超70%的潜在客户会通过企业官网判断品牌可信度，但对中小企业而言，定制建站动辄数万元的成本、长达数十天的周期，再加上后期维护的隐性支出，让官网搭建成了棘手难题。性价比从来不是单纯看价格，而是“成本投入

用通用模板改出的小程序，功能与业务场景严重脱节；看似适配行业的模板，内置功能华而不实，关键需求无法落地；模板修改门槛极高，想调整个模块布局都要找技术人员付费操作——这些因模板与业务不匹配导致的困境，让

电商卖家张哥最近吃了个大亏：用某免费在线工具做了产品主图，去水印花了99元单次付费，上架后却收到版权投诉——工具里的字体没有商用授权，赔了对方2000元才了事。刚创业的新媒体运营小林也头疼：想升级会员

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回看昨晚写的，感觉和高手写的，显得不够美观，分段比较模糊。看的累，第一次写文章可能就是这样。所以丢给了AI做了润色，不过AI润色后，又出现了错误，我又自己再润色一遍，补充了两个场景，得到了高清版。

本文带你拥有一套开箱即用的自动化舆情监控解决方案。它深度整合了 Reddit 数据采集与飞书多维表格/BI 看板，能够持续为你完成关键词与热门帖的舆情监控

为什么决定商业化？ 说实话，这个决定纠结了很久。作为独立开发者，我们总有种"开源洁癖"觉得商业化会玷污项目的纯粹性。 但上周和一位做SaaS的朋友聊天，他问了我三个问题： "你在这个项目上投入了多少个

随着YOLO系列模型迭代到v13、YOLO26这类新架构，不少开发者在边缘部署时会陷入“追新误区”——认为新版本必然更优。但在边缘场景中，算力、功耗、精度、部署成本的综合性价比，远比单一指标的峰值更重

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大家好，我是锋哥。最近连载更新《AI大模型应用开发入门-拥抱Hugging Face与Transformers生态》技术专题。 本课程主要介绍使用Transformers加载预训练模型

在边缘智能检测场景中，微控制器（MCU）的算力瓶颈、功耗约束一直是计算机视觉算法落地的核心痛点。传统YOLO系列模型（哪怕是nano版本）在STM32、ESP32这类低算力设备上，要么推理速度无法满足

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起初在chatgpt刚出来的时候，用它做一些编码，review代码，感觉确实有点东西，但是总觉得它是一个智能点的搜索器罢了，而且每次的输出也不一定相同，所以有点轻视了AI的影响。直到cursor出来的

本期内容详细分享了两种主流本地部署方案：面向生产环境、支持高并发的高性能 VLLM 部署，以及面向个人快速体验、对硬件要求低的轻量级 Ollama部署，提供了从环境准备到代码调用的完整实战步骤。

作为一名专注AI领域的博主，我经常被问到同一个问题：我已经完成了大模型微调，怎么判断它的效果到底好不好？很多新手做完微调后，只看模型能生成文本就觉得大功告成，却忽略了最关键的评测环节。实际上，微调评测

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​《FFmpeg开发实战：从零基础到短视频上线》一书的“第 12 章  FFmpeg的移动开发”介绍了如何使用FFmpeg在手机上剪辑视频，方便开发者更好地开发类似剪映那样的视频剪辑软件。那么在And

讲解了 CPU 与 GPU 在神经网络计算中的差异。通过分析串行与并行执行模型，解释了 GPU 在大规模矩阵运算中的性能优势，并结合 CUDA 编程流程，说明 GPU 加速的实际实现方式。

Claude Code Skills 入门：什么是 Skills，为什么你需要它 嗨喽，大家好，我是徐公。 一、引子：你是否遇到过这样的场景？ 想象这样一个场景： 你正在用 Claude 帮你处理工作

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