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方面架构类型角色定位说明🔗 链式架构血液系统根本贯穿整个系统，从根到叶，保证血液（数据/调用）可以流通到任何地方，系统完整不会断裂🌳 树形架构生长的器官应变在链式骨架的基础上，生长出各种功能（像手脚、眼睛等），枝繁叶茂，灵活应对各种应用功能要求📋 配置文件DNA蓝图声明式配置，定义需要哪些器官，怎么组合，像编程一样表达需求// device-spec.wit - 配置文件的类型定义// 设备
/ 运动数据模型（每日步数、热量）// 日期// 每日步数// 消耗热量（单位：大卡）// 构造方法});// 辅助方法：格式化日期（适配鸿蒙日期显示）// 鸿蒙端日期格式化，显示“周X”// 模拟一周运动数据（鸿蒙真机可直接测试）return [
每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展 想要探索生成式人工智能的前沿进展吗？订阅我们的简报，深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同，从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会，成为AI领域的领跑者。点击订阅，与未来同行！订阅：https://rengongzhineng.io/近日，有技术人员正着手制定一份个人伦理声明，以明确其对生成式人工智能（GenAI）的立
本次会议以“社会变迁中的艺术设计创新”为主题，旨在汇聚全球学者、设计师、艺术家及相关领域的专家，共同探讨社会文化发展与艺术设计领域的最新研究成果、前沿理论与实践探索。本次会议将围绕以下议题展开深入讨论：社会文化变迁与设计趋势、多元文化背景下的艺术创作与设计实践、人工智能与新兴技术对艺术设计的影响、可持续发展理念在设计中的应用，以及设计与社会责任的融合创新。本次会议旨在推动跨学科的学术交流与合作，促
系统思维优先：高级项目首先是软件工程问题，其次才是算法问题。设计阶段就要考虑数据流、服务架构、扩展性和监控。迭代与闭环：建立“数据收集 -> 特征生成 -> 模型训练 -> A/B测试上线 -> 效果监控 -> 反馈分析”的完整闭环，让系统能够自我进化。务实的技术选型：不盲目追求最新算法，而是选择最适合业务场景、最利于维护和部署的技术栈。稳定性、可解释性和性能往往比微小的精度提升更重要。重视基础设
考点结构数据模型层次模型、网状模型、关系模型内模式–>存储文件、概念模式（模式）–基本表、外模式–>实图外模式–模式==》逻辑独立性内模式–模式==》物理独立性笛卡儿积==》两个关系的乘积例如；D={0,1},D2={a,b,c}则：D1×D2={0,a),(0,b),(0,c),(1,a,(1,b),(1,c)}https://www.jianshu.com/p/f7f9440e30a5投影就是
谷歌发布DESIGN.md项目，将Apple、Microsoft、IBM、Ant Design等全球大厂的设计语言、规范、资源一网打尽。这不是又一个“收藏即吃灰”的链接聚合，而是设计师的“导航地图”。
就拿最常见的报销来说，你出差回来要报销，你得先打开公司的报销系统，登录，找到对应的报销类目，选差旅费，然后一条一条填，日期、出发地、目的地、交通方式、金额，每一笔都要填，然后上传发票照片，一张一张传，然后选审批人，写报销说明，有时候还要关联项目编号。它的意思很简单，你不需要会写Python，不需要懂React，不需要知道API是什么意思，你只需要打开Claude Code或者Codex，用人话描述
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编写自己的编程语言可以帮助你更深入地了解计算机科学和编译原理等方面的知识，也可以让你实现自己的愿望，让自己的想法得以实现。在实现编程语言的过程中，可能会遇到各种困难和挑战，例如语言设计的合理性、实现的效率和正确性等。但是这个过程也会让你深入了解计算机科学和编程语言设计的知识，提高自己的编程技能和思维能力。总而言之，编写自己的编程语言是一项充满挑战性和创造性的任务，需要大量的学习和实践。编写一个编程
AI培训课程的有效性，核心是“以学员为中心、以落地为目标”——明确学员要什么、能用上什么，用“极简理论+手把手实操+贴合业务场景”的内容，搭配互动式、迭代式的形式，再通过效果闭环确保学习转化。
