Pocker_Spades_A的博客

只需扫码或手机号登录，客户端就会自动扫描局域网，通过设备指纹库（如群晖DSM、威联通QTS的默认端口）精准识别设备类型，并自动生成服务卡片。以前访问NAS里的文件，你得是半个网络工程师，得配置SMB、WebDAV，甚至还得用命令行。我们将复杂的远程控制配置、繁琐的文件访问路径、以及卡顿的远程操控体验，全部推翻重构。在3.0版本中，很多用户反馈添加设备像是在当网管，查IP、填端口、配转发，流程繁琐。以前用手机远程控制电脑，电脑端要装服务，手机端也要下软件，设置复杂，还经常连不上。

节点作用是否必需开始接收外部输入（如用户问题）✅ 是大模型（LLM）AI 思考与生成回答✅ 核心结束返回最终结果✅ 是其他高级节点（插件、条件判断、代码工具等）可在后续扩展时使用。在「输出」区域，点击「+ 添加输出」字段值变量名output类型string这个output就是 AI 生成的回答，后续「结束」节点会引用它。从“一脸懵逼”到“成功跑通”，我花了整整一天时间。但正是这些踩坑经历，让我真正理解了 openJiuwen 工作流的运作逻辑。

在这个 AI 与传统文化交融的时代，我们不仅能用技术提升效率，更能用它传递情感与美学。这个“宋韵新春使”，既是工具，也是心意——愿你在 2026 年，既有科技之便，亦有宋词之美。🎋 **元旦快乐！愿你新年胜旧年，AI 助你写尽人间清欢。

从 “环境配置→模型加载→多场景推理” 全流程展开实测：一方面提供可复用的昇腾 NPU 环境配置方案，解决开发者在框架适配、模型加载中的实际问题；本指南里的部署方法、测评脚本均是我基于个人实操经验整理的，仅作社区开发者交流学习用 —— 不同硬件环境、软件版本可能会有差异，大家根据自己的实际情况调整哈～也欢迎在这个基础上一起优化，把昇腾跑大模型的经验越攒越多！昇腾 NPU 作为国产算力的核心载体，其对主流大模型的支持能力，直接影响国产化 AI 基础设施的落地效率。2. 限制单进程跑的轮次，别一直跑；

这次在昇腾310P上搭环境，前前后后折腾了好几天。回过头看，主要就是几个地方容易出问题：Docker这块最坑的是容器创建后直接退出，开始根本没想到要加个让它一直跑着。还有就是镜像ID别搞错了，查出来是啥就用啥，别直接复制拉取日志里的Digest。版本匹配这个真的要严格按照来。PyTorch 2.5.1配torch-npu 2.5.1rc1，差一个小版本后面都是坑。setuptools也得降到65.7.0以下，不然Apex编译直接过不了。

*中断（Interrupt）**是一种“打断当前程序执行”的机制。当外设（如 NPU、网卡、定时器）有事件发生时，会通知 CPU 中断当前任务，执行一段专门的“中断服务程序（ISR）”。这样可以保证 CPU 能及时响应设备请求，而不是傻等。举个例子，当 NPU 执行完算子后，需要告诉 CPU “我完成了”，这个信号就是一次中断。如果中断太频繁，CPU 就会被不断“打断”，算子调度效率明显下降。

通过自主研发的性能管理模块（KWR），实现了对存储过程的深度下钻分析能力：运维人员可通过KWR报告，**直接穿透存储过程的 “黑盒”，下钻查看每一条内部执行语句的数据库时间、执行次数、资源占用等关键指标，精准定位耗时节点。无论是核心业务系统的稳定运行，还是敏感数据的安全防护，亦或是复杂场景下的性能优化，都呼唤一款既能无缝衔接现有架构，又能突破传统数据库瓶颈的创新引擎。金仓数据库以“不止于兼容”为理念，不仅提供无缝的连接，更致力于交付显著的体验提升：让运维更智能，让数据更安全，让系统更透明。

