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正點原子Z20 ZYNQ 開發板發佈!板載FMC LPC、LVDS LCD和WIFI&藍牙等接口,資料豐富!

正點原子Z20 ZYNQ 開發板發佈!板載FMC LPC、LVDS LCD和WIFI藍牙等接口,資料豐富! 正點原子新品Z20 ZYNQ開發板來啦!核心板全工業級設計,主控芯片型號是XC7Z020CLG484-2I。開發板由核心板+底板組成,外設資源豐富,板載2路千兆以太網接口、一個FMC LPC座,HDMI輸入和輸出接口、LVDS LCD接口、音頻接口和RGB LCD接口等外設。開發板提

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TVP專家談CodeBuddy:助力高效編程,潛力無限

導語| 近日,由騰訊雲 TVP 攜手騰訊雲代碼助手CodeBuddy團隊精心打造 TVP 吐槽大會騰訊雲 CodeBuddy 專題線上研討會圓滿落幕,7 位資深的行業專家深度體驗CodeBuddy,分享真實體驗和建議,在用户體驗、產品能力、生態發展等多角度給出進化秘笈。一句話就能生成好應用,CodeBuddy真有這麼強?一起來看看TVP專家與CodeBuddy 產品技術掌舵人的巔峯對決! 騰訊雲代

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昵稱 騰訊雲開發者

@wanlanqiudeyuechi

本地化Manus?AiPy迎來史上重大更新

之前幾期講到AiPy和Maus在具體優劣勢上的一些對比,截至6月14日,Manus和AiPy兩款智能體分別有了一定程度的更新。今天我們詳細對比一下哪些方面發生了變化。 AiPy更新後的變化 AiPy作為一款可以本地化部署的智能體,是一種基於新範式“Python-Use”開發的一種更加通用快捷地使用大模型完成各種任務的產品。也就是大模型通過對用户任務的理解進行規劃拆分,並通過API Calling及

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@chunzhendexiaogou

Windows 系統安裝與使用 Claude Code 全攻略

Claude Code 作為一款高效的 AI 編程輔助工具,深受開發者青睞,但由於其本身不支持 Windows 文件系統,在 Windows 系統上使用需要藉助 WSL(適用於 Linux 的 Windows 子系統)。下面為你詳細介紹在 Windows 系統上安裝和使用 Claude Code 的完整流程。 什麼是 WSL WSL(Windows Subsystem for Linux,適用於

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Kimi K2 日調用量超100億 token,API 價格低於 Claude 系列模型

一、Kimi K2模型基本信息 Kimi K2是由北京月之暗面科技有限公司(Moonshot AI)於2025年7月11日發佈的開源大語言模型,具有以下核心特點: ‌架構創新‌:採用MoE(混合專家)架構,總參數規模達1萬億(1T),激活參數為320億(32B),包含384個專家模塊,每個token選擇8個專家進行計算 ‌性能表現‌:在SWE Bench Verified、Tau2、AceB

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@fabarta

Cursor可控AI編程實踐:縮短交付週期,保障產品質量

導讀AI編程工具的興起讓開發效率有了質的飛躍,但很多開發者在使用過程中會發現一個問題:AI生成的代碼往往與現有項目的技術棧、編碼規範不匹配,需要大量的手動修改,開發效率拖了後腿。如何讓AI按照我們的意圖和規範來編寫代碼?這就是"可控AI編程"要解決的核心問題。 通過Cursor可控AI編程技術,我們大幅提升了開發效率,同時確保了產品的高質量和可靠性。本文將展示這一技術如何為企業創造實際價

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@puxiaoke6

《計算機算術實踐:習題與編程》

書籍:Computer Arithmetic in Practice: Exercises and Programming 作者:Sławomir Gryś 出版:CRC Press​ 編輯:陳萍萍的公主@一點人工一點智能 下載:書籍下載-《計算機算術實踐:習題與編程》 01 書籍介紹 這是一本面向本科及研究生階段、簡明易懂的入門讀物,專為在大學課程中希望理解計算機

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@puxiaoke6

昵稱 一點人工一點智能

@chongdongdeludeng

為什麼在代碼中,大小寫搞錯會導致嚴重問題

在代碼中搞錯大小寫之所以會導致嚴重問題,其根本原因在於計算機系統對“標識符”的識別,是一種“字面意義”上的、精確到每一個字符的嚴格匹配,它缺乏人類所具備的、能夠理解“意圖”的模糊處理能力。對於大多數編程語言和操作系統而言,myVariable 和 myvariable 是兩個完全不同的、指向不同內存地址的獨立實體。這種看似微不足道的差異,會在程序的整個生命週期中,引發一系列從“編譯失敗”到“數據丟

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昵稱 快被AI代替的牛馬

@xiaoyanjingdepidan

為什麼循環次數總是會多一次或少一次?

