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OpenAI Codex重大更新:从AI编程走向AI工作台

最近 Codex 的整体体验又发生了明显变化。除了代码开发之外,ChatGPT 生态正在逐渐加入图像生成、绘图、资料库、地图、网站数据库、远程设备控制等能力。本文整理这次更新中比较值得关注的新功能,同时分享几个非常实用的 Codex 使用技巧,包括远程连接、多模式协作、跨项目 @、项目分区管理等。这次 Codex 和 ChatGPT 生态的变化,真正值得关注的并不是某一个单独的新功能。“AI帮我完

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#人工智能
鸿蒙手机怎么开启USB调试 HarmonyOS开发者模式开启教程

开启开发者模式 → 进入开发人员选项 → 开启USB调试另外,USB连接方式选择“传输文件”以及不要开启“仅充电”模式下允许ADB调试是比较容易忽略的两个细节。完成设置后,就可以继续使用电脑进行鸿蒙手机调试、ADB连接以及文件传输等操作。

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#鸿蒙系统
鸿蒙手机怎么开启USB调试 HarmonyOS开发者模式开启教程

开启开发者模式 → 进入开发人员选项 → 开启USB调试另外,USB连接方式选择“传输文件”以及不要开启“仅充电”模式下允许ADB调试是比较容易忽略的两个细节。完成设置后,就可以继续使用电脑进行鸿蒙手机调试、ADB连接以及文件传输等操作。

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#鸿蒙系统
Qwen-Image-2.1整合包下载:AI绘图模型+ComfyUI工作流+6g低显存本地运行 笔记本可用

Qwen-Image-2.1 这次不仅可以做传统的AI文生图,还可以进行图片编辑和图片重绘。配合 ComfyUI 后,可以使用已经准备好的工作流快速体验。整合包同时提供6G、8G-12G、16G以上显存的启动方式,并内置 INT8 与 BF16 模型,对于不同配置的 Windows 电脑都比较方便。下载Qwen-Image-2.1整合包↓解压↓选择显存对应的BAT↓启动ComfyUI↓打开127.

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电脑https抓包工具教程、全局抓包软件、抓手机流量、雷电模拟器抓包软件、抓模拟器流量软件教程

前端调试 APP 接口下载视频 / 音乐流抓取直播流分析软件 API逆向学习网络协议学习一句话总结:一款可以抓所有设备流量的抓包工具。只能抓浏览器手机抓包复杂模拟器经常失败全局抓包多设备支持使用简单功能完整对于需要抓取 APP 接口、视频流、直播流的开发者来说,这是一款非常实用的工具。

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2026获取微信小程序和小游戏AppID和Path教程(寻道大千刷邀请必备) 快速拿到用户id

前段时间在做一个小程序项目,需要频繁做小程序之间的页面跳转与自动化测试。这类场景里,AppID 和 Path是两个关键参数。手动查这些信息效率很低,尤其当需要获取多个指定小程序时更是耗时。后来在一次调试过程中,我发现了一个非常简单的办法,可以快速获取指定小程序页面的 AppID 和 Path,于是整理成这篇教程。如果还在手动查找小程序 AppID 和 Path,这个方法可以显著提升效率。在涉及小程

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#微信小程序#小程序
Codex怎么换肤?CodexSkin免费主题换肤工具使用教程

如果预置主题还不能满足你的需求,也可以继续做主题定制。自定义背景侧栏装饰任务卡片样式悬浮效果页面整体配色特定视觉风格也就是说,它不只是一个“改颜色”的工具,而是可以进一步做成属于自己的 Codex 工作空间。其实我觉得这类工具还是挺有意思的。功能、性能、快捷键、模型、插件。但是随着每天使用 AI 编程工具的时间越来越长,界面的舒适度也开始变得重要。尤其是 Codex 这种需要长时间打开的开发工具。

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frp通过自定义域名访问内网的 Web 服务 frp 内网穿透、自定义域名访问、http代理、vhostHTTPPort、https代理

通过 HTTP 类型代理,frp 能够轻松把内网 Web 服务暴露到公网,并且还能支持多个自定义域名和端口复用,特别适合开发测试环境。如果想进一步提供 HTTPS 支持,可以结合https2http插件,或者直接让本地 Web 服务启用 HTTPS,然后在 frpc 里走配置。frps和frpc的端口一定要打通,服务器要开放对应防火墙规则。必须和你解析的域名一致,否则访问时会出现 404。如果想省

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#http#前端#https
大厂面试经(三):别再用 AJAX 做埋点上报了,面试官听到直接摇头

是浏览器提供的一种异步、可靠的后台数据上报方式,特别适用于页面即将卸载时的数据发送。举个最常见的应用场景:用户关闭页面或跳转时,打点日志要发送到服务端,这时候你用 fetch、XHR 都可能被浏览器直接中断掉。而sendBeacon就是为这种场景生的!很多人以为面试考的都是高大上的设计模式、源码分析,其实一个冷门但实用的 API,就能让你在关键时刻脱颖而出。像这种小而美的 API,不光能优化用户体

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#ajax
AI视频数据分析系统技术架构解析:YOLO+VLM大小模型协同方案实践

这套 AI 视频数据分析系统采用了当前主流的YOLO + VLM 大小模型协同架构,通过 Producer、Consumer、Saver 三层解耦设计,实现了高并发视频分析、智能告警、规范审查和实时推流能力。大小模型协同推理Redis消息队列解耦MediaMTX流媒体分发ChromaDB实现RAG规范检索多进程多线程VLM推理架构Redis Pub/Sub热更新机制如果你正在开发 AI 视频监控、

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#人工智能#音视频#架构
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