Tyme4TS是为仓颉语言设计的中国传统历法计算库，采用分层模块化设计实现公历、农历、干支、八字等13个功能模块。核心设计包括：以儒略日为统一时间基准、不可变对象保证线程安全、标准化接口规范。该库精确实现了农历转换、节气计算、干支推算等传统历法功能，并采用寿星天文历算法提高节气计算精度。项目通过模块化分层和严格测试确保功能正确性，为仓颉开发者提供完整的中国传统历法计算解决方案。

摘要： CANN异构计算架构通过昇腾AI芯片的软硬协同设计，在自动驾驶领域实现突破性性能提升。该架构整合AI Core、AI CPU和DVPP异构单元，优化数据流处理，使激光雷达点云实时处理延迟从80ms降至15ms。核心创新包括：1）对FlashAttention算子进行分块策略重构和CV流水并行优化，在6144长序列下保持90%算力利用率；2）通过DVPP硬件加速多模态数据预处理，将耗时从35

摘要： CANN异构计算架构通过昇腾AI芯片的软硬协同设计，在自动驾驶领域实现突破性性能提升。该架构整合AI Core、AI CPU和DVPP异构单元，优化数据流处理，使激光雷达点云实时处理延迟从80ms降至15ms。核心创新包括：1）对FlashAttention算子进行分块策略重构和CV流水并行优化，在6144长序列下保持90%算力利用率；2）通过DVPP硬件加速多模态数据预处理，将耗时从35

摘要： CANN异构计算架构通过昇腾AI芯片的软硬协同设计，在自动驾驶领域实现突破性性能提升。该架构整合AI Core、AI CPU和DVPP异构单元，优化数据流处理，使激光雷达点云实时处理延迟从80ms降至15ms。核心创新包括：1）对FlashAttention算子进行分块策略重构和CV流水并行优化，在6144长序列下保持90%算力利用率；2）通过DVPP硬件加速多模态数据预处理，将耗时从35

本文阐述了基于华为 CANN 实现端云协同 AI 加速的方法。通过 CANN 的统一开发框架（AscendCL API 和 Ascend C），可在端侧执行低延迟预处理与粗识别，在云侧完成高精度推理与多源融合。文章提供了基础推理代码示例，并展示了如何通过 Ascend C 开发自定义算子优化性能。最后提出"轨迹感知零售监控"的创新应用场景，实现端云一致的开发体验。该方法通过统一

Rust语言技术图谱摘要：本文深入解析Rust核心特性，包括所有权系统、生命周期管理和模式匹配机制，通过代码示例展示其内存安全保证。重点拆解Tokio异步运行时和Actix-web框架源码，分析其高性能实现原理。最后以STM32嵌入式开发为例，展示Rust在系统编程领域的实际应用。全文涵盖从语言基础到高级应用的完整技术栈，突出Rust在保证安全性的同时实现零成本抽象的核心优势。

本文介绍了一个基于KAT-Coder-Pro V1开发的小红书卡片生成工具MCP。该工具可以将Markdown文档转换为多种风格的知识卡片，支持19种主题样式，并能自动拆分长文。项目采用MCP协议实现模型与外部工具的交互，具有高性能和低成本优势。开发者通过自然语言提示完成从设计到部署的全流程，包括自动处理测试问题和npm发布。最终实现的MCP支持两种功能：Markdown转卡片和主题样式查询，为技

用CodeBuddy和GLM-4.6开发情感陪伴AI 梦幻搭子Agent 。文章展示了该AI能提供拟人化情感交互，后台支持自定义性格。详细说明了项目开发流程：首先通过CodeBuddy定义任务需求，由AI自动完成架构设计、代码生成和环境配置；开发过程中遇到问题时，AI能自动解决环境依赖和代码错误。整个项目仅需一周即可完成，大大提升了开发效率，展现了AI在软件开发中的强大辅助能力。

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Rokid乐奇主办的2025全球AR&AI开发大赛为开发者提供丰厚奖金与资源支持，AR赛道金奖奖金达20万人民币，获奖比例高。AI赛道以智能体开发为主，奖金1-5万不等。赛事注重创意而非技术难度，提供完整SDK工具链与算力支持，获奖项目可获得行业背书与落地机会。参赛门槛低，适合各阶段开发者，是布局空间计算领域的绝佳机会。