在硬件设计领域，选择合适的语言对开发效率、维护成本和最终性能都至关重要。最近，一项研究对比了两种硬件描述语言——（基于Scala的嵌入式语言）和传统的，它们分别实现了同一款RISC-V核心（SweRV-EL2）。以下是关键发现和结论。
中国未来芯片法律服务市场的趋势教程目标“芯片技术与法律的融合”是芯片行业法律服务的关键，因为芯片行业技术高度复杂且技术迭代迅速，律师不仅需要掌握传统的法律知识，还必须对芯片设计、制造流程、知识产权等技术方面有深入的理解，才能为客户提供精准有效的法律支持。帮助律师理解芯片制造的基本原理和工艺流程，便于为客户提供更为精准的法律咨询服务。提高律师在芯片知识产权，例如专利、版权特别是关于芯片生产工艺相关的
从简单的图形绘制到复杂的交互式应用，Canvas 为Web前端开发者打开了一扇通往丰富视觉体验的大门。这意味着你通过代码发出的每一条绘图指令都会立即在画布上修改像素，但一旦绘制完成，Canvas 不会保留任何关于所绘制对象的内部模型。这种特性使其在需要高频重绘的场景（如游戏、数据可视化、图像处理）中性能表现优异，但也意味着你需要自己管理所有图形对象的状态和逻辑。用于绘制更复杂的形状，如直线、多边形
本教程将深入探讨C语言开发“飞机大战”类2D射击游戏的核心设计思路、架构模式与高级优化技巧。我们将超越基础语法，聚焦于如何构建一个的游戏系统，涵盖从的完整知识体系。一个健壮的游戏项目始于清晰的架构。避免将所有逻辑堆砌在main函数中，应采用分层与模块化思想。游戏的不同阶段（菜单、进行中、暂停、结束）是天然的状态。使用管理游戏流程是核心技巧。GameStateupdaterenderstruct飞机
传统销售升级为AI智能销售顾问，并非简单的工具替换，而是对销售全流程的效率重构与能力升级，其业绩提升体现在“降本、提效、精准转化”三大维度。销售人员想要更好地驾驭AI工具、释放其效能，系统化学习CAIE注册人工智能工程师认证不可或缺。以下从数据、流程对比及实战案例角度，呈现升级后的业绩提升效果。
一句话总结： 大模型像“通才博士”，知识广、能写诗编代码，但要坐超算中心；小模型像“老师傅”，只修手机或识车牌，但能装进手机、秒响应、不联网也干活。 一、核心差异速查表 维度大模型（如 GPT-4、Qwen2-72B、Llama3-70B）小模型（如 Phi-3-3.8B、TinyLlama、Qwen2-0.5B）参数量数十亿 → 数千亿（≈ 70GB+ 模型文件）几百万 → 数十亿
好，来一场关于如何在鸿蒙（HarmonyOS NEXT）上打造一款“私人健康小管家”的思维漫游。我会用“侦探破案”的视角，带你走完全程，从灵光一现到上架商店。想象一下，你是一位“健康侦探”，你的任务是开发一个App，帮助用户“侦破”自己身体的秘密。这个App不能只是个冷冰冰的数据记录本，它得是个有温度、有洞察力的伙伴。核心线索（功能）：嫌疑人画像（用户是谁）：工欲善其事，必先利其器。鸿蒙给我们准备
用免费大模型（如Qwen系列）接入WinClaw（作为OpenClaw的Windows友好版本）时，核心配置修改集中在AI模型提供商、API端点、模型标识以及必要的认证信息上。由于OpenClaw/WinClaw的设计初衷是作为连接大语言模型（LLM）与本地系统操作的“智能网关”，其配置必须准确匹配目标大模型的API协议和参数。
本系统基于MATLAB平台开发，实现了扫地机器人在复杂室内环境下的全覆盖路径规划功能，核心采用内螺旋算法，并融合死区检测与脱困机制，确保机器人能高效、无遗漏地完成清扫任务。系统支持自定义房间尺寸与障碍物分布，通过可视化界面实时展示机器人运动轨迹与清扫状态，为扫地机器人路径规划算法的验证与优化提供了完整的仿真环境。
有效降低AI幻觉，并非追求AI一次性写出完美代码，而是通过精细化的过程设计，将人类的架构能力、领域知识与AI的生成能力相结合。开发者需要从“亲自编码”转变为“定义问题、制定规范、提供上下文、设计验证流程”。当你把更多精力花在撰写清晰的需求文档、设计严谨的接口契约、构思全面的测试用例这些“思路与方法”上时，AI就能成为一个可靠、高效的执行者，从而真正实现从0到1的稳健开发，避免陷入“生成-调试-重写
有限元仿真模型四：基于comsol的单相变压器绕组及铁芯振动形变仿真模型1、单相变压器绕组振动形变模型：绕组在漏磁场的洛伦兹力作用下振动，在长期作用下发生位移形变2、单相变压器铁芯振动形变模型：铁芯在磁致伸缩作用下发生振动形变注：时域仿真可以设置观察点，导出随时间变化的变压器磁通、位移、压力、形变曲线在电力领域，对单相变压器的研究至关重要，而借助Comsol进行绕组及铁芯振动形变仿真模型的搭建，能
