登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
26年9月来自六角未来 （HexaFuture AI）公司的论文“Self-Evolving Coding Agents: From Digital Programs to Physical-World Intelligence”。这是一篇有价值的系统框架与初步实证论文。它较有说服力地展示了“显式状态管理＋验证＋恢复”能改善机器人任务执行，但对“持续自主进化”和“物理智能内化”的证明仍不充分。
26年9月来自字节Seed、耶鲁、普林斯顿、CMU、斯坦福、UCLA和西雅图U Wash的论文“EmbodiedSWE: Coding Agents for Long Horizon Dexterous Robotics”。这篇论文的主要价值，是展示了一条机器人数据生成路线：让编程智能体在仿真中开发控制程序，再将成功程序扩展成示范数据，用于训练机器人策略。它为复杂任务的数据生产提供了有说服力的初步
DeepSeek开源昇腾全栈基础组件，覆盖编译、计算、通信三大核心模块，对标CUDA生态，实现国产算力“模型-算力-生态”全链路闭环。此举大幅降低大模型迁移成本，推动技术自主、降本增效与生态共建。目前其2万亿参数模型已在昇腾950PR上训练，政务领域多城落地，实现数据安全与自主可控。行业竞争进入“生态落地”下半场，国产算力生态加速成熟，政务智能化迎来爆发期。
本文深入浅出解析3D游戏开发核心原理：从左手/右手坐标系、欧拉角旋转顺序，到线性与仿射变换的数学本质，强调变换顺序（缩放→旋转→平移）与矩阵右乘约定的重要性。详解3D渲染流水线五大阶段——模型空间到屏幕空间的逐级转换，并剖析DirectX/OpenGL等图形API与引擎工作流，揭示美术资源如何通过建模、贴图、动画等软件协同，最终在引擎中组装成可运行游戏。结合实例与思考题，帮助开发者夯实图形底层逻辑
仓颉语言以“中庸、有容、破执”三重哲学为设计核心，回应编程语言“安全、性能、简洁”不可能三角。通过智能类型推断与可控标注平衡开发效率与安全性，借助编译期逃逸分析实现栈上分配，显著降低内存占用与GC压力，空载仅2.08MB；采用用户态线程模型消除函数染色，线程创建耗时低至700ns，兼顾并发性能与编程友好性。其设计不走极端，既非纯静态亦非全动态，而是基于上下文的动态权衡，体现中华智慧在软件工程中的创
鲲鹏恒控基于AI开发项目，2026年9月29日演示了智能工程创建流程：启动软件新建工程，配置名称与路径；通过“工具-MCP服务器”启动，选用豆包等可编程AI模型，指定工程目录并发送提示词。调用高推理能力模型后，直接指令AI实现空调控制系统设计，自动创建700个点位及界面。上传点位定义文件可提升精度。前端未更新时重启即可刷新。后续优化亦可交由AI完成，越智能，结果越完善。作品展示为车站空调与楼宇窗户
2026年前5个月全球智能眼镜出货356.6万台，同比增长130%。端侧AI兼顾隐私与低延迟，硬件厂商外包算法需求增加。国产AI芯片推理性能已达同级别英伟达GPU的85%以上。2bit和1.5bit量化技术可在端侧芯片上实现实时推理。个人切入方式包括：AI模组集成服务（帮硬件厂商把AI能力嵌入产品）、端侧模型优化（帮客户把云端模型压缩到能在边缘设备上跑）、AI硬件方案咨询（帮传统硬件厂商规划AI升
MES 是 Manufacturing Execution System（制造执行系统）的缩写，主要作用是对从订单下达、生产排程、投料加工、质量检验到成品入库的全过程进行管理和跟踪。接收 ERP 中的订单、物料和计划信息，并把生产进度、物料消耗、质量结果反馈给管理层。与 PLC、传感器、扫码设备、机器人等现场自动化设备连接，自动采集设备状态和工艺参数。联动质量、设备、仓储、人员等多个业务环节，形成
