本文总结了首个项目开发中的关键经验教训：1. 多环境配置应使用规范命名的环境变量，避免手动修改硬编码；2. 采用多线程和队列机制（生产者-消费者模型）解决接口超时问题；3. 数据库需统一字符集规范，命名遵循英文+数字+下划线标准；4. 接口开发需先自检再联调，传输数据要留存日志；5. 避免使用JSON存储配置数据，应采用数据库确保部署稳定性。这些实践要点涵盖环境配置、性能优化、数据库规范、接口开发

本文介绍了图像处理中的膨胀和腐蚀操作及其应用。膨胀操作使前景物体边界向外扩张，通过结构元素滑动实现最大值滤波；腐蚀操作使边界向内收缩，采用最小值滤波。文章详细讲解了OpenCV中的API接口参数和使用方法，并提供了代码示例。此外，还介绍了开运算、闭运算、梯度运算等组合操作，以及边缘检测算法（Sobel、Scharr、Laplacian、Canny）的实现原理和代码应用。最后演示了轮廓检测和绘制技术

OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供2500多种优化算法，支持图像处理、视频分析、物体检测等任务。摘要介绍了OpenCV的基础功能：1）读取和显示图片；2）灰度图转换与保存；3）图像区域裁剪；4）视频读取与处理；5）RGB通道分离与合并；6）图像打码处理；7）图像组合；8）图像缩放。这些功能展示了OpenCV如何通过像素级操作实现基础图像处理，为更复杂的计算机视觉应用奠定基础。

背景建模是计算机视觉中从视频提取静态背景的技术，用于分离动态前景对象。文章介绍了帧差法原理，并提供了基于OpenCV的代码实现，包括创建背景减除器、形态学处理、轮廓检测等步骤，最终实现对运动物体的检测和标记。该方法可应用于智能监控等场景，实现移动物体检测功能。

全球大模型格局与选型指南 当前全球大模型呈现中美技术路线分化，GPT-4在推理与代码能力上领先，国产模型（如GLM-4.5、文心一言）逼近第一梯队。中文场景中，国产模型更擅长本土文化与语言理解，但在数学、物理等学科表现较弱。实测显示，垂直领域专业模型（如金融合规、医疗诊断）显著优于通用模型，而多模态生成的文化适配性影响实用性。技术瓶颈集中在长文本逻辑断层、多模态融合误差及安全合规问题。 选型建议：

摘要：本文介绍了使用OpenCV对倾斜票据图像进行自动矫正的方法。通过轮廓检测、多边形近似和坐标变换，实现了将倾斜图像转为正面视角的功能。关键步骤包括：1)图像预处理（灰度化、二值化）；2)寻找最大轮廓并近似为四边形；3)通过坐标计算确定四个角点；4)使用透视变换矩阵进行图像矫正。文章详细讲解了核心函数实现，包括坐标点排序(order_points)、四点变换(four_point_transfo

本文介绍了一个基于Python和OpenCV的银行卡号识别系统。系统采用计算机视觉技术处理银行卡图像，通过灰度转换、二值化、轮廓提取和排序等预处理步骤，结合自定义工具函数优化处理流程。核心技术包括：1）模板处理，建立数字特征库；2）图像形态学处理增强数字特征；3）三重循环实现数字区域定位和模板匹配。该系统能准确识别卡号并判断卡类型，展现了传统CV技术在金融科技中的实用价值，具有扩展到其他卡证识别场

本文介绍了AI智能体（Agent）的概念和应用实现。智能体是具有自主决策能力的AI系统，能理解任务、规划步骤并调用工具完成目标，区别于被动响应的一般AI。文章展示了如何使用LangChain框架构建智能体：1)定义自定义工具（如文本字数统计）；2)使用系统工具（Python代码执行）；3)集成多个工具构建学习型智能体，实现知识存储、查询、复习和总结功能。通过代码示例演示了智能体如何根据任务自动选择

本文介绍了网络爬虫的基本概念及Python常用爬虫库。重点讲解了requests和selenium两个库的使用方法：requests库适合简单HTTP请求，可通过get()获取网页内容，支持代理服务器；selenium库能模拟浏览器操作，适合动态网页抓取。文章还强调了爬虫使用规范，需遵守robots.txt协议。通过实例演示了如何用requests获取网页数据和图片，以及用selenium实现动态

2025年AI技术发展呈现六大核心趋势：多模态大模型突破感知边界，实现跨模态深度理解；智能体生态从被动响应转向主动代理；具身智能推动AI进入物理世界；RAG技术成为企业级AI标配以解决幻觉问题；开源生态实现性能与成本双重突破；安全合规成为AI发展生命线。技术正从工具演变为伙伴，在医疗、工业、金融等领域深度落地，未来将向空间智能、脑机融合等方向持续进化，最终目标是让机器理解世界，助力人类突破认知边界