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在现代移动应用开发中，状态（State）是驱动 UI 变化的灵魂。无论是用户点击按钮、网络请求返回数据，还是传感器触发事件，都需要通过状态的变化来实时更新界面。没有状态，应用就是“死”的——它无法响应用户的任何操作，也无法展示动态内容。
本文详细介绍了省级图斑普查数据库及应用平台建设项目从启动到上线的全过程。项目历时20个月，分为启动、设计、开发部署、测试优化和交付上线五个阶段，采用四层架构设计，整合数据管理、可视化展示、统计分析等核心功能。文章重点阐述了项目里程碑、变更管理、技术方案、风险管理及项目管理措施，包括多源数据融合、本地化AI部署等关键技术亮点，以及针对需求变更、技术兼容性等问题的解决方案。项目通过严格的质量控制和团队
学者撰写专著面临精力有限、思路易断等困境，AI 写专著工具成重要选择。介绍怡锐、笔启、文希、海棠四款工具，核心功能有生成概念解析、推送热点、优化质量等。它们适配不同场景，能提升效率、确保合规。如怡锐 30 秒生成目录初稿，笔启减少 90%排版工作量，为学术创作提供有力支持，推动知识传播与学术进步。
文章围绕AI教材编写工具展开。核心技术主题为解决传统教材编写适配难题。关键方案是利用四款AI工具，通过对接学情、设置场景参数等定制教材。创新点在于场景化定制功能。其适用于各学段、多学科教学及跨境教学等场景，能提升教材适配性与实用性，节省编写时间，文希AI写作综合表现突出，有望成行业新标准。
本文将通过清晰分类 + 精简代码演示，带你掌握 StatelessWidget 与 StatefulWidget 的生命周期差异。
AI自动生成Pull Request（PR）日益普及，但合并率低于人工PR。本文基于AIDev数据集的40214个PR样本，提取6大类别64个特征，构建逻辑回归模型对比人机PR及不同AI智能体PR的合并影响因素。研究发现：提交者属性对两类PR的合并结果起主导作用；评审活动对人工PR合并有正向影响，对AI PR则为负向；不同AI智能体的PR合并特征存在显著差异。本文的模型预测性能优异，结论为优化人机
中山大学等九校联手突破：AI实现软件bug自动侦测与修复
这篇继续聊上下文工程方向的开源项目：MarkItDown把PDF/PPT/表格等一键转干净Markdown；Instructor用Pydantic让LLM稳定输出结构化数据并自动校验重试；Semantic Router用embedding 10ms级意图路由，快省可控
程序员越来越依赖AI编码助手解答代码相关问题，但现有基准无法有效评估这类上下文相关问答功能。为此，本文提出RubberDuckBench：一个源自GitHub拉取请求评论的多语言基准，包含15个上下文代码问题及详细评分准则。通过对20个LLM（含专有和开源模型）的评估发现，即使顶尖模型也无法持续给出正确答案，Grok 4（69.29%）、Claude Opus 4（68.53%）和GPT-5（67
SDD即规范驱动开发，是一种以规范为核心的软件开发方法。它强调规范即代码，将需求、设计、实现等环节统一到规范中，通过规范来驱动整个软件开发过程。SDD的核心思想是将做什么（规范）和怎么做（代码）分离开来，让AI根据规范自动生成代码，从而提高开发效率和质量。SDD作为一种新兴的软件开发理念，为解决传统软件工程的痛点提供了新的思路和方法。通过规范驱动开发，可以提高开发效率、保证代码质量、降低维护成本，
上一篇我们学会了无状态组件（StatelessWidget），它适合展示“不会变”的内容。但在真实的鸿蒙 App 中，用户总要点击、输入、切换——这些操作都会改变界面！这时，就需要 有状态组件（StatefulWidget）。本文将用最生活化的例子、最清晰的代码，手把手教你使用 `StatefulWidget`，让你在 鸿蒙设备上轻松实现交互功能——简单、实用、一看就会！
这种模块化构建过程，不仅支持对单一功能块的快速验证与闭环迭代，更实现了业务逻辑与技术实现的深度融合，确保在需求快速变更的环境下，系统仍能保持极高的交付效率。这使得开发者在享受智能化提效的同时，能有效管控风险，让AI成为可靠、可控的智能副驾驶，真正实现人机协同的安全开发。从最初的“前端工具”到如今像星图云开发者平台这样集“可视化开发、数据服务开发、逻辑开发、微服务管理”于一体的前后端全场景综合性生产
