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花落无声
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花落无声
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嗜睡的灿灿_
前端开发
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15天前
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喜欢镜头里的每个瞬间和当时的自己
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上班摸鱼
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花落无声
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量子位
@北京极客伙伴科技有限公司
·
2月前
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16岁炒马斯克鱿鱼,SpaceX天才转投北大数学校友赵鹏麾下
16 岁的天才小孩哥挥一挥衣袖,宣布从 SpaceX 离职了。 2 年前,14 岁的 Kairan Quazi 从圣克拉拉大学毕业,被马斯克 pick,加入入职成功率仅有 ...
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花落无声
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Java中文社群
www @javacn.site
·
6月前
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LangChain4j比SpringAI强在哪?一文读懂
LangChain4j 和 Spring AI 是 Java 生态中实现大模型应用开发的两个最重要的框架,但二者的区别是啥?生产级别又该使用哪种框架?令很多人犯了难,所以本...
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花落无声
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iThinkAi
AI产品经理+AI程序员+7年连续创业者 @广州灵境之城科技有限公司
·
2月前
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抖音评论区才是金矿!我用Coze智能体爬了10w条评论,挖出比热点猛10倍的爆款选题库
最近刷抖音时发现一个现象:很多爆款视频的评论区藏着真正的内容金矿。 有个账号通过分析单条作品评论区,用AI提炼出用户真实需求,3个月积累选题库1000+,产出爆款率提升 3...
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花落无声
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iThinkAi
花落无声
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后端小肥肠
java 程序媛
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4月前
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躺赚必备!RPA+Coze+豆包:公众号自动发文,AI率0%亲测有效(附AI率0%提示词)
大家好,我是小肥肠,专注AI干货知识分享!今天手把手教你用 Coze+RPA+豆包搞定公众号自动采集加发布全流程,全流程保姆级拆解,文内附把AI率降为0的宝藏提示词,感兴趣...
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花落无声
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大模型教程
@工zZZz昊 大模型教程
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1月前
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大模型应用开发到底有多赚钱?看完这5个真实案例,你会惊掉下巴
如果你想更深入地学习大模型,以下是一些非常有价值的学习资源,这些资源将帮助你从不同角度学习大模型,提升你的实践能力。...
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花落无声
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和平hepingfly
花落无声
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植物系青年
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植物系青年
前端 @早日退休
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4月前
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浏览器扩展开发指南:WXT + React + TS + TailwindCSS + AntDesign
本文详细介绍了如何使用 WXT + React + TS + Tailwind CSS + Ant Design 开发一个浏览器扩展,重点探讨通过 Content Scri...
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花落无声
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志辉AI编程
大数据架构
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4月前
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一天 AI 搓出痛风伴侣 H5 程序,前后端+部署通吃,还接入了大模型接口(万字总结)
大家好,我是志辉,目前专注 AI 编程 ,这个很早我就想写了 App 了,我也是痛风患者,好多年,深知这里面的痛呀,所以我想给大家带来一个好的通风管家的体验,所以先从 H5...
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花落无声
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志字辈小蚂蚁
公众号 :志字辈小蚂蚁 @武汉
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3月前
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闲谈 :AI编程效率反而降低了 ,大家AI 编程的正确姿势到底是什么?
一. 前言 今年我愿称为 AI 工具元年 ,今年爆发出的 AI 工具可能比以往所有时间加起来的都多。 类型 组件名称 AI 编程/IDE工具 Cursor、Trae、Aug...
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花落无声
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非优秀程序员
微信号 : Ai好神器 @alibaba
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3月前
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8 个提升开发者效率的小众 AI 项目
8 个提升开发者效率的小众 AI 项目 人工智能正在改变开发者构建、测试和部署软件的方式,它能自动化复杂任务并提高 productivity。但随着 AI 驱动工具的激增,...
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花落无声
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前端小同学
前端配置砖家
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1月前
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逆向还原Claude for Chrome - 学习顶尖公司是如何做浏览器agent的
本篇文章系统介绍了Claude for chrome从“用户输入 → 模型推理 → 工具调用 → 权限确认 → 页面执行 → 结果回流”的全链路设计...
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花落无声
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前端小同学
花落无声
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AI大模型
技术工 @工zzzz昊 大模型教程
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1月前
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手把手教:LangChain+Qwen3搭建本地RAG问答系统,从0到1全流程
本文将带大家从零开始,用LangChain框架整合Qwen3大模型与BGE-M3嵌入模型,手戳一个可本地运行的端到端RAG系统。...
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花落无声
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1月前
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戒冲第11天,坚持就是胜利,我要彻底戒掉。首先戒除心瘾
上班摸鱼
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花落无声
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支付宝体验科技
@蚂蚁集团
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1月前
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支付宝体验技术部开源智能编程助手 Neovate Code
支付宝体验技术部正式对外开源智能编程助手 Neovate Code,能够深度理解你的代码库,遵循既有编码习惯,并在上下文感知的基础上,精准地完成功能实现、Bug 修复和代码...
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花落无声
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墨风如雪
java开发
·
1月前
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国产大模型安全新突破:DeepSeek-R1-Safe,平衡木上的舞者
在AI大模型风头正劲的当下,如何让大模型既强大又安全,始终是一个摆在桌面上的核心矛盾。增强安全性往往意味着通用能力的妥协,这就像在平衡木上起舞,既要优雅灵动,又要稳如泰山...
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