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要将 HTML 代码生成图片，主要有三种实用方法：1、浏览器自带功能（最简便）：2、在线工具：使用 Web-Capture、Screenshot.net等在线 “网页转图片” 工具：3、Python 自动化（适合批量 / 编程场景）。
AI代码生成对CRUD流程的重构：Copilot在全栈开发中的渗透率分析-111
大模型（LLM）的崛起、低代码平台的普及以及性能优化的革命性突破，正在重塑软件开发的格局。-前端：输入“创建一个React组件，包含一个可搜索的表格”，AI直接生成完整代码，甚至优化性能（如虚拟滚动）。-后端：描述“设计一个RESTAPI，支持JWT认证和Redis缓存”，AI自动生成符合最佳实践的代码结构。-Go仍主导云原生开发（K8s、Docker生态），但Rust在性能敏感场景（如数据库引擎
2025年的前端与后端技术演进，表面上是大模型、低代码和性能优化的三重革命，本质上却是开发者创造力的解放与用户体验的极致追求。2025年，前端与后端开发将迎来一系列革命性变化，这些变化不仅会重塑开发者的工作方式，也将深刻影响产品的形态和用户体验。本文将聚焦三大关键趋势：大模型驱动的智能开发🧠、低代码/无代码平台的崛起🛠️，以及性能优化的新范式⚡，探讨它们如何共同推动2025年的技术演进。"到2
大模型（LLM）、低代码/无代码（Low-Code/No-Code）和性能优化技术将成为推动前后端发展的核心力量。-自然语言编程：开发者可以用自然语言描述需求，AI自动生成可运行的代码（如"创建一个登录页面，支持OAuth2.0"）。-代码生成更精准：LLM不仅能补全代码，还能理解业务需求，自动生成完整的模块（如API、UI组件）。-AI增强的低代码：自然语言描述业务逻辑，自动生成工作流（如"当用
量子计算（QuantumComputing）正从实验室走向现实，预计到2025年，量子算法将在金融、医药、物流、人工智能等领域实现商业化应用。-量子计算机：使用量子比特（Qubit），可以同时处于0和1的叠加态（Superposition），并通过量子纠缠（Entanglement）实现并行计算。2025年，量子计算将从实验室走向产业应用，掌握量子算法开发将成为未来科技竞争的关键。🔹量子门（Qu
本文介绍了n8n工作流自动化工具的安装和使用方法。首先需安装Node.js环境，包括下载安装包、覆盖安装和版本验证三个步骤。然后通过npm安装n8n并启动服务，通过本地端口访问界面完成初始化设置。最后演示了如何配置证书和创建简单的大模型对话工作流，包括添加Agent节点、配置ChatModel等功能模块，并通过测试验证了工作流的正常运行。整个过程涵盖了从环境搭建到功能实现的完整流程。
教你如何在kali上配置中文版，非常简单的操作，不需要第三方涉入。
有时候我们在数据库里设置了属性自增，在添加对象后，前端需要我们返回这个属性（对象）。
xmltodict：Python的XML神器！轻松将XML转为Python字典，让数据处理变得简单而高效。无需繁琐的解析，只需一行代码，即可解锁XML的奥秘。xmltodict，你的XML转字典专家，让复杂的XML变得清晰易懂。
Oracle数据库最新客户端下载指南 摘要：本文提供了Oracle数据库即时客户端(OCL)的官方下载地址，用户可通过访问Oracle官网获取最新版本。文章包含下载链接(https://www.oracle.com/database/technologies/instant-client/downloads.html)和一张展示下载页面的示例图片，帮助用户快速找到正确的下载位置。该客户端支持多种操
这个步骤可以选做--目的是当用户通过80访问当前端口的时候可以直接自动跳转到443端口（目的是访问http自动跳转到https）然后将内容解压出来，并且将 .jks文件放在你的项目resources目录下，建议创建一个ssl文件件，然后将文件放入进去。申请时需要绑定需要添加https的域名：（一定要是需要填加的域名才有效）在自己的域名注册网站可以申请，建议使用腾讯的ssl证书申请服务（免费）下载自
本文介绍了两种快速部署个人网站的方法，适合计算机专业学生展示作品。简易版推荐使用豆包的编程模板功能，可一键生成并分享酷炫网页。进阶版则详细讲解了利用EdgeOnePages和Qwen3-Coder模型实现自主部署的步骤：从注册EdgeOne、获取API Token、配置MCP服务器，到使用AI编辑器生成网页并部署。文中还提到8元低价域名购买和免费域名获取途径，帮助读者打造个性化网址。两种方案都利用