程序循環次數之所以常常會多一次或少一次,這一經典的“差一錯誤”現象,其根源,並非源於計算機的隨機性,而是來自於人類的直覺計數習慣與計算機嚴格的、基於零的索引邏輯之間的根本性衝突。一個看似簡單的循環,其精確執行,依賴於對多個關鍵點的無誤設定。導致循環次數偏差的五大核心原因包括:“從零開始”的計算機計數習慣與人類“從一開始”的直覺衝突、循環“邊界條件”的判斷錯誤、大於與大於等於等“比較運算符”的混淆、

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@xiaoyanjingdepidan

昵稱 CXG的博客

@chongdongdeludeng

為什麼程序總報“空指針異常”?

程序頻繁報告“空指針異常”,其根本原因在於代碼在嘗試調用或訪問一個“並不實際存在”的對象或變量的方法或屬性。在許多編程語言中,“空”是一個特殊的值,它表示一個引用類型的變量,當前並未指向內存中的任何一個具體對象。當程序,基於“這裏一定有一個對象”的錯誤假設,去對這個“空”的引用,進行解引用操作時(例如,試圖獲取它的一個屬性),就會觸發這種致命的、通常會導致程序立即崩潰的異常。導致一個引用變量為空的

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昵稱 快被AI代替的牛馬

@chongdongdeludeng

為什麼在循環中修改集合,會導致程序出錯

在循環遍歷一個集合(如列表、數組)的過程中,直接對其進行添加或刪除元素的操作,之所以會導致程序出錯或產生非預期的結果,其根本原因在於這種修改行為,直接破壞了循環賴以正常工作的“迭代器”的內部狀態或循環的“邊界條件”。一個循環的執行,如同一個人,在參照一張地圖進行按部就班的徒步旅行。如果在旅行途中,這張地圖本身,被隨意地修改(例如,擦掉了一個即將要訪問的村莊,或在終點後又增加了一個新的村莊),那麼,

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@chongdongdeludeng

昵稱 快被AI代替的牛馬

@xiaoyanjingdepidan

為什麼程序處理大量數據時,性能會急劇下降

程序在處理少量數據時運行如飛,一旦數據量激增,性能便急劇下降甚至崩潰,這一現象的根源,在於程序內部的“處理成本”與“數據規模”之間,形成了一種“非線性”的增長關係。一個設計欠佳的程序,其處理成本的增長速度,可能遠超數據量的增長速度。導致這種性能瓶頸的五大核心“元兇”通常包括:算法的時間複雜度過高、不合適的數據結構選擇、內存的頻繁分配與垃圾回收、磁盤或網絡輸入輸出的瓶頸、以及數據庫查詢的低效。 其

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@chongdongdeludeng

為什麼哈希表(字典)的查詢速度有時會突然變慢

哈希表(在許多語言中被稱為“字典”或“關聯數組”)的查詢速度,在理想情況下,應是接近“瞬時”的常數時間,然而,在特定場景下,其性能之所以會突然、無徵兆地變慢,其根源,在於其底層的“數組+哈希函數”實現機制,在兩種關鍵情況下,會從高效的“直接尋址”模式,退化為低效的“遍歷查找”或“大規模數據遷移”模式。導致這種性能“斷崖”的五大核心原因涵蓋:發生了大量的“哈希衝突”、衝突鏈表或探測序列變得“過長”、

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@xiaoyanjingdepidan

為什麼程序會不知不覺地佔用大量內存

程序在運行過程中不知不覺地佔用大量內存,甚至最終因內存耗盡而崩潰,其核心原因通常在於程序對內存資源的“申請”與“釋放”之間,出現了不平衡或管理失效。一個看似平穩運行的程序,其內存佔用持續增長,背後往往隱藏着系統性的缺陷。導致這一問題的五大“元兇”主要涵蓋:存在未被回收的“內存泄漏”、一次性向內存加載了“過量數據”、不恰當的數據結構選擇導致“空間浪費”、併發場景下資源的“不當複製”、以及底層框架或第

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@rivers_chaitin

pandawiki如何搭建知識庫索引

你有沒有遇到過這樣的情況:公司內部文檔一大堆,想找點東西比登天還難;或者每次新人入職,都要花好幾天時間去翻各種資料才能上手?傳統的知識庫説白了就是一堆文件夾堆在一起,查起來費勁不説,更新維護也麻煩。那有沒有一種辦法能讓這些文檔變得聰明一點呢? 今天咱們就聊聊這個話題——怎麼把一堆冷冰冰的文字變成能聽懂人話、還能主動幫忙的知識庫。而主角就是最近在圈子裏挺火的一個開源項目:PandaWiki。 🧠

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@lengxi_16

一羣程序員跑去學中醫,竟然是為了治好“祖傳屎山”版的HIS系統?(附編程術語映射列表)

【閲前免責】✅✅ 本文內容僅供技術探討與思維碰撞,不構成任何醫療建議或權威設計標準。所有中醫術語均用於技術隱喻與哲學啓發。核心宗旨:用跨界聯想激發學習樂趣,認真你就贏了!🎰🎰 “我不是科班程序員,初中學歷。但我自學中醫2年,在中藥飲片廠|醫藥公司倉庫|藥堆裏睡了幾年,😂 靠着自己摸瞎,用純中醫把自己從4級類風濕、卧牀300天的絕境裏撈了回來,現在能跑步打球。🎈 我也不是科班實施,但搞了ER

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@lengxi_16

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