纯 C OCR 又补齐 Java 生态了!lw.PPOCR.C v0.1.0-preview.7 发布
lw.PPOCR.C 的单文件离线 OCR 方案又进一步完善了。 在上一版 v0.1.0-preview.6 中,我们重点完成了 Android ARM64 支持,让同一套纯 C OCR Runtim
自动聚合全球技术动态与优质文章 · 23篇文章
lw.PPOCR.C 的单文件离线 OCR 方案又进一步完善了。 在上一版 v0.1.0-preview.6 中,我们重点完成了 Android ARM64 支持,让同一套纯 C OCR Runtim
大家好,之前开源了一个自己做的 macOS 视频客户端 OKVideoMac。 第一版出来的时候,其实基本功能已经能用了: TVBox / CatVod 一类配置 CatPawOpen / MiraPlay 一类 Node 源 直播 搜索 详情 收藏 / 历史 libmpv 播放 但自己连续当主力软件用了一个月以后,越来越觉得: “能跑”和“真正好用”之间,还有很长一段距离。 所以过去这一个月,我基本没有继续堆新功能,而是把大量时间花在重新整理 UI 、交互、播放链路、源兼容和底层生命周期上。 现在正式发布 OKVideoMac 0.4.0 ( Build 94 )。 先简单介绍一下项目
大家好,我是凯哥 Java 本文标签:springBoot 启动参数 上周调本地模拟数据中台,IDE 的 Program arguments 配了三回都没生效。换台机器、换个启动方式,又得从头来一遍。后来我把三个参数写进启动类,用一个小方法兜底:命令行给了就用命令行的,没给就用代码里的。从此任何机器
对 Python 工程师来说,这套系统的学习曲线比想象中平:async/await 写法几乎照搬、异步队列、信号量、中间件链、显式依赖组装——你在 asyncio + FastAPI 里练出的那套直觉,在这里基本全部成立。真正要适应的只有三件事:类型是编译期铁板一块(不是提示,是纪律)、接口要显式声...
如题,话不多说看链接 通过百度网盘分享的文件:Ywallpap… 链接:https://pan.baidu.com/s/1Xw1aZwxT_oggKq9CZSwQ9g?pwd=d94c 提取码:d94c 复制这段内容打开「百度网盘 APP 即可获取」 更新:可以自定义填写第三方图片 api 可设置壁纸,自动换壁纸 https://imgapi.cn/cos2.php https://imgapi.cn/cos.php https://imgapi.cn/api.php?zd=mobile&fl=suiji
项目地址: https://github.com/lanyi1998/pi-remote 如果要在远程机器上使用 pi ,是相当麻烦的,需要安装 Node 环境,然后再安装 Pi 。还需要配置 API key ,可能还有网络环境等。如果有本地常用的 Skill ,还要再同步 Skill 配置 API 。 于是我开发了这个项目,只需要在目标机器上运行一个单文件,然后即可在本地的派上连接上远程机器,将本地派的读写文件、Bash 等功能完全 RPC 到远程机器,就如同在本地机器上一样使用 pi 。
前情提要 前几篇文章不是说要搞教程,别急,他来了! 接下来将会从我手上有授权的取证软件来进行配置教程,首先是超级取证大师mcp+WorkBuddy来进行自动化取证(为什么选WorkBuddy?因为可以白嫖) 为什么要用mcp呢? 如果不用mcp或者弘连系列skills的话,ai只能使用python去
对 Go 工程师来说,这套系统其实亲切得意外:单文件原生二进制、channel 式的消息管道、context 式的取消令牌、worker pool、显式依赖组装——你日常写 Go 服务的那套肌肉记忆,在这里几乎全部成立。
同样使用 Python 标准库 logging 打日志,有的项目输出路径能在 PyCharm 控制台点击跳转、定位到行,有的却只能当字符串看。本文从 PyCharm 控制台路径识别规则入手,排查并复现这个差异,并给出一个基于 logging.Filter 的相对路径优化实现。 一、背景与现象 在 P
美团 LongCat-2.0 总参数 1.6T,平均激活约 48B,为真实的 Agentic Coding 任务而生,架构上创新性引入 LongCat 稀疏注意力和 N-gram Embedding,提升长上下文处理效率与 Token 级表示能力的同时,结合动态激活进一步强化了代码理解、生成以及执行的表现。
如果你正在关注 AI 前沿,这篇内容值得收藏。2026 年,美团技术团队数十篇论文被 ACL、SIGIR、ICML、KDD 等顶会收录。我们精选 32 篇,进行了 5 大专场直播。
美团 LongCat 团队构建了 MineExplorer —— 首个在开放世界中做到分钟级长程任务的评测基准,系统性地评测多模态大模型在需要长程规划、并包含隐藏前置条件的任务中的真实能力。