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倔強的勺子 - 一鍵掌控全流程：影視創作項目管理的必備高效工具

在當今影視行業，項目管理正面臨着前所未有的協同與效率挑戰。從最初的劇本構思、籌備策劃，到中期的實地拍攝，再到後期的製作宣發，每個影視項目都涉及編劇、導演、製片、攝影、美術、剪輯、營銷等多部門、多環節的深度配合。傳統依賴紙質文檔、電子表格及零散通訊工具的管理方式，在應對進度跟蹤、預算控制、跨團隊溝通等複雜需求時已顯乏力，信息滯後、流程脱節、資源浪費等問題頻發。在此背景下，專業的項目管理工具逐漸成為提

項目管理

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u_15515702 頭像

LazyUpdate - Qt插件機制

一、 Qt插件機制核心概念 插件本質：一種動態加載的、遵循特定接口規範的模塊，用於擴展主應用程序的功能，而無需修改主程序本身或重新編譯。這實現了“開放-封閉”原則。 Qt插件的兩種類型： 高階API插件：用於擴展Qt框架本身的功能。 例如：自定義數據庫驅動(QSqlDriverPlugin)、圖片格式(QImageIOPlugi

軟件研發 , 插件 , yyds乾貨盤點 , API , qt , 加載

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jueqiangdeshaozi 頭像

倔強的勺子 - 電商數字化工具的選型與實踐：提升團隊效率與決策精準度

當前，電商行業已全面步入數字化與精細化運營階段。面對多平台管理、大促協同及跨部門協作等複雜場景，許多團隊常受困於數據孤島、決策延遲與流程脱節等問題。傳統電子表格與零散通訊工具已難以支撐現代電商的全鏈路運營需求。在此背景下，綜合性的電商數字化工具正逐漸成為提升團隊協作效率、優化數據流轉與決策閉環的重要支撐。 一、電商運營的主要挑戰與數字化工具的價值 電商運營的核心挑戰普遍體現在信息協同效率低與業務流

電商

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啓英AI平台 - 受夠了複雜的OSD菜單？手把手教你為顯示器嵌入“聽懂人話”的離線語音識別能力

面對顯示器上密密麻麻的OSD按鍵和複雜的多級菜單，我作為一家顯示器廠商選擇用一塊不足掌心大小的語音識別模塊，讓傳統顯示器聽懂人話，開啓了人機交互的新篇章。 想象一下，你不需要在顯示器側面摸索那些難以區分的物理按鍵，也不用在複雜的屏幕菜單中逐級尋找亮度調節選項，只需説出“調亮一點”或“切換到HDMI輸入”，顯示器便能瞬間響應——這不再是科幻電影的場景。 基於啓英泰倫CI-D03GS01J離線語音識別

交互 , ai開發 , 顯示器 , 語音 , 人工智能

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u_17604746 頭像

mb6944d0fbdebc1 - CapCut PRO剪映國際版去廣告解鎖專業版 最好用的安卓AI視頻剪輯器

CapCut PRO剪映國際版去廣告解鎖專業版 最好用的安卓AI視頻剪輯器 CapCut是一款由字節跳動（TikTok母公司）開發的視頻編輯軟件，以其免費、界面直觀、AI功能強大而廣受歡迎，尤其適合製作短視頻內容。 下載地址： 我

關鍵幀 , 軟件測試 , 視頻編輯 , 資源庫

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sevencoding - 回溯算法總結

概述 其實回溯算法和我們常説的 DFS 算法非常類似，本質上就是一種暴力窮舉算法。回溯算法和 DFS 算法的細微差別是：回溯算法是在遍歷「樹枝」，DFS 算法是在遍歷「節點」 抽象地説，解決一個回溯問題，實際上就是遍歷一棵決策樹的過程，樹的每個葉子節點存放着一個合法答案。你把整棵樹遍歷一遍，把葉子節點上的答案都收集起來，就能得到所有的合法答案。 站在回溯樹的一個節點上，你只需要思考 3 個問題：

後端

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huamingshixunkeji 頭像

華明視訊科技 - 選擇質量過硬的AI集裝箱號識別系統廠家三大要素

隨着全球貿易與智慧物流的深度融合，集裝箱號碼自動識別已成為衡量港口、碼頭及物流園區智能化水平的關鍵標尺。面對市場上眾多的AI集裝箱號識別系統廠家，如何做出明智選擇？ 01 技術實戰能力：識別率的關鍵在於極端環境 選擇AI集裝箱識別系統的首要考量，是它在真實作業環境中的穩定表現。許多廠家宣傳的99.9%識別率，可能只是在理想實驗室環境下的數據。 在實際運營中，集裝箱常面臨多重挑戰：