对于Anthorpic近期推出的Claude Cowrk，Demis不甘示弱地表示：谷歌对Gemini 3的编程能力也很满意。不过，他也透露谷歌现在在代码方面投入很大，除了推出全新IDE平台Antigravity，他们也在重点提升Gemini的编程和工具调用能力。在达沃斯论坛之后，谷歌Deepmind CEO Demis Hassabis又连续上了两个播客，放出了不少谷歌的新动向！出乎意料的是，相
技术部署只是开始，构建围绕个人素养、团队融合、人机协同的完整体系，并以文化为土壤，以持续迭代为方法，才能穿越周期，真正打破人机次元壁，迈向一个更智慧、更人性化的未来工作时代。这不仅是人数减少，更是技能焦点的转移：从纯粹的编码能力，转向更深刻的业务理解力、创造力、判断力以及人机协作能力。关系越深，情感链接越复杂，带来的组织影响也越多元——可能是正面的效率提升，也可能是负面的焦虑或依赖。工具自定义工作
在鸿蒙（OpenHarmony）生态中，越来越多开发者选择 Flutter作为跨端 UI 框架。而无论你是在开发 Android、iOS，还是 鸿蒙设备上的应用，掌握 自定义无状态组件（StatelessWidget）都是第一步！结合上节所学，接下来我们学习无状态组件（StatelessWidget）基础。
SEI专家探讨生成式AI在软件工程中的应用前景与挑战 美国软件工程研究所(SEI)专家在网络研讨会中讨论了生成式AI对软件工程的影响。John Robert指出，生成式AI可提升编码效率，支持代码重构和测试用例生成，但强调人类专家监督的必要性。Douglas Schmidt探讨了AI在国防系统维护和采购文件分析中的应用潜力。专家们认为，虽然AI能增强软件开发，但传统验证方法仍不可或缺。研讨会特别关
Osmani 在其警告中明确指出，2026 年真正的核心竞争力是把模糊问题转化为明确执行意图、设计好上下文结构，以及区分真正重要的东西(47)。这一论断揭示了 AI 时代程序员角色的根本性转变。在 AI 大模型时代，程序员不再是单纯的 “代码工人”，而是转变为 **“系统思考者”、“问题解决者” 和 “AI 的驾驭者”**(108)。你的核心竞争力将从 “写出代码” 转向 “理解并解决复杂问题”、
代码覆盖是测试的重要指导，但在3A游戏中，插桩带来的开销与严格的性能要求冲突，还会破坏自动化测试稳定性。本文提出并评估了一种针对大型C++游戏引擎的选择性插桩方案，在保留提交相关覆盖数据的同时缩小插桩范围。该框架集成到工业级游戏测试流水线，能为开发者提供即时覆盖反馈。其编译开销极小，可支持2000次提交插桩而编译时间不翻倍；运行时最坏情况下帧率仍保持在非插桩基准的50%以上；在两个生产测试套件中未
上节学习的 MaterialApp 是 Flutter 应用的入口组件，用于封装整个应用并提供 Material Design 风格支持。它配置了主题、路由、首页等全局属性，是使用 Scaffold 等 Material 组件的前提，确保应用具备一致的 UI 规范和导航能力。接下来，我们来学习基础组件 - Scaffold。
AI编码代理已开始向软件项目提交拉取请求（PR），成为自主贡献者而非仅作为助手。随着这类代理贡献在真实仓库中快速增长，其实际表现及失败合并的原因尚不明晰。本文对GitHub上5个编码代理提交的33k个PR开展大规模研究：首先从任务类型、代码变更、CI构建结果和评审动态四个维度定量分析合并与未合并PR的差异，发现文档、CI和构建更新类任务合并率最高，而性能和漏洞修复类最低，未合并PR多涉及更大规模代
在 AI 浪潮下，技术人员的价值究竟在哪里？我的答案是：价值在于那些机器还做不好的事情——判断力、系统思维、创造力、沟通能力，以及最重要的，持续进化的能力。未来两年会发生什么？我不知道。但我知道，当变化来临时，准备好的人不会慌张。预测未来的最佳方式，是主动设计它。这句话，送给每一位正在读这篇文章的技术人。
AI正在深刻变革软件工程全流程，从开发到运维呈现全方位革新。报告显示，AI使开发效率提升40%-60%，代码缺陷率降低75%，测试周期缩短35%-50%，运维效率提升85%-90%。开发模式从编写代码转向指导AI生成，测试岗位转型为质量架构师，运维升级为AIOps架构师。同时，AI也带来代码逻辑错误、测试盲区等风险，算力成本激增8%-22%。预计到2030年，AI将取代4-8亿岗位，同时创造1.3
