【深度学习新浪潮】有哪些工具可以帮助我们对视频进行内容分析和关键信息提取？ 模型推荐：适合长文本摘要，生成连贯的段落级总结。：擅长提取新闻类视频的核心事件。应用：结合SRT字幕文件，使用生成视频内容大纲。NoteGPT特色：支持YouTube/B站链接直接生成摘要，自动识别视频中的PPT内容和代码片段，输出思维导图。NarratoAI全流程整合：从语音转文字、摘要生成到自动剪辑，支持多语言（95+语言）和多格式输出，适合快速制作短视频摘要。特色功能：自动识别冗余片段（如长时间沉默）并加速播放，生成时长压缩30%的精华版视频。Descript2025年升级。

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AI实现超级客户端打印 支持APP 网页 小程序 调用本地客户端打印 本文介绍了跨平台打印解决方案的核心思路和实现方案。主要采用本地客户端作为中间程序，通过WebSocket或自定义URL协议接收打印任务，调用系统接口完成打印。WebSocket方案兼容性好，适合企业级应用；自定义URL协议简单直接，但仅限PC端。文章还提供了数据格式建议和实战示例，包括Electron客户端开发、服务器端实现及交互流程。整个方案支持历史记录管理、任务重打、取消等功能，并包含完整的错误处理和用户界面交互逻辑。

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【图像算法 - 21】慧眼识虫：基于深度学习与OpenCV的农田害虫智能识别系统 在现代农业生产中，病虫害是影响作物产量和品质的关键因素之一。传统的害虫识别依赖人工巡查，效率低、成本高且易出错。本文将介绍如何利用深度学习与OpenCV构建一套高效的农田害虫智能识别系统。该系统能够自动识别10类常见农业害虫，包括行军虫（army worm）、豆芫菁（legume blister beetle）、红蜘蛛（red spider）、稻瘿蚊（rice gall midge）、稻纵卷叶螟（rice leaf roller）、稻飞虱（rice leafhopper）、稻水象甲（rice water w

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用 LangGraph + MCP Server 打造 SpreadJS 智能助手：让 AI 真正懂你的表格需求 本文探讨了如何利用AI Agent技术提升SpreadJS开发效率。针对SpreadJS API数量庞大、调用复杂的问题，作者提出构建一个基于MCP Server和LangGraph的智能助手系统。该系统通过以下方式实现：1）建立MCP Server提供标准化的文档查询服务；2）使用LangGraph框架构建具备自主决策能力的Agent；3）实现工具定义与执行的分离架构。该方案能帮助开发者通过自然语言指令快速生成准确的SpreadJS代码，有效解决现有LLM在专业领域存在幻觉的问题。

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不再让Windows更新！&Edge游戏助手卸载及关闭自动更新 Windows系统频繁更新会占用C盘空间、拖慢电脑性能。文章提供了两种方法延长更新暂停时间：1）通过注册表编辑器手动设置最大暂停天数；2）使用命令行快速修改。用户可设置长达数十年的暂停期限，并随时恢复更新。此外，还介绍了关闭Edge浏览器游戏助手、后台运行和自动更新的方法，以优化系统性能。这些操作能有效减少系统资源占用，提升电脑运行效率。

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单片机的输出模式推挽和开漏如何选择呢？ 摘要：推挽和开漏是单片机GPIO的两种输出模式。推挽模式可主动输出高低电平，驱动能力强，适用于LED、继电器、SPI等场景；开漏模式只能主动拉低，需外接上拉电阻，适用于I2C总线、电平转换等"线与"应用。两者核心区别在于推挽内置上下MOS管，开漏仅含下拉MOS管。选择时，普通外设驱动用推挽，I2C等总线通信用开漏，电平转换需开漏加上拉。推挽是最通用的输出模式，适用于大多数数字信号输出场景。

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PyQt图表PyQtGraph多图光标同步pglive 本文介绍了如何使用PyQt5和PyQtGraph实现多图表光标同步功能。主要内容包括： 创建实时刷新的折线图，使用pglive库实现数据动态更新 通过自定义鼠标移动事件处理函数，实现多个图表中十字光标(crosshair)的同步移动 在每个图表下方添加标签，实时显示当前光标位置的X/Y坐标值 提供暂停/恢复实时绘图和自动缩放范围的按钮控制功能 关键实现要点： 使用LivePlotWidget创建实时图表 通过DataConnector连接数据源 添加InfiniteLine作为十字光标 通过sigMouse

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AI时代认知科学家能力模型 他们以深厚的认知科学理论为地基，以精湛的计算建模能力为框架，以深刻的人文关怀和伦理操守为准绳，精心构筑着人工智能的“心智殿堂”。在人工智能迈向通用智能（AGI）的征途中，杰出认知科学家的角色正在发生深刻的演变。他们不再仅仅是AI开发链条上的“用户心智顾问”或“灵魂工程师”，而是真正意义上，设计和奠定AI心智（Digital Minds）基石的。他们负责绘制AI的认知蓝图，确保其不仅在功能上强大，更在认知、情感和价值观上与人类社会和谐共生。这份画像，将认知科学家定位为AI时代的。

