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PetterLiu - AI手機之深入淺出ADAGRPO三大核心策略

AI手機之深入淺出ADAGRPO三大核心略 為何訓練“手機AI助手”如此困難？ 隨着視覺語言模型的飛速發展，能夠自主操作手機圖形用户界面（GUI）的通用智能體——也就是我們常説的“手機AI助手”——的前景變得日益廣闊。想象一下，未來你只需用一句話，AI就能幫你完成打開App、預訂酒店、設置日曆提醒等一系列複雜操作。然而，要將這個願景變為現實，研究人員在使用強化學習（RL）訓練這類智能體時，必須

AI

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鯨魚編程pyhui - 20251214_134149 雞兔同籠

20251214_134149 雞兔同籠 解析 #include iostream using namespace std; int main(){ int chicken,rabbit; for(chicken=1;chicken50;chicken++){ rabbit = 50 - chicken; // 腿的驗證 if(chicken*2 + ra

f5 , include , 後端開發 , 2d , Python

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u_16827017 頭像

全棧技術開發者 - 二次型為什麼被放到線性代數中？如何通過基變換簡化矩陣？如何利用特徵值與特徵向量描述結構？二次型與內積空間理論有怎樣的內在聯繫？

在線性代數的體系中，矩陣、向量空間、線性映射以及特徵值與特徵向量構成了嚴密的邏輯網絡，為我們研究空間結構、變換性質和系統行為提供了統一語言。然而，當我們遇到“二次型”這一概念時，往往會感到困惑：二次型顯然涉及變量的平方組合，表面上看似脱離線性關係，為何卻被納入線性代數的核心內容？ 二次型的特殊之處在於，它不僅是一種代數表達形式，更是對向量空間結構的精確描述。通過矩陣表示，二

機器學習 , yyds乾貨盤點 , 特徵值 , 人工智能 , 線性代數 , 對稱矩陣

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SmalBox - 【節點】[Adjustment-ReplaceColor節點]原理解析與實際應用

【Unity Shader Graph 使用與特效實現】專欄-直達 ReplaceColor節點是Unity ShaderGraph中Artistic類別下的重要顏色調整工具，能夠將輸入顏色中的指定顏色值替換為目標顏色，並通過參數控制實現平滑的過渡效果。該節點在遊戲開發、影視製作和UI設計等領域應用廣泛，為開發者提供了強大的顏色處理能力。 節點的核心功能基於輸入顏色與源顏色之間的距離計算，在

遊戲開發 , unity3d , 圖形學

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u_16656615 - 在低配雲服務器上實現自動化部署：Drone CI + Gitee Webhook 的輕量級實踐

你有沒有過這樣的經歷？ 深夜改完最後一行代碼，長舒一口氣，然後——又要手動登錄服務器、拉代碼、打包、重啓服務…… 一遍又一遍。 明明是個小項目，卻總被這些“髒活累活”拖住腳步。 如果你也受困於這種“寫代碼5分鐘，部署兩小時”的窘境，而且手頭只有一台2核4G或4核4G的低配雲服務器，那這篇文章，就是為你寫的。 為什麼傳統 CI/CD 工具

4G , 服務器 , 自動構建 , 代碼人生

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u_9384924 頭像

十月南城 - 多級緩存設計思路——本地 + 遠程的一致性策略、失效風暴與旁路緩存的取捨

在多級緩存的世界裏，性能與一致性從來不是朋友，而是一對需要精心調和的冤家 在高併發系統架構中，緩存是提升性能的利器，但單一緩存層往往難以兼顧極致性能與數據一致性。多級緩存通過分層設計，將數據冗餘存儲在距離應用不同層次的存儲介質中，實現了性能與成本的最佳平衡。本文將深入探討本地緩存與遠程緩存的協同策略，分析數據一致性保障機制，並提供應對緩存失效風暴的實用方案。 1 多

多級 , 數據 , 緩存 , 架構 , 後端開發

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xuxueli 頭像

xuxueli - XXL-TOOL v2.4.0 發佈 | 布隆過濾器、Excel流式讀寫、高性能BeanCopy

Release Notes 1、【新增】BloomFilter（布隆過濾器）：一種基於多哈希函數和位數組的概率型數據結構，具有高效空間利用與快速查詢特性； 2、【新增】Trie（前綴數）：一種哈希樹的變種，利用公共前綴來節省存儲空間和提高查詢效率； 3、【新增】BeanTool 工具：支持 BeanMap 轉換、Bean對象複製 等能力； 4、【強化】ExcelTool 強化：支持流式E

bloomfilter , excel , JAVA

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合肥自友科技 - ‌智慧校園成本效益解析：短期投入與長期價值的平衡之道

很多學校在考慮智慧校園建設時，最關心的問題往往是：投入這麼多是否值得？其實我們可以從短期和長期兩個角度來理性分析。 短期投入的構成與價值 智慧校園的初期投入主要集中在硬件升級、軟件平台搭建和人員培訓幾個方面。硬件方面包括校園網絡覆蓋、智能教室設備等基礎環境改造；軟件方面則涉及教學管理、校園安防等系統的整合；人員培訓則是為了讓老師們能順利使用新系統。

