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腾讯云大模型知识引擎 + DeepSeek：打造懒人专属的谷歌浏览器翻译插件

科技文章：腾讯云大模型知识引擎+DeepSeek：打造懒人专属的谷歌浏览器翻译插件摘要：随着人工智能技术的飞速发展，尤其是大模型技术的不断突破，智能翻译逐渐成为人们日常互联网活动中不可或缺的一部分。

荣华富贵8·2025-03-25 06:58

模型量化的原因和方法

这包括理解参数的概念、采用量化技术、剪枝、稀疏表示等方法。参数的概念权重(Weights)定义：权重是连接输入特征与输出预测之间的系数。

潇湘馆记·2025-03-25 06:27

蓝桥杯C++基础算法-前缀和

为了优化查询效率，可以使用前缀和技术。2.前

sin2580·2025-03-25 06:55

【HarmonyOS鸿蒙系统开发技术】1.HarmonyOS NEXT应用市场焕新：新体验，开启新增长

6月22日，在HDC.2024华为开发者大会鸿蒙生态应用分发分论坛上，华为应用市场宣布全新改版预告，在今年第四季度正式推出HarmonyOSNEXT版本，将以全新UI、沉浸式体验、杂志化交互和故事化内容焕新登场，开启沉浸式探索之旅。焕新的HarmonyOSNEXT应用市场，不仅是STORE，还是GALLERYHarmonyOSNEXT应用市场不仅从UI界面上给予了革命性的更新，更是在内容上从用户的

青少年编程作品集·2025-03-25 06:55

【爬虫系列】一些碎碎念的基础认知（1）

根据应用场景和技术特性的不同，网络爬虫主要分为三大技术类型：通用网络爬虫：要遵守robots协议聚焦网络爬虫：与通用的区别是会对网页内容进行筛选和处理。增量式网络爬虫

海苔苔苔苔·2025-03-25 06:24

前端面试题总结(PS:尊重劳动成果拿或者要原笔记记得滴滴)

掉头发的前端酒窝妹妹·2025-03-25 06:54

什么是前端工程化？

常用技术：ES6模块（import/export）、CommonJS、AMD、UMD等。组件化开发：使用组件来构建用户界面

PromptOnce·2025-03-25 06:23

鸿蒙HarmonyOS NEXT开发：常见性能优化场景-（文件上传下载性能提升）

鸿蒙HarmonyOSNext应用开发实战学习路线鸿蒙HarmonyOSNEXT开发技术最全学习路线指南鸿蒙应用开发实战项目，看这一篇文章就够了（部分项目附源码）概述在开发应用时，客户端与服务器之间数据交换的效率取决于文件传输的性能

小叮当QAQ·2025-03-25 05:51

性能测试笔记

能够对应用程序做功能/回归测试，通过创建带有断言的脚本来验证你的程序是否返回了你期望的结果，JMeter允许使用正则表达式来创建断言CGI(CommonGatewayInterface)是WWW技术中最

云半S一·2025-03-25 05:49

什么是ClickHouse

宝子们，咱在互联网的世界里闯荡，是不是经常会听到一些让人摸不着头脑的技术名词？今天我就来跟大家唠唠一个超火的玩意儿——ClickHouse。你可能会问：“这玩意儿是干啥的？能吃吗？”

大数据方向陪跑私教·2025-03-25 05:15

轻量级AI革命：无需GPU就能运算的DeepSeek-R1-1.5B模型及其低配推荐

随着人工智能技术的快速发展，大语言模型已成为推动产业智能化的重要工具。在这一领域，DeepSeek系列模型凭借其创新的架构和高效的性能，成为众多开发者和企业关注的焦点。

·2025-03-25 04:09

使用 AI 技术实现智能问答系统

引言在现代社会，AI技术已经成为各行各业的强大工具。其中，基于AI技术的智能问答系统在提高信息获取效率和用户体验方面具有显著优势。

llzwxh888·2025-03-25 04:13

第八十一课：HarmonyOS Next 的行业标准与规范

从技术协同角度而言，统一的行业标准是连接不同开发者、企业以及设备的桥梁。HarmonyOSNext旨在构建一个庞大的智能生态系统，涵盖手机、平板、智能穿戴、智能家居等各类设备。