| 其他参考文献| 《构建之法》邹欣；OpenAlex API 文档；ECharts 官方文档|偏差分析：实际比预估多了约 145 分钟，主要原因：小刚是计算机视觉方向的新生，面对 CVPR/ICCV/ECCV 每年数千篇论文，无法快速了解领域热点。他的核心痛点：我们设计 TopViz 平台：竞争优势：专注 CV 三大顶会、轻量网页、关键词图谱可交互、热度走势动画，是面向"快速了解领域热点"场景的
随着AI助手在企业广泛应用，数据分散、权限失控等问题加剧IT管理复杂度。凡泰极客推出金融级AI操作系统FinAIOS，通过FinDesk统一智能体管理、FinSafe构建安全沙箱、FinGuard管控系统调用，实现对AI工具的权限、安全与审计全链路纳管。该方案既保留员工使用习惯，又确保企业可控可管，助力企业在释放AI生产力的同时，构建安全、统一、灵活的智能办公治理新范式。
移动机器人硬件价格战愈演愈烈，整盘克隆更让算法沦为附赠品。本文深入浅出地聊聊如何依托威步软硬件安全方案，将激光定位与视觉算法锁进物理黑盒，用模块化订阅摆脱内卷，让高阶软件持续变现。
摘要：本文是嵌入式软件静态测试系列的第二篇，聚焦交叉编译环境下静态分析工具在目标板与宿主机代码检查上的差异。文章首先对比宿主机与目标板在架构、操作系统、资源约束等方面的区别，进而分析头文件与库、编译器特性、内存布局等静态分析的特殊性；随后从检查对象、编译器语义、内存模型等维度对比目标板与宿主机代码检查的差异，并给出配置交叉编译数据库、区分平台相关代码、建立目标板专属规则集、结合动态测试互补等实践要
注意：关于 Theseus 的总体介绍和快速上手指南，请参阅顶层 README。Theseus 是一个从头开始用Rust编写的新操作系统，用于探索新颖的操作系统结构、更好的状态管理，以及如何利用**语内设计（intralingual design）**原则，把资源管理等操作系统职责转移到编译器中去。请继续阅读下一章以深入了解 Theseus，或者也可以查看我们发表的学术论文，深入研究 Theseu
正式引入操作系统。用车间与工人类比讲解进程、线程，拆解时间片轮转、用户 / 内核态与系统调用原理，说明操作系统负责硬件资源隔离与任务调度。配套 Python 实操脚本，可直观观测进程线程行为，为下篇探究代码的三种执行路径做好铺垫。
围绕同一行代码的三种执行路径展开。对比 C++ 静态编译、Java 字节码 + JIT 即时编译、Python 解释执行三种模式，讲解翻译时机、性能差异；拆解双击程序图标后操作系统加载程序的完整流程，介绍 CPython 的 GIL 全局解释器锁及其多线程限制。
摘要：本文从硬件结构、工作机制、功能差异和应用场景四个维度，对 MMU 与 MPU 进行深度对比。MMU 负责虚拟地址到物理地址的转换，以页为粒度提供细粒度保护，并支持缺页机制，是 Linux 等复杂操作系统的硬件基础；MPU 仅提供确定性的区域级内存保护，适合实时控制和功能安全场景。文章还解释了 Linux 运行在 MCU 上的原理，包括 uClinux 变体以及现代高端 MCU 集成 MMU
系统采用STM32F103单片机作为主控制器，搭配外设HLW8032模块实现电能检测，搭配外设ESP8266模块实现无线远程通信，搭配OLED液晶实现本地参数显示，可以实现将检测到的相关参数通过Wifi模块无线传输到云平台，方便用户通过手机APP登入云平台进行远程监控。
直接从商品名称生成文案，工程上缺少可核验输入。商品名称能说明“是什么”，却不能说明规格、价格、适用范围、禁用表达和当前活动规则。
做过 AI 工程化的人对这套流程不陌生：你写了个自动化流程，分类工单、审核内容、给线索打分——每一步都调一次 LLM。然后你发现，每步要等三秒到五分钟（前沿模型端到端响应 3–329 秒），每次调用烧几分到几毛钱，更麻
