學習 Python 時，需要根據不同階段安裝以下核心工具：Python 解釋器、代碼編輯器（如 VS Code）、包管理工具（如 pip、conda）、集成開發環境（如 PyCharm、Jupyter Notebook）、虛擬環境管理工具（如 venv、virtualenv）。其中，Python 解釋器 是整個學習與開發的基礎，無論你是編寫腳本、構建應用，還是運行機器學習模型，都必須先安裝官方解釋
昵稱 xianglvxingdexianrenqiu
Metis UI 的目標是為那些喜歡 Ant Design 的開發者提供一個更靈活的選擇，特別是希望結合 Tailwind CSS 的開發者。我們在保留 Ant Design 組件設計邏輯的基礎上，提供了以下改進： 樣式覆蓋更靈活基於 Tailwind CSS 的樣式體系，開發者可以方便地對組件的各個元素進行樣式覆蓋，無需編寫複雜的自定義樣式，快速實現個性化設計。 增強的交互功能內置了一些
昵稱 Ming
1. 表單聯動監聽：Form.useWatch 場景：動態表單字段聯動時，避免手動監聽onValuesChange事件。 代碼： const [form] = Form.useForm(); const username = Form.useWatch('username', form); Form form={form} Form.Item name="u
昵稱 英勇無比的火鍋_z2xIu
1. 表單聯動監聽：Form.useWatch 場景：動態表單字段聯動時，避免手動監聽onValuesChange事件。 代碼： const [form] = Form.useForm(); const username = Form.useWatch('username', form); Form form={form} Form.Item name="u
昵稱 憂鬱的雙槓
在工作中，樹形選擇器（tree-select）是一種常見的基礎組件, 這次我們針對此組件做一些業務適配 背景: 在一個大型組織（2 萬以上）內，需要有一個選擇人、組的一個選擇器, 支持搜索功能。 一開始我的思路是這樣： 層級加載+後端搜索 **既然數據量很多，那最好不要一次性加載，不然會有以下的一些問題： 問題一是後端的加載速度很慢 二是前端也會手動很大的影響，比如需要開
昵稱 Grewer
在短視頻內容爆發式增長的2025年，剪映憑藉其持續迭代的技術能力與生態佈局，已成為全球創作者不可或缺的智能創作平台。最新發布的剪映17.2.1版本，通過AI技術深度賦能、多模態創作體系構建及跨平台生態融合，重新定義了移動端視頻創作的可能性邊界。 資源下載：addrel.top 一、AI驅動：從工具到創作夥伴的範式革命 1. 智能創作引擎的全面進化 新版剪映搭載的「靈眸AI」系統，實現了從素材處理到
昵稱 俊逸的斑馬
前序 作為資深諮詢規劃專家，我目睹過雲計算從混亂到標準化的演進歷程。如今，AI生態正面臨類似的十字路口。 在雲原生架構中，Service Broker機制通過標準化API，成功解決了PaaS平台上應用與服務之間的連接難題。這一經過實踐檢驗的設計，恰恰為當前大模型與外部數據和工具集成的挑戰提供了絕佳解決方案。 新興的Model Context Protocol正致力於解決類似問題，但作為202
昵稱 靦腆的青春逗
1、PAS：縮短設計閉環的先鋒技術 物理感知合成（PAS）將物理設計信息（如佈局、連線、擁塞、功耗）提前納入 RTL 合成階段，使合成結果與後端佈局更一致，從而減少反覆迭代，提升設計效率與 PPA（性能-功耗-面積）表現。 2、核心技術亮點與典型案例 I. 時序驅動綜合（Timing-Driven Synthesis） 結合 Cadence Innovus 工具進行物理信息驅動的
昵稱 星星上的柳樹
