大家好，我是 V 哥， 在鸿蒙6开发中，屏幕方向适配是提升用户体验的重要环节。下面我将通过一个完整的视频播放器示例，详细讲解ArkTS中横竖屏切换的实现方案。 联系V哥获取 鸿蒙学习资料 一、基础概念

在AI技术渗透各行各业的今天，企业面临的核心困境早已不是“是否要做AI”，而是“如何自主掌控AI能力”——依赖单一大模型供应商导致技术绑定、自研封装接口水平参差不齐引发系统不稳定、新旧系统AI化整合成

📋 目录 核心理念：一切皆对象 SOP 流程全景：从请求到完成 Step 1：数据准备——模板与关键字段解析 Step 2：上线策略——平滑过渡的“三步走” Step 3：标准化请求流程与协作机制 S

当 AI 浪潮从 “内容生成”（AIGC）向 “服务重塑”（AIGS）纵深演进，每个 Java 技术团队都面临双重挑战：如何快速接住 AI 能力的红利，又如何避免被转瞬即逝的技术迭代所颠覆？JBolt

在AI应用爆发的初期，很多Java团队的AI实践停留在"API对接+Prompt调试"的粗放阶段：简单封装大模型接口、缺乏稳定的服务调度机制、不同场景下的模型调用成本不可控、现有系统与AI能力的融合碎

做可视化大屏时，数据源连接总是掉坑？要么数据库类型选错，要么连接地址格式不对，要么密码输错查不到问题？ JNPF 数据源管理功能直接精准破局 —— 支持 MySQL、SQL Server、Postgr

自助分析BI工具选型指南：嵌入式+零代码的Wyn为何脱颖而出 在零售、互联网、政务、制造业等全行业数字化转型的浪潮中，数据分析已从“IT部门专属的专业工作”彻底转变为“各岗位全员必备的核心能力”。零售

在AI Agent热潮席卷行业的当下，很多团队借助Python快速完成了原型验证，但当涉及到长期运行、高可靠、需严格治理的企业级落地时，往往会陷入稳定性不足、系统集成困难、运维成本高企的困境。而Jav

引言 从 SQL 到 AI，从数据库操作到大模型推理，技术在不断进化。本文将探讨如何在保持稳定性的前提下，利用 SQL 与 AI 接口实现高效、可靠的数据处理。

在AI技术向产业深度渗透的今天，Agent（智能体）已从概念走向实践，成为企业实现业务智能化升级的核心载体。但对于Java技术团队而言，构建企业级Agent能力往往面临诸多困境：从零编写每个Agent

思通数科AI视频识别系统构建“全域闭环”，边缘部署于各区。从入口第0秒，无感考勤多模态验证（人脸+姿态），跨店同步工时：“王店长，门店B缺勤警报。”货架区AI扫描陈列违规，毫秒响应推送全链路。

使用vite-plugin-federation实现微前端的搭建开发注意：联邦搭建微前端适合新项目，如果已经有用iframe拆分实现微前端过的老项目还是用microapp比较好

大家好，我是 V 哥。 生成码图在很多应用中都很常见，今天的内容来给大家介绍鸿蒙6.0开发中通过文本/字节数组生成码图的详细案例解析，结合典型业务场景和技术实现要点： 联系V哥获取 鸿蒙学习资料 一、

在内容创作、直播及演讲场景中，“顺畅表达”往往比稿件内容本身更具决定性。传统提词器需要额外屏幕或设备，使用时不仅需要手动控制播放，还容易打断自然表达节奏。随着 Rokid AR 眼镜与 AI 大模型能

大家好，我是 V 哥。 以下基于 HarmonyOS 6.0 的蓝牙 BLE 通讯案例详解，模拟心率监测场景，实现服务端（Peripheral）广播数据与客户端（Central）订阅数据的功能流程：

第20章：DataFusion 集成架构 🎯 核心概览 Lance 通过与 Apache DataFusion 的深度集成，实现了向量搜索与 SQL 查询的无缝融合。DataFusion 是一个高性能

在这篇文章里，我想分享一个基于 Rokid CXR-M SDK + 大模型（ASR + LLM） 打造的实验项目——「会议透镜（Meeting Lens）」。 佩戴 Rokid AI 眼镜进入会议室，

🌺九九乘法表: 🏵️要求：与九九乘法表保持一致。 🌸for的嵌套循环( ･´ω`･ ) 代

前言： 本文详细探讨了基于Rokid 智能眼镜构建的沉浸式语言学习系统，通过整合CXR-M SDK的实时翻译、语音识别与合成、AR显示等核心技术，实现了一套完整的语言学习解决、关键方案。

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