这一篇想聊聊我积累英文单词的起点：最开始是硬啃 STM32F407 编程手册，一边查寄存器、一边记下那些反复出现的芯片和外设词汇；后来进入工作，又陆续遇到协议报文、硬件术语、调试工具等杂七杂八的英文。从手册到工作，词汇量就是这样一点点攒起来的，所以这篇会按「手册积累」和「工作积累」两部分来整理，后续也会持续更新。
本次实验基于STM32L431VC主控芯片搭配智能家居扩展板，使用二维码识别模块读取二维码信息，STM32获取模块解析出的二维码内容，完成数据接收、LCD屏幕显示、串口打印输出，熟悉串口外设通信、模块驱动调用、字符串接收处理流程。主函数完成硬件初始化：系统时钟、LCD屏幕、串口初始化、二维码模块初始化，while循环调用业务处理函数，不做复杂逻辑。了解二维码识别模块工作原理，模块完成图像采集和解码
摘要：本文系统解析 ARM Cortex-M、Cortex-R 与 Cortex-A 三大处理器系列的设计目标、性能定位与典型应用场景。M 系列以低功耗和确定性实时见长，覆盖从入门级 M0/M0+ 到带 DSP 与浮点能力的高性能内核；R 系列面向硬实时与高可靠场景，常用于汽车和工业控制；A 系列则面向运行复杂操作系统的应用处理器，按能效、性能与旗舰形成分层。文章还通过对比表格和选型决策流程图，帮
将AI技术跟产品无缝结合，不是某一项单点技能能够完成的任务，而是多种能力的综合运用。一个优秀的AI产品经理需要具备：对用户场景的敏锐洞察力、对AI技术边界的清醒认知、对产品体验的精细打磨能力、对数据闭环的系统设计能力，以及对跨团队协作的统筹能力。最重要的是，AI产品经理要避免两个极端：一是过度迷信技术，认为AI能解决一切问题；二是过度保守，只把AI当作锦上添花的噱头。真正的价值创造，源自对“AI能
摘要：本文聚焦 RTOS 内核中调度器与时间管理模块的单元测试方法与实践。内容涵盖调度器测试的核心挑战（并发竞态、时间依赖、硬件耦合）、关键验证点（任务状态迁移、优先级调度策略、上下文切换），以及时间管理测试的验证要点（系统时钟节拍、任务延时与超时、时间片轮转）。文章还介绍了 Unity、CMock、CppUTest 等测试框架的选型对比与桩设计思路，并通过优先级抢占和任务延时两个典型用例展示测试
AI 不会让程序员消失，但正重构职业：初级实现岗收缩、通用能力贬值、验证有真实成本、盲信致能力退化，会用与不会用者的收入差拉到 41%。普通与资深的分水岭只有一条：普通让 AI 定义 "对不对"，资深自己定义并拿证据验证。六个抉择点高下立判：委托边界、任务分解、验证深度、重构取舍、失败兜底、人的底线。资深靠十四条：前八条是内功 —— 做深、做广、统筹、学 AI、多 Agent 编排、转场景、验证、
从按下电源到看见桌面的30秒黑屏，实则是机器“醒过来”的四幕剧：上电复位、自检点名、引导加载、系统接管。内存如桌面，硬盘似仓库，操作系统需每日从仓库搬入桌面。固件是首个管家，负责检测硬件；引导程序则从指定位置取出系统内核，载入内存。SSD因无机械臂延迟，开机快十倍；而“关机比重启快”源于Windows的快速启动机制——将内核状态存入硬盘，下次直接恢复。理解开机原理，便知为何要等、为何装SSD、为何
2026年，元亨视觉完成天津CA可信数据空间展厅建设，以科普动画+双屏交互系统实现“抽象概念可视化”。项目在2个月周期内交付，采用“叙事-探索”双屏架构，主屏统一播放、副屏触控深挖，通过统一时钟源与低延迟广播保障同步精度＜1帧。全程原生支持国产操作系统（统信UOS/银河麒麟），规避兼容层缺陷，依托自研跨平台技术栈（C++/Qt/Vulkan）与超算集群批渲染，实现高效并行开发。核心经验：问题导向内
