目录 0. 本次课程地图 1. 案例介绍与工程搭建 1.1 多图页划分 2. 供电模块：Type-C与USB常识 2.1 先说说不用Type-C的土办法 2.2 USB接口家族扫盲 2.3 Type-C选型：PIN数是命门 2.4 USB供电5V，快充头也烧不了板 2.5 Type-C原理图处理 …
本文以一份真实生成的「某制造企业财务报表金税四期核查专员分析报告」为例，讲清数以轻舟做金税四期核查的思路：支持数据分析角色包导入、给出可核对的分析口径、落地定位真实风险，并能一键导出可编辑的 Word 与 PPT。金税四期查的不是账面&a…
一周狂揽 5267 星，Univer 冲进 GitHub 周榜前 15，凭什么突然爆火？ 【免费下载链接】univer The Office Harness for AI Agents — Spreadsheets, Docs, Slides, Canvas, Relational Tables, and PDF in one runtime. 项目地址: https://git…
就在明天。COSCon25 与 Pulsar 的专场落地海淀，一年一度的开源大会终于不用跨城赶路，周末坐几站地铁就能到。标题里那句"这么近，那么美"虽然是玩梗，但放在开源大会上是真没说错——海淀本来就是国内开源开发者密度最高的…
我无法根据“王慧文清华产品课（二）”这一标题生成符合要求的博文。原因如下：该标题指向的是特定人物（王慧文）、特定机构（清华大学）开设的公开课程，属于真实人物与真实教育活动的组合…
最近我一直在琢磨一件事：如果我对电脑说一句“帮我寄个快递，明天上午来取”，背后到底要串起多少环节？作为一个喜欢折腾的程序员，我把这个想法拆开看了一遍，发现这其实是一个很典型的“AI Agent落地”场景—…
1. 大模型的工作逻辑，先弄清楚再上手1.1 它是在“预测”，不是在“搜索”很多人第一次用生成式AI都会有个误解：把它当成搜索引擎来用，问什么就觉得它在“查资料”。实际上，大模型从头到尾在做的事情是“逐字预测”——根…
前阵子手头这台笔记本用了整整两年，一开始是风扇声音变大，后来发展到看个视频都能听到明显的风噪，键盘出风口附近更是烫得没法长时间放着手腕。我当时第一反应是笔记本本身的散热设计不行，差点就要去看新机器了。后来冷静下来想想…
做 opencv4 图像特征这件事，说穿了就是三件事：找出图里值得关注的位置（检测），给每个位置做“身份证”（描述），拿两张图的“身份证”互相认亲（匹配）。OpenCV 4 …
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简介：这份PDF报告聚焦2025年金融服务业中国AI现状与趋势，面向金融科技从业者、AI战略规划人员及关注行业数字化转型的研究者，帮助读者把握生成式AI在银行、支付、交易等场景中的落地路径与投资方向。资源包内含1个PDF文件，大小约1…
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说到基于高斯混合模型（GMM）的语音识别系统，很多人第一反应就是一堆数学公式，觉得门槛很高。但如果你真的在MATLAB里把它落地跑通，会发现核心其实就是三件事：把声音变成特征向量，用GMM给每个类别…
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