AI技术正在全面重塑软件研发全生命周期，推动软件行业向智能化、高效化方向演进。本报告系统分析了AI对软件工程、架构设计、代码开发、编程语言、测试和运维六大核心环节的变革性影响。研究表明，AI已从辅助工具升级为软件研发的核心生产力要素，显著提升开发效率和质量，同时催生自适应架构、AI原生架构等新模式。尽管面临数据安全、技术伦理等挑战，AI与软件技术的深度融合将持续加速，为数字经济发展注入新动能。
2026年AI技术已深度重构软件全生命周期，从需求挖掘到运维监控实现智能化变革。需求工程通过NLP实现动态优先级建模，准确率提升40%；架构设计采用AI生成式方案，优化效率提升10倍；代码生成通过率达85%，开发者角色转向审查员；测试实现98%自动化覆盖；运维从响应式升级为预测式。人类与AI形成"战略层+执行层"双轨开发模式，软件工程师需转型为Prompt工程和认知架构专家。报
作为前端开发者，你是否想象过拥有一个24小时待命、精通各种框架、能理解项目上下文、甚至能帮你Debug的编程伙伴？Cursor的出现让这一切成为现实。这不仅仅是一个编辑器，而是一个完整的AI开发环境。今天，我将分享如何将Cursor深度集成到你的前端工作流中。Cursor是基于VS Code内核构建的AI原生代码编辑器，集成了GPT-4/GPT-3.5等先进AI模型，能够理解代码上下文、生成高质量
本文通过两个经典的后端工程案例演示了Trae IDE下项目搭建和运行的基本配置流程，同时基于一个接口改造的例子演示的cue这个自动化代码补全的功能特性，随后我们更进一步以提示词驱动的方式协同AI完成编码自动化构建和测试闭环。这是笔者打算新写的一个系列的文章——面向AI编程，关于ai编程这个话题，笔者查阅了市面上各大网站和书籍，基本都是面向前端开发，对于更加强调设计且需要串联复杂数据流的后端开发并没
验证债务（Verification Debt）。它是指你发布的软件与你所证明安全的部分之间的差距，这种证明必须是在接近生产环境的条件下收集到、能够体现安全性和鲁棒性的证据。技术债务是对“未来变更成本”的博弈，而验证债务则是你当下正背负的未知风险。这里的“验证”并非指严密的定理证明。它指的是来自测试、灰度发布、安全检查和生产环境实时信号的证据，这些证据必须足够有力，能决定是否终止发布或触发回滚。它关
Claude Skills是AI代理的模块化技能单元，将复杂功能封装为可复用的独立组件。其核心特征包括可复用性、可组合性、自然语言驱动和模块化设计。Skill采用渐进式披露机制，分三层加载元数据、指令和资源，优化token使用。标准结构包含SKILL.md核心文件、脚本目录和资源目录。用户可通过CodeBuddy等工具导入现有Skill或创建自定义Skill，如"小红书爆款大师"
在PLC控制系统中，部分数据需在设备关机、异常断点后保留，如生产线计数器值、工艺参数等，避免重启后重新初始化。关键说明：持续变量必须为全局变量，仅能在“special global variables list”中定义“Persistent Variables”，局部变量中定义的RETAIN仅在功能模块实例中生效，函数内局部变量定义RETAIN无效。变量从新初始化，不是用它们的初始化值或标准初始化
随着平台标准化和成本降低，产业将出现精细分工，分化出“卫星平台开发商”（提供‘太空机架’）、“在轨服务商”（负责维护升级）、“应用服务商”（开发专业算法软件） 等全新角色，最终形成分层协作、价值共享的成熟生态。而这一进化的核心驱动，就是算力上星与AI上星——前者为卫星构建了强健的“神经中枢”与“肌肉骨骼”，后者则为它注入了能够观察、思考与决断的“大脑”与“灵魂”。完成这三层变革后，卫星的角色就从一
实际案例显示，经过处理的论文不仅能有效降低AI生成内容比例（如从30%降至5%），还能同步改善传统重复率指标（从15%降至8%），同时完整保留专业术语和论证逻辑，避免因过度修改导致的学术严谨性损失。该工具采用无干扰的轻量化设计，用户仅需上传包含AI生成内容的文档即可快速获取检测报告与风格优化建议，例如在科研论文初稿场景中，能有效识别并重构高AI概率段落，实测可将文献综述的AIGC检测分数降低超50
该工具提供AIGC检测功能，支持用户在上传论文前预先分析文本特征，能够有效识别AI写作痕迹，包括句式重复性、词汇机械性分布等典型模式，为针对性优化提供数据支持。实际案例显示，经过处理的论文不仅能将AIGC指数从30%大幅降低至5%以内，还能同步改善传统重复率指标，且完整保留专业术语和论证逻辑，实现技术降重与学术严谨性的平衡。操作时支持AI生成初稿，例如软件工程方法讨论章节处理后，AIGC率降至8%