一些AI芯片初创企业还提供工作负载管理和编排软件，能够支持开发人员并行运行多个AI工作负载，进一步提高AI芯片的利用效率，降低成本。这意味着，AI芯片的强大算力能够支撑起各种复杂的人工智能应用，从而满足多元化的需求。综上，AI芯片凭借其强大的算力、广泛的应用场景、降本增效的优势以及广阔的市场前景和政策支持，无疑成为了解放所有需求、实现降本增效的利器。AI技术还被应用于芯片的设计与制造过程中，通过A
摘要： Impeccable是一套设计技能框架，旨在解决AI生成前端界面同质化（如默认字体、平庸布局）的问题。它通过注入专业设计知识（排版、色彩、动效等）和17条结构化命令（如/audit、/polish），使开发者能用专业术语指导AI输出高质量设计，同时内置反模式库规避常见设计缺陷。支持主流AI工具链集成，提升团队协作一致性，推动AI设计从“随机生成”转向“意图驱动”，成为连接开发者与AI的设计
AI人才标准认证一级与二级的核心区别，本质是“基础应用”与“进阶落地”的能力差异，二者是递进关系而非选择关系。对于职场新人而言，无需纠结“哪个更好”，优先报考CAIE Level I认证，既能快速搭建AI基础、获得入门背书，享受官方配套福利与企业认可，也能为后续进阶报考CAIE Level II认证铺路，这才是高效、稳妥的选择，既能少走弯路，也能让认证真正发挥助力职场成长的价值。
SinuTrain 的成功在于它将复杂的编程操作与真实机床操作相结合，提供了一种更高效、更直观的编程方式。对于制造业的编程人员来说，SinuTrain 不仅是一份工具，更是一种提升工作效率和操作体验的方法。随着制造业对智能化和自动化需求的不断提高，SinuTrain 无疑将继续发挥其重要作用，推动制造业的智能化发展。西门子828D／840DSL仿真软件SinuTrain_for_SINUMERIK
在编写技术文档、设计系统或展示流程时，图表往往比文字更直观。而就是一款强大的图表绘制工具，它允许你使用简单的文本描述来生成图表，无需拖拽绘图，特别适合嵌入 Markdown、Wiki 或代码注释中。本文将介绍 Mermaid 支持的几种常见图表类型，展示示例代码及其渲染效果，并说明每种类型可以绘制哪些具体子类型。为了方便你直接复制使用，每个示例图下方都附带了对应的 Mermaid 源代码。
课程采用实战教学模式，涵盖传统界面与智能交互两大板块：前者解析显示设备适配、交互方法选择及设计评估流程；后者聚焦AI介入模式、多模态融合、意图识别等前沿技术，并结合眼动追踪等测评手段。通过案例分析与方法工具演示，帮助学员掌握从需求分析到原型构建的全流程技能，解决复杂信息系统中的交互设计难题。培训特别强调智能环境下认知资源分配、人机信任建立等关键技术突破
焊缝跟踪 abb机器人二次开发上位机由C#＋halcon联合编程提供源码讲解，abb编程及通讯、工业相机标定、halcon图像处理、C#与halcon联合编程等。
咱们借助数值模拟软件COMSOL来复现SCI文章“Natural dam failure in slope failure mode triggered by seepage”里的细颗粒侵蚀方法。为啥选COMSOL呢，它功能强大，能很好地处理这类复杂的物理场问题。目的是深入分析土石坝水位抬升过程中细颗粒的迁移与侵蚀作用。想象一下，水位上升，土石坝内部那些细小的颗粒开始蠢蠢欲动，它们怎么跑、怎么被侵
提示词不是用来描述画面的,而是用来分配导演任务的。这句话值得反复咀嚼。传统的小说式提示词,本质上是在做结果描述:“我想要一个什么样的画面”。而分镜脚本式提示词,做的是过程指令:“你在第0-3秒做什么,第3-7秒做什么,第7-12秒做什么”。“一个女孩在80年代的香港街头雨中漫步,霓虹灯闪烁,怀旧氛围,电影感,细节丰富”0-3秒:中景,女孩从画面右侧进入,慢速行走,镜头跟随平移3-5秒:特写,雨滴打
在传统的 MVC 架构下开发时，通常采用的是 “数据驱动设计”（自底向上设计开发）：根据需求先建立数据库表，将数据库表映射为持久化对象（PO），然后在服务层通过 CRUD 操作进行 过程式编程，这导致模型（贫血模型）无法直观地反映业务实际情况。在多个场景下出现了功能相似但又有所不同的需求时，经常导致重复编写相似的代码。同时，由于缺乏对业务领域的深入理解和沉淀，服务间的调用往往缺乏清晰的结构，导致逻