下一代WMS融合了AI、语音指令、移动设备、机器人和商业层，帮助运营将活动转化为收入。AI在WMS中不是魔法，而是针对高摩擦决策的严谨计算——库位推荐、劳动力预测、动态波次规划。模型从历史模式中学习，实时调整拣货路径或补货点。在运营层面，AI最适合作为“副驾驶”——它提出建议，人类做出决策。WMS+AI（外挂式）AI原生WMS（嵌入式）AI的位置在系统之上，作为附加功能在系统内核，作为驱动引擎数据
摘要：本文围绕物联网OTA升级模块的断点续传与签名校验两个核心功能，系统分析其逻辑分支并设计单元测试用例。断点续传部分重点覆盖进度记录的有效性判断、分片写入的边界条件与恢复流程；签名校验部分重点覆盖输入参数校验、篡改检测以及校验结果与升级流程的联动。文中给出基于CUnit的测试用例矩阵与C语言测试代码示例，并结合覆盖率工具提出改进建议，帮助提升OTA升级模块的可靠性与安全性。
原问题：本问题来源于第 1 章，将 AI 工具的发展比作航空业"探索阶段"的 SpaceX 实验，强调快速试错与创新容忍度。现实中 GitHub Copilot、ChatGPT Code Interpreter 等工具确实能自动编写与调试代码，这似乎削弱了人工编码的地位。这个问题的提出是因为自己在使用 AI 编程工具时发现它虽能加速开发，但也容易产生隐藏错误，令我疑惑未来软件工程师是否会从"构建者
Java语言Java语言是目前最流行的语言之一，不仅可以做桌面窗口形式的程序，还可以做浏览器访问的程序，目前最流行的就是用Java语言作为基础，做各种程序的后台处理。Java语言是操作变量的语言，而变量则是Java对于数据存在形式的定义，变量用来操作内存，而内存则牵扯到计算机安全问题，这样Java语言反而有了免疫直接针对用Java语言开发出来的程序的病毒，有效的提高了Java语言开发出来程序的生存
装配器设计模式是一种创建复杂对象的设计模式，它将对象的构建过程从对象本身分离出来，通过一个装配器（Builder）来逐步构建复杂对象的各个部分，最终组装成完整的对象。这种模式允许我们按照特定的步骤和顺序构建对象，并且可以在构建过程中对各个部分进行定制化操作。例如，在构建一个复杂的汽车对象时，我们可以先构建引擎部分，然后是车身部分，接着是内饰部分，最后将这些部分组装在一起形成完整的汽车。
1.1.编写目的软件测试是保证软件质量的重要手段，为了尽可能多地检出软件潜在错误，必须有计划、有条不紊地进行软件测试，并编写必要的测试文件，以提高测试过程的能见度与测试工作的可管理性。
字节面试：领域、子域、核心域、通用域和支撑域怎么划分？
本文详细探讨了B/S模式在AI大模型时代下的深刻蜕变与进化。B/S模式，原本只是浏览器与服务器之间的简单交互方式，现在已经彻底演变成能够智能处理和分析巨量数据、提供高度个性化服务的先进平台。得益于AI技术的强大助力，B/S模式现在可以更快速地响应用户需求，而且通过深度学习算法，它还能精确预测用户行为，从而为用户提供更为精准的服务。B/S模式的个性化服务能力已经得到了充分展示，极大地提升了用户体验。
1.1.4.重难点解决措施。1.1.3.重难点分析。1.2.1.系统架构图。1.1.2.需求分析。1.2.系统架构设计。1.2.2.关键技术。全部资料获取进主页。
其中，nacos配置mysql的步骤新建数据库nacos_config, 执行sql脚本生成表单在application.properties下配置mysql相关属性启动# 欢迎使用Markdown编辑器一般都是在配置application.properties文件时出了问题, 如果直接照抄官方文档会报错, 因为mysql8.0之后的版本, 需要在官网文档配置mysql的基础上加上mysql时区的
本文为《软件可靠性简介》培训课程中摘录的公开内容，目录：一、软件测试的概念；二、软件测试的分类；三、软件测试计划；四、测试用例的设计；五、测试用例的评审；六、如何记录Bug；七、回归测试；八、测试报告的输出...