要真正推进多模态智能，未来的模型必须从底层重建视觉能力，而不是继续依赖将视觉问题翻译成语言来“绕行”。谁敢想？视觉推理这一块，大模型现在还嫩得像个3岁小孩。来自UniPat AI、xbench、阿里、月之暗面、阶跃星辰等多家研究机构的最新研究显示：在视觉推理benchmark上，当前表现最强的也只是，跟六岁儿童仍有的差距。与成年人的水平相比，更是天壤之别。更关键的是，Gemini 3 Pro Pr
它真正的价值在于，把一整天的高强度开发工作，变成一小时的收尾，并且这些主要工作是在你睡觉时完成的。
第三届粤港澳大湾区数字经济与人工智能国际学术会议（DEAI2026）将于2026年4月10-12日在东莞举行。会议聚焦人工智能、数字经济等前沿领域，旨在促进学术交流与产学研合作。投稿论文经评审后将发表于EI和Scopus收录的ACM会议论文集。参会形式包括作者参会、口头报告和海报展示等，欢迎全球学者踊跃参与。
哔哩下载姬支持多种复制于浏览器或APP的网址格式，在程序主页输入并按回车键即可开始检索。视频详情页中，先选中视频再下载，如果该视频已经在下载队列或者已下载列表中，则不会被添加。哔哩下载姬（downkyi）是一个简单易用的哔哩哔哩视频下载工具，具有简洁的界面，流畅的操作逻辑。哔哩下载姬可以下载几乎所有的B站视频，并输出mp4格式的文件；采用Aria下载器多线程下载，采用FFmpeg对视频进行混流、提
deepseek通过增加：DeepSeek官方+百度千帆+阿里百炼+腾讯云+硅基流动+Ollama本地部署。2、修复”高级版DeepSeek“计费bug。1、取消 国内AI通道 的敏感词过滤。3、修复DeepSeek的上下文关联。小狐狸ai3.1.5最新版源码。
第一步:macos安装deepseek
测试左移（Shift-Left Testing）通过将质量保障活动前置到需求阶段，实现从被动检测到主动预防的转变。该方法在需求评审中采用3C原则（清晰、一致、可验证）和闭环机制，结合BDD框架将需求转化为可验证的验收标准。实践表明，需求阶段介入可降低65%缺陷修复成本，减少40%交付周期。未来，AI技术将进一步赋能智能左移，通过NLP解析需求、自动生成用例等提升效率。测试左移不仅是技术升级，更是质
MIT林肯实验室国土保护与空中交通管制部门针对科研软件开发效能问题开展研究，旨在提升软件工程实践与文化水平。研究通过内部调查（6个小组问卷、12个项目访谈）、外部文档回顾（DoD/NIST标准），识别出三大核心发现：项目属性多样性（部署/语言差异大）、工具重复建设（多小组独立维护同类工具）、人员技能匹配低效（依赖口碑找人才）。基于此，提出集中化（统一DevSecOps工具、共享知识库）与人员文化（
首选推荐中大型企业：纷享销客（全链路 + 生态集成）工贸 / 制造业：超兔 CRM（全业务一体化）中小企业：简道云 CRM（零代码 + 灵活定制）或金蝶云・星辰（业财一体）小微企业：悟空 CRM（免费 + 易用）或钉钉 CRM（协同 + 免费）外贸企业：Zoho CRM（性价比 + 国际化）记住：最佳 CRM 不是功能最全的，而是最贴合您业务需求、能真正解决痛点的系统。建议先明确需求，再选择 2-
例如，将ERP里的“工单”、MES里的“工序”、WMS里的“库位”，通过统一的业务本体，映射为“生产任务”这一核心概念的不同属性与状态。后者则将希望寄托于“算法”的突破——尤其是基础模型（大模型、世界模型）所展现出的“涌现能力”，期待通过规模与架构，让机器自发形成某种类人的、可泛化的智能内核。“算法”工程则指向更根本的“为什么理解”的问题，探索智能涌现的源头与边界。对于传统企业而言，从“数据中台”
Ourmind 是一个基于 AI 的文档分析工具，支持上传 PDF、DOCX、TXT 格式文档，使用大模型智能分析内容，并自动生成美观的思维导图。项目采用前后端分离架构，前端使用 React + Vite + Tailwind CSS，后端使用 FastAPI + Python。在 Beta 阶段，我们完成了核心功能的开发、优化和部署，实现了文档上传、AI 解析、思维导图生成、关键词高亮、双语支持
在Stata中运行ChatGPT、Claude、Gemini和Grok的命令
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