登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
C语言提供了多种字符串处理函数，主要包含在<ctype.h>和<string.h>头文件中。<string.h>包含字符串操作函数（如strlen、strcpy、strcat、strcmp等）及其安全版本（strncpy、strncat、strncmp）。文章详细介绍了这些函数的用法、注意事项，并提供了模拟实现代码，如自定义的my_strlen、my_strcp
你是否也曾面对AI对话框，脑中想法万千，却不知从何问起？收藏了无数“万能”提示词模板，得到的结果却总差强人意？问题的根源或许在于，模糊的提问只能得到随机的答案。这篇文章将带你穿透表象，认识到清晰的提问本身就是最高效的提示词。分享一个“提问助手”提示词——它并非直接给你答案，而是通过结构化的对话，引导你一步步厘清自己最真实、最具体的需求，帮你将脑中模糊的想法，转化为AI能够精准理解的无歧义指令。
摘要：DMA（直接存储器访问）与CPU协同工作模式正成为嵌入式系统的效率革命核心。DMA专司数据搬运，CPU专注算法处理，二者分工显著提升系统性能。该模式广泛应用于串口通信、音频处理、图像分析等场景，通过硬件自动化传输释放CPU算力，实现毫秒级响应。尽管存在配置复杂、调试困难等挑战，但其在降低功耗、提高吞吐量方面的优势使其成为物联网、工业自动化等领域的关键技术。随着边缘计算发展，"DMA
9月28日，第四届“青年科学家50²论坛”在南方科技大学举行，美国国家工程院外籍院士沈向洋做了《通用人工智能时代，我们应该怎样思考大模型》的主题演讲，并给出了他对大模型的10个思考。😝朋友们如果有需要的话，可以V扫描下方二维码联系领取~以下是他10个思考的具体内容：1、算力是门槛：大模型对算力的要求，过去10年非常巨大。今天要做人工智能大模型，讲卡伤感情、没卡没感情。2、关于数据的数据：如果有G
在这个机器越来越像人的时代，真正危险的不是 AI 多聪明，而是人把自己活成了机器。真正的赢家，是那些懂得用人类独有的好奇心、洞察力和价值观，去驾驭无限算力的人。🧠从此刻起，你不再是一个学习者，而是一位认知架构师。🚀 持续提问，持续思考，持续指挥，持续创造。✅文档版本：v1.1（结构化增强版）📅最后更新：2025年11月30日。
本文围绕Coze平台复刻爆款视频展开，核心流程为：先完成环境准备与应用、工作流创建，再搭建包含开始、插件、大模型、循环、结束节点的工作流，通过插件提取视频信息，大模型生成分镜脚本与旁白，循环节点批量生成AI分镜图。随后用vidu、剪映等工具合成视频并配音，搭建可视化UI提升易用性，发布应用时通过智能体开启异步模式解决超时问题，优化限流、生图失败等故障。最终实现输入视频链接即可生成完整分镜、画面及视
【代码】【无标题】
图层的核心编译器，主要基于端云统一的MindIR实现三大功能，包括硬件无关的优化（类型推导、自动微分、表达式化简等）、硬件相关优化（自动并行、内存优化、图算融合、流水线执行等）、部署推理相关的优化（量化、剪枝等）
语言文字能力——特别是我们母语的深度理解和运用能力，正是这块核心素养的基石。它不仅关乎表达与沟通，更从根本上塑造着孩子的思维结构、审美情趣与文化认同。这，是一切高阶能力的基础，是为孩子应对未来挑战，必须打造的铠甲。
《人月神话》重读启示：2025年产品与项目两难困境的反思与破局 摘要：本文复盘2025年技术团队管理困境：虽完成收入KPI，但产品研发折戟。项目与产品的两难选择——做项目保障生存却难沉淀技术，做产品构筑壁垒但风险高。通过重读《人月神话》，作者获得几点破局启示。文章指出，在AI时代浪潮下，软件工程的本质复杂性依然存在，管理者需回归基本逻辑，在生存与发展间寻求平衡。