光谱特征提取算法
苍穹外卖项目开发训练day7内容，包含redis注解实现菜品/套餐缓存、【购物车模块】的代码开发内容，保姆级笔记教程！
笔者目前在参与一个开源项目，平时接触多的也是 API 相关的核心功能开发，经常会有读者私信我，对于开发新人而言，如何快速学习 API 设计，我简单总结了一下：1. 学习基础知识：学习HTTP、RESTful API等基础的协议和概念，了解API的工作原理和设计思路。2. 阅读优秀的API文档：阅读互联网上成功的API文档，比如Stripe、Twilio、Mailchimp等的文档，可以帮助了解如何
Chrome DevTools MCP 的发布虽然仅仅是一个工具的升级，但是当AI拥有了视觉（页面截图）和感知（DevTools），它解决问题的能力将呈指数级增长。通过为 AI 代理提供视觉和分析能力，它将 AI 从一个单纯的代码编写者转变为一个能够理解、调试和优化 Web 应用的真正助手，极大地提升了我们的开发效率。
分享一下我自己做的一个串口数据采集上位机界面以及程序,它的优点有:1.拥有起始校验位,所以当硬件要跟其进行通讯时,只需要在发数据前发一个字符作为起始校验,则该界面会自动从起始位后开始读取数据,则数据将会是有序的;2.其数据是一次性采集完再进行数据处理,而不是每次处理一次数据;3.具有异常显示灯,可以设置数值小于多少时为异常,异常则亮红灯,正常为绿灯;4.多达40个采集通道,且可以根据需要选择通道数
文章目录一、NumPy通用函数1、什么是通用函数2、常见的一元通用函数如下：3、常见的二元通用函数如下表：二、利用NumPy数组进行数据处理1、将条件逻辑转为数组运算2、数组统计运算3、数组排序(==sort()方法没有返回值==)4、检索数组元素5、唯一化及其他集合逻辑一、NumPy通用函数1、什么是通用函数通用函数(ufunc)是一种针对ndarray中的数据执行元素级运算的函数。注意：函数返
串口采集器，支持RS485、232、电总协议，支持告警通知、web展示等
如何利用简单队列实现完整的程序文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结程序功能概览一、项目要求二、使用步骤1.引入库代码如下（示例）：#include <bits/stdc++.h>//万能库函数2.定义结构体代码如下（示例）：typedef int Status;typedef struct LNode{int data;...
《代码随想录(Carl)》 数据结构与算法 职业素养+经验总结记录
在ModelScope魔塔社区提供的免费实例，使用ollama部署开源llama3模型。
此外，它还具备视觉和激光雷达多源信息融合的感知系统，能够识别交通标示、障碍物，并对运动物体进行跟踪预测。L4级无人电动物流拖车技术是智能交通领域的重要创新，它不仅提高了物流运输的效率和安全性，还为未来智能交通系统的发展提供了新的思路。随着技术的不断完善和应用场景的拓展，这一领域将迎来更广阔的发展前景。随着技术的不断进步，L4级无人电动物流拖车有望在更多场景中得到应用，如港口、工业园区等。3.安全与
不同模型在性能、功能及对硬件的要求上各有差异，只有按需挑选，才能让部署后的DeepSeek发挥出效能，避免因模型与自身需求、设备不匹配而导致效率低下。打开安装好的DS本地部署大师，在主界面的“模型”区域，选择合适的DeepSeek模型版本，如DeepSeek-R1-1.5B、7B等版本的模型，点击模型“下载并部署”按钮。启动已部署的DeepSeek模型，在输入框中输入问题或任务指令，如“撰写一篇关
本文将从互联网发展趋势、技术栈选择、开发实践、性能优化、数据应用与安全、职业成长以及未来方向七个维度进行全面解析。跨平台框架如 Flutter、React Native，使开发者能够一次开发、多端运行，提升开发效率。AI 技术在内容推荐、语音识别、图像分析和智能客服等场景快速落地，开发者需要掌握数据处理与模型训练能力。互联网应用对弹性、高并发、容灾能力的需求越来越高，云原生和微服务架构成为主流选择
AI 编码工具普及，但为何开发者感觉很快，实际项目却变慢了？本文深入剖析 AI 编程“感知差距”背后的根源，探讨如何通过结构化输入，真正释放 AI 潜能。
本文精选了Windows系统下的实用工具合集，涵盖系统安全、文件处理、办公开发等场景。安全防护推荐火绒杀毒和IObit解锁器；文件处理包含文叔叔/闪电藤传输、QuickLook预览、PixPin截图OCR等；办公工具提供Obsidian/Markdown笔记、draw.io流程图、xlCompare表格比对；开发工具含XTerminal终端、1Remote远程管理；AI工具有豆包和免费GPT4。同
