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摘要： 豆包编程模型（Doubao-Seed-Code）是字节跳动2025年推出的AI编程助手，专为代理式编程优化，支持256K长上下文和视觉理解。在SWE-Bench测试中以78.8%准确率领先，成本仅为国际竞品的1/3。其核心优势包括：高效代码生成与解释（中文友好）、视觉驱动开发（图像转代码）、低成本（0.34元/百万Tokens）；不足在于极复杂场景的稳定性和动态交互调试需迭代。相比Clau

本文介绍了在C++中使用OpenCV进行性能优化的关键技术，主要包括：1）减少Mat对象拷贝，优先使用视图或引用；2）避免像素级循环，利用OpenCV内置矩阵运算；3）通过降低图像分辨率减少计算量；4）使用parallel_for_等并行处理技术提高多核CPU利用率。文章提供了具体代码示例，展示如何优化图像和视频处理任务的性能，同时讨论了算法选择、内存管理和硬件加速等优化方向，适合从基础到高级的应

Python获取金融数据摘要 本文介绍了Python获取金融数据的多种方法，包括免费API、付费数据源和本地数据处理。主要内容： 免费数据源：Yahoo Finance(yfinance)、Alpha Vantage、Tushare(国内A股)等获取股票、指数、外汇数据的方法 付费数据源：Wind、JoinQuant、RiceQuant等专业平台的特点和使用场景 实时数据：通过WebSocket和

普通的命令只能检测主机是否可达（基于 ICMP 协议），无法检测指定端口（如 80、443、3306 等）。要“ping 一个端口”，实际上是检测目标 IP 的某个端口是否开放，常用以下工具和方法。方法1：PowerShell（推荐，内置）：目标 IP 或域名：要检测的端口号输出示例（端口开放）：如果 ，说明端口关闭或被防火墙阻挡。方法2：telnet（需启用）屏幕变黑或显示 “Connected

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OpenCV 教程讲解 MOG/MOG2 背景减除算法，用于视频中运动物体检测。MOG2 作为改进版，支持动态背景更新和阴影检测，适用于监控和目标跟踪等场景。教程提供 Python 代码示例，涵盖基本使用、参数调整、前景提取和结合轮廓检测的方法。关键步骤包括创建背景减除器、应用前景掩码、参数优化（如 history 和 varThreshold）以及形态学去噪处理，最后通过轮廓检测定位运动物体并绘

VSCode的AI扩展通过大语言模型（如OpenAI、DeepSeek等）提供智能代码辅助功能，包括补全、生成、调试等。本文介绍Linux系统中常用AI扩展的安装与使用：1）DSAI Code支持中英文交互；2）GitHub Copilot提供代码生成；3）Codeium免费支持70+语言；4）Tabnine注重隐私保护；5）IntelliCode轻量级补全；6）AI Toolkit支持本地模型部