行业洞察：当投放增长，开始被素材产能限制 过去一年，AI 在视频领域的技术进步有目共睹，但在电商与信

opencv库图像相关函数：基础文件操作（imread、imshow。。）、基础图象操作（namedWindow、threshold ）、图像算数运算（cv.add\cv.addWeight）等

进入 2026 年，自媒体行业的竞争逻辑已经发生了本质变化。 过去我们谈论的是如何写出好文案，而现在，核心竞争力在于如何建立一套标准化、可复制的 AI 工具集成路径。 单纯靠人工堆时长已经很难在信息流

到了 2026 年，AI 已经不再是云端的神话，而是实实在在长在工作流里的“外挂”。说白了，现在比拼的不是谁更努力，而是谁的工具箱更垂直、更精准。 与其在茫茫多的信息里摸爬滚打，不如看这份我为你整理好

你有没有遇到过这种情况：让 Claude 帮你 review 代码，结果对话越来越长，上下文越来越乱，最后还把前面的需求给忘了？尤其是项目越做越大，这种情况就越明显。 其实 Claude Code 里

本文深入介绍了cuQuantum SDK v25.11引入的两项关键功能：Pauli传播和稳定器模拟。文章提供了详细的技术架构说明和代码示例，展示了如何利用GPU大幅加速大规模量子计算机的模拟，为量子

在AIGC检测算法全面升级的2025年，解决“哪个降重平台效果最好”的问题，已不再是简单的同义词替换（Synonym Replacement），而是涉及困惑度（Perplexity）对抗、**语义重构

在人工智能的演进历程中，我们正经历从“预测型 AI”向 “自主 Agent（Autonomous Agents）” 的历史性跨越。过去的 AI 更像是被动的响应者，局限于回答问题或生成内容

Agent 正在重写哪些行业的“决策权”？ 一、一个正在发生但被低估的变化 过去十年，AI 的主要角色是三种： 算得更快的工具 看得更准的模型 写得更像人的生成器 但到 2026 年，这个角色正在发生

本文讨论 AI 从 Prompt 走向 Agent 的变化，并结合真实项目经验，拆解 AI Agent 职业路线的三个阶段，分析其对开发者能力边界与责任的影响，帮助技术人判断是否值得投入

很多人在安装家用充电桩时，关注点往往集中在功率、兼容性和是否支持基础智能控制。但真正拉开差距的，往往不是刚装好的那几天，而是用上几个月、甚至一两年之后的体验。 有些充电桩，初期看起来功能简单、上手也快

为什么90%的AI应用都死在了Demo阶段？基于 langgraph + langfuse + ragflow 的工业级AI落地应用实践

智能体领航员：智能体（Agent）驱动的“超级个体”与组织进化实战 ✍️ 前言：从“碳基协作”向“硅基效率”的范式迁移 进入 2026 年，大模型（LLM）的竞争已尘埃落定，真正的商业主战场转移到了*

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MOT之MMTracking框架部署ByteTrack、DeepSort。这里附了很多关键依赖的历史版本网址，和版本兼容说明。

“看起来很简单，但实则在应用部署、跨平台兼容性和后期维护方面存在诸多挑战。”一位尝试过Vibe Coding的开发者这样描述他在传统QT开发中应用这种新范式的经历。 01 新范式的渗透 软件开发领域正

要对BI项目的困难要有充足认识 　　据Gartner调研表明，在过去十年间，有85%的BI项目并不成功。这个数字可谓是触目惊心！有很多CIO看到这个数字深有感触，因为他们中很多都经历过BI项目的煎熬。

本文探讨了人工智能如何优化电网运行，包括利用历史与实时数据预测可再生能源产量、解决复杂的供需平衡优化问题，以及助力下一代电网规划与预测性维护。同时分析了不同AI模型在能源领域的成本效益。

“李总，我们的城市大脑刚刚完成了一次自主决策。” 在上海张江的指挥中心里，工程师小陈指着大屏幕上的动态数据流，向参观者解释。屏幕上，交通、能源、安防等系统正由一群AI智能体协同管理，它们不像传统程序那

大家好，我是金加德。 站在 2026 年这个时间点回看，AI 行业已经明显走过了“被 Demo 震撼”的阶段。