北漂的阿达西

今天在刷知乎，看到一篇非常棒的文章，想复制其中一段给妹子，结果提示“禁止转载内容不支持复制”，开玩笑，这点小伎俩能拦得住我？于是起身打开笔记本电脑尝试起来，不看不知道，一看有门道。

在前端实现人体动作识别，主要依赖计算机视觉技术和机器学习模型，结合浏览器提供的API（如WebGL、WebRTC）进行实时处理。以下是基于主流技术方案的实现步骤和关键要点： 一、技术选型与核心工具 ​

作为一名开发者，你是否厌倦了在终端反复输入 git status、git add 和 git commit？是否曾在复杂的合并冲突中迷失方向？今天，我要向大家推荐一款革命性的 VSCode 扩展 ——

你可能已经听说过，YOLO 系列目标检测模型已经迭代到了 YOLOv13。 然而令人意外的是——无论在最新的科研论文里，还是各种真实落地的工业项目中，YOLOv5 和 YOLOv8 依旧是被频繁使用的

先上代码块，代码共用4部分组成 1.就是代码的主体部分index.vue 第二部分是里面自己绘制的小房子部分miniHomeManager.ts 第三部分是房子的校验条件tsType.ts 最后是房子

团队开始前端错误监控方向的开发。经历了一些列的迭代和发展，从监控SDK、上报、数据治理、看板集成、APM自研可视化初步完成了一条完整且适合B站前端监控。

本文对比了 TensorFlow.js 和 Brain.js 两款 JavaScript AI 库。选择哪款库取决于项目需求和开发者的经验水平。

AI 辅助编程最容易出现幻觉和过时信息的问题。AI 可能生成看似合理但实际错误的代码，或使用已废弃的 API 和最佳实践。通过 Cursor 提供的 Rules 功能，可以规范 AI 辅助开发流程，有

MCP 就像是大模型世界里的“最后一公里”。说个暴论，MCP 应该是每个程序员在2025年必须掌握的知识点。 大模型功能很强大， 我们都是清楚的。但是，它是有短板的。