機器學習 , 圖像識別 , 神經網絡 , 人工智能 , 深度學習

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lizhuo6 頭像

oioihoii - 網道千年：從TCP到gRPC的通信演進史

通信技術的演進如同一棵大樹的生長，TCP/IP是深植於土壤的根系，為整個互聯網世界輸送着基礎的養分。這組誕生於1970年代的雙層協議構成了現代通信的底層骨骼——IP協議在網絡層編織起全球尋址的路由網絡，而TCP則在傳輸層確保了數據流動的可靠有序。它們的精妙之處在於將複雜的通信問題分層化解，就像建築的地基與框架，雖不直接可見，卻支撐着上層所有應用協議的運轉。當數據包在互聯網中穿梭時，TCP

tcp , HTTP , c++ , 後端開發 , rpc , c

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sibendekaodigua 頭像

香椿烤地瓜 - 如何快速識別遊戲安全運營中外掛與多開用户？

在反外掛與多開治理中，IP早已不是“輔助信息”，而是連接賬號、設備、行為、網絡基礎設施的關鍵底層信號。 注：本文將從工程視角出發，結合真實可運行的代碼示例，系統説明： IP在外掛與多開識別中的核心價值 一個可直接落地的IP風控模型 如何在不同架構下選型並使用主流IP數據庫（IP數據雲、IPinfo、IPnews） 一、外掛與多開的“網絡側共性” 無論外掛形式如何演進，絕大

遊戲開發 , 賬號安全

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u_17465856 頭像

俗人Layman - 【一看就會一寫就廢 指間算法】分數到小數 —— 哈希表、長除數

指尖劃過的軌跡，藏着最細膩的答案~ 題目： 給定兩個整數，分別表示分數的分子 numerator 和分母 denominator，以 字符串形式返回小數 。 如果小數部分為循環小數，則將循環的部分括在括號內。 如果存在多個答案，只需返回 任意一個 。 對於所有給定的輸入，保證 答案字符串的長度小於 $10^4$ 。 示例 1： 輸入：nu

指尖人生 , 長除數 , 哈希表 , c++ , 後端開發 , c

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程序員老劉 - Flutter版本選擇指南：3.38.5 補丁發佈，生產環境能上了嗎？ | 2025年12月

哈嘍，我是老劉 轉眼到了2025年的最後一個月。上個月發佈的Flutter 3.38引起了不少討論，尤其是iOS端的UIScene適配問題。 12月，Flutter官方發佈了 3.38.5 補丁版本。 很多同學問：“3.38出了補丁版，是不是穩了？能上生產了嗎？” 老劉結合最新的官方動態和社區反饋，帶你看看12月的版本選擇策略。 一、12月Flutter大事件 Flutter 3.38.5 發佈

客户端 , flutter , 跨平台開發

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flyingsmiling - 深度學習 大型線性代數方程組

本篇為MIT公開課——線性代數 筆記。 本篇為MIT公開課——線性代數 筆記。 二維舉例 兩未知數兩方程： \[2 x-y=0\\ -x+2 y=3 \] 方程組的矩陣形式： \[\left( \begin{array}{cc} 2 -1 \\ -1 2 \\ \end{array} \right) \left( \begin{array}

方程組 , 深度學習 大型線性代數方程組 , 點積 , 係數矩陣 , 人工智能 , 深度學習

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yishenjiroudekaixinguo 頭像

有點小煩擾 - 公共DNS服務器地址怎麼選？

在當今的網絡環境中公共DNS服務器地址的選擇直接影響着網絡連接速度、穩定性與安全性。許多用户使用ISP默認DNS時會遇到解析卡頓、廣告劫持或安全漏洞等問題，因此尋找優質的公共DNS服務器地址成為優化網絡體驗的關鍵步驟。本文將從公共DNS服務器地址的核心作用出發，系統介紹如何根據不同需求選擇合適的地址，並推薦主流的服務方案，幫助用户做出科學決策。 一、公共DNS服務器地址的核心作用 公共DNS服務器

dns

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u_16213567 頭像

數碼墨魚 - eXosip_get_remote_sdp失敗

數據來源 如果不知道彙編指令操縱的數據是什麼意義, 那麼你必定分析不出彙編指令在完成何種功能. 想要知道被彙編指令操縱的數據是什麼意義, 那麼你必須找到這個數據的值的來源(任何一個數據,它的初始值的來源有兩種: 一. 隨機值, 二. 人為賦值). 一個數據的來源一般有以下幾種: 來自直接給出的常量(比如: mov [0x40

機器學習 , 全局變量 , 數據 , 人工智能 , 局部變量

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u_16099316 頭像

數據探索先鋒 - 深度學習特徵維數參數的設置

特徵向量：設A是n階方陣，如果有常數λ和n維非零列向量α的關係式Aα=λα成立，則稱λ為方陣A的特徵值，非零向量α稱為方陣A的對應於特徵值λ的特徵向量。 特徵值分解： 在python中使用numpy工具就可以實現。 降維 定義：將數據的特徵數量從高維轉換為低維。 作用：解決高維數據的維度災難問題的一種手段；能夠作為一種特徵抽

數據集 , 數據 , 深度學習特徵維數參數的設置 , 人工智能 , 方差 , 深度學習

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Lab4AI - 加量不加價！《從零開始玩轉LLaMA Factory 大模型微調》新增多模態實戰項目

