飞算JavaAI的企业级专有模型，将采纳率提升至90%，以Java后端最简单的字符串去掉空格为例，此前用DS生成的代码，虽然能实现基础功能，但给出的代码示例罗列了空格、tab字段、换行符等各种情况或者替换空白字符的各种方法，但是程序员不关心有几种实现方式，更关心的是能不能直接给出一种简单又实用的代码，不需要让我们自己来衡量性能如何，是否需要手动补充匹配条件等；此前我遇到一个棘手的现场定位问题，跟踪

儿童AR识字游戏开发方案 本文基于Rokid CXR-M SDK设计了一款面向6-8岁儿童的AR识字游戏应用。系统采用分层架构设计，包含环境识别、交互控制和自适应学习三大核心模块。通过Rokid眼镜的AI场景定制能力，实现物品检测、汉字关联和语音交互功能。文章详细介绍了设备连接初始化、实时物品识别、自适应学习算法等关键技术实现，包括蓝牙/Wi-Fi双模连接、YOLOv5s轻量级模型部署等具体方案。

在‘百模大战’的当下，对于我们开发者而言，最头疼的往往不是如何写提示词，而是如何优雅地管理和切换不同的模型。今天对接了 MiniMax，明天由于业务需求又要换成 GLM，繁琐的接口文档、不统一的计费标准以及分散的 API Key 管理，常常让人在写代码前就耗尽了精力。那么，有没有一种方式，能让我们只用一套标准，就随意调度各大厂商的顶级能力？今天就给大家推荐一个能彻底解放生产力的解决方案AI Pin

本文详细介绍了在openEuler系统上通过KubeSphere和Kubernetes部署GPU加速AI应用的全流程。首先使用KubeKey为集群扩容GPU节点，然后安装NVIDIA GPU Operator实现GPU资源管理。在验证GPU可用性后，部署Ollama框架并成功运行1.5B参数的Qwen2模型进行推理测试。整个过程展示了从硬件配置到模型部署的完整云原生GPU管理链路，为企业级AI应用

本文详细介绍了在昇腾Atlas 800I A2服务器上部署DeepSeek-R1-671B大模型的实战过程。采用vLLM-Ascend框架，通过W8A8量化和PagedAttention技术，在双机16卡环境下实现高效推理。重点包括：硬件选型考量、环境配置、容器启动参数、关键环境变量设置以及主副节点启动流程。特别强调了网络配置、显存优化和并行策略等关键技术点，为大规模模型部署提供了可复现的解决方案

本文介绍了Doubao-Seed-Code的核心特性及其实战应用。该模型具备强大的视觉理解能力(VLM)，能准确识别UI设计元素并推断交互功能，超越普通图片转文字方案。同时支持无缝兼容Claude Code API，大幅降低迁移成本。文章还详细演示了在Ubuntu服务器上配置开发环境的完整流程，包括Git、Node.js安装及API设置。最后通过"酷炫"风格UI改造的实战案例，

本文介绍了如何利用Bright Data MCP技术解决AI在实时网页数据获取方面的短板。传统爬虫存在实现复杂、维护成本高、实时性不足等问题，而MCP提供了稳定可靠的网页访问API，支持动态页面抓取，具备反爬机制。文章详细展示了注册Bright Data账号、获取API密钥和JSON配置的步骤，并提供了Python调用MCP进行Google搜索的完整项目架构和核心代码示例。该方案能够实现AI与实时

谷歌最新发布的Nano Banana 2（Gemini 3 Pro Image）AI绘图模型表现惊艳，支持1K-4K分辨率图像生成，擅长科研配图、创意设计等多领域应用。通过DeepSider浏览器插件，国内用户无需特殊网络即可使用Nano Banana 2、GPT-5、Sora 2等主流AI模型。该模型具备强大的推理能力，能自动补全用户需求细节，在图像质量、多语言处理等方面均有显著提升，成为当前A

本文详细介绍了三节点欧拉集群的时间同步方案实施过程。通过Chrony服务构建层次化时间同步架构，主节点Euler01同步外部时间源，两个从节点Euler02、Euler03作为客户端。文章包含完整的配置流程，从网络连通性测试、防火墙配置到Chrony服务部署，并重点解析了chronyc监控工具的使用方法及关键状态参数。该方案实现了微秒级同步精度，满足分布式系统对时间一致性的严苛要求，同时提供了性能

本文详细介绍了在openEuler系统上通过KubeSphere和Kubernetes部署GPU加速AI应用的全流程。首先使用KubeKey为集群扩容GPU节点，然后安装NVIDIA GPU Operator实现GPU资源管理。在验证GPU可用性后，部署Ollama框架并成功运行1.5B参数的Qwen2模型进行推理测试。整个过程展示了从硬件配置到模型部署的完整云原生GPU管理链路，为企业级AI应用