很多在线工具的体验更像“许愿”：你输入一段提示词，它给你几个结果；你不满意再改一句，反复直到“差不多”。这种方式有两个天然限制：一是你很难把过程拆开理解，二是你很难把某次成功的结果稳定复刻出来。对交付型创作来说，复刻与可控比“偶尔灵光一现”更重要。ComfyUI的价值在于它是节点式（node-based）的：生成过程被拆成一段段节点，节点之间用连线组成“管线”。你可以把它理解为一条可视化的生产线：
很多 AI 产品停在“聊完就散”，而创作真正需要的是：可沉淀、可归属、可协作。Codement 是我基于 LobeChat 二次开发的 AI 灵感创作即时内容社区，目标是用最小实现把灵感落地成可交流、可迭代的项目资产，并通过「Fork」机制激发创作欲望。
对于即将毕业的学子而言，毕业论文既是学术生涯的“成人礼”，也是一场与时间、逻辑、表达的极限博弈。从选题撞车到逻辑混乱，从文献综述“大海捞针”到查重降重“生死时速”，传统写作模式正面临效率与质量的双重挑战。而一款名为的智能工具，正以“学术外挂”的姿态打破僵局——它不是简单的文字生成器，而是通过AI技术重构了毕业论文从选题到答辩的全流程。访问书匠策AI官网，或微信公众号搜一搜“书匠策AI”，开启你的智
摘要：语义学的核心争议围绕是否存在跨语言统一语义真理展开，涉及形式语义学与认知语言学的对立。形式语义学主张逻辑化表达（如蒙太古语法），而认知语言学强调经验性语义生成（如概念隐喻理论）。跨语言研究揭示普遍语义现象（如空间隐喻），但形式化面临二值逻辑局限性和深层语义嵌套的挑战。统一理论或可结合两种范式，为NLP带来突破：提升AI可解释性（如隐喻规则形式化）和增强语境适应能力（语义框架映射）。未来需借助
最近在翻SCI一区论文的时候，突然发现多智能体系统的分布式控制开始流行事件触发机制了。实测对比两种方法，在20个智能体的无人机编队中，s型代码的通信次数比传统方法减少73%，而m型在突加扰动时能保持控制精度在0.05m内。特别要注意滑模控制项norm(s)^(1/2)，这种分数幂设计是固定时间收敛的关键，比常规的渐近收敛快得多。这里用邻居状态的平方差作为触发指标，βe^(-αt)项保证固定时间收敛
随着这一平台的不断成熟和发展，我们可以预期，更多的企业将采用低代码平台，以实现更加高效和动态的业务运营。通过低代码平台，公司对该系统进行了升级和维护，不仅解决了现有的兼容性和性能问题，还增加了新的功能模块，如实时监控和分析生产数据。未来展望：随着技术的进步，低代码平台将在未来展现出更强大的集成能力、更广泛的应用领域、更深入的组织文化变革推动力，以及更加强调的敏捷开发和持续迭代。它不仅解决了技术资源
1、织信Informat织信Informat是由深圳基石协作自主研发的企业级低代码开发平台，团队将企业信息化应用分解为“数据、流程、角色”三个基本要素，用户仅需要通过简单的“拖拽”、“配置”等操作，即可以快速搭建数字化管理系统，满足大部分企业的数字化转型需求。织信还通过在平台上搭载“插件”的方式，提供了包括“调查问卷”、“打印模板”、“自动化脚本”和“搜索引擎”等拓展功能，来满足客户复杂的场景化需
文章围绕商品主图对电商转化的重要性，从精准匹配平台规则、AI技术提升质感、强化信息层级、批量生产与版权保障四大核心方法，结合稿定设计的具体功能，阐述如何高效打造高转化主图，帮助商家解决设计痛点，实现从“被动设计”到“主动赋能”的转变。
AI在线设计中让输出更精准的Prompt技巧，包括锚定场景、量化细节、限定风格、明确格式，结合稿定AI的智能拆解、模板联动、实时迭代功能，帮助用户从模糊需求到精准输出，并避开常见误区，提升设计效率。
本文介绍AI照片抠图的技术逻辑（语义/实例分割）、工具选择（以稿定设计为例，涵盖一键抠图、精细抠图等功能）、实践技巧及应用场景，说明AI抠图如何解决传统方法的效率痛点，帮助用户快速完成高质量抠图，将抠图从技术活转化为创意起点。
最近DeepSeek 很火，但是奈何官方版服务器繁忙，只能将就使用第三方部署的DeepSeek满血版。在b站看DeepSeek第三方部署的对比测评，发现问小白的表现还不错，遂用之。然而，问小白的网页版让人用得老是有点不大适应，感觉对比DeepSeek官方、豆包、Kimi等语言大模型的网页，问小白的网页版的体验感相对较差。
拆解AI视频生成的核心技术框架（多模态理解、生成引擎、时序控制、渲染后处理），梳理工作逻辑流程（需求解析、关键帧引导生成、质量校验），结合稿定AI的真实功能（多模态输入、智能帧间补全、关键帧编辑），说明技术落地优势（低门槛、高效、行业适配），为理解AI视频生成的原理与实践应用提供参考。
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