加量不加價！《從零開始玩轉LLaMA Factory 大模型微調》新增多模態實戰項目 大模型下半場，卷文字已成過去式，多模態才是真未來！ AI的競爭已經從“比誰能寫詩”進化到了“比誰能看世界”。 如果你還困在純文本對話的圍城裏，只能眼睜睜看着多模態技術突破一維文本的限制，在更高維度的信息處理中，實現對複雜現實世界的降維打擊。 現在，LLaMA-Factory 開源作者鄭耀威博士親臨，帶你用最硬核的

人工智能

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fannaodeshafa 頭像

煩惱的沙發 - 7個構建高性能後端的 Rust 必備庫

Rust 的內存安全特性固然是其安身立命之本，但對於一線開發者而言，豐富的生態才是提升生產力的關鍵。從早期的基礎設施建設，到如今的應用層爆發，Rust 社區涌現出了許多高質量的 Crates。 以下整理了 7 個在生產環境中表現穩健、能切實解決痛點的 Rust 庫。 Crossbeam —— 併發編程的補全計劃 Rust 標準庫提供了基礎的線程和通道支持，但在處理複雜的併發場景時，往往顯得不夠順

資訊 , rust , 後端

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u_16213566 頭像

雲端小仙童 - JAVA基本語法//2020.7.29

Java基礎語法 1.註釋： 單行註釋：// “//”後的內容會被註釋掉 多行註釋：/* 註釋 註釋**/ “/* * */"中間的內容會被註釋 文本註釋：/** 註釋 *註釋 *註釋 */ 每一行可以添加一些功能 2.標識符： 關鍵字：系統定義的，用於聲明或者具有特殊功能的。取名時避開這些。 Java所有的組成部

System , 變量名 , 後端開發 , JAVA , Python

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u_16341678 頭像

YDFM - 分享一些實用的PHP函數(對比js/ts實現,附代碼)

檢查數組所有元素是否滿足給定條件 如果提供的函數對數組的所有元素返回true，則返回true，否則返回false。 思路 實現思路如下: 使用數組的filter方法對數組執行給定的函數，然後使用count方法獲取執行後的結果，再和count方法獲取未執行filter方法的結果進行比較。

數組 , php , Css , 代碼實現 , 前端開發 , HTML

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u_16213669 頭像

mob64ca140ce312 - Chapter One 軟件和軟件工程

Git 提交信息（commit messages）、版本號（version）、變更日誌（changelog）之間是緊密相關的，它們相輔相成，在項目的開發過程中扮演着重要的角色。通過規範的 Git 提交信息，可以自動生成版本管理、變更記錄和發佈日誌，從而增強團隊協作、版本控制和發佈流程的透明度和可維護性。 1. Git 提交信息與版本號的關係 版本號是軟件發佈的標識，用

版本號 , 版本控制 , 自動生成 , 後端開發 , Python

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mob649e8169ec5f - ollama api 多輪會話

在搭建以“ollama API”為基礎的多輪會話系統時，遇到了一些問題。多輪會話的處理可以極大提高用户與系統的交互體驗，但與此同時，也可能導致性能下降和響應不及時的情況。本博文將詳細記錄我們在解決這一問題的過程中所經歷的各個階段，幫助大家更好地理解並優化這一類型的系統。 問題背景 我們在實施“ollama API 多輪會話”功能時，發現該功能不能穩定運行，影響了用户的使用體驗。因

設計規範 , API , aigc , 解決方案

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u_14444 頭像

lgmyxbjfu - Mobile-terminal-development-experiment-6-experiment-report

前三個任務代碼均編寫並運行驗證 Task4: 1 #include stdio.h 2 #define N 10 3 typedef struct { 4 char isbn[20]; // isbn號 5 char name[80]; // 書名 6 char author[80]; // 作者 7 double sales_price; //

include , i++ , 後端開發 , 函數聲明 , Python

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u_12192 頭像

angel - 【C++初階學習】C++類和對象-啓點之章（上）

目錄 一、類的定義 二、實例化 三、this指針 四、類的默認成員函數 五、構造函數 六、析構函數 七、拷貝構造函數 八、賦值運算符重載 九、取地址運算符重載 十、初始化列表 十一、類型轉換 十二、static成員 十三、友元 十四、內部類 十五、匿名對象 十六、對象拷貝時的編譯器優化

Stack , data , 後端開發 , 編譯器 , Python

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u_16099279 頭像

夜行者3號 - 吳恩達【深度學習工程師】 04.卷積神經網絡 第三週目標檢測 （1）基本的對象檢測算法

本週為第四課的第三週內容，這一課所有內容的中心只有一個：計算機視覺。應用在深度學習裏，就是專門用來進行圖學習的模型和技術，是在之前全連接基礎上的“特化”，也是相關專業裏的一個重要研究大類。 這一整節課都存在大量需要反覆理解的內容和機器學習、數學基礎。 因此我會盡可能的補足基礎，用比喻和實例來演示每個部分，從而幫助理解。 第三週的內容將從圖像分類

後端開發 , 特徵點檢測 , 深度學習 , 目標檢測 , Python

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