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編程藝術大師 - Simple Icons -

Simple Icons 品牌圖標 popularity 評估標準：SimilarWeb 排名與下載量分析 你是否曾好奇為什麼有些品牌圖標能被收錄進 Simple Icons，而另一些卻不能？作為全球最受歡迎的開源品牌圖標庫，Simple Icons 有着嚴格的收錄標準。本文將深入解析其核心評估體系，重點解讀 SimilarWeb 排名與下

ico , 數據 , 開發者 , 前端開發 , Javascript

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u_16175492 頭像

mob649e8162842c - VSCode 的 GitHub Copilot 遠程授權

VSCode 的 GitHub Copilot 遠程授權 在軟件開發過程中，使用現代工具來提高效率已成為一種趨勢。VSCode 和 GitHub Copilot 的結合為開發者提供了更智能的編碼方式。然而，進行遠程授權時，可能會遇到一系列問題。本文將深入探討解決“VSCode 的 GitHub Copilot 遠程授權”的過程。 技術原理 在進行遠程授權時，GitHub Co

User , aigc , 開發者 , ci

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u_16175524 頭像

mob649e816a77bf - ollama 離線拉取保存在本地的模型

ollama 離線拉取保存在本地的模型 在使用機器學習和深度學習模型時，面對不穩定的網絡環境，能夠將模型離線拉取並保存在本地是一項非常有效的策略。本篇博文將詳細介紹如何通過適當的配置和優化，實現“ollama 離線拉取保存在本地的模型”這一目標。 環境配置 為了順利地實現離線拉取模型，我們需要正確配置開發環境。以下是環境配置的流程圖，以及對應的 Shell 配置代碼。 f

離線 , aigc , 編譯過程 , 開發者

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思否編輯部 - 做好這件事，vivo 應用生態得以欣欣向榮

10 月 10 日，vivo 開發者大會（VDC）在深圳開幕。和其他廠商的類似會議一樣，vivo 這場活動主要是面對廣大開發者，希望通過更好地服務開發者來構建一個更加繁榮、體驗更好的應用生態。 作為全球頭部智能設備廠商，vivo 在硬件側的實力有目共睹。但在軟件側，vivo 應用生態則像是一個幕後英雄，往往容易被低估。對於很多開發者來説，上架到 vivo 只是一項例行公事，vivo 的應用

開發者

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u_16099349 頭像

智能探索者 - 重磅！百度多模態模型ERNIE-ViL刷新5項任務紀錄，並登頂權威榜單VCR

導語 百度最新發布的ERNIE 4.5-VL多模態大模型通過創新的異構MoE架構和先進的量化技術，在保持高性能的同時實現了部署成本的大幅降低，為企業級視覺語言應用提供了新選擇。 行業現狀：多模態大模型的技術突破與應用瓶頸 2025年，多模態大模型已成為人工智能發展的核心方向，能夠同時處理文本和圖像等多種信息模態的能力被視為下一代AI系統的關鍵特徵。然而，隨着模型

異構 , 後端開發 , 開發者 , 模態 , Python

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u_17579295 頭像

mb6911caa73d1d1 - 數字孿生智能運營中心：重塑城市公共安全的新利器

在當今快速發展的城市環境中，公共安全面臨着前所未有的挑戰。從突發事件響應到日常監控管理，傳統方式往往效率低下、信息孤島嚴重。如何利用先進技術提升城市安全水平，成為眾多開發者和決策者關注的焦點。數字孿生技術的出現，為這一難題提供了全新的解決方案。孿易數字孿生智能運營中心（IOC）標準版，作為一個功能完備的一體化平台，正逐步改變城市公共安全的管理模式。

數據 , 數據可視化 , 人工智能 , 數字孿生 , 開發者 , 安全管理

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u_17213027 頭像

wx676be6175e246 - Android中的補間動畫：原理與應用

補間動畫是Android系統中一種經典的視圖動畫實現方式。其核心概念在於，開發者只需定義動畫的起始狀態與結束狀態，中間幀的過渡和計算則由系統自動完成，“補間”一詞正是源於此自動填充過程。這種機制極大地簡化了動畫實現的複雜度。 在具體實現上，Android提供了豐富的補間動畫類型，主要涵蓋透明度變化（AlphaAnimation）、平移（TranslateAnimation）

補間動畫 , 移動開發 , 視圖動畫 , Android , 開發者

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思否編輯部 - 4 月 30 日截止｜Dev.Together 2025 開發者生態峯會演講議題徵集、百寶箱市集報名進入倒計時！

當大模型重構協作範式，Web3 掀起去中心化浪潮，全球化與本地化深度碰撞，開發者生態的變革已勢不可擋！圍繞“創新增長”這一核心命題，Dev.Together 2025 開發者生態峯會將於 2025 年 6 月 13 日在北京啓幕，這是一個獲取全球開發者生態從業者“實戰答案”的絕佳機會。現在，議題徵集進入最後階段！無論你是技術佈道先鋒、社區運營專家，還是增長策略操盤手，你的真知灼見都值得被行業聽見！