數字化轉型 , 智慧校園 , 智慧校園系統 , 智慧校園項目 , 智慧校園建設 , 智慧校園平台

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水冗水孚 - 通俗易懂地談談，前端工程化之自定義腳手架的理解，並附上一個實踐案例發佈到npm上

前言 如果要開發一個新項目，傳統方式要敲不少命令 如下：使用最新版的vite，創建一個項目，選擇對應的框架語言等 然後就是安裝各種依賴，安裝antd、安裝路由、安裝zustand等，如npm install axios react-router-dom antd ...... 若每次新開一個常規項目，都執行這樣的搭建操作，整體來説，效率略低，不優雅——（畢竟是手動配置） 於是，在此

腳手架cli , 前端工程化 , cli , npm

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u_17141077 頭像

g天命風流 - 刷題之Leetcode54題(超級詳細)

螺旋矩陣 螺旋矩陣 - 力扣（LeetCode） https://leetcode.cn/problems/spiral-matrix/submissions/521329682/ 給你一個 m 行 n 列的矩陣 matrix ，請按照 順時針螺旋順序 ，返回矩陣中的所有元素。 示例 1： 輸入：matrix = [[1,2,3],[4,5,

最小值 , Math , 螺旋矩陣 , 前端開發 , Javascript

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u_16846541 頭像

2的n次方_ - 程序員接單2025攻略：平台選擇與實際操作全指南

無論是為了提升收入，還是想擺脱固定工作的束縛，程序員接單已經成為越來越多開發者的現實選擇。相比傳統就業方式，接單的節奏更靈活、機會更多，但同時對經驗、溝通和判斷力的要求也更高。 為了讓想進入這個領域的開發者更少走彎路，今天我們從詳細展開説説，幫助你係統瞭解如何高效開展接單工作。 程序員接單的注意事項 開始接單前，開發者最好把以下幾個關鍵點吃透，否則很容易

區塊鏈 , 代碼人生 , 開發者 , 外包

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子木聊出海 - Best 5 Anime AI Video Tools in 2026 (Free)

If you’re trying to turn real footage into “anime-looking” clips in 2026, the market basically splits into two workflows: Video-to-video style transfer (you already have footage; you want an anime “

人工智能

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u_17400586 頭像

程序員愛釣魚 - Mac必備技巧：使用 tree命令快速查看目錄結構

在日常開發和管理文件時，我們常常需要快速查看目錄結構，尤其是處理 Hugo、WordPress 或其他靜態站點項目時，目錄層級複雜，很容易迷路。macOS 系統自帶的 Finder 可以圖形化查看文件，但在終端中以樹狀結構查看目錄更直觀、更方便導出。本文將介紹如何在 Mac 上使用 tree 命令來輸出目錄結構，並分享一些實用技巧。 1️、安裝 tree ma

Go語言 , 目錄結構 , 多語言 , bash , 後端開發

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u_17546912 頭像

麗麗的博客家園 - 從CSV到詞雲：用Python分析文本數據並可視化關鍵詞

在數據分析和自然語言處理中，快速洞察文本中的高頻關鍵詞是一項基礎而重要的任務。無論是用户評論、社交媒體帖子還是新聞文章，將非結構化文本轉化為直觀的視覺呈現（如詞雲）能幫助我們迅速抓住核心主題。本文將帶你使用 Python 從 CSV 文件讀取文本數據，進行清洗與統計，並最終生成一張美觀的詞雲圖。 1. 準備工作：安裝依賴庫 我們需要以下三個關鍵庫： p

csv , 詞頻 , 後端開發 , 詞雲 , Python

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u_15815830 - 【AI編程】5分鐘用AI復刻有BOSS戰的《坦克大戰》

友友們，又到了週末AI整活時間了 現在AI編程工具已經能做到一句話的需求生成一個完整的項目了，今天我們用Trae solo來試着復刻小時候的遊戲《坦克大戰》，並且部署上線，下面是演示效果和地址： https://tanke-orpin.vercel.app/ 1.工具準備 下載Trae，國際版下載：ht

Trae , 開關按鈕 , 編程工具 , 用AIGC寫一篇爆文 , AI編程 , 坦克大戰 , aigc , AI作畫

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u_15745565 頭像

畢設大神 - 基於SpringBoot的智慧醫療問診系統-計算機畢業設計源碼+LW文檔

摘要 隨着經濟的蓬勃發展，互聯網時代也在迅速前進。各行各業都在積極擁抱並應用先進技術，力求通過這些尖端科技手段來提升自己的競爭力與優勢。這些努力不僅推動了行業內部的革新與進步，也為整個社會的發展注入了新的活力與動能。 本文將講述設計開發一個智慧醫療問診系統，這個智慧醫療問診系統包括二個部分：前台與後台。系統管理員通過後台可以管理所有用户信息，分配用户的角色。同時管理員

spring , 信息管理 , 後端開發 , 信息管理系統 , JAVA

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畢設大神 - 基於SpringBoot的智慧藥店藥品信息管理系統-計算機畢業設計源碼+LW文檔