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C++ 力扣 30.串联所有单词的子串 题解 优选算法 滑动窗口 每日一题 本文聚焦LeetCode第30题“串联所有单词的子串”，解析其与第438题的关联及解题思路。两题均以滑动窗口为核心，相似点显著：均以“频率一致”为匹配本质，前者是单词频率，后者是字符频率；均依赖固定长度窗口，窗口大小分别由单词总长度、目标串长度决定；均通过动态更新频率与count变量高效判断匹配。解题时需按单词长度分起点滑动窗口，用哈希表维护单词频率，通过调整窗口边界、统计有效单词数找结果，是438题思路从字符到单词级的进阶延伸。

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Python学习 -- MySQL数据库的查询及案例 本文介绍了SQL数据库查询的基本语法和操作，包括简单查询、限定查询、排序查询、多表查询、连接查询、分组查询和子查询等。文章通过具体示例演示了各种查询方式的应用场景和注意事项，如使用通配符进行模糊匹配、处理多表查询的笛卡尔积问题、使用连接查询避免数据丢失、以及分组查询中的统计函数使用等。重点讲解了不同查询类型的语法结构和使用技巧，帮助读者掌握SQL查询的核心方法，提高数据库操作效率。

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北京-15k测试-入职甲方金融-上班第二天 我跟你们讲，虽说面试造火箭工作拧螺丝，但我这面试时没咋问，我以为很简单。但来了后发现，你和人家吹的牛，最后都要由你来填坑，人家可真认为你会。而且我写的很多内容人家没问，我以为公司不用这些，谁想到，他们啥都用，反而是我不会。还有，我本以为我做功能测试就行了，面试时和我说的是至少前半年做功能测试。他说，没事，不急，慢慢来。好吧好吧，从去年做背调开始，我就已经踏上了一条艰难的前进之路，我已经没有退路。我本来也放下心了，但是路上一想，他是这么说，但我并不能当真啊，放松一点点可以，放松多了，离完蛋差不多了。

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网络编程socket-Udp ​：发送数据包的设备的 IP 地址。

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贪吃蛇--C++实战项目（零基础） 贪吃蛇游戏框架├── 基础框架│ ├── 头文件引入│ ├── 常量和宏定义│ └── 窗口初始化│├── 数据结构系统│ ├── Pos结构体(位置和颜色)│ ├── Snake结构体(蛇的属性)│ ├── Food结构体(食物属性)│ └── DIR枚举(方向控制)│├── 初始化系统│ ├── 随机种子设置│ ├── 蛇属性初始化│ ├── 蛇身位置初始化│ └── 食物生成│。

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无人机光伏巡检误检率↓79%！陌讯多模态融合算法在组件缺陷检测的落地优化 摘要：本文解析了陌讯多模态融合算法在无人机光伏巡检中的应用。针对传统方案存在的强光干扰（误报率38%）、多源数据配准偏差（12%）及边缘设备算力不足（延迟120ms）等痛点，该算法通过三阶架构（环境感知-特征增强-动态决策）实现优化。核心技术包括：自适应光照补偿（对比度提升40%）、跨模态注意力融合（配准偏差<3%）及轻量化设计（Jetson Nano上延迟42ms，功耗7.9W）。青海某200MW电站实测显示，误报率降至8.1%，巡检效率提升57%。文末探讨了积雪检测、TB级数据处理等进阶方向。（1

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kubernetes中的认证和授权 Kubernetes API访问控制包含认证、授权和准入控制三部分。认证支持8种方式，授权默认采用RBAC模式，准入控制是权限验证的最后环节。ServiceAccount用于Pod进程认证，与UserAccount不同，它具有namespace隔离特性。通过示例演示了创建ServiceAccount、绑定镜像拉取密钥及Pod使用的全过程，解决了私有仓库镜像拉取认证问题。同时介绍了创建用户证书的步骤，为Kubernetes集群用户管理提供了实践指导。

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Baumer高防护相机如何通过YoloV8深度学习模型实现网球运动员和网球速度的检测分析（C#代码UI界面版） Baumer高防护相机如何通过YoloV8深度学习模型实现网球运动员和网球速度的检测分析（C#代码UI界面版）

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智慧零售商品识别误报率↓74%！陌讯多模态融合算法在自助结算场景的落地优化 摘要：本文解析陌讯视觉算法v3.2在智慧零售场景的技术突破。针对商品识别误报率高（28%）、客流统计误差大（35%）等行业痛点，该算法创新采用"RGB+红外深度"双模态融合架构，通过动态权重分配（0.3-0.8）和三级置信度校验，实现商品识别mAP@0.9、客流统计误差8.7%的精度。在RK3588边缘设备上，相比YOLOv8延迟降低38.2%，功耗仅7.5W。某连锁超市实测显示，自助结算误识别率从28.3%降至5.2%，单店年省电费1200元。文中包含INT8量化、光影模拟等优化方案，

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深度学习之第二课PyTorch与CUDA的安装 本文介绍了PyTorch与CUDA的安装方法，为深度学习开发搭建基础环境。PyTorch作为灵活高效的深度学习框架，支持直观的神经网络构建；CUDA则是释放GPU算力的关键工具。安装步骤包括：1）查看显卡驱动版本确定支持的CUDA最高版本；2）从NVIDIA官网下载对应CUDA版本并安装；3）通过官网命令或本地whl文件安装PyTorch（GPU/CPU版本）。建议选择稍低于最高支持的CUDA版本，安装后可验证是否成功。文中提供了详细的操作指引和注意事项。

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