開發者

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移動研發平台EMAS - EMAS 性能分析全面適配HarmonyOS NEXT，開啓原生應用性能優化新紀元

阿里雲EMAS（Enterprise Mobile Application Studio，簡稱EMAS）性能分析現已全面適配華為HarmonyOS NEXT操作系統，為企業客户及開發者提供覆蓋應用全生命週期的性能監測與優化解決方案，助力企業搶佔鴻蒙生態先機，賦能開發者打造極致體驗。 為什麼選擇適配HarmonyOS NEXT HarmonyOS NEXT 以“全場景、分佈式、原生智能”為核心，徹底

性能監控 , harmonyos-next , 性能分析 , 阿里雲 , 開發者

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u_17167612 頭像

wx674bbdaa2255a - AI Ping：大模型 API 開發神器！統一接口 + 智能路由，藉助GLM-4.6高質量生成專業作品集網站

大模型API開發的「效率加速器」 無需在繁雜的模型市場中反覆選型、不用為多API集成編寫冗餘代碼——AI Ping用「統一接口+智能路由」雙核心，直接拉滿大模型開發效率！ 核心優勢一：一次集成，全量模型可用 告別deepseek、即夢、doubao、Qwen等模型的逐一對接，一個穩定統一的接口，就能打通所有主流大模型，省去90%的技術適配成本，讓你快速落地業務。

seo , API , 開源 , 開發者

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學技術贏未來 - AI技術之MindSpore全場景協同的AI框架核心技術與生態實踐

在人工智能技術深度滲透千行萬業的當下，AI框架作為連接算法研究與產業落地的核心載體，其性能、易用性與場景適配能力直接決定了AI價值的釋放效率。傳統AI框架往往面臨“開發效率與執行性能難以兼顧”“端邊雲部署架構割裂”“分佈式訓練門檻高”等痛點，難以滿足全行業多樣化的AI應用需求。MindSpore（昇思）作為面向“端-邊-雲”全場景設計的深度學習框架，以“彌合AI算法研究與生產部署鴻溝”為

開發效率 , 算法研究 , 人工智能 , 深度學習 , 開發者

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u_17157486 頭像

萬少skr - iFlow CLI 強大的終端AI助手，開啓智能編程新時代

iFlow CLI 強大的終端AI助手，開啓智能編程新時代 https://platform.iflow.cn/cli/quickstart?spm=54878a4d.cbb83e8.0.0.51d735c48MIY52#%E5%BF%AB%E9%80%9F%E5%AE%89%E8%A3%85 前言 在當今快節奏的軟件開發環境中，開發者們一直在尋求更高效、更智能

yyds乾貨盤點 , 初始化 , bash , 人工智能 , 深度學習 , 開發者

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mob649e8163f390 - ollama 使用gpu調優

ollama 使用 GPU 調優 在現代機器學習和深度學習的應用中，GPU 的使用已經成為提升性能的關鍵因素。特別是在使用開源框架（如 Ollama）時，合理地調優 GPU 參數可以顯著提高處理效率。然而，優化過程中的挑戰往往讓開發者感到頭疼。本文將詳細探討如何針對 Ollama 進行 GPU 使用調優，幫助開發者應對相關問題。 背景定位 當前，Ollama 框架在利用 GP

工具鏈 , aigc , 開發者 , 調優

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滄州虎王科技 - 實現從JS到Python的跨越：前端開發者的轉型攻略

從JS到Python：一個前端開發者的絲滑轉型之路 作為前端開發者，您已精通JavaScript（JS）的異步處理、DOM操作等核心技能。轉向Python時，您會發現許多概念可無縫遷移，只需聚焦關鍵差異即可高效轉型。以下分步指南助您平穩過渡： 一、相似性：快速上手的基石 基礎語法通用性 變量聲明：無需let/const，

軟件研發 , 作用域 , 開發者 , Python

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JavaEdge - Google 將 Colab 集成帶入 Visual Studio Code

Google 宣佈推出一款全新的 Visual Studio Code 擴展，可將本地筆記本連接到 Colab 運行環境。這使開發者能夠將原本分離的本地開發環境與基於網頁的 Colab 環境整合到一起。 Google Colab 團隊表示，他們通過社區反饋（包括博客文章、論壇討論和熱門 GitHub 倉庫中記錄的各種解決方案）發現了這兩種環境之間存在的差距。

code , yyds乾貨盤點 , google , 人工智能 , 深度學習 , 開發者

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u_17296166 頭像

wx67c443647d462 - Mac上安裝Caffeinated 2.0.6.dmg詳細步驟｜小白也能看懂（附安裝包）

affeinated for Mac v2.0.6是一款 Mac 上的實用小工具（常用於保持網頁或應用常亮不睡眠），這款軟件的安裝包是dmg 格式，適合 macOS 系統用户下載使用。 一、下載文件 安裝包下載：https://pan.quark.cn/s/16fd5e87ddd9 ，首先，確保你已經把這個Caffeinated fo

