回顾了可编程着色器从1980年代的理论起源到现代低开销图形API（如Vulkan、Metal和DirectX 12）的发展历程，涵盖硬件演进、着色语言创新及跨平台图形接口的变迁。 ...

‍ 写在开头 点赞 + 收藏 学会 如果你关注前端图标的发展，会发现一个现象： 过去前端图标主要有三种方案： PNG 小图（配合雪碧图） Iconfont SVG 到了今天，大部分中大型项目都把图标系统全面迁移到 SVG。 无论 React/Vue 项目、新框架（Next/Rem ...

本文结合实际开发经验，梳理 USB 的基础知识与核心概念，包括USB简介、硬件接口介绍、总线架构、拓扑结构、协议相关理论。同时结合 Linux 下的 libusb 实践，帮助读者从协议理解过渡到工程应用，建立清晰的 USB 技术认知框架。 ...

博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ 参考链接：使用 Rufus 制作启动盘安装 Windows 与 Ubuntu 系统全流程教程（图文详解+避坑指南） 准备一个 U 盘（8GB 以上） 第一步：格式化 U 盘 第二步：下载 Ubuntu 22.04 镜像文件 ...

谁懂啊家人们！做小程序这事儿，纯纯是被同学 CPU 了 某天和同学唠嗑，他突然拍大腿："你不是学过点前端？快整个谁是卧底小程序！" 我： 现成的不一堆吗？ 他： 现成的全是广告！点个开始游戏能跳三个购物链接，玩着玩着被广告送走了！ 我：行吧行吧‍♂️ 反正闲得慌，练个手也不亏（主后端 ...

AI元人文总方法论：基于认知纪律的界面共生之道 一、 核心问题意识 此方法论旨在回应智能时代的根本性挑战：在算法日益成为认知框架与价值尺度的环境中，如何捍卫并升华人类作为意义创造与追问者的主体性。它拒绝将AI仅视为工具或威胁，而是将其置于人文反思的中心，探索一种新的共生文明范式。 二、 三大核心认知 ...

本文介绍了一款基于YOLO算法的安全帽检测系统。系统具备多模态检测、多模型切换、识别历史管理等功能，支持图片/视频/摄像头实时检测，并提供管理员和用户双端权限管理。技术栈采用Python3.10+Django+Bootstrap，集成YOLOv5/v8/v11/v12多个版本模型。实验表明，YOLO... ...

在拉丁美洲电商版图中，美客多Mercado Libre无疑是耀眼的存在。作为该地区最大的在线市场，美客多覆盖巴西、墨西哥、智利等14个国家，拥有超过3.5亿的月活跃用户。 对于希望开拓拉美市场的中国卖家来说，掌握美客多产品上架的技巧，就相当于拿到了打开这片蓝海市场的钥匙。上架产品建议大家借助美客多采 ...

1. 人工智能1.0时代 1.1. 推理与搜索占据主导 1.2. 达特茅斯会议后的20年，是人工智能1.0时代 1.3. 符号主义几乎主导了人工智能领域的研究，推理和搜索成为人们的主要研究对象，启发式搜索、知识表示和机器翻译等技术获得了很大的发展 1.4. 1956年IBM公司科学家亚瑟·塞缪尔在电 ...

单位搭建健身房，选购健身器材套装已成为主流选择——相较于零散采购，套装采购更省心、更高效，还能避免器材搭配脱节、空间浪费等问题。但多数单位在选购套装时，仍会陷入诸多误区：盲目选购“全品类套装”，忽视单位空间大小与员工健身需求，导致部分器材长期闲置；选择“低价基础套装”，器材品质无保障，后期故障频发； ...

这是 「AI是怎么回事」 系列的第 3 篇。我一直很好奇 AI 到底是怎么工作的，于是花了很长时间去拆这个东西——手机为什么换了发型还能认出你，ChatGPT 回答你的那三秒钟里究竟在算什么，AI 为什么能通过律师考试却会一本正经地撒谎。这个系列就是我的探索笔记，发现了很多有意思的东西，想分享给你。 ...

描述 CustomDiffuse节点是Unity URP Shader Graph中一个功能强大的光照计算节点，专门用于实现用户自定义的固有色光照效果。该节点为着色器开发者提供了高度灵活的光照控制能力 ...

一、 脂溢性脱发的常见困扰：头发为何会逐渐稀疏？ 1.1 脂溢性脱发的核心诱因：遗传 + 激素的共同影响 很多人都会面临头发掉落、发际线后移的困扰，这其中不少是脂溢性脱发导致的。脂溢性脱发又称雄激素性脱发，在脱发群体中占比较高，其形成主要与遗传因素和雄激素有关。 元力觉醒 全球潮跑纯电SUV 广告 ...

一、AtomicReferenceFieldUpdater的用法 AtomicReferenceFieldUpdater是一个抽象的工具类，其底层是通过反射找到目标字段的内存偏移量，然后利用Unsafe.class提供的CAS（Compare-And-Swap）操作来原子地更新某个类中指定变量的值。 ...

行为型 - 责任链模式(ChainofResponsibility Pattern) 在职责链模式中通常每个接收者都包含另一个接收者的引用，这样在处理请求时，如果自己无法处理该请求时就会把请求，传递给下一个接收者，依次类推直到最后。 通常每个接收者都包含对另一个接收者的引用。如果一个对象不能处理该请 ...

广东省智能院在智能制造、智慧城市等场景推进中，面临敏感数据本地化与工具链割裂问题。通过部署OpenCSG全栈私有化AgenticOps平台，构建覆盖“数据—模型—智能体—应用”全生命周期的一体化基座，实现研发周期缩短40%，并满足“零外泄”要求。 一、背景：多场景并行推进，数据安全是第一约束 研究院 ...

前言 题目传送门 vjudge-BZOJ-1594 [Usaco2008 Jan] 猜数游戏 很不错的一道题，是对算法和数据结构的综合考察。 题目描述 为了提高自己低得可怜的智商，奶牛们设计了一个新的猜数游戏，来锻炼她们的逻辑推理能力。 游戏开始前，一头指定的奶牛会在牛棚后面摆 \(N(1 \le ...

在智慧交通、停车场管理、道路执法以及安防监控等场景中，快速、准确地获取车辆号牌信息是实现自动化管理的关键。然而在现状中，很多实际应用仍依赖人工抄录或传统的OCR方案，这些方法在面对复杂光照、倾斜拍摄、运动模糊、特殊车牌（如新能源绿牌、黄牌）时，识别率往往不稳定，而且难以做到实时批量处理。随着城市交通... ...

Next.js 静态导出：那些你不知道的坑（附完美避坑方案） 为什么我明明用 Next.js 写得好好的，一开 output: 'export' 就报错？ 为什么我的 API 代理在本地跑得飞起，部署到静态托管就 404？ 为什么我的环境变量到了线上就变不回原来的值？ 如果你也有这些困惑，恭喜你—— ...

前言： AI赋能无处不在，只要知道自己的know how，我想都可以实现的~ 以往测试用例编写过程：需求分析->拆解xmind功能点->测试人员设计与编写测试用例->测试内部进行评审； AI赋能后过程：需求分析->将固化提示词喂给AI大模型【豆包】->在线生成与评审用例->一键导入用例系统（rdms ...