小_铁·2025-03-25 04:13

Python机器人简单问答系统

导入必要的库2.初始化Flask应用3.读取学习数据4.处理用户请求4.1首页路由4.2问答路由5.根据问题生成回答6.运行Flask应用全部代码HTML结构学习总结项目背景与目的项目背景随着人工智能技术的快速发展

chang_xiaoyi·2025-03-25 04:12

自动化测试框架维护成本高怎么办

自动化测试框架维护成本高，可以通过优化测试用例设计、引入持续集成（CI）策略、强化代码规范和审查机制、建立明确的维护计划、定期进行技术债务清理等方式来降低成本。

·2025-03-25 04:38

Linux多线程工作笔记0004---C语言中g++ -o -c -g 功能

技术交流QQ群【JAVA,C++,Python,.NET,BigData,AI】：170933152-o：指定生成可执行文件的名称。使用方法为：g++-oafilefile.cppfile.h...

添柴程序猿·2025-03-25 04:10

flask +echarts 二手房数据可视化

技术选择和设置Flask框架的轻量级和灵活性使其成为我构建Web应用的理想选择。它简化了开发流程，同时提供了足够的灵活性，以满足项目的特定需求。而ECharts作为一款强大的数据可视化库，能够

britlee·2025-03-25 04:39

MySQL排查篇：该如何定位并解决线上突发的Bug与疑难杂症？

性能优化也好，线上排查也罢，其实无论在哪个技术栈中，做这些工作的核心

Java佳佳·2025-03-25 04:08

Python 爬虫实战：攻克百度文库，批量下载优质文档资源

一、引言二、技术选型三、分析百度文库页面结构四、数据爬取（一）发送请求获取页面内容（二）解析页面获取关键信息（三）下载文档内容五、批量下载六、处理复杂情况（一）处理加密文档（二）处理付费文档七、总结与注意事项一

西攻城狮北·2025-03-25 04:38

区块链智能合约实训室解决方案

一、建设背景与趋势区块链，这一融合了分布式储存、信息传输、密码学、匿名技术和经济学等多领域学科的创新技术，自诞生以来便引发了全球范围内的广泛关注。

武汉唯众智创·2025-03-25 04:37

【区块链 | solidity】智能合约Gas 优化的几个技术

原文：https://medium.com/coinmonks/smart-contracts-gas-optimization-techniques-2bd07add0e86译文出自：登链翻译计划译者：翻译小组校对：Tiny熊本文永久链接：learnblockchain.cn/article…

区块链（Web3）开发工程师·2025-03-25 04:07

在windows下安装带有glibc的Linux环境

方法一：使用WSL(WindowsSubsystemforLinux)WSL是微软官方支持的轻量级虚拟化技术，可直接在Windows中运行Linux二进制文件，无需完整虚拟机。

小小码农-河北分农·2025-03-25 04:06

智算中心系统化建设与运营框架

智算中心系统化建设与运营框架围绕智算中心全生命周期，从政策驱动到技术落地构建完整解决方案：一、政策与产业生态政策支撑体系算力补贴机制：国家层面：工信部“东数西算”工程对西部智算中心给予电价优惠（0.3元

