1. 高速接口数据流控制的核心挑战与设计思路在摄像头模组、工业相机或者高端显示驱动板的设计中，我们常常会与LVDS和MIPI CSI-2这两种高速串行接口打交道。表面上看，它们只是负责把像素数据从A点搬到B点，但真正让数据“听话”地、稳定地流动起…
maven_crate项目最佳实践：如何维护和更新本地仓库备份 【免费下载链接】maven_crate 项目地址: https://ai.gitcode.com/QLiangong/maven_crate Maven仓库备份是每个Java开发者都应该掌握的重要技能。maven_crate项目提供了一个完整的Maven本地仓库备份解决…
视频硬字幕提取终极指南：本地OCR技术实现87种语言字幕快速提取 【免费下载链接】video-subtitle-extractor 视频硬字幕提取，生成srt文件。无需申请第三方API，本地实现文本识别。基于深度学习的视频字幕提取框架，包含字幕区域检测、…
我见过太多人卡在“maven导入spring框架”这第一步上。明明pom.xml里写了依赖，IDEA里却一片飘红，或者项目能跑起来但全靠IDE自动下载jar包，换个电脑就彻底抓瞎。其实Maven这个工具本身不复杂，Spring框架的坐标也就是几行XML的事&a…
/* MD / 富文本中的 .toc（含博客园搬家等嵌套结构）；.toc-box 在侧栏，不受影响 */#content_views .toc,/* 编辑器常在目录前后插入空 p（:empty 仍占 20px），一并去掉避免顶空隙 */#content_views.markdown_views > p:empty:has(+ .toc),#content_views.markdown_views …
说句实话，AI编程代理这两年冒出来一大堆，Claude Code、Codex CLI、Cursor，各有各的拥趸。但opencode能在这种竞争里站稳脚跟，而且热度一直往上走，靠的不是多聪明，而是把“终端里跑通AI干活”这件事做得特别…
上周帮一个做内容代运营的朋友审稿，三篇不同写手交付的文章摆在一起，我读完第一段就基本锁定了其中两篇的底稿是AI生成的。朋友很惊讶，问我是不是用了什么检测工具，我说用不着，那段话里"值得注意的是"连着出…
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WorkBuddy 这个名字，我第一次刷到的时候，第一反应是“又一个AI聊天工具”。但用了一周之后，我把它从侧边栏的聊天框里拖了出来，放到了和同事一样的位置上。它现在会出现在我的晨会里、任务清单里、项目文档的批注里，甚…
简介：Nucleus for 2410是一份面向嵌入式开发者的实时操作系统移植工程，聚焦Nucleus RTOS在三星S3C2410（ARM920T内核）平台上的移植与应用，帮助学习者从源码层面理解RTOS与底层硬件的适配过程。资源共包含125个文件&…
毕业季一到，Turnitin检测就是悬在头顶的剑——降重刚压到线，AI检测指数又飙红，两头顾此失彼。市面上打着“降重降AI二合一”旗号的工具不下十款，实际效果参差不齐。这篇测评基于近两个月对主流工具的逐轮实测，按真实通…
期刊投稿和交课程作业完全是两码事。编辑部看的是学术规范、文献引用、数据呈现，审稿人扫一眼格式就知道你有没有用心。2026年多数期刊已经将AI检测报告纳入审稿参考，选工具的标准自然也跟着变了。这篇测评基于三周的真实使用，覆盖不同学科场…
开头先不绕弯子。“#斯坦李吐槽dc 所以超人是无缘无故会飞的嘛哈哈哈哈哈哈哈锤哥真是技术人才啊！#雷神 #复联”这类调侃式短标题，第一波冲击力在于它把两个宇宙的角色塞进同一个吐槽箱里，但细想一下就能发现，它真正碰到的根本不是…
把“蜘蛛侠 vs 超人”放在 CSDN 上聊，可能很多人第一反应是走错片场了。但如果把这两个角色看成“两个持续运营了 80 多年的文化产品”，你会发现，这场比较本质上是两个不同 IP 策略的长期结果对比：超人赢在定义了整个超级英雄题材…
简介：本资源是一套面向通信工程与信号处理方向学习者、研究者的深度学习实践方案，聚焦调制信号自动检测与识别这一典型无线通信任务，解决传统方法依赖人工特征、低信噪比下性能下降等痛点。压缩包共12个文件（10.73MB）&…
简介：本资源是一套面向本科毕业设计、课程设计及期末大作业的工业级焊缝缺陷检测实战方案，聚焦深度学习在焊接质量控制中的落地应用，解决传统人工检测效率低、主观性强等痛点。压缩包共26个文件，含9个C源码（如yolo_det…
分布式服务的决策记录架构演进最怕只有结果没有理由。一次拆分、缓存或队列调整，都应写明当时的瓶颈、备选方案、选择原因和撤回条件。 记录的最小单位 用一页说明解决的任务、依赖、风险和验证方式即可。别把决定写成永远正确的准则；前提变化时…
创业产品的首版范围首版的任务是验证一个需求，不是展示全部能力。选择用户愿意反复完成、且结果容易判断的动作，把输入、输出和人工兜底都做清楚。 控制范围 先做可撤回、低风险的流程。权限不明、需要复杂协作或结果不可逆的部分先不自动化。 用反馈决定…