本文将聚焦一款轻量化 AI PPT 生成工具，详细拆解其核心功能、使用流程及适用场景。该工具以无注册门槛、AI 智能生成、支持自定义模板为核心特性，能够快速适配 3-20 页演示文稿的制作需求。通过本文的实操教程，技术人员、科研工作者、学生及职场办公人群可快速掌握工具使用方法，提升演示文稿制作效率，将精力集中于内容本身而非版式设计。
文章提出了一种基于"数值-语义"桥梁的电池故障可解释诊断框架BatteryAgent。该框架采用三层架构：物理感知层将原始传感器数据转化为具有电化学意义的特征；检测归因层利用GBDT模型进行初步分类并通过SHAP解释器量化特征贡献；推理诊断层借助DeepSeek-R1大模型实现从数值分析到自然语言诊断的转换。实验表明，该方法在AUROC达到98.6%的同时，将平均运营成本降低59.4%，并能提供细
应用详细描述：该系统部署于我校图书馆各楼层，方便师生进行查询书籍资料，在屏幕上输入关键词，系统就先会利用AI搜索图书馆数据库，随后给出读者书籍资料详细的楼层位置（如：五楼-北区-36架-A面-1列-3层）、3D立体图书馆地图、是否可借状态等，还会推荐相关的资源。原理推测：利用AI技术进行检索图书馆数据库，识别核心检索关键词，再根据图书馆书籍登记的具体位置，输出具体位置并利用AI生成3D立体导航，再
本文分享了《现代教育技术》课程的学习心得，重点总结了多媒体课件制作、在线教学平台运用和数字化资源开发三大核心收获。作者认识到教育技术不仅是工具使用，更是重构教学逻辑的思维方式，强调技术应用要以教学目标为核心。文章还反思了教师数字化素养提升的重要性，提出未来将继续深化视频剪辑、AI教育工具等技能学习，将技术真正赋能于教学实践，实现个性化教育目标。
特征 |全栈编程框架本质角色、技能范畴工具、代码库| |范围| 宽广，涵盖前端、后端、数据库、部署等 | 具体，通常专注于某一层（如前端或后端） | |关系使用多种框架来完成工作 |被全栈开发者和其他开发者使用 | |目标| 能够独立或领导开发完整的应用程序 | 提高开发效率、规范代码结构、解决特定问题 |所以，下次当有人说“我是全栈开发者”时，你的理解应该是“他掌握了构建完整应用所需的多方面技能
本文介绍了HTML中常用的布局、列表、表格和表单标签。
前端开发者常陷入看视频记操作却不会实战的困境，本文剖析了纯视频学习的四大痛点：工具操作与逻辑脱节、现象与原因混淆、实操无反馈、优化验证无方法。提出结构化知识+在线实操+靶向刷题的解决方案，通过AI提炼知识框架、模拟真实场景演练、针对性刷题巩固，帮助开发者建立现象识别→分析定位→优化验证的闭环能力。案例演示如何用Performance面板定位JS长任务、用Lighthouse优化LCP指标，实现从理
如果你正在阅读这篇文章，可能是因为你感到困惑、焦虑甚至绝望。你投入了大量时间学习Java，却发现AI编程助手能在几秒内完成你几小时的工作；你投递了数十份简历，收到的却是"需要AI协同经验"的拒绝；你担心自己选错了道路，入错了行。我想告诉你：你的迷惘完全合理，但不必绝望。2025年的Java入行者正经历技术史上最剧烈的职业地震之一。据最新调查显示，78%的新入行Java开发者报告有"技能过时焦虑"，
本文详细介绍了如何在CSDN创作高质量技术博客的关键要素。从标题、摘要到多级标题结构，再到图片、代码块和表格的合理运用，全面阐述了提升文章可读性和专业性的方法。特别强调了互动功能的重要性，如投票和评论，以增强读者参与感。通过优化排版结构、丰富内容形式和完善互动环节，技术博客可以达到98分的高质量水准，为用户提供更好的阅读体验。
对于预算有限、追求学术严谨性的学生群体，这个宝藏工具保留专业术语、贴合查重标准、操作高效。相比动辄几十元的付费工具，这款免费工具更像是 “学术写作的刚需助手”。建议先试用小段文本（如摘要部分），确认效果符合预期后再处理全文，既安全又高效。
