就可以直接调用lib.exe了。首先，在VS安装目录下的VC\bin文件夹下可以找到lib.exe文件，我的文件路径是：D:\Program Files\vs2022\IDE\VC\Tool
十步搞定vs2022添加opencv环境
我觉得目前来说在Visual Studio 2022上开发针对人工智能辅助这块还是不错的，但是存在的问题就是网络的速度问题，如果对比Cursor 还有地方需要Github Copilot 需要改进的地方，加油吧，今天看到微软AI以140亿参数的"轻量级"身躯，在数学推理能力上比肩甚至超越了拥有6710亿参数的DeepSeek-R1等巨型模型,人工智能赛道始终在进行高速赛跑啊。visual stud
本文介绍了基于ncnn框架在Visual Studio中部署PaddleOCRv5文字识别算法的实现过程。项目通过移植nihui的Android端OCR检测代码到Windows平台，使用opencv-mobile库支持多语言显示。详细说明了环境配置（VS2019、ncnn、opencv-mobile）、工程设置、依赖项添加等步骤，并提供了图像和文件夹批量识别的命令行接口。测试结果显示算法能有效识别
本文提出了一种基于WinForm(C#)与Python混合开发的YOLO目标检测系统解决方案。系统采用前后端分离架构：C#负责前端界面交互和图像显示，Python负责YOLO模型的ONNX推理和训练任务。关键技术点包括：1)通过进程调用和JSON数据格式实现跨语言通信；2)Python端实现YOLOv8的ONNX推理和训练功能；3)C#端完成图像处理、结果可视化及训练监控界面。系统支持模型推理、训
使用cmake-gui生成OpenCV源代码工程的解决方案。
它是一款新型的视频编码器，它采用了超先进的压缩算法，专门用来解决视频文件太大的问题。不过宝子们要注意哦，如果你要用H264（NVENC）或者HEVC（NVENC）视频编解码器，一定要安装NVIDIA驱动程序版本456.71或更高版本，不然可能会出问题哦。你只需要把要压缩的视频添加进去，然后双击文件名称，它还会自动播放视频，让你确认一下是不是这个视频需要压缩。对了，这款工具是基于FFmpeg的音频/
最近在学机械臂，然后在b站上找了个机械臂教程（古月居大佬讲的），跟着他学完moveit联合gazebo之后自己做好几天的总结。现在个人认为将比较重要的知识贴上来，供大家参考！同时方便以后自己查看。写得不是好，如果错误欢迎大家指出。ros_control是一个ros中控制框架，是ros的控制中间件，用于控制机器人（仿真/真机）中驱动型东西（典型的就是机械臂、轮子）。他包括三层，RobotHW（硬件抽
记住这里我之前有过误解，因为我曾经在pip里面安装过cmake，python里面的这个其实功能没有完整版的好，所以最好用vs2022里面的（如果你想去cmake官网安装也行）这里有一个小技巧，你的path里面，上面的环境变量会优先调用，优先级比较高，举个例子，cmake这个命令，有两个地方可以调用（C++工具包里面，以及python第三方库）这时候谁在上面，就用谁的，所以我们要保证vs2022的p
环境介绍：visulal studio 2019起因：安装vs扩展插件后，重新打开Visual Studio，报了一些列如下的弹窗错误，即使选择不继续显示该错误，再次打开后任然报错；（1）、卸载安转的插件；（卸载后任然报弹框）~~~~无效（2）、菜单: Microsoft Visual Studio 2019"->"Developer Command Prompt for VS 2019"先输入“
(3). opencv-3.4.1-vc14_vc15.exe：是用于 Windows 平台的安装程序，支持 Visual C++ 14 和15编译器，方便开发者在 Windows 环境下使用 OpenCV 进行开发。(2). opencv-3.4.1-ios-framework.zip：是针对 iOS 平台的框架文件包，供开发者在 iOS 应用开发中使用OpenCV 的各种功能，例如处理图像和视
本文详细介绍了C语言标准库中常用的字符串处理函数，包括字符分类函数(islower)、字符转换函数(toupper/tolower)、字符串操作函数(strlen/strcpy/strcat/strcmp)及其模拟实现方法。同时讲解了字符串查找函数(strstr)、字符串分割函数(strtok)和错误处理函数(strerror/perror)的使用。通过多个代码示例演示了这些函数的实际应用，并分析
本方案使用于医疗设备X射线穿透，探测器获取16位灰度图像产生的随机噪声，方法是一次获取多帧图像并求平均来消除这种随机噪声，并做简单的预处理。
无锁队列是一种通过原子操作和内存序实现并发安全的数据结构，避免锁竞争带来的性能开销。其核心设计依赖C++的std::atomic和内存序机制，需解决ABA问题、内存回收、虚假共享等难点。常见实现如Michael-Scott队列使用CAS操作和标记指针来保证多线程安全。无锁队列适用于高并发场景，但实现复杂度较高，需谨慎处理线程同步和内存管理问题。
1、通过工具->选项->跨平台里，在“远程标头IntelliSense管理器”更新下载一下，会从远程服务器下载相关库文件。
管理云资源通常意味着要同时处理多个工具、编写自定义脚本，还要在集成开发环境（IDE）和云管理门户之间切换工作环境。这些额外步骤会拖慢开发速度，也让高效构建智能且安全的应用程序变得更加困难。我们很高兴地宣布，Azure MCP 服务器工具现已在 Visual Studio 2026 中开箱即用，将智能云自动化直接引入您信赖的集成开发环境中。这种集成使开发人员能够更快速地构建智能、安全的应用程序，同时
在 Windows 平台下开发计算机视觉相关应用时，VS2019 的强大编译能力、Qt 的跨平台界面框架和 OpenCV 的图像处理库是绝佳组合。本文将详细讲解如何从零开始配置这三个工具的联合开发环境，确保你一次成功。
使用 Copilot 实现重构旨提高你在此应用场景中的工作效率，具体体现在让你能够借助 GitHub Copilot 自动实现或在方法中添加重要功能。遇到仅包含 NotImplementedException 引发的空方法时，可以在该 throw 行上选择灯泡 (CTRL+.)，然后选择“使用 Copilot 实现”重构****，而 Copilot 将根据现有代码库、方法名称等填写方法的所有内容。
AI 对话：通过 DeepSeek API 实现智能对话功能。语音合成：将 AI 回复内容转换为语音播放。打字效果：逐字显示 AI 回复，模拟真实的打字效果。快捷键支持：支持 Ctrl+Enter 换行和 Enter 发送消息。通过这个项目，你将学习到以下技术要点：C# WinForms 开发调用 DeepSeek API 实现 AI 对话语音合成技术（使用 System.Speech.Synth
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