陈橘又青-优快云博客

原创一个牛逼的Edge插件，国内直接用Gemini 3，NanoBanana2，GPT 5.2

DeepSider聚合了最新的Gemini 3.0 Pro和Gemini 3.0 Pro Thinking，以及Sora 2，GPT-5，Claude 4.5，Nano Banana 2，Grok4......等几十款全球热门的AI大模型。DeepSider的特点就是专为中文用户设计，没有网络门槛，装上就能随时在侧边栏与AI对话，生成图片或视频。可以看到，Gemini 3.0 Pro正确地理解了用户要求，动画也很流畅，代码中几乎没有Bug存在。

2025-12-26 18:03:41 8793 1

原创 vLLM-Ascend推理部署与性能调优深度实战指南：架构解析、环境搭建与核心配置

然而，随着 AI 算力需求的指数级增长，算力供应的多元化已成为行业共识。华为昇腾（Ascend）系列 AI 处理器，特别是 Atlas 800 A2（搭载 Ascend 910B 芯片）系列，凭借其在 FP16/BF16 混合精度计算上的强劲性能，逐渐成为国产化算力集群的首选。由于 vLLM 主干代码迭代极快，且部分 CUDA 语义（如 CUDA Graph）无法直接映射到 NPU 的 ACL Graph，插件层必须在运行时对 vLLM 的核心代码进行“热修补”（Monkey Patching）。

2025-12-24 18:30:23 29580 3

原创 NVIDIA迁移昇腾踩坑记：为何数据拷贝成了“背锅侠”？（附1.5s→0.7s优化复盘）

本次小模型迁移性能调优实战，从最初的性能衰退到最终的超越原平台性能，整个过程充满了技术挑战和发现。最关键的是，我们打破了直觉的误导，通过科学的Profiling分析找到了真正的性能瓶颈。目前CANN的迭代速度很快，建议大家在迁移时如果遇到性能瓶颈，不要死磕代码逻辑，先跑一遍Profiler，大概率能帮你省下几天排查时间。如果常规手段搞不定，试试Torchair或者MindIE这种针对性的推理后端，可能会有意外惊喜。注明：昇腾PAE案例库对本文写作亦有帮助。

2025-12-24 18:28:54 69823 1

原创开创性的初创企业利用 Amazon SageMaker孵化器释放企业价值

亚马逊SageMaker创业孵化器助力初创企业克服AI解决方案开发挑战，提供技术支持和即用架构加速产品上市。本文介绍了Tonic.ai、Activeloop、Weaviate、Snowplow和SuperAnnotate五家初创企业如何利用SageMaker开发创新AI工具，涵盖数据安全、多模态处理、向量搜索、实时数据分析等领域。该计划通过统一开发环境、技术支持及营销资源，帮助初创企业快速构建符合企业级安全标准的AI解决方案。同时，亚马逊云科技推出免费套餐2.0，为开发者提供更灵活的云学习体验。

2025-12-19 15:21:15 9856 37

原创代理IP服务商横向测评：基于动态住宅代理的AI任务管理革命

摘要：本文介绍了一款基于微信生态的智能目标管理系统，旨在解决个人目标管理中的问题。系统采用无限层级任务树结构，集成进度感知引擎和AI任务生成器，通过IPIDEA动态住宅代理实现高效数据采集。经对比测试，IPIDEA以100%成功率、最快响应时间（平均1.175秒）优于其他代理服务商，为系统提供了稳定高效的数据支持。该方案有效提升了AI生成任务的质量和响应速度，实现了技术创新与用户体验的双重突破。

2025-12-06 12:00:00 130764 115

原创喂饭级 Gemini 3.0 使用教程：国内实测可用，看完就学会

DeepSider还内置了DeepL、谷歌翻译、GPT 4omini三大翻译源，在遇到看不懂的单词或短句时，都可以直接调用侧边栏快速翻译成中文。，以及Sora 2，GPT-5，Claude 4.5，Nano Banana，Grok4......等几十款全球热门的AI大模型。可以看到，Gemini 3.0 Pro正确地理解了用户要求，动画也很流畅，代码中几乎没有Bug存在。要是你懒得看完一篇文章，还可以交给DeepSider的网页对话功能，阅读和总结整个网页，省时又省力。