大霸王龙·2025-03-25 03:34

汽车制造数字化

一、汽车制造数字化的意义和目的1.目的提升生产效率：通过数字化技术实现生产过程的自动化、智能化，减少人工干预，提高生产节拍，缩短生产周期，从而提升整体生产效率。

观无·2025-03-25 03:33

MarsCode AI为什么适合教育场景

MarsCodeAI在教育场景中展现出独特优势，其技术架构与功能设计精准契合教学需求，具体优势如下：‌一、个性化学习支持‌‌动态难度调节‌根据学生代码提交历史自动调整题目难度（新手→专家模式），匹配不同学习阶段需求‌

test猿·2025-03-25 03:32

一文搞懂RAG，原理，流程，最佳实践

AI领航者·2025-03-25 03:01

彻底理解apt 与 yum 的区别：从历史到技术细节的全面解析

省流版本：APT：Debian/Ubuntu系统的包管理工具，用于自动化安装、更新、卸载软件包及解决依赖。YUM：RHEL/CentOS/Fedora系统的包管理器，功能类似，专注于RPM包管理和依赖处理。（核心：包管理+依赖处理+适用系统区分）超级理解版本：Linux中的仓库包（后缀：.rpm或者.deb）就是Windows中的压缩包（zip）我们在Windows环境下安装软件单有压缩包还不行还

白白白给大魔王·2025-03-25 03:00

深入解析RDMA：从原理到C++实践

：高延迟：小消息处理延迟可达数十微秒27高CPU开销：协议处理占CPU资源超30%3带宽浪费：冗余数据拷贝消耗内存带宽61.2RDMA的诞生RDMA（RemoteDirectMemoryAccess）技术于

这个懒人·2025-03-25 03:30

Redis 核心架构深度解析：七大设计哲学揭秘

以下是企业广泛采用Redis的7大核心原因，结合技术原理与真实场景深度解析：一、内存存储：极致性能的根基原理：Redis所有数据常驻内存，避免传统磁盘I/O瓶颈，读写操作在微秒级完成（磁盘数据库如MySQL

这个懒人·2025-03-25 03:29

如何评价字节发布的集成了AI的IDE trae？和cursor相比，有什么优势和劣势？

核心能力对比二、Trae的突破性创新三、与Cursor的关键差异点四、典型场景适配建议五、发展瓶颈与改进空间结语字节跳动发布的AI原生集成开发环境Trae在国内开发者社区引发热议，其与Cursor的对比成为近期技术圈关注的焦点

几道之旅·2025-03-25 02:57

计算机网络基础：TCP/IP 协议族的奥秘

协议族的起源与发展2.1起源背景2.2发展历程三、TCP/IP协议族的体系结构3.1层次模型概述3.2各层次详细解析3.2.1网络接口层3.2.2网络层3.2.3传输层3.2.4应用层四、TCP/IP协议族的关键技术与机制

xcLeigh·2025-03-25 02:27

（前端开发）网页制作案例

宝学成在线首页课程职业规划A宝前端开发后端开发移动开发人工智能商业预测云计算&大数据运维&测试UI设计产品我的课程表数据可视化课程正在学习-echarts使用步骤Vue3医疗项目课程正在学习-认识组合式APIReact核心技术课程正在学习

A宝呀·2025-03-25 02:25

Electron从入门到精通：手把手教你用前端技术打造桌面级应用（万字长文）

目录标题前言：为什么选择Electron？一、Electron基础篇：环境搭建与核心概念1.1开发环境准备1.2项目结构解析（关键文件详解）关键文件说明：1.3核心概念解析（文字版架构说明）Electron双进程模型：架构要点总结：二、核心机制详解：主进程与渲染进程2.1主进程开发实战2.2渲染进程安全实践2.3进程通信全解析三、企业级开发实战3.1项目脚手架搭建3.2典型功能实现3.3调试技巧四

前端极客探险家·2025-03-25 02:24

金融级安全加速：群联SD-WAN如何兼顾防御与低延迟？

二、技术实现与配置1.专线隧道配置（Linux示例）#配置IPSec隧道ipseccon

群联云防护小杜·2025-03-25 02:53

加速还是安全？CDN与群联云防护的本质差异与适用场景

一、核心功能定位对比维度传统CDN群联云防护核心目标内容加速（降低延迟、提升访问速度）安全防护（抵御DDoS/CC攻击、隐藏源站）技术重心缓存优化、边缘节点分发流量清洗、AI行为分析、加密隧道主要能力静态资源缓存

