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抖音数据分析MCP开发

博主头像 Douyin MCP 是一个专为 AI 助手打造的本地化数据服务桥梁,通过 Model Context Protocol (MCP) 协议打破信息壁垒,赋予大模型直接检索和分析抖音海量数据的能力。该项目的核心突破在于摒弃了传统的高延迟外部签名服务器方案,巧妙利用 Python 嵌入式 V8 引擎(p... ...

ABC445G Knight Placement 题解

博主头像 题外话 场上由于不会二分图最大独立集痛失 AK,qwq。 Solution 首先尝试图论建模,如果两个空格子可以互相攻击就连一条无向边。此时问题转化成图上最大独立集。 对于一般图,最大独立集是 NP-Hard 的,但对于二分图有多项式时间算法。玩玩样例,大胆猜测图是二分图。 下面证明该性质。显然 \ ...

Claude Code 实战:从 Plan 模式到多 Agent 并行,NewsFlow 升级实录

博主头像 上篇文章介绍了Vibe Coding编程的基本流程与使用,本篇主要关于如何Vibe Coding对产品进行升级,通过对 NewsFlow 这个新闻聚合应用进行升级来连接AI工具的使用。 要实现 UX 升级、RSS 集成、智能搜索、视觉创新四大模块,按传统开发节奏至少需要一个月。这次全程使用 Clau ...

基于深度学习的猪识别系统演示与介绍(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+训练代码+数据集)

博主头像 本文介绍了一套基于YOLO算法的猪只识别系统,该系统能够精准识别猪只位置并判断其姿态(坐姿/站姿)。系统采用Python3.10开发,前端界面为PyQt5,支持图片、视频及实时摄像头检测,具备多模型切换、结果保存与导出等功能。通过对比测试YOLOv5/v8/v11/v12模型,发现YOLO12n精度... ...

读人工智能全球格局:未来趋势与中国位势07大国角逐

博主头像 1. 大国角逐 1.1. 都是为了最大限度地增加人工智能对经济和社会的诸多好处,同时最大限度地减少其风险和危害 1.2. 各国政府敏锐地意识到人工智能人才和基础设施建设的短缺,并正在努力迎接人工智能带来的新挑战 1.3. 目的是实现人工智能技术的反超和对部分产业的引领 2. DARPA 2.1. 为 ...

深入理解 Guava 新集合类型:超越 JDK 的数据结构利器

博主头像 引言 在 Java 开发中,JDK 提供的集合框架(如 List、Set、Map)已经能够满足大部分日常需求。然而,当面对更复杂的数据关系时,开发者往往需要手动组合这些基础集合(例如 Map<K, List<V>>),这不仅代码冗长,还容易引发空指针异常或逻辑错误。 Google Guava 库引入 ...

LangGraph4j 学习系列(1)-顺序工作流

博主头像 一句话秒懂 LangGraph是一个状态管理和工作流编排框架,专注于构建复杂的多步骤应用,LangGraph4j是LangGraph开源生态中的java实现。 既生瑜?何生亮? Dify VS LangGraph4j (有了dify,还有必要学习langgraph之类的编排框架吗?) 听听deeps ...

基于深度学习的钢材表面缺陷检测系统演示与介绍(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Django+web+训练代码+数据集)

博主头像 本文介绍了一个基于YOLO算法的钢材表面缺陷检测系统。该系统支持多版本YOLO模型切换(v5/v8/v11/v12),提供图片/视频/摄像头等多种检测方式,并具有检测结果保存、历史记录查询等功能。系统采用Python+Django+Bootstrap技术栈,包含用户和管理员双权限体系。模型对比显示Y... ...

读人工智能全球格局:未来趋势与中国位势06人类的未来(下)

博主头像 1. 形态 1.1. 科幻小说及影视作品中所承载的人类想象力,远比真实世界要精彩得多,也超前得多 1.2. 1999年,好莱坞相继诞生了两部科幻大作—《黑客帝国》和《异次元骇客》​ 1.2.1. ​《黑客帝国》对人工智能的态度无疑是最消极的,即人工智能成为远超人类的新物种后,必将导致人类的毁灭 1. ...

当AI编程进入「Vibe Coding」模式:从脑洞到MVP产品

博主头像 传统产品开发流程是比较繁琐的,光需求调研就要花不少时间,更别说后面的技术选型、架构设计、代码实现、测试调试、部署运维——每个环节都有大量工作要做。 AI 编程不是简单地理解为 AI 替我们"写完了所有代码",而是有整套 AI-Native 工作流:以 Claude Code 这类工具为执行引擎,以 ...

使用 TypeScript 的指数退避机制包装异步请求

博主头像 使用 TypeScript 的指数退避机制包装异步请求 在进行网络请求时,很有可能会遇到某些临时失败,例如网络波动、请求超时、服务器端未响应等。面对这种情况,最好的做法往往是实施一种重试机制,而指数退避(Exponential Backoff) 是一种非常流行且有效的重试策略。它通过递增间隔时间来避 ...

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