2025-11-28 09:13:24 16315 14

原创 100% AI 写的开源项目三周多已获得 800 star 了

ing 项目本身功能是一个集成了 next.js shadcn/ui 底层默认 pgsql 数据库和 claude code 的一个编程工具，运行在 kubernetes 上，简单来说就是点个按钮直接开始梭哈 claude code, 其他事情 agent 都帮你干了。感觉是个比 supabase 更简单更灵活的方案，因为我不需要按照 supabase 的 SDK 写代码了。

2025-11-26 20:05:53 9423 17

原创从60帧到360帧：对比ToDesk、向日葵、TeamViewer三款远程巨头的画质进化

无论是枪口火焰的粒子效果，还是敌人快速移动的残影，都清晰、流畅，无拖影。文件中心真的非常适合修图、设计师，它可以直接展示本机的设备详情，可以直接拖拽和选择文件，通过设备代码或设备列表进行选择，而且这都是在同账号设备下进行的，意味着在安全保障的基础上，你可以“一传多”台设备，发挥着ToDesk无损画质、断点续传的优势。15帧率下可以勉强进行游戏，但是508ms的延时带来的非常不好的体验，即使在自身不操作的过程，也出现了极高的延时情况，画质音质也极其卡，常伴有失帧的感觉，完全无法进行游戏。

2025-11-24 11:23:27 77862 160

原创 CANN在智能安防场景中的落地实践：释放硬件潜能，简化AI开发

问题一：海量视频数据实时处理能力不足解决方案：基于CANN模板库快速开发高性能预处理、特征提取算子，模板内置的tiling优化与并行计算能力提升内存访问效率，结合分布式通信实现多摄像头数据并行处理。效果：系统可实时处理1200路720P或600路1080P视频流，异常事件预警响应时间从3秒缩短至0.6秒，处理能力提升400%，完全满足大型城市监控中心的海量数据处理需求。问题二：AI开发门槛高，人才短缺。

2025-11-21 19:11:38 15092 17

原创 CANN特性能力解析：释放硬件潜能，简化AI开发

作为华为昇腾AI基础软硬件平台的核心，CANN（Compute Architecture for Neural Networks）通过端云一致的异构计算架构，为AI基础设施提供了从硬件驱动到上层框架适配的软件支撑。其以极致性能优化为核心目标，覆盖应用开发、算子开发、模型部署全流程，显著降低了AI开发门槛。接下来我将从三个维度展开，为大家揭示CANN的技术魅力。一、CANN的核心价值：构建全场景AI开发基石1. 对应用/算子开发者的全链路支持应用开发者：通过MindStudio全流程工具链。

2025-11-17 18:31:46 8079 10

原创 Spatial Joy 2025 全球 AR&AI 赛事：开发者要的资源、玩法、避坑攻略都在这

对刚入行的朋友，这绝对是快速积累AR&AI实战经验的捷径。你不用去对接复杂的商业需求，就能直接用上Rokid乐奇顶尖的空间计算资源和全系列AR硬件练手——这种机会在平时可遇不可求。对资深开发者而言，这正是展示技术视野的绝佳舞台。空间AI认知闭环、AR场景落地，这些方向正是当前行业最稀缺的技术能力，随便哪一个写进履历里都是重磅加分项。说白了，这场赛事就是Rokid乐奇给技术人送"资源+机遇"的。你能用别人花上亿搭建的AR技术生态，做能直接在硬件上落地的项目，还能拿到AR行业龙头的背书——这种好事真的不常有。