群联云防护小杜·2025-03-25 02:53

Manus通用AI智能体完全使用指南（2025最新版）——从注册到高阶技巧全解析

二、核心功能与技术突破2.1产品定位Manus（拉丁语"手"）是首个实现端到端任务闭环的AI

小乌龟登顶记·2025-03-25 01:18

将Wi-Fi模块订阅MQTT主题以获取最新的固件版本推送信息

以下是详细的实现步骤和技术细节：一、系统架构概述基本组成：Wi-Fi模块：负责连接到网络，并与MQTT服务器通信。MQTT服务器（Broker）：用于发布和订阅消息的主题中心。

getapi·2025-03-25 01:48

100天成为人工智能专家--野生技术协会总舵主：揭秘人工智能：从智慧城市到生成式革命，探索那些我们或许忽视的微妙变化

今天深入探讨了人工智能（AI）这个神奇而又无处不在的世界，特别是在智慧城市和生成式AI领域的应用及其对人机交互方式的革新。以往只知道AI是个强大的工具，现在却越发觉得它的触角已悄然伸入生活的各个细微角落，潜移默化地重塑我们的生活和工作方式。人工智能不再仅仅停留在实验室的概念阶段，而是实实在在地渗透到了城市的脉络之中。智慧城市里的AI就像无形的神经网络，从联想为颐和园打造的智慧云平台，到蜜度构建的“

熵减画眉·2025-03-25 01:18

保姆级大模型学习路线！清华博士耗时半年整理的14个核心阶段，文科生也能跟着冲！（附论文笔记+项目源码+训练技巧）

摘要：从被嘲“调参侠”到GitHub万星大佬，我花了487天吃透大模型技术栈。

大模型入门教程·2025-03-25 01:17

Manus智能体持续学习系统的技术实现与效能验证 —— 基于多模态记忆架构与联邦迁移学习的创新框架研究

Manus智能体持续学习系统的技术实现与效能验证——基于多模态记忆架构与联邦迁移学习的创新框架研究摘要本文提出并验证了一种新型持续学习框架ManusCore2.0，旨在解决智能体在复杂动态环境中面临的持续学习挑战

熵减画眉·2025-03-25 01:46

连接chatgpt的桌面语音助手

以下是一个完整的解决方案和技术实现步骤：所需工具和库语音识别使用speech_recognition库捕获用户的语音输入。需要麦克风支持。

getapi·2025-03-25 01:16

SFT和RLHF是什么意思？

SupervisedFine-Tuning，监督微调）和RLHF（ReinforcementLearningfromHumanFeedback，基于人类反馈的强化学习）是两种用于改进大型语言模型（LLMs）性能的技术

玩人工智能的辣条哥·2025-03-25 00:15

联合民生证券，探讨AI技术驱动下的财富管理新范式

在AI技术与金融科技深度交融的背景下，活动聚焦智能算法赋能投资交易的前沿实践，吸引了两百余位高净值客户参与，共同探讨了技术驱动下的财富管理新范式。

·2025-03-25 00:05

2025 2 19 Java 面试题（美团快手）

在实习期间，我有幸参与到面试协助工作中，这使我得以近距离接触到丰富多样的面试场景，也深切体会到不同候选人在技术知识储备和思维方式上的差异。

时雨h·2025-03-25 00:44

HarmonyOS主题管理工具封装：动态切换、持久化存储与常见问题解析

一、效果展示二、技术栈HarmonyOSArkUI框架使用AppStorage实现跨组件状态管理，PersistentStorage持久化存储用户偏好。

qq_55376032·2025-03-25 00:14

遵循HarmonyOS NEXT UI设计原则，打造卓越用户体验

本文将深入探讨这些原则，并提供实用建议和实例代码，帮助开发者创建既符合技术标准又能提升用户体验的应用程序。一致性：构建熟悉且可预测的交互体验一致

·2025-03-25 00:34

NPU上如何使能pytorch图模式

1Pytorch的compile技术PyTorch的torch.compile是一个强大的功能，用于优化PyTorch模型的性能。