楔子 最近看到了一篇極具啓發性的論文：《DeepSeek-OCR: Contexts Optical Compression》, AI 大神 Andrej Karpathy 對 DeepSeek 那篇 DeepSeek-OCR 的論文評價很高，你可能以為他會説：“哇，這個 OCR 模型真厲害，識別率又提升了！” 但他沒有。相反，他幾乎是揮了揮手説：“它是個不錯的 OCR 模型，但這不重要。” 因為
昵稱 老紀的技術嘮嗑局
用 LangChain 構建 AI Agent 的人應該都遇到過這種情況：測試階段一切正常，部署到生產環境就開始出各種問題。上下文管理混亂，Agent 的行為變得難以預測，最後不得不寫一堆自定義代碼來控制信息流向。 這是因為在v1.0 之前的 LangChain 對上下文工程的支持不夠系統化。上下文工程的本質其實就是信息管理——給 AI 多少信息、什麼時候給、以什麼方式給。信息過載會導致模型困惑，
昵稱 deephub
AI 面試成招聘主流，智能化重塑招聘全鏈路 最新行業調研數據顯示，簡歷智能篩選普及率已達 52.6%，AI 面試應用率 35.1%，剩餘 23% 的企業也已進入選型或試點階段。這意味着 AI 招聘已從嘗試性應用轉為企業必備選擇，過去依賴人工篩選、憑經驗判斷的招聘模式，正被自動化與智能化全面替代。當前招聘領域的競爭核心，已從 “是否使用 AI” 轉向 “AI 系統是否夠準、夠快、夠人性化”。近
昵稱 愛跑步的香蕉_cKtiNz
文 / 勇哥 原創文章，轉載請聯繫授權 一、前言 大家好，我是勇哥！上一篇文章我們聊了《[真相！Dify和n8n這兩款LLM應用開發平台的最大區別，90%的人都不知道! ](https://mp.weixin.qq.com/s/gKbeM2Er66OF5U_otKPyeQ)》，有不少讀者私信我説："勇哥，雖然低代碼平台很方便，但我想自己動手實現一個真正屬於自己的AI助手，就像De
昵稱 六邊形架構
在過去的短短几年內，基礎模型(FMs)已經從直接用於響應用户提示創建內容，發展到現在為AI Agent提供動力。AI Agent是一類新型軟件應用，它們使用基礎模型來推理、規劃、行動、學習和適應，以追求用户定義的任務目標，同時只需要有限的人工監督。AI Agent由基礎模型驅動，其不確定性和非預定義邏輯的運行機制，為開發者帶來了全新的應用開發和運維範式。基於在多個項目中積累的Agent應用
昵稱 亞馬遜雲開發者
案例背景：某知名汽車零部件企業“精益數字化車間”項目 公司簡介： 行業： 汽車零部件製造（精密機加、裝配） 產品： 發動機核心部件、轉向系統零部件 產線特點： 多條半自動化生產線，包含數控機牀、機器人、自動化檢測設備及人工裝配工位。生產節奏快，質量要求極高，需滿足主機廠的嚴格追溯標準。 項目動因（為什麼需要產線級MES？）： 信息孤島嚴重： 設備獨立運行，生產數據
昵稱 萬界星空科技
“親，這個有貨嗎？” “什麼時候發貨？” “能便宜點嗎？” 如果你做過電商客服，這些對話一定不陌生。雙十一臨近，客服小張已經連續加班一週，每天重複回答着幾乎相同的問題。更讓她崩潰的是，凌晨兩點還有客户問：“你們的產品能治脱髮嗎？”而她只能機械地複製粘貼標準話術，感覺自己活成了一台“人肉復讀機”。 這不是小張一個人的困境。據統計，電商客服80%的工作時間都在處理重複性問題，這不僅消耗人力
昵稱 百川雲開發者
引言 當 AI 浪潮席捲教育領域，“教育即將發生劇變”的聲音不斷涌現。作為香港城市大學協理副校長、計算機與電機工程系雙聘教授，張澤鬆不僅深耕 AI 與教育交叉領域，還推動着港校與內地企業的合作，更見證着大灣區教育協同的萌芽。 在接受 TVP 團隊採訪時，這位同時推動學生創科創業的學者，沒有空談技術紅利，反而反覆強調要冷靜：“AI 能讓學生快速做出原型，但找對問題、選對工具、有解決決心，才是核心。
昵稱 騰訊雲開發者