2025-11-07 21:21:22 14837 3

原创亮数据Bright Data实战：5步实现Booking全球景点数据采集+智能推荐

实战教程。

2025-10-27 08:00:00 16289 26

原创亚马逊商品信息速查：IPIDEA企业级HTTP服务驱动的可视化采集工具

我们深知，在电商运营和市场分析中，快速获取和概览竞品信息至关重要。为此，我们开发了一款专注于亚马逊商品信息采集的工具。这款产品旨在提供一种直观、高效的方式，让您仅通过输入商品名称，就能快速获取到亚马逊搜索结果页面的主要商品信息，并进行初步的可视化展示。而这一切高效且稳定地获取数据都得益于其核心驱动——IPIDEA企业级HTTP服务。本产品的核心功能是，当您输入一个商品名称（例如“笔记本电脑”）进行搜索后，它将自动化地访问亚马逊的搜索结果页面，并从中提取出您所关注的主要商品信息。这些信息包括：采集到的数据将以

2025-10-24 08:00:00 22403 31

原创 2025年程序员接单注意事项和平台一览

程序员接单是自由职业的一种方式，但也存在诸多风险。文章总结了接单注意事项：需求模糊的项目要谨慎、坚持合理报价、及时沟通进度、积累个人口碑。同时对比了多个接单平台的优缺点：程聚宝审核严格但抽成低；一品威客适合新手但竞争激烈；猪八戒网项目多但客户参差；Upwork适合英语好的开发者；Fiverr门槛低但抽成高；Toptal要求高但单价优；Guru竞争小但活跃度一般；Freelancer项目多但抽成高。此外，自媒体接单虽慢但客单价高。最终选择平台只是开始，长期发展还需提升项目判断力与沟通能力。

2025-10-17 17:00:00 39195 18

原创使用 Amazon Bedrock AgentCore 构建医疗代理

医疗AI新纪元：智能代理重塑诊疗流程摘要：智能AI技术正深度变革医疗行业，以Innovaccer推出的GravityTM平台为代表，结合亚马逊Bedrock AgentCore技术，实现了1600家医疗机构8000万份健康记录的高效管理。医疗AI面临的核心挑战是数据孤岛问题，FHIR标准虽提供解决方案但实施复杂。Bedrock AgentCore通过安全运行时、网关服务和身份管理三大组件，为医疗AI提供从开发到部署的全流程支持。典型案例展示家长可通过对话代理完成儿童免疫预约，减轻医疗机构行政负担。解决方案

2025-10-04 19:37:23 14010 4

原创通过无代码工作流在 Dify 中进行人工智能驱动的网络抓取

【亮数据Bright Data实战】通过无代码工作流在 Dify 中进行人工智能驱动的网络抓取。通过无代码工作流在 Dify 中进行人工智能驱动的网络抓取。

2025-09-22 07:46:41 44503 21

原创【技术实战】R语言统计分析与可视化从入门到精通

R语言在统计分析与数据可视化方面的核心技术，从基础语法、数据导入与处理、基本统计分析、数据可视化到高级统计分析和高级数据可视化等方面进行了全面阐述。通过丰富的代码示例，读者可以逐步掌握R语言在数据分析领域的强大功能。然而，R语言的学习之路远未结束。随着技术的不断发展，R语言也在不断演进和扩展。性能优化：随着数据量的不断增加，对R语言的性能要求也越来越高。未来，我们可以期待R语言在内存管理、并行计算等方面取得更大的优化。集成学习。

2024-12-26 20:10:16 11063 13

原创 CCF-CV企业交流会：打造大模型时代的可信AI，探索AI安全治理新路径

特邀来自上海交通大学、电子技术标准化研究院、中国科学技术大学、中科院、合合信息等机构与企业的专家们，从立法、监管、前沿研究、技术实践等多个维度分享AI安全领域的最新进展，助力AI向善发展。随着AI技术的不断发展和应用领域的不断拓展，AI安全治理将面临更加复杂和多元的挑战，本次打造大模型时代的可信AI论坛正是产学研联合探索AI安全治理的一次有效尝试，通过汇聚来自不同领域的专家和学者，共同探讨AI安全领域的最新进展和挑战，为AI安全治理提供了新的思路和解决方案。

