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TVM 现已更新到 0.21.0 版本，TVM 中文文档已经和新版本对齐。 Apache TVM 是一个深度的深度学习编译框架，适用于 CPU、GPU 和各种机器学习加速芯片。

在 2025 年的尾巴上，发生了一件超级激动的事——我的鸿蒙应用 uViewPro 终于上架了，还收到了华为的第一笔激励金 5000 元，去除了高额的税后，到手 4200+！

本期围绕“浏览器互操作标准 Interop 2026 + TypeScript 6.0 Beta + Web 与 AI/Agent 能力结合”展开：一组来自 web.dev、WebKit

OpenClaw 的执行力依赖于对 Docker 运行时和系统资源的深度调用。阿里云 SAE 凭借全功能的容器环境与 Serverless 化的资源调度，为 OpenClaw 提供了一个既能完整运行其

openfeign原理：通过feingclint注解从注册中心获取该服务的所有实例，Ribbon（新版本用loadbalancd）通过负载均衡（轮训，随机，响应时间加权）选取实例，最后发起http请求

当生成式 AI 逐渐成为主流应用基础设施，语义搜索正在从“增强功能”变成“核心能力”。传统关键词匹配已经无法满足复杂问答系统、智能客服、知识库问答、推荐系统以及企业内部搜索引擎的需求。进入 2026

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做机器学习别一上来就挑模型，先把地图画清：数据有没有标签，决定用监督、无监督、半监督还是强化。再按“数据→特征→训练→评估→上线”走流程，效果多半卡在特征工程上。模型只是工具而已。

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​ 把 Dify 和 PandaWiki 都部署到服务器后，我终于明白这俩工具根本不是一个赛道的——就像拿瑞士军刀对比记事本，功能重叠度其实很低。不过最近帮三个不同规模的团队选型时，发现很多人会把它们

tsconfig.app.json tsconfig.node.json 文件中修改配置，打包忽略未读取其值错误

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