在開發知識問答助手的過程中，常見的挑戰之一就是如何讓智能體記住之前的對話和交互內容。 很多應用在實現多輪問答時，會遇到信息丟失或上下文混亂的問題：用户提過的問題、提供的數據、甚至助手之前的回答都無法被系統持續記憶，導致體驗斷層。對於企業級知識庫或面向用户的個人助手來説，這種缺失不僅影響回答的準確性，也使得智能體難以形成長期價值。 構建一個能夠記憶的問答系統，並非簡單地將對話記錄寫入數據庫。 智能
昵稱 商湯萬象開發者
大家好，我是王中陽，見字如面，感謝閲讀！ 最近我們團隊在瘋狂的研究AI。期間不僅做了幾個還不錯的項目，也踩坑不少。下面我就分享一下，過去用GoZero開發了怎樣一個AI應用，以及為什麼現在要用字節的Eino重構和優化。 我們過去基於gozero實現AI面試官智能體項目，一方面搞定了從0到1開發AI智能體應用，各種造輪子；另一方面，模擬面試，也是我粉絲股東們很迫切的需求。 之所以使用GoZero，是
昵稱 王中陽講編程
在全球醫藥科技加速迭代、產業競爭日趨激烈的背景下，國家以政策為引領、以人工智能技術為核心驅動力、以全產業鏈協同為關鍵路徑，完善“AI +醫藥”系統性發展佈局。其中，《醫藥工業數智化轉型實施方案（2025—2030年）》進一步明確全鏈條轉型路徑，將AI技術定位為突破產業瓶頸、提升醫藥工業核心競爭力的核心抓手，為行業智能化升級提供清晰方向。 楓清科技緊扣“AI賦能醫藥產業全鏈條”核心目標，圍繞
昵稱 Fabarta
幾年前，公司老闆、產品經理，甚至隔壁行政的同事，都拿着一份花裏胡哨的低代碼方案，眼睛放光地跟你説：“小張啊，你來看看，未來！拖拉拽就能上線，咱們再也不用養那麼多程序員了！” 我當時啥心情？表面上“嗯嗯嗯，是是是，很有前景”，心裏一萬頭羊駝在奔騰。你懂個錘子啊，我一直認為它是解決了一類問題，引入了一大堆的複雜。 這玩意兒的核心是啥？説白了，就是想用一套“萬能模板”去解決所有問題。聽着是挺美，但咱都是
昵稱 悲傷的煎雞蛋_cQXuXF
原文鏈接：https://tecdat.cn/?p=44195 原文出處：拓端抖音號@拓端tecdat 2024年雙11小紅書母嬰搜索人數突破2400萬，2025年618進一步飆升至3500萬——短短一年，母嬰行業的“流量邏輯”已從“廣撒網”轉向“精捕捉”。過去，品牌靠“9.9元秒殺+信息流堆量”就能衝業績，但現在，孕期用户提前3個月搜待產包、高消費人羣佔比突破30%、AI讓浙大兒院篩查準
昵稱 拓端tecdat
在新一輪科技革命與產業變革加速演進的背景下，人工智能與工業體系的深度融合，正成為推動中國新型工業化進程、構建現代化產業體系的戰略性支撐。近日，2025中國工業AI大會（IAIC 2025）在浙江杭州成功舉辦，大會以“AI賦能，工業新生”為主題，匯聚來自政府機構、科研院所、中央企業及行業領軍企業的逾千名代表，系統展示並深入研討人工智能在工業全鏈條、全要素中的規模化應用與創新實踐，標誌着我國“AI+工
昵稱 雨大王
在現代化鐵路貨運管理中，效率與準確性是衡量運營水平的關鍵尺度。傳統依賴人工抄錄車號的方式，不僅效率低下、成本高昂，更因人為因素導致數據不準，已成為制約礦區、編組站、貨運站等場景智能化升級的瓶頸。鐵路車號識別裝置，正是為解決這一核心痛點而生的智能化解決方案。 什麼是鐵路車號識別裝置？ 鐵路車號識別裝置是一套基於前沿人工智能深度學習技術的自動化識別系統。它通過高清圖像捕捉與智能分析，對貨運
昵稱 華明視訊科技
一、概要: 隨着5G技術的推廣和數據量的急劇增長，運營商面臨着數據分類與合規管理的巨大壓力，尤其是在敏感數據的精準分類與新業務需求的快速適配方面。全知科技的“知源-AI數據分類分級系統”，該系統針對運營商在數據管理與合規方面的挑戰，提供了一種基於AI大模型賦能的低成本、場景適配性強的解決方案。該方案通過深度學習和知識圖譜技術，顯著提高了數據分類的效率和準確性，確保了數據在全生命週期中的安全與
昵稱 沉着的牙膏