2024-12-19 07:00:00 22316 82

原创 AI作图效率高，亲测ToDesk、顺网云、青椒云多款云电脑AIGC实践创作

在本次测评中，我们深入探讨了ToDesk云电脑、顺网云和青椒云等云电脑产品在AIGC创作中的实际表现。结果显示，无论是在硬件性能、软件部署的便捷性，还是在推理效率和图像生成质量上，这些云电脑产品都展现出了各自的优势。特别是ToDesk云电脑和青椒云，在对话生成任务中，表现出了快速的响应能力，能够迅速生成连贯且逻辑性强的文本，确保了对话的自然流畅。在图像生成任务中，同样能够生成细节丰富、质量上乘的图像，无论是在艺术创作还是商业应用中，都能够满足用户的高标准要求。

2024-11-29 07:30:00 23566 76

原创【深入学习Redis丨第九篇】详解Redis主从复制

如果发生机器宕机（主板烧坏、硬盘损坏、内存损坏等），短时间内我们也无法修复，我们就会考虑将redis迁移到另外一台机器上，并且还要考虑数据同步问题。Master可以拥有多个slave；多个slave可以连接同一个Master外，还可以连接到其他的slave；主从复制不会阻塞Master，在主从复制时，Master可以处理client请求。

2024-10-31 19:05:56 26881 79

原创【深入学习Redis丨第八篇】详解Redis数据持久化机制

持久化功能有效地避免因进程退出造成的数据丢失问题，当下次重启时利用之前持久化的文件即可实现数据恢复。

2024-10-17 19:07:52 45544 83

原创【深入学习Redis丨第七篇】Redis的五种数据类型详解

Redis支持五种数据类型：String（字符串），Hash（哈希），List（列表），Set（集合）及Zset(sorted set：有序集合)。字符串类型是redis最基础的数据结构，首先键是字符串类型，而且其他几种结构都是在字符串类型基础上构建的，所以字符串类型为其他四种数据结构尊定了基础。字符串类型实际上可以是简单的字符串、复杂的字符串（xml、json）、数字（整数、浮点数）、二进制（图片、音频、视频）。

2024-10-01 15:19:37 18707 97

原创【深入学习Redis丨第六篇】Redis哨兵模式与操作详解

当我们的主服务器宕机后，要手动的去切换主从模式，这样的人工干预，费事费力，还会造成一段时间我们的服务不能使用。所有我们要使用哨兵模式来解决这一问题。哨兵是对Redis的系统的运行情况的监控，它是一个独立进程，功能有二个：监控主机Redis和从机Redis是否运行正常；主机Redis出现故障后自动将从机转化为主机；

2024-09-22 12:42:08 37228 89

原创【深入学习Redis丨第五篇】Redis中的连接命令与键命令操作详解

这个命令和 EXPIRE 命令的作用类似，但是它以毫秒为单位设置 key 的生存时间，而不像 EXPIRE 命令那样，以秒为单位。当生存时间移除成功时，返回 1 .如果 key 不存在或 key 没有设置生存时间，返回 0。当且仅当 newkey 不存在时，将 key 改名为 newkey。为给定 key 设置生存时间，以秒为单位，当 key 过期时(生存时间为 0 )，它会被自动删除。当 key 和 newkey 相同，或者 key 不存在时，返回一个错误。

2024-09-08 17:01:15 25387 94

转载 TikTok多账号怎么稳定的运营？

Ownips是一家专业的静态IP代理服务提供商，拥有强大的技术实力和丰富的行业经验。他们公司在全球范围内部署了大量的IP资源，覆盖了几乎所有主要国家和地区，能够满足不同用户的多样化需求。综上所述，Ownips在代理IP方面实力雄厚，从IP资源全球覆盖率、网速、价格、易用性等方面，都可以说非常优秀，对做TikTok多账号运营很有帮助，这些也都是Ownips的核心竞争力。Ownips仅支持在境外网络环境下使用。