LLM做需求追溯，这事儿我们跑通了一个闭环。效果确实比人肉维护好，但也不是什么颠覆性的突破。说到底，它就是一个工具。能帮你省时间、提质量，但前提是你得用对地方。如果你也在考虑做类似的事，我的建议是：先从小规模试点开始，50到100个需求的项目最合适。别一上来就想搞全公司推广，会死的很惨。还有，别迷信LLM。它现在能做的事有限，幻觉、上下文限制、领域知识缺乏，这些问题都得正视。工具再好，也得和人配合
数据结构设计是确定系统的数据组织方式、存储结构和操作方法的过程，是软件设计的重要组成部分。数据结构设计概念fill:#333;important;important;fill:none;color:#333;color:#333;important;fill:none;fill:#333;height:1em;数据结构设计数据组织数据存储数据操作逻辑结构物理结构操作方法数据结构设计是软件设计的核心
# 核心观点摘要- 云真机平台已由传统设备租赁向“真实设备+AI自动化+性能压测”一体化演进，成本优化与稳定性保障成为2026年选型首要指标，AI脚本生成与跨平台兼容能力决定长期竞争力。- 选型需综合考量设备覆盖完整性、计费模式灵活性、AI与性能测试融合度、生态集成能力四大维度，单一功能优势难以满足复杂项目需求。- 商业化平台在稳定性与成本可控性上显著优于开源方案，
随着汽车电动化、智能化浪潮的推进，车载传感器数量呈指数级增长，对数据传输的精度、实时性和可靠性提出了前所未有的要求。传统的模拟电压信号易受干扰，PWM信号的精度和诊断能力有限，而复杂的CAN/LIN总线网络则带来了高昂的成本和布线负担。通过可视化的参数配置界面，开发人员可以快速完成协议栈的参数设置、信号映射、诊断配置等复杂工作，自动生成符合标准的配置文件和底层代码，实现。校验字和可选的暂停脉冲组成
本文深入探讨软件测试面试中的核心技能，从黑盒到白盒测试，手把手教你设计高效测试用例。涵盖等价类划分、边界值分析、状态迁移测试等实战技巧，以及代码覆盖率、单元测试FIRST原则等白盒测试方法，帮助测试工程师全面提升面试竞争力。
摘要：本文设计并实现了一个基于Springboot架构的个性化旅游推荐网站，系统采用MySQL数据库存储数据，B/S模式开发，前端使用JSP技术。系统主要分为用户和管理员两个角色，核心功能模块包括景点管理、特产宣传、旅游路线管理、心得发布、在线预约订票等。通过个性化推荐算法，系统能够根据用户浏览习惯提供定制化的旅游景点推荐。研究结果表明，该系统能够有效整合旅游信息资源，提升用户体验和行业服务质量，
确保一个类只有一个实例，并提供一个全局访问点来获取它。限制外部创建对象的能力提供统一的获取方式确保线程安全（在多线程环境下尤为重要）要点说明目的确保类只有一个实例实现核心私有构造 + 静态实例 + 全局访问方法线程安全推荐静态内部类、枚举常用场景日志系统、配置中心、连接池、缓存、线程池注意防止反射与反序列化破坏单例单例模式是所有设计模式中最基础、使用最广的之一。它不仅仅是“一个实例”，更是一种对资
本文摘要： 基于Python的电影智能推荐系统设计与实现研究。系统采用Python编程语言，结合Web框架和前后端技术，实现了用户管理、电影推荐等功能模块。通过协同过滤算法实现个性化推荐，满足用户需求并提升观影体验。研究详细介绍了系统架构设计、功能实现和测试过程，验证了系统的可行性和稳定性。该系统对于推动电影产业发展、提升用户体验具有重要实践意义，为相关领域开发者提供了技术参考。系统测试结果表明，
基于STM32的人体健康监测（温度、心率、老人摔倒检测).zip。基于STM32的智能桌面天气预报系统（语音识别、播报).zip。基于STM32和ESP8266的（银行)排队叫号系统.zip。基于STM32和ESP8266的WIFI智能远程风扇.zip。基于STM32的声控台灯（含文档原理图）.zip基于。基于STM32的机器人项目（含上位机、文档).zip。基于STM32和ESP8266的窗户控
软件工程
——软件工程
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
DAMO开发者矩阵
人工智能6S服务平台
openEuler 社区
EazyDevelop社区
鲲鹏昇腾开发者社区
乐奇 Rokid 开放社区
2048 AI社区
AI硬件创业社区
快递鸟社区
AtomGit AI 社区
亚马逊云科技技术品牌专区