为了更直观地理解 IoTDB 的易用性，我们通过一个简单的代码示例来演示如何构建一个物联网数据存储方案。在时序数据库的选型中，没有绝对的“最好”，只有“最合适”。如果你的场景是IT 运维监控，Prometheus 依然是事实标准。如果你的场景是工业物联网（IIoT），面临着设备层级复杂、写入吞吐量大、网络环境不稳定等挑战，那么凭借其树形数据模型、极高的压缩比（降低硬件成本）以及原生的端边云协同能力，无疑是当前极具竞争力的选择。IoTDB 不仅仅是一个数据库，更是一个连接物理世界与数字世界的桥梁。

金仓KingbaseES以数倍乃至数十倍的性能优势，以及完整的企业级能力，为大规模、高复杂度时序场景提供了坚实的解决方案，成为企业从数据存储到智能决策的关键支撑。金仓独特的“多模融合”架构，打破了时序数据的孤立性。同时，其“冷热数据分级存储”理念，将访问频繁的热数据与不常访问的冷数据分开管理，在保证查询性能的同时，进一步优化了存储成本结构，实现了性能与成本的平衡。金仓的领先并非仅停留在基准测试的跑分上，其作为企业级、多模融合的时序数据平台，在解决InfluxDB固有短板的同时，带来了多维度的核心价值提升。

技术工具的终极价值，在于无声地融入工作流，高效解决问题。在2026年，远程控制软件的选择逻辑愈发清晰：告别全能幻想，拥抱场景最优解。对于大多数中国用户而言，ToDesk凭借其无短板的综合实力、持续的技术迭代及对本地需求的深刻理解，成为了那个最可靠、最“省心”的默认选项。而对于有着极致特定需求的用户，在细分领域表现出色的专家型工具，则是提升生产力的关键拼图。

应用场景：处理 .txt 长文（论文、新闻、工作汇报等），自动生成 300–500 字摘要，支持手动输入或本地文件导入。核心目标：在本地 Python 环境运行，无需服务器，代码不超过 200 行，新手直接复制就能用。技术栈：Python 3.7+（本文在 Python 3.13.5 测试通过）、AiOnly GPT-5 API（核心摘要能力）、Tkinter（Python 自带 GUI）、requests（发送 API 请求）。这个工具虽然不复杂，但表现如何？我们做了三个典型测试，反馈相当不错。

软件外包平台的选择冷暖自知，有的平台适合做长期兼职，有的平台适合做服务商，有的则能把你带入海外市场。不管选择哪条路，都平台不是目标，持续交付质量、维护口碑，才是你在外包市场的护城河。try:})")

通过从基础环境配置到复杂分布式训练的全方位测试，openEuler展现了其作为AI时代操作系统的强大实力。在性能基准测试中，openEuler在矩阵计算、训练吞吐量、内存管理、分布式训练和模型推理等关键维度均表现出卓越的性能特性。其深度优化的内核调度、高效的异构计算支持和完善的AI工具链生态，为机器学习工作负载提供了稳定而高效的计算平台。openEuler通过持续的自主创新，成功将操作系统的传统优势与AI时代的新需求相结合，为开发者提供了从模型开发到部署上线的完整解决方案。

通过全方位的易获得性评测，openEuler 展现出了作为一款成熟开源操作系统的优秀品质。在资源获取方面，其多样化的下载渠道和优秀的网络优化确保了用户能够快速获得系统镜像；在部署灵活性方面，支持从物理机到容器的多种部署方式；在软件生态方面，丰富的软件源和完善的包管理机制为开发者提供了极大便利。性能测试结果充分证明了 openEuler 在资源利用效率方面的优势，特别是在低配置环境下的出色表现。文档和社区支持的质量进一步提升了系统的易用性，使得无论是初学者还是资深开发者都能快速上手。

通过这一系列深入的实际操作和全面的性能测试，我们充分体验了openEuler丰富的软件生态和卓越的性能表现。从基础的软件包管理到复杂的性能调优，从传统的开发环境到现代的容器化部署，openEuler都展现出了成熟操作系统应有的完整性和先进性。在性能测试方面，openEuler在计算、存储、网络各个维度都交出了令人满意的答卷。特别是在高并发和高负载场景下，系统表现出的稳定性和性能一致性充分证明了其在数字基础设施领域的适用性。