2024-06-28 19:34:32 15771 80

原创【深入学习Redis丨第四篇】Redis集群模式与操作详解

Redis 的哨兵和主从模式基本已经可以实现高可用和读写分离，但是在这种模式下每台 Redis 服务器都存储相同的数据，浪费内存空间，所以在redis上加入了 Cluster 集群模式，实现了 Redis 的分布式存储，也就是说Redis 节点上存储不同的内容。

2024-06-25 18:25:57 12064 63

原创【深入学习Redis丨第三篇】深入详解Redis高可用集群模式

主数据库可以进行读写操作，当读写操作导致数据变化时会自动将数据同步给从数据库* 从数据库一般都是只读的，并且接收主数据库同步过来的数据* 一个master可以拥有多个slave，但是一个slave只能对应一个master* slave挂了不影响其他slave的读和master的读和写，重新启动后会将数据从master同步过来* master挂了以后，不影响slave的读，但redis不再提供写服务，master重启后redis将重新对外提供写服务。

2024-06-11 15:42:22 113634 85

原创 AI 写高考作文：10 款大模型，实力水平如何？

在科技日新月异的今天，人工智能（AI）已不再是遥不可及的未来科技，而是逐渐融入我们日常生活的实用工具。从智能语音助手到自动驾驶汽车，从智能家居系统到精准医疗诊断，AI技术正以其强大的计算能力和数据分析能力，改变着我们的工作方式、生活方式乃至思维方式。相信大家对高考都有极深的感情，不管是考的好或不好，都是我们人生中难以忘记的一个拐点，那么在现如今AI时代，我不禁想到，如果用人工智能参加高考，会得多少分呢？不知道朋友们有没有关注今年的高考作文题目呢？

2024-06-08 12:15:55 13211 31

原创我的618之网络安全书单推荐

随着数字化浪潮的汹涌澎湃，网络安全已经成为了每个从业者不可回避的重要议题。在这个信息泄露和网络攻击层出不穷的时代，网络安全不仅仅是一份工作，更是一种责任、一种使命。为了帮助大家更好地装备自己，迎接各种安全挑战，我们精心挑选了以下网络安全书籍，每本都是市面上的佳作，助你在职业道路上走得更远。

2024-06-05 12:24:29 13602 34

原创详解企业架构模式：三层架构、微服务架构、事件驱动架构

我的职业专注于企业应用，因此，这里所谈及的模式也都是关于企业应用的。（企业应用还有一些其他的说法，如“信息系统”或更早期的“数据处理”。）那么，这里的“企业应用”具体指的是什么呢？我无法给出一个精确的定义，但是我可以罗列一些个人的理解。先举几个例子。企业应用包括工资单、患者记录、发货跟踪、成本分析、信用评分、保险、供应链、会计、客户服务以及外汇交易等。企业应用不包括汽车燃油喷射、文字处理、电梯控制、化工厂控制器、电话交换机、操作系统、编译器以及电子游戏等。企业应用一般都涉及持久化数据。

2024-06-05 12:15:30 17414 60

原创【深入学习Redis丨第一篇】Redis服务器部署详解

Redis（全称：Remote Dictionary Server 远程字典服务）是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。从2010年3月15日起，Redis的开发工作由VMware主持。从2013年5月开始，Redis的开发由Pivotal赞助。Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、遵守BSD协议、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。

2024-05-29 10:35:10 18779 91

原创 618精选编程书单推荐：优质知识提升你的代码力

凯·S. 霍斯特曼（Cay S. Horstmann），美国圣何塞州立大学计算机科学系教授、Java技术的坚定倡导者、国际计算机协会（ACM）计算机教育贡献杰出会士，常年在国际上的各类计算机峰会上进行技术分享，为硅谷输送计算机专业人才30余年。