1、保持热爱和疑问2、no code first：技术简介-使用-原理-代码-实践的顺序从原理到代码从使用到代码3、走读代码思路模块框架图系统分层图（三明治结构，从两侧向中间层靠近）上下文线程关系，通信方式数据结构关系数据流关系核心代码流程，关键函数调用链：1、初始化 2、各上下文入口3、事件处理入口、报文收发入口等。4、学习方法沙漏式学习法带着问题去学习，有目的去学习，借助LLM效率会有很大提升
文章以ODDR, OBUFDS以例，介绍了 Vivado 语言模板块的使用，同时综合了HDMI的TMDS编码、串行数据发送，TFT显示等模块，主打显示的的小工程，值得FPGA发烧友学习
在大多数的场景下，都是一个视频生成一个二维码，扫一扫直接观看。但也有一些比较特殊的情况，需要将多个视频生成一个二维码。比如一系列的产品视频、一系列的教学视频、一系列的作品集……
SPFA算法是一种高效处理带负权边的最短路径算法，通过队列优化Bellman-Ford算法，避免无效计算。其核心思想是动态更新：仅当节点距离被缩短时才入队处理，显著提升效率。算法流程包括初始化距离数组、队列管理待处理节点、松弛操作等关键步骤，平均时间复杂度为O(m)。与Dijkstra算法不同，SPFA能处理负权边，但需注意负权回路的检测。代码实现采用邻接表存储，配合状态标记数组避免重复入队。该算
addbibresource{references.bib}sorting 选项决定了参考文献列表的排序方式：nytvadnonecountdebug。
LLM，全称Large Language Model，即大型语言模型。LLM是一种强大的人工智能算法，它通过训练大量文本数据，学习语言的语法、语义和上下文信息，从而能够对自然语言文本进行建模。这种模型在自然语言处理（NLP）领域具有广泛的应用，包括文本生成、文本分类、机器翻译、情感分析等。本文将详细介绍LLM大语言模型的原理、发展历程、训练方法、应用场景和未来趋势。
即可实现reasoning_context的流式输出，然后再输出context。如果有大佬能够优化或者做个ui界面就更好了。本文代码基于下文大佬代码进行小小修改。
生成式AI的应用实例（VAE、Diffusion、LLM等、大模型的训练与应用示例（chatgpt为例）、预测聚合物粘度、从零开始手搓耐热高分子/高力学性能高分子机器学习筛选工作流的代码、聚合物结构表示、特征筛选、模型建立、模型优化和高通量筛选的掌握、主动学习、对比学习框架在聚合物科学问题中的实现、大语言模型实现聚合物性质预测—polyBERT和TransPolymer、VAE和大语言模型实现聚合
无剪辑基础的短视频创作者，详细拆解抖音 “卡双特效” 的实操步骤，包含所需手机创作工具的使用细节，帮助用户避开复杂剪辑学习成本，高效制作视觉效果更优的短视频内容。
AI视频技术革新与通义万相应用 摘要：AI大模型的兴起推动了视频制作领域的革新，通义万相作为阿里云推出的多模态生成平台，展现了强大的AI视频能力。该技术通过自动化处理、智能化决策和创新性输出，显著提升了视频制作效率和质量。通义万相支持文生视频、图生视频等任务，尤其擅长中国风内容创作，在艺术设计、广告营销、影视制作等领域具有广泛应用。结合DeepSeek的深度内容生成能力，可快速完成从脚本创作到视频
学习方法
——学习方法
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
开源鸿蒙跨平台开发者社区
2048 AI社区
九章云极普惠算力
鲲鹏昇腾开发者社区
西安城市开发者社区
广州城市开发者社区
火山引擎 ADG 社区
