它是一个非常棒的学术探索：它是一个产业级的SOTA解决方案。不愧是中国OCR技术的老大哥，它目标很务实，就是在复杂多变的真实场景中，把文档解析做到极致。它继承了PaddleOCR开源5年、GitHub超5万Star（唯一Star数超50k的中国OCR项目）、累计下载超900万的深厚积累，这不是一个新玩具，是一个身经百战的成熟系统。这说明PaddleOCR早已是这个领域的基础设施。所以：如果你要发论

回到最初的问题，CrePal为我们这些跟技术打交道的人，解决了什么痛点？从“手搓脚本”到“智能编排”：它用Agent取代了我们编写的“胶水代码”，自动化处理了多模型协同。从“开盲盒”到“精准调优”：通过和这类功能，它提供了宝贵的精细化控制能力。从“推倒重来”到“敏捷迭代”：极大地降低了修改和迭代的成本，让快速验证创意成为可能。Sora2和KLING们负责提供更强大的“发动机”，而CrePal这样的

本次测评展示了托管抓取平台在面对反爬与动态加载时的可靠性优势，并演示了搭配 Coplit 后的高效验证流程。托管抓取（Bright Data MCP）：在 MCP 控制台创建抓取任务，开启必要的渲染与输出选项，使用 MCP 的托管浏览器与网络代理处理页面加载和反爬挑战；将输出以 JSON 形式导出并接入 Coplit 做字段映射与清洗演示。本地爬虫（Python）：使用 requests 发起请求

在昇腾 910B 平台上部署 vLLM-ascend 是一项涉及硬件、驱动、Python 版本和框架依赖的系统工程。核心实践经验总结如下环境选择至关重要：必须使用 Python >= 3.9 的环境（如 GitCode 的py3.11镜像）才能满足vllm的版本要求。依赖配置需手动介入：即使在预装 CANN 的镜像中，也需要为venv虚拟环境手动配置 CANN 工具链和环境变量。版本匹配是关键vl

值得注意的是，PyPTO 在这里做了一个关键的抽象：开发者控制的是。

图注：Ascend C 算子逻辑架构。左侧 Host 负责切分策略（Tiling），右侧 Device (Kernel) 负责计算执行。图片来源：昇腾社区 CANN 8.3 文档当我们谈论“CANN的新架构体验”时，我们实际上是在谈论Ascend C 的 SPMD（单程序多数据）编程模型。这不是替代了CANN原有的架构图，而是将物理硬件的抽象直接映射到了代码逻辑中。Host 侧决定“怎么切”，De

图注：Ascend C 算子逻辑架构。左侧 Host 负责切分策略（Tiling），右侧 Device (Kernel) 负责计算执行。图片来源：昇腾社区 CANN 8.3 文档当我们谈论“CANN的新架构体验”时，我们实际上是在谈论Ascend C 的 SPMD（单程序多数据）编程模型。这不是替代了CANN原有的架构图，而是将物理硬件的抽象直接映射到了代码逻辑中。Host 侧决定“怎么切”，De

这次迁移实践让我们对仓颉有了更立体的认识。它已经具备了成为工程化后端语言的关键能力：首先是可交付性。仓颉能够编译为单一原生二进制文件，这意味着在部署时，我们不再需要再目标机器上安装繁重的运行时环境（如 Node.js 或 JVM），极大地简化了运维流程。其次是可控性。静态类型系统和显式的 I/O 控制，虽然在开发初期增加了编码负担，但迫使我们在编码阶段就必须思考边界条件和潜在错误。从长期维护的角度

🌈你好呀！我是🌌 在所有感兴趣的领域扩展知识，不定期掉落福利资讯(*^▽^*)

本文深入探讨如何利用Rokid CXR-M SDK开发一款革命性的旅游攻略智能推荐应用，通过AI+AR技术融合，为用户提供实时、个性化、沉浸式的旅游体验。本文详细解析了SDK核心功能在旅游场景的应用，包括设备连接、AI助手、实时翻译、AR导览等关键技术实现，提供了完整的代码示例和架构设计，为开发者打造下一代智能旅伴应用提供全面指导。通过阅读，读者将掌握如何将传统旅游服务升级为智能化、场景化的沉浸式