2024-05-24 17:02:39 23385 7

原创【SSM进阶学习】详解SSM框架中的整合与分页

定义db.properties数据库配置文件针对分页，使用的是PageHelper分页插件，版本使用的是5.1.8。参考文档PageHelper是适用于MyBatis框架的一个分页插件，它支持基本主流与常用的数据库，如MySQL、Oracle、MariaDB、SQLite、Hsqldb等。特性简单易用: PageHelper 提供了简单的配置方式，可以轻松地在 MyBatis 中启用分页功能。

2024-05-19 14:26:23 27176 88

原创【MySQL数据库】丨高可用之MHA集群部署

MHA的搭建过程中最大的困难点在于经常依赖包安装不全以及相关脚本与版本不对应导致一直无法部署，还有一个问题是集群复制检查、手动切换主库均正常，但是主库异常宕机时无法切换（切换脚本问题）。小伙伴们在实践过程中遇到问题可以多多与我沟通，相互学习提高排坑技能。

2024-05-14 15:41:23 13540 92

原创【MySQL数据库】丨一文详解 JdbcTemplate(Spring中的CRUD)

API介绍执行查询语句，返回一个List集合，List中存放的是RowMapper指定类型的数据。使用步骤定义Product类创建JdbcTemplate对象编写查询的SQL语句使用JdbcTemplate对象的query方法，并传入RowMapper匿名内部类在匿名内部类中将结果集中的一行记录转成一个Product对象API介绍执行查询语句，返回一个List集合，List中存放的是RowMapper指定类型的数据。

2024-05-10 12:41:21 21805 93

原创【SSM进阶学习系列丨分页篇】PageHelper 分页插件集成实践

针对分页，使用的是PageHelper分页插件，版本使用的是5.1.8。参考文档PageHelper是适用于MyBatis框架的一个分页插件，它支持基本主流与常用的数据库，如MySQL、Oracle、MariaDB、SQLite、Hsqldb等。特性简单易用: PageHelper 提供了简单的配置方式，可以轻松地在 MyBatis 中启用分页功能。支持多种数据库: PageHelper 支持多种数据库，包括 MySQL、Oracle、PostgreSQL、SQL Server 等。

2024-05-04 11:25:29 17844 88

原创与 Apollo 共创生态：观看7周年大会的心路历程

回顾这次观看Apollo七周年大会直播的心路历程，我不仅了解了Apollo的最新进展和开放平台企业生态计划，还从中汲取了宝贵的经验。我期待着Apollo能够在自动驾驶领域取得更加辉煌的成就。同时，我也期待着与更多的行业同仁共同合作、共同创新，共同推动自动驾驶技术的快速发展。我相信，在我们共同的努力下，自动驾驶技术一定能够为人类带来更加便捷、安全、智能的出行体验。

2024-05-01 10:27:32 16155 108

原创自学Java要到什么程度才足够能力去实习和就业?

的过程，对每个坑点进行讲解，同时引出 10 多个工具的使用和 10 多条最佳实践。虽说有这么多案例覆盖了大多数掉坑的场景，但读者仍然要通过案例学会举一反三，遇到新问题时才有一套方法可以出坑。深入学习有以下办法。· 结合自己的项目经历回忆，是否遇到书中坑点的类似问题，当时是如何排查解决的。对于还没见过的坑点，要动手重现，并运行调试。除了书中提到的方法，要思考是否还有其他解。积极思索并解决书中“思考与讨论”中的问题，想出办法之后再对照答案。· 挑战自己，将多个坑点组合在一起，思考排查解决的办法。

2024-05-01 10:21:47 15634 52

原创合合信息Embedding模型获得MTEB中文榜单第一

最近几年，可以说大语言模型汇聚了所有的光彩，大语言模型的飞速发展更是吸引着社会各界的目光，这些模型的强大能力源自于Embedding技术的支撑，这种技术将语言转化为机器可理解的数值向量。随着大型语言模型的不断突破，Embedding模型的关键性日益凸显，成为推动人工智能领域向前发展的核心动力。在这个充满无限可能的领域中，每一次技术的飞跃都预示着新的变革和机遇。

2024-04-28 12:10:08 21127 154