DeepCore 是专业级大模型 API 网关服务平台，通过标准化接口，打通 OpenAI（GPT 系列）、Anthropic（Claude 系列）、字节跳动（豆包）、DeepSeek 等 30 + 主流大模型的调用壁垒。开发者只需一套代码，即可无缝切换模型，彻底告别 “换模型 = 重构系统” 的低效困境。模型各有专长文学家。适合创意写作、角色扮演、情感陪伴等感性任务。全能学霸。在逻辑推理、复杂分析和代码工程方面展现了碾压级的实力，是处理复杂任务的首选。GPT-5-mini速记员。

在这个 AI 狂飙的时代，我们已经习惯了和 ChatGPT、豆包这样的 LLM（大语言模型）打交道。它们很聪明，能写代码、能改简历，但始终被困在那个窄窄的对话框里。我们一直渴望的“贾维斯”，不应该只有脑子，还得有身体。试想一下：当你准备跳槽面试时，面对的不再是一行行冷冰冰的文字，而是一个坐在高级办公室里、身穿深蓝 Polo 衫、眼神犀利、会因为你的回答太水而皱眉叹气的3D 面试官。这种**“具身智能”**带来的沉浸感，是文字聊天永远无法替代的。最近，我拿到了魔珐星云（Embodia AI）的开发权限。官方号

未来，计划在现有基础上新增“远程办公沟通”“跨部门协作”“职场冲突化解”等场景，同时支持用户自定义话术模板，让智能体更灵活。解决方法：基于腾讯云知识图谱技术，关联“指令关键词-行为细节-职场文化”数据（如“再想想”关联“数据不足”“逻辑不清晰”等潜台词），同时接入用户反馈，动态优化关联规则，提升解读准确率。解决方法：在知识库中给每个话术添加“企业类型”标签，Prompt中明确“按企业类型调整话术风格”，同时收集不同企业的真实沟通案例，融入话术库，提升适配性。我应该买什么样的烟？

以某银行手机银行业务系统为例，在峰值并发达到3000TPS的场景下，金仓通过毫秒级同步机制保障灾备数据一致性，并结合JDBC负载均衡策略合理分担读请求压力，使主库CPU利用率稳定控制在30%以下，系统运行平稳。建议企业在进行数据库选型时，除关注初始采购价格外，还应全面评估迁移难度、运维复杂度、扩展成本及技术支持响应能力等维度，优先选择生态健全、工具链完整、服务响应高效的产品方案。，可在迁移前对源数据库进行全面扫描，自动生成兼容性分析报告及改写建议清单，帮助团队提前识别潜在风险点，有效压缩适配周期。

第七届信息技术与计算机应用学术会议(ITCA 2025) 作为第七届国际科技创新学术交流大会的分会场开展，大会将于2025年12月19-21日在中国广州隆重举行。本次会议的目的是为信息技术与计算机通信等领域全球学术界、产业界和研究开发组织的研究人员提供一个交流平台。

为让大家都能用上Gemini 3.0这个强大的工具，小编将在这篇文章里告诉大家一个简易方法。DeepSider浏览器插件最简单的使用Gemini 3.0的方法：DeepSider，这是一款国内免费可用的浏览器侧边栏插件。它聚合了最新的Gemini 3.0 Pro和Gemini 3.0 Pro Thinking，以及Sora 2，GPT-5，Claude 4.5，Nano Banana，Grok4......等几十款全球热门的AI大模型。官网地址：www.deepsider.ai。

随着增强现实（AR）与人工智能（AI）技术的深度融合，智能眼镜作为新兴的交互终端，正逐渐从概念走向现实。本文将深入探讨如何利用 Rokid Glass 及其提供的 SDK，从零开始构建一个功能强大的“AI 编程助手”。该应用旨在将开发者的双手从键盘上解放出来，通过语音交互与悬浮的 AR 界面，实现随时随地的代码查询、逻辑梳理、Bug 解析乃至代码生成。

这是一个名为"专注模式"的 Chrome 浏览器扩展，主要功能是通过一键开关来屏蔽干扰性网站，帮助用户保持专注的工作和学习环境。因为我（和很多人一样）深受“时间黑洞”的困扰。B站、微博、知乎，这些平台在带给我们信息的同时，也无情地吞噬着我们的专注力。所以，我决定用这个“最真实的需求”来“拷打”AI。我把一个“专注模式”插件的完整需求（如下方文档所示）丢给了 Doubao-Seed-Code。我写了一个需求文档，放在了“cll.md”里面了。

