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本篇文章将带你探索如何使用结合，快速构建一个端云一体化的智能简历管理系统。通过这个实战项目，你将学习到现代化的全栈开发流程和最佳实践。架构流程图如下：使用CloudBase一人即可完成全栈开发快速实现创意想法零运维压力AI 驱动的开发体验通过本项目的实践，我们不仅实现了一个功能完善的简历管理系统，更重要的是探索出一套高效的现代化开发模式。这种开发模式结合了AI助手的智能化和云开发的便捷性，大大提升了开发效率，同时保证了代码质量和项目可维护性。这对于快速构建企业级应用提供了一个很好的范例。

CodeBuddy IDE 是一款 AI 全栈编程助手，提供设计生成、代码补全、设计转代码、全栈开发等核心功能，支持 Claude、GPT、Gemini 等多种 AI 模型。其现代化 IDE 界面分为导航栏、编辑区、辅助面板和终端区域，优化开发体验。文章通过自定义 MCP 配置的实战案例，展示了扩展 IDE 功能的方法，包括工具定义、资源访问和提示词生成。CodeBuddy IDE 通过 AI 辅助显著提升开发效率，使开发者能专注于创意和架构设计。

在大模型竞争日益激烈的今天，百度文心ERNIE 4.5系列的开源发布引发了广泛关注。这个涵盖从0.3B到424B参数的模型家族，不仅挑战了「更大即更好」的传统认知，更通过创新的架构设计和参数优化，在性能与效率之间找到了令人惊叹的平衡点。本文将从技术创新、架构设计和实战测评三个维度，全面解析ERNIE 4.5系列模型的独特价值，并通过与市场上主流模型的对比，揭示其在不同应用场景中的优势与潜力。

百度开源ERNIE 4.5系列大模型，包含10种变体，涵盖文本和多模态模型，最大参数量达424B。该系列采用混合专家（MoE）架构，支持跨模态参数共享，在文本理解和多模态任务中表现优异。模型分为A47B（旗舰多模态）、A3B（轻量多模态）和0.3B（轻量文本）三大分支，每个分支提供Base版和进阶版，满足不同场景需求。ERNIE 4.5在多项基准测试中达到SOTA水平，并支持高效部署，包括低比特量化和多硬件适配。开源地址：https://ai.gitcode.com/theme/19393254840872

极狐GitLab推出的生成式AI工具CodeRider，为开发者提供代码生成/补全/解释等全生命周期支持。本文介绍了其安装流程（通过VSCode扩展搜索安装）和登录方式（需GitLab账户生成令牌），详细展示了快捷键操作和主流IDE兼容性。通过实际案例演示如何快速解决图形编辑器边框颜色同步需求：上传代码后，CodeRider精准解析了矩阵变换原理，并给出颜色变量管理方案，包含关键代码实现（如setColors方法、控制点颜色更新等），使开发者5分钟内完成任务。该工具显著提升了复杂场景下的问题解决效率。

本文介绍了腾讯云代码助手 CodeBuddy 在智能编程领域的应用，特别是其“一句话生成应用”功能。通过输入技术栈和项目需求，CodeBuddy 能够自动生成项目框架和核心代码，显著提升开发效率。文章详细解析了从项目创建到代码实现的整个过程，并指出了在终端命令执行和项目运行中可能遇到的问题。尽管最终运行效果未达预期，但 CodeBuddy 的清晰思路和高效响应仍为开发者提供了极大便利。文章最后提到，将在后续章节中探讨如何处理此类问题。

在Visual Studio Code中，您可以自定义快捷键来快速访问腾讯云AI代码助手的功能。打开Visual Studio Code的设置（文件 > 首选项 > 键盘快捷方式）。搜索“腾讯云AI代码助手”相关命令，并为常用功能分配新的快捷键。

Deepseek R1 是一款高性能通用大语言模型，支持复杂推理、多模态处理和技术文档生成。本手册为技术团队提供完整的本地部署指南，涵盖硬件配置、国产芯片适配、量化方案、云端替代方案及完整 671B MoE 模型的 Ollama 部署方法。核心提示个人用户：不建议部署 32B 及以上模型，硬件成本高且运维复杂。企业用户：需专业团队支持，部署前需评估 ROI（投资回报率）。Deepseek R1 的本地化部署需极高的硬件投入与技术门槛，个人用户务必谨慎，企业用户应充分评估需求与成本。

春节期间，Deepseek以其卓越性能赢得众多技术爱好者的关注。用户评价褒贬不一，但国际巨头的震惊足以证明其非凡之处。若你想在本地部署该模型，探索其强大功能，以下指南将为你提供详细指导。本文将介绍Windows和Mac双平台的部署流程。然后检查下载完成后，按照安装向导的提示逐步完成安装。在安装过程中，Ollama 服务会自动在电脑后台运行。以下是本地部署 DeepSeek 系列模型（1.5B、7B、8B、14B、32B）在 Windows、macOS、Linux 三个平台的最低和推荐硬件配置指南。配置需求