摘要：本文探讨一人公司如何平衡产品开发与运营，指出传统二分法是误区，强调MVP思维的重要性。作者分享个人实践：通过技术博客积累影响力，用开源项目验证需求，最终实现多元化收入。在AI时代，建议采用智能体协作、知识库或课程模板模式，通过AI工具同时推进开发与运营。核心建议是：从内容入手，快速验证需求，开发运营并行，利用AI杠杆放大能力。关键行动准则是立即开始，用最小闭环验证商业可行性，而非纠结先后顺序
那在这个过程中 AI 其实会产生非常多冗余的代码，最好的办法是先搞清楚解决方案是怎么样的，然后把代码回退到上一个版本，最后把解决方案应用到这个稳定版本上，这样你的项目就会少非常多的垃圾代码。有的时候 GitHub 上会有已经写好的功能代码，我们可以直接拿过来用，然后我们在一个完全干净的代码库中把要开发的功能开发好了之后，再让原项目参考我们刚刚开发好的代码，完成最终功能的实现。你可以把它作为一个独立
给视频制作字幕，对于观众而言，可以帮助他们更好地理解视频的内容，尤其是当视频有难以听懂的内容时。有的视频内容很长，哪怕是一个非常有经验给视频制作字幕的人，可能也会比较辛苦，而手动上字幕，效率极其低下，简直是在浪费时间。目前在人工智能技术的加持下，许多软件都支持语音识别来生成字幕。这些软件可以分析视频中的声音，并自动生成字幕，准确率达98%以上，这样一来，制作字幕的过程就变得更加方便了。
面向对象设计模式，设计模式解释，设计模式分类，
设计思想是将复杂非线性的系统分解成不超过系统阶数的子系统，然后为每一个子系统分别设计。，第一步为计算输出与目标值的距离，即系统误差。并为误差子系统设计相应的李雅普诺夫控制。函数和中间虚拟控制量，一直后退到整个系统，直到完成整个控制律的设计。的子系统设计相应的李雅普诺夫控制子系统稳定性。，在第一步稳定的基础上对导数阶次为。，控制系统方程的导数最高阶次为。阶含有真实系统输入项的。
本文介绍了如何使用Tailwind CSS实现Bento Grid瀑布流布局。该布局适合展示不规则大小的卡片内容，通过columns和break-inside-avoid等属性自动排列卡片，形成美观的垂直填充效果。文章详细讲解了容器设置、卡片样式定义以及动态高度处理等关键步骤，并提供了代码示例。这种布局能有效利用页面空间，适合博客、产品展示等场景。
在与 AI 协作编程时，AI 陷入一种无效的循环状态，无法真正解决问题，而是不断生成看起来相似但有问题的代码。就像掉进了一个深洞里，无论怎么挣扎（生成新代码），都无法爬出来（解决根本问题）。这种情况其实很常见，AI 有时会陷入一个错误的逻辑里出不来，像卡住的程序一样，不断生成无效或重复的代码。你越是直接给它错误信息，越是强化了它在错误路径上的惯性思维。很多人到这里第一反应是放弃，然后在心里面大骂一
VS Code中使用GitHub Copilot时可能出现字符串"<ctrl63>"自动插入的问题。经排查，这通常是由于扩展冲突（如aaron-bond.better-comments与Copilot同时启用）或快捷键设置不当导致。解决方法包括：检查键盘映射、逐一禁用扩展测试、调整VS Code设置，或回滚Copilot版本。若问题持续，建议向扩展开发者提交错误报告
本文介绍了一个基于Model Context Protocol (MCP)的智能README生成器，旨在解决传统文档编写的痛点。通过分析MCP生态的空白和技术优势，作者设计了采用TypeScript+Zod的技术栈，实现项目结构扫描、API端点提取和环境变量检测等核心功能。该工具能够自动生成符合GitHub规范的README文档，支持智能特性推断和多语言输出，为开发者提供高效、标准化的文档生成解决
摘要：本文分享了一位零基础AI专业学生通过"铁头山羊"STM32教学视频成功入门嵌入式的经历。作者最初因缺乏硬件基础学习STM32时遇到困难，后被山羊老师用生活化类比（如用iPhone配置讲解芯片参数）的教学方式吸引，系统学习了GPIO、串口、I2C、SPI、定时器等28天课程。课程资料包含Keil安装、LED/按钮实验、OLED显示、W25Q64存储等实战内容，配套永久有效的
创作目的：为方便旅行者估算自己拥有的纠缠之缘能否达到自己的目的，作者使用C#开发了一款小型软件供旅行者参考使用。创作说明：此软件所涉及到的一切概率与规则完全按照游戏《原神》(V4.4.0)内公示的概率与规则（包括保底机制）进行编写，仅用于计模拟已知纠缠之缘数量对已知抽取五星目标的成功频率（可看作成功率），无任何暗箱操作。
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