企业在市场分析中需定期收集特定行业的资讯信息（如航运行业政策、市场动态），传统方式需人工浏览多个平台复制粘贴，效率低下且易遗漏。本次实战将搭建一款航运行业资讯智能抓取工具，核心需求包括：支持指定资讯来源；可设置抓取关键词；自动提取资讯标题、发布时间、正文内容并整理成结构化数据；支持导出Excel格式文件。同样，我们可以通过CodeWave的智能应用生成能力，快速构建了资讯抓取工具的应用骨架。

Qoder 全球上线仅两个月，已获得全球数十万开发者的信赖与支持。

初始发布：Cangjie 版 TinyExpr（tinyexpr4cj）、括号、逗号（表达式列表取最后一个值）pi, e；传入变量值HLT/LLT 两层测试覆盖常见与边界场景tinyexpr4cj 以极小的体积与复杂度，覆盖了大多数工程计算所需的表达式场景。希望它能成为你在 Cangjie 项目中“一行导入即可用”的小工具。欢迎提交 Issue/PR，一起把它打磨得更好。

电科金仓以“异构多活容灾架构”为核心的技术体系，不仅助力浙人医突破瓶颈，打造国内首个LIS系统国产化异构多院区多活改造案例，更构建了一套适配集团化医院信创的“全链路解决方案”，为行业提供了可落地的技术范本。针对浙人医的痛点，电科金仓基于医疗行业特性与集团化医院需求，打造以“异构多活”为核心的技术路线，在完美替代原非信创业务系统的同时，让浙人医数据安全和处理效率有了质的提升。面对业务需求和政策要求带来的双重压力，浙人医最终选定电科金仓作为数据库合作伙伴，以LIS系统为突破口，开启信创之路。

从MongoDB到国产多模数据库的平替，福建电子证照系统的实践证明：政务系统的国产化升级并非“牺牲性能换安全”，而是通过“场景化技术适配”实现“自主可控+效能提升”的双赢。金仓多模数据库的核心价值，在于其既能兼容文档数据库的灵活性，又能满足政务数据的规范性与高并发需求，为“数字政府”建设提供了坚实的底层支撑。对于更多正在推进国产化改造的政务项目而言，“从业务痛点出发，选择适配场景的技术方案”才是关键——毕竟，国产化的最终目标，从来不是“替换工具”，而是“更好地支撑政务服务”。

浙人医拥有多院区及托管分院，此前面临核心系统依赖国外数据库、多院区数据互通难等问题，遂选择 LIS 系统为信创突破口，联合电科金仓实现四大技术创新，达成 RTO≤10min、RPO=0 的 6 级灾容标准，业务连续性达 99.99%。浙人医在开启LIS系统信创时拥有越城、朝晖、望江山三个院区，此前LIS系统业务均由越城院区主系统承载，系统压力大，院区间如遇网络中断需要手动拉起灾备系统，RTO不可控。LIS系统在多院区的成功落地，为浙人医信创建设的全面推进奠定了基础，其信创版图持续扩张。

双目立体显示：这玩意的核心就是“算视差”和“做适配”。记住，一定要用 UXR SDK 把 Rokid 自家的 XR 插件配上，不然左右眼画面就“劈叉”了。光照模拟：想让光影真实，就得靠“PBR 材质”加“环境光同步”。强烈推荐上 URP 管线，然后用传感器数据来实时调整虚拟光。稳住，别飘：想让虚拟物体不乱跑，关键就是把它“钉”在 SLAM 锚点上。这样才能保证它和真实空间老老实实地待在一起。

第七届信息与计算机前沿技术国际学术会议（ICFTIC 2025）安排主旨报告，特邀报告，以及数个专题讨论会（形式包括口头报告，海报展示，视频报告，以及在线报告等），将在会上共同探讨"信息与计算机前沿技术”及相关研究领域各方向的学术动态及发展趋势，就目前的热点问题展开研讨，共享研究成果，推动相关研究与应用的发展与进步，推进学科的发展和促进人才培养。欢迎投稿参会！

