ai

【Azure 架构师学习笔记】- Azure AI(7)-Azure认知服务-Document Intelligence进阶使用本文属于【Azure 架构师学习笔记】系列。本文属于【Azure AI】系列。接上文【Azure 架构师学习笔记】- Azure AI(6)-Azure认知服务-Document Intelligence简单使用

带刺的坐椅

Solon AI v3.9.4 发布（智能体开发框架，支持 Java8 到 Java25）Solon AI 是一款面向 Java 开发者的全栈智能体（Agent）应用开发框架。它秉承 Solon 家族一贯的“克制、高效、开放”理念，向上抽象统一接口屏蔽模型差异，向下深度集成向量库、MCP 协议与复杂流控制。

独断万古他化

【AI开发工具】Claude Code：安装配置与使用指南（Windows/macOS）本文将从零开始，一步步教你安装 Claude Code。Claude Code 是 Anthropic 官方提供的命令行 AI 编程工具，可以让你：

Sora2 免费去水印网站Sora2 去水印功能，使用Google 登录，每天可以免费使用 100 次https://sora.ttapi.io/

深圳华秋电子

靠谱的EDA AI助手哪家技术强——华秋KiCad在电子设计自动化（EDA）领域，AI技术的应用正在逐步改变传统设计流程。华秋KiCad发行版AI Copilot作为一款备受关注的AI辅助设计工具，以其强大的功能和智能化特性，在行业中崭露头角。本文将深入探讨华秋KiCad发行版AI Copilot的技术优势，并与其他主流EDA工具进行对比，帮助工程师们更好地选择适合自己的AI助手。

Bruce_Liuxiaowei

OpenClaw最新版本发布：安全防护全面升级强化2026年2月，开源个人AI助手OpenClaw连续推出多个重大版本更新，从v2026.2.19到最新的v2026.2.23，在安全防护方面实现了前所未有的全面升级。作为一个拥有超过21.5万GitHub星标的热门项目，OpenClaw此次更新涉及超过200项改进，其中安全加固项目超过60项，堪称该项目历史上最具里程碑意义的安全升级。

ACP大模型认证刷题工具开源，助力高效备考大家好！我最近成功考下了ACP大模型认证，并且在考试时遇到了原题！这个经历让我深刻体会到备考的重要性，也让我认识到在备考过程中，一款高效的刷题工具能为我们节省很多时间，帮助我们更好地通过考试。为了帮助更多的朋友顺利通过ACP大模型认证，我决定将自己开发的刷题应用开源，供大家免费下载、使用。（审核不通过，打了一下码）

零信任Enlink_Young

拔掉网线，AI 还能活吗？过去这一年，见过了太多 AI 项目的“见光死”。在 CBD 窗明几净的会议室里，连着千兆专线，我们看着大模型行云流水地写着‘李白的藏头诗’，或者秒速生成一份‘滴水不漏的年终总结’。那一刻，仿佛通用人工智能（AGI）触手可及。

Elastic 中国社区官方博客

Elastic 公共 roadmap 在此作者：来自 Elastic Ken Exner每个开发者都经历过一种特别的痛苦：你花了几周时间构建自定义功能并测试，直到准备好上线生产环境。然后，当你终于部署时，突然……你看到 Elastic 最新版本的发布说明，发现我们已经原生实现了它。

艺术是真的秃头

音潮：当AI开始理解音乐里的情感，而不是只有音符深夜，一个常年在公路上奔波的卡车司机停靠服务区。他用手机拍下窗外的夜色，输入一行字：“远方的灯火，家的方向。”一分钟后，一首名为《归途》的歌曲生成。女声温柔，旋律舒缓，唱出了他无数次在方向盘前沉默的瞬间。

Bruce_Liuxiaowei

OpenClaw Docker容器升级实战：从v2026.2.22-2到v2026.2.24的安全配置变更与故障排除本文作为《OpenClaw最新版本发布：安全防护全面升级强化》的姊妹篇，基于真实升级过程撰写，旨在帮助Docker用户平滑跨越新版安全门槛。

2026年AI+智慧城市全场景应用解决方案白皮书 - 全1795页下载目录引言一、智慧城市发展现状与挑战1、全球智慧城市发展概况2、中国智慧城市建设水平3、面临的主要挑战二、AI技术在智慧城市中的应用价值

码农葫芦侠

如何把 AI 大语言模型接入个人项目本文以开源项目 HuluAiChat 为例，说明如何用 Python 将任意「OpenAI 兼容」的 AI 聊天模型接入到自己的应用里。读完你将掌握：如何用 openai 库的每一类参数与用法、最小可运行示例、以及如何复用到你的项目中。

OpenClaw 接入阿里云百炼 Coding Plan 指南在 OpenClaw 中使用千问及第三方模型（qwen3.5-plus、qwen3-max、MiniMax、GLM、Kimi 等）

[拆解LangChain执行引擎]一个实例理解LangChain的几种流模式invoke/ainvoke方法看起来是采用简单的请求/回复消息交换模式，客户端需等待整个流程执行完毕后才能得到结果，其实方法背后还是会调用stream/astream方法以流的方式进行交互。如果我们直接调用调用这两个方法，并采用相应的流模式，我们就能有效解决客户端长时间无响应的问题，实时地得到对方的反馈。

CoderJia程序员甲

GitHub 热榜项目 - 日榜(2026-02-24)生成于：2026-02-24共发现热门项目： 13 个榜单类型：日榜本期GitHub热榜显示AI代理与智能开发工具持续引领技术潮流，开发者正积极构建高效能的生产力解决方案。热点集中在AI代理系统的工程化实践，如上下文工程技能库和多智能体架构，以及面向金融数据分析、代码智能探索的无服务器RAG工具。同时，开源项目重点提升了开发体验，提供了从提示词优化到移动端编码协作的实用工具，凸显了行业对可落地、可复现的AI应用开发框架的迫切需求，助力开发者切实提升工作效率。

Hugging Face Transformers介绍Hugging Face Transformers = 大模型领域的 “万能工具箱” 它是 Hugging Face 开源的 Python 库，封装了几乎所有主流大语言模型（LLM）、多模态模型的预训练、微调、推理代码让开发者不用从零写 Transformer 架构，一行代码就能调用 / 训练 GPT、Llama、Qwen、BERT 等模型

大模型之OllamaOllama 是一家独立的美国初创公司（Ollama Inc.）开发的开源工具创始人：Jeffrey Morgan 和 Michael Chiang 成立时间：2021 年总部：美国加州帕洛阿尔托（Palo Alto, CA）背景：创始人曾开发过 Docker 桌面端工具 Kitematic（后被 Docker 收购），因此 Ollama 被称为 “LLM 领域的 Docker” 融资：YC 2021 冬季批次项目，早期获得约 12.5 万美元种子轮融资核心产品：Ollama 命令行工具（本地大

精确率(Precision)、召回率(Recall) 超详细图解摘要：本文从零开始讲解机器学习分类任务中最核心的评估指标——精确率、召回率，通过混淆矩阵+图文解释+经典案例+业务场景，彻底理清二者区别、关系与权衡思路，适合算法入门、面试准备、工程实践直接使用。一、前言在二分类/多分类任务、目标检测、信息检索、异常检测等场景中，准确率（Accuracy）往往具有欺骗性，而**精确率（Precision）和召回率（Recall）**才是衡量模型真实能力的关键。很多初学者容易把二者记混、用错，本文用最直白的语言，带你一次性吃透。二、核心基础：混淆矩阵（Confusi