軟件研發 , 應用程序 , 開發者 , Mac

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u_16099326 頭像

編程小天才 - cnb docker

Microsoft Connect(); 2018發佈的眾多最新科技，都讓全球開發者驚豔不已。其中一項最令開發者矚目並迫不及待——微軟聯合Docker發佈了雲本地應用捆綁包（Cloud Native Application Bundle，以下簡稱CNAB），這意味着分佈式應用的日子就要到來！ CNAB是一套全新的開源包格式規

分佈式應用 , cnb docker , 雲計算 , 開發者 , Docker

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u_16099318 頭像

墨染心語 - 自定義彈出框

一、先搞清楚：這到底是什麼？ 在 ArkTS/ArkUI 中，彈窗有兩種體系： 基於 UI 組件層的 CustomDialog/CustomDialogController — 組合組件實現的自定義彈窗（不夠靈活，無法動態刷新/創建），屬於 UI 組件樹一部分。 基於 UIContext 的全局/脱離組件按需彈出框 — 通過 UIContext.ge

自定義 , 後端開發 , 開發者 , 模態 , harmonyos

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jidongdemogu 頭像

JeeLowCode - 敏捷開發框架下的低代碼應用：交付效率與代碼質量的協同優化路徑

低代碼平台以其獨特的分層設計理念，將業務邏輯可視化、模塊化，不僅極大地提高了開發效率，還通過智能引擎自動生成標準化代碼，實現了從需求到上線的迅速轉變。 低代碼平台的價值突破體現在三個維度： 極速需求響應：通過低代碼平台，新需求可以迅速轉化為可視化的規則模型，並使用模塊化組件快速搭建功能原型。智能引擎自動生成標準化代碼，減少手工編碼的工作量和錯誤率，確保項目能夠快速上線。 靈活適應變化：利用低

敏捷開發 , 低代碼 , 開發者 , Javascript

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u_15879215 頭像

wx6373688b6639c - 《ModelEngine深度測評：重塑AI應用開發，揭秘ModelEngine核心特性》

1.引言 在人工智能技術浪潮席捲全球的今天，企業智能化轉型已從"選擇題"變成了"必答題"。然而，面對複雜多變的業務場景和技術迭代，如何快速、高效地構建可靠的AI應用，仍是擺在大多數組織面前的現實挑戰。 ModelEngine作為新一代AI應用開發平台，以其獨特的設計理念和技術架構，正在為這一難題提供全新的解決方案。它不僅降低了AI技術的使用門

應用開發 , MySQL , AI編程 , 數據庫 , 人工智能 , 解決方案 , 開發者

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Python自動化辦公社區 - 我決定用AI重寫這個34.7萬次下載的Python庫

大家好，我是程序員晚楓。 今天想和大家分享一個重要的決定：我的開源項目 python-office（下載量34.7萬次），即將用AI編程技術進行全面重寫。 先説説python-office是什麼 3年前，我創建了python-office這個項目。它的初衷很簡單：用一行代碼，解決一個辦公自動化問題。 比如你想把PDF轉成W

後端開發 , 人工智能 , 開源 , 開發者 , harmonyos , Python

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mob64ca141a2a87 - 你必須知道的Java17新特性-密封類(Sealed Classes)

深入探秘Java 17中的密封類（Sealed Classes）：提升代碼安全性與架構清晰度 Java 17作為一項長期支持（LTS）版本，引入了諸多改進和新特性，其中密封類（Sealed Classes）無疑是增強代碼設計與架構的核心特性之一。它通過精確控制類的繼承關係，為解決傳統面向對象設計中繼承濫用和模型模糊問題提供

子類 , 組合模式 , 密封類 , 後端開發 , JAVA , 開發者

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u_15214399 - 基於華為開發者空間-雲開發環境（容器）結合Versatile Agent，構建AI輕量級智能辦公助手

最新案例動態，請查閲《基於華為開發者空間-雲開發環境（容器）+ Versatile Agent，構建AI輕量級智能辦公助手》。小夥伴快來領取華為開發者空間進行實操吧！ 一、概述 1. 案例介紹 華為雲開發者空間為開發者提供一個免費的雲開發環境，開發者可以將計算密集型任務交給性能強大的雲開發環境，同時可以在本地Windows或者MacOS設備上編寫代碼，在遠程的鯤

人工智能 , 用户信息 , 數據分析 , 開發環境 , 開發者

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鍵道之下 - 應用內測如何精準分發？蒲公英PGYER這幾招讓測試包不再“裸奔

保密與效率，從來不是二選一 作為一名開發者，我深知應用內測階段最讓人頭疼的問題：好不容易開發完一個測試版本，卻在外發環節犯了難——直接發微信羣？馬上被無關人員下載。一個個私發？效率太低還容易出錯。更可怕的是，測試包一旦“裸奔”流出，被競爭對手拿到還是小事，要是被不明用户安裝使用導致數據混亂，那才是災難。 經過多次踩坑，我終於在蒲公英PGYER上找到了

移動開發 , 私藏項目實操分享 , 移動測試 , 解決方案 , 開發者 , 測試人員

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