使用上面的cpolar https公网地址，在任意设备的浏览器进行访问，即可成功看到我们Portainer管理界面，这样一个利用公网地址可以进行远程访问的隧道就创建好了，隧道使用了cpolar的公网域名，无需自己购买云服务器，可节省大量资金。如果想在公网远程管理Portainer-CE，就可以创建一个公网地址，这里我使用的是cpolar内网穿透，通过cpolar转发本地端口映射的http公网地址，

jq是一个轻量级、灵活的命令行 JSON 处理器，类似于sedawkgrep等工具，但专门用于处理 JSON 数据。它使用可移植的 C 语言编写，零运行时依赖，可以轻松地切片、过滤、映射和转换结构化数据。v1.71.7_ohos构建系统识别：Autotools 项目需要autoreconf和configure子模块处理：正确处理 git submodule 的初始化和配置目标平台选择：使用而不是C

节点作用是否必需开始接收外部输入（如用户问题）✅ 是大模型（LLM）AI 思考与生成回答✅ 核心结束返回最终结果✅ 是其他高级节点（插件、条件判断、代码工具等）可在后续扩展时使用。在「输出」区域，点击「+ 添加输出」字段值变量名output类型string这个output就是 AI 生成的回答，后续「结束」节点会引用它。从“一脸懵逼”到“成功跑通”，我花了整整一天时间。但正是这些踩坑经历，让我真正

随着增强现实（AR）与人工智能（AI）技术的深度融合，智能眼镜作为新兴的交互终端，正逐渐从概念走向现实。本文将深入探讨如何利用 Rokid Glass 及其提供的 SDK，从零开始构建一个功能强大的“AI 编程助手”。该应用旨在将开发者的双手从键盘上解放出来，通过语音交互与悬浮的 AR 界面，实现随时随地的代码查询、逻辑梳理、Bug 解析乃至代码生成。

应用场景：处理 .txt 长文（论文、新闻、工作汇报等），自动生成 300–500 字摘要，支持手动输入或本地文件导入。核心目标：在本地 Python 环境运行，无需服务器，代码不超过 200 行，新手直接复制就能用。技术栈：Python 3.7+（本文在 Python 3.13.5 测试通过）、AiOnly GPT-5 API（核心摘要能力）、Tkinter（Python 自带 GUI）、req

从 “环境配置→模型加载→多场景推理” 全流程展开实测：一方面提供可复用的昇腾 NPU 环境配置方案，解决开发者在框架适配、模型加载中的实际问题；本指南里的部署方法、测评脚本均是我基于个人实操经验整理的，仅作社区开发者交流学习用 —— 不同硬件环境、软件版本可能会有差异，大家根据自己的实际情况调整哈～也欢迎在这个基础上一起优化，把昇腾跑大模型的经验越攒越多！昇腾 NPU 作为国产算力的核心载体，其

未来，计划在现有基础上新增“远程办公沟通”“跨部门协作”“职场冲突化解”等场景，同时支持用户自定义话术模板，让智能体更灵活。解决方法：基于腾讯云知识图谱技术，关联“指令关键词-行为细节-职场文化”数据（如“再想想”关联“数据不足”“逻辑不清晰”等潜台词），同时接入用户反馈，动态优化关联规则，提升解读准确率。解决方法：在知识库中给每个话术添加“企业类型”标签，Prompt中明确“按企业类型调整话术风

DeepCore 是专业级大模型 API 网关服务平台，通过标准化接口，打通 OpenAI（GPT 系列）、Anthropic（Claude 系列）、字节跳动（豆包）、DeepSeek 等 30 + 主流大模型的调用壁垒。开发者只需一套代码，即可无缝切换模型，彻底告别 “换模型 = 重构系统” 的低效困境。模型各有专长文学家。适合创意写作、角色扮演、情感陪伴等感性任务。全能学霸。在逻辑推理、复杂分

本文系统介绍了生成对抗网络（GAN）的原理、结构、实现与优化。首先分析了传统生成模型的痛点，指出GAN通过对抗博弈框架提升了生成质量和可控性。详细解析了GAN的数学原理，包括极小极大目标函数和对抗训练流程。重点阐述了DCGAN、CGAN、StyleGAN、CycleGAN等经典变种的核心改进与应用场景。通过DCGAN生成MNIST手写数字的完整案例，展示了数据预处理、网络结构设计、训练优化等关键技

为让大家都能用上Gemini 3.0这个强大的工具，小编将在这篇文章里告诉大家一个简易方法。DeepSider浏览器插件最简单的使用Gemini 3.0的方法：DeepSider，这是一款国内免费可用的浏览器侧边栏插件。它聚合了最新的Gemini 3.0 Pro和Gemini 3.0 Pro Thinking，以及Sora 2，GPT-5，Claude 4.5，Nano Banana，Grok4.