摘 要 隨着互聯網技術的飛速發展以及人們對醫療服務便捷性需求的日益增長，傳統藥店的管理模式已難以滿足現代社會的要求。智慧藥店作為新型的藥店管理模式應運而生，基於Web的智慧藥店藥品信息管理系統的開發具有重要的現實意義。本系統基於B/S開發模式，採用Vue.js作為前端框架，以實現良好的用户交互體驗和動態頁面效果；運用Springboot搭建後端服務，提供高效穩定的業務邏輯處

數據 , MySQL , 後端開發 , JAVA , ci

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aqi00 - FFmpeg開發筆記（九十四）基於Kotlin的國產開源推拉流框架anyRTC

​anyRTC是一款基於Android的實時濾鏡RTMP推流庫，它使用MediaCodec的API進行視頻和音頻編碼，並使用librtmp庫執行rtmp流式傳輸。此外，anyRTC還提供了在攝像頭捕捉階段之後和編碼階段之前實時視頻濾鏡的功能。 《FFmpeg開發實戰：從零基礎到短視頻上線》一書的“10.2.2 FFmpeg向網絡推流”介紹了輕量級流媒體服務器MediaMTX，通過該工具可以測試R

移動端開發

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wx693782448abcf - 【江鳥中原】鴻蒙聊天應用開發

一、前言 本學期，我有幸選修了《鴻蒙移動應用開發》課程。為完成期末作業並深化對鴻蒙開發邏輯的理解，我選擇基於開源社區優質代碼進行二次開發，在“模仿—分析—重構”的過程中探索鴻蒙應用的優化路徑與創新可能。儘管最終完成的項目在功能完整性、性能表現等方面仍存在一定不足，但整個實踐過程讓我對鴻蒙應用開發的底層邏輯、組件使用及項目架構有了更透徹的理解，切實將課堂所學轉化為了實操能力，

微信開發 , 移動開發 , 仿微信

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畢設大神 - 基於SpringBoot的職工健康監護管理系統-計算機畢業設計源碼+LW文檔

摘 要 隨着企業對於員工健康管理的日益重視，開發一套高效、便捷的職工健康監護管理系統顯得尤為重要。本系統基於Spring Boot框架進行開發，旨在為企業提供一套全面的職工健康管理解決方案系統實現了職工健康信息的錄入、查詢、統計與分析等功能。用户可以通過友好的界面輸入職工的基本信息、體檢結果、健康知識等健康數據。系統會對這些數據進行存儲和管理，並提供多種查詢方式，方便用户

數據 , MySQL , 管理系統 , 後端開發 , JAVA

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未聞花名AI - 構建AI智能體：四十一、大模型思維鏈提示工程：技術原理與行業應用案例分析

一、前言 隨着模型在自然語言理解、文本生成等基礎任務上的性能持續突破，其在複雜問題解決場景中的推理能力不足逐漸成為技術落地的關鍵瓶頸。儘管主流模型在單一任務中展現出接近甚至超越人類的表現，但在需要多步驟邏輯推演、數學運算或因果關係分析的複雜任務中，往往因缺乏明確的推理路徑而產生錯誤結論或表面化回答。這種推理能力的侷限性，本質上反映了大模型在處理非線性、多約束問題時對中間推理

思維鏈提示 , 推理過程 , API , pytorch , 人工智能 , Json

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cpp輔導的阿甘 - AI智能體通訊項目

前言 加入星球的同學應該都知道，我們一直在開發一個AI智能體通信項目 AI智能體通訊項目通過rpc框架實現clinet與server通信，利用client把想對agent詢問的問題發送給server，server集成了多個agent，來實現複雜問題的解答。 agent之間使用a2a協議進行交互，並且agent也通過mcp協議集成了mcp tools，也利用rag技術減少了大量無效mcp tools

程序員

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出手吧Glen - AI免費無限換臉！FaceFusion最新3.5炸了！

作為常年玩AI換臉的老玩家，我對FaceFusion的期待從來沒落空過——從3.4.1的HyperSwap模型解決側臉、遮擋問題，到這次3.5.0直接把“換臉+修圖”打包整合。 親測完只想説：以後做創意視頻再也不用換三四款軟件了！關鍵是，離線懶人包已經備好，解壓點兩下就啓動，小白也能直接拿捏。 最香的3個新功能，直接解決老痛點 之前用換臉

機器學習 , 換臉 , 批量處理 , Source , 離線 , 人工智能

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長袖員大表哥 - Flink 與 Kafka

Flink 與 Kafka 是大數據實時處理領域的 “黃金組合”——Kafka 負責高吞吐、高可靠的實時數據收發，Flink 負責低延遲、高精度的實時計算分析，二者深度適配，能支撐電商實時風控、物流軌跡追蹤、直播數據大屏等各類高併發實時業務場景。下面用通俗易懂的方式拆解核心信息： 一、核心分工（為什麼是 “黃金搭檔”？）

大數據 , 數據 , 數據倉庫 , 實時監控 , kafka

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