在政务电子证照系统国产化升级中，“文档——关系型数据库架构适配”、“高并发场景承载” 始终是制约项目落地的核心难题。福建某地市电子证照共享服务系统改造前，因长期依赖MongoDB文档数据库，面临 2TB+数据迁移、1000+并发压力等困境。金仓数据库为其系统提供定制化方案，不仅实现从MongoDB到国产数据库的平滑过渡，更在迁移后系统稳定运行超6个月，有效支撑了当地500余家单位的证照共享服务，为政务数字化提供了可复制的国产化路径。

ToDesk通过本次详尽的横向评测，我们可以清晰地看到三款软件在多屏协作领域的差异化定位：ToDesk 无疑是本次横评的综合优胜者。其在功能全面性、技术创新性和隐私保护方面表现最为突出。强大的虚拟屏和无屏远控功能解决了专业用户的核心痛点，流畅的性能和清晰的画质保障了生产力。无论是对于需要处理复杂任务的远程办公者，还是对数据安全有高要求的 IT 管理员，ToDesk 都是当前首选。向日葵 “成为副屏”功能是最近才上线的，而且是收费使用。

Seedream 4.0的核心竞争力源于其底层架构的突破性创新。不同于传统模型的单点优化，它通过"多模态统一处理引擎"，实现了从分辨率、主体控制、创作自由度到文字处理的全维度升级，构建起图像生成领域的新标杆。Seedream 4.0的出现，彻底打破了“创意依赖技术”的壁垒——无论是个人用户的“脑洞大开”，还是企业用户的“商业落地”，都能通过简单的文字描述，快速实现高质量的图像创作。它不仅是一款工具，更是一座连接“想象力”与“现实”的桥梁。

总的来说，AI Ping虽然不是完美的，但作为免费评测平台，已经帮我解决了大模型选型的核心痛点。要是你也属于这几类人，强烈建议试试：经常调用大模型API的开发者（不管是做客服、内容生成还是数据分析）；对服务稳定性、响应速度敏感的业务方（比如电商、教育这类用户量大的行业）；负责技术选型，需要对比多家厂商的工程师（省时间又省成本）。最后放个官网链接，要是你也在为大模型选型头疼，不妨去看看。

去年我接了个智能客服项目，要求模型能结合用户发的商品截图和文字咨询，生成精准回复。原以为按论文里的思路就能搞定，结果一动手就处处碰壁：先是数据集出问题。我从网上爬了几十万图文数据，训练时才发现很多图片和文字根本不匹配，比如“红色连衣裙”配的却是黑色外套图；好不容易筛选完数据，又遇到训练效率难题，单卡跑一次要3天，想搞分布式训练，却不知道怎么配置数据并行和模型并行；好不容易训练出模型，部署到生产环境后。测试加载半天出不来结果，查了才知道是没做模型量化，显存占用直接拉满。

本文介绍如何利用蓝耘MCP广场的广告封面生成器MCP工具，快速生成专业级广告封面。该工具支持多种设计风格和配色方案，并内置古典中文标语生成功能，可一键输出SVG矢量格式的封面，适用于品牌营销、社交媒体推广等场景。操作步骤包括获取配置代码、导入MCP配置、创建智能体及调用核心功能，实现零设计门槛的高效封面制作。工具优势在于灵活性高、兼容性强，大幅提升营销物料制作效率。

你是否曾在浩如烟海的产品手册中迷失方向？是否为了一个关键参数翻遍十几页冗余说明？是否对时灵时不灵的搜索功能感到抓狂？甚至因为漫长的加载时间而失去耐心？我们懂你!这些曾困扰金仓用户的文档痛点，从现在起，正式成为历史！

常德二院成功上线全国首个地方三级医院全栈国产化医疗信创项目，实现30余个核心系统平稳运行，患者候诊时间缩短20%。该项目采用电科金仓数据库等国产技术，通过7个月联合攻坚解决9000多个问题点，形成可复制的医疗信创方案。作为湖南省医疗信创"头雁"，常德二院的实践为全国医疗行业自主可控转型提供了样板，标志着我国医疗信息化进入新阶段。

在数据库迁移过程中，你是否还在为兼容性问题熬夜改代码？是否遭遇过因SQL不兼容引发的生产事故？又是否被如同黑洞般算不清的迁移工作量所困扰？现在，这些问题有了高效的解决方案——金仓数据库迁移评估系统（KDMS）V4正式上线，通过三大技术引擎重构，专治各类迁移顽疾。