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开源 C++ QT Widget 开发（七）线程--多线程及通讯文章的目的为了记录使用C++ 进行QT Widget 开发学习的经历。临时学习，完成app的开发。开发流程和要点有些记忆模糊，赶紧记录，防止忘记。

多模态融合新纪元：Ovis2.5 本地部署教程，实现文本、图像与代码的深度协同推理Ovis2.5 旨在实现原生分辨率的视觉感知和增强的多模态推理。它集成了一个原生分辨率的视觉变换器（NaViT），可以处理原始、可变分辨率的图像，消除了固定分辨率切片的需要，并保留了精细细节和全局布局——这对于图表和图示等视觉密集型内容至关重要。

今天也要学习吖

阿里开源Vivid-VR：AI视频修复新标杆，解锁内容创作新可能发布于：Poixe AI在生成式AI技术飞速发展的浪潮下，视频修复领域迎来了革命性突破。阿里云最新开源的 Vivid-VR，一款基于生成式AI的视频修复工具，凭借其出色的帧间一致性和修复效果，正迅速成为内容创作者和开发者社区的关注焦点。

Value error, The repository contains custom code which must be executed to...查看模型文件目录，可以看到存在 *.py 的脚本文件。这些文件就是报错中所说的 “custom code”。

Apache Doris 登顶 RTABench —— 实时分析领域的性能王者近日，实时分析领域知名 Benchmark —— RTABench（Real-Time Analytics Benchmark）最新榜单公布，Apache Doris 以绝对领先的成绩登顶，结果表明，Apache Doris 在实时分析场景下性能是 ClickHouse 的 6 倍，PostgresSQL 的 30 倍，MongoDB 的 100 倍。

构建 AI 智能体的实用开源技术栈（框架、计算机与浏览器操控、语音功能、文档理解...）编者按：面对市面上琳琅满目的开源工具，我们往往迷失在选择的焦虑中 —— 哪些工具真正经得起生产环境的考验？哪些只是看起来很酷的演示项目？更重要的是，如何避免把宝贵的开发时间浪费在那些半成品工具上？

《HelloGitHub》第 113 期兴趣是最好的老师，HelloGitHub 让你对开源感兴趣！HelloGitHub 分享 GitHub 上有趣、入门级的开源项目。

Qt开源库. Qwt (https://qwt.sf.net): Qwt是一个基于Qt的数据可视化库，提供了绘制曲线、图表、仪表盘等功能。

“下一代”图像模型——ComfyUI-Flux-Krea本地部署教程，体验划时代的图像质量FLUX.1-Krea-dev是一个具有 120 亿参数的修正流变换器，能够根据文本描述生成图像。其主要特点包括

风口真的要来了，国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见中国国务院发布了首部 “人工智能+”行动政策涵盖六大关键领域：• 人工智能 + 科学技术 • 人工智能 + 产业发展 • 人工智能 + 消费提质 • 人工智能 + 民生福祉 • 人工智能 + 治理能力 • 人工智能 + 全球合作

消费、渠道与技术变革下新零售的崛起与开源AI大模型AI智能名片S2B2C商城小程序的融合发展摘要：在消费变革、渠道变革和技术变革的共同推动下，新零售应运而生并引发零售新物种的大爆发。本文首先阐述了新零售的定义及内涵，分析了三大变革对新零售的驱动作用。接着引入开源AI大模型AI智能名片S2B2C商城小程序，探讨其在新零售环境下的应用价值与优势，以及如何与新零售的变革趋势深度融合，为零售行业的创新发展提供新的思路和方向。

杨杨杨大侠

第4篇：AOP切面编程 - 无侵入式日志拦截在前一章中，我们设计了强大的注解API。本章将深入探讨配置管理系统的设计，学习如何将注解中的声明式配置转换为运行时可用的配置对象。

【vLLM 学习】MlpspeculatorvLLM 是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了 KV 缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。

基于开源 AI 智能名片链动 2+1 模式 S2B2C 商城小程序的新开非连锁品牌店开业引流策略研究摘要：本文聚焦于一家新开且地理位置优越、目标客户为周边“80 后”“90 后”上班族的非连锁品牌店。在明确店铺定位、完成店内设计与菜品规划等基础工作后，探讨如何在新店开业初期有效打响品牌、吸引目标客户。通过引入开源 AI 智能名片链动 2+1 模式 S2B2C 商城小程序，分析其在解决产品同质化问题、创造独特品牌印象以及实现精准引流等方面的作用，并提出具体的实施策略，为新开非连锁品牌店的开业营销提供理论支持与实践指导。

MinerU：重新定义PDF智能提取的开源利器——告别传统工具的“鸡肋”体验，让文档处理真正高效智能在数字化时代，PDF、Word等文档已成为信息传递的主要载体，但如何从这些格式中精准提取数据，却成了困扰无数人的难题。传统工具常因无法理解PDF的底层结构，导致提取结果混乱：页眉页脚混入正文、表格断裂成文本、数学公式沦为乱码、图片信息丢失……这些痛点让数据处理的效率大打折扣。

湖仓一体：小米集团基于 Apache Doris + Apache Paimon 实现 6 倍性能飞跃企业在数据驱动的道路上，始终面临一对核心矛盾：既需要低成本、可扩展的存储方案来承载海量结构化、半结构化乃至非结构化数据（这正是数据湖的强项），又渴望实时、低延迟的分析能力来支撑业务决策（这是分析型数据库的核心优势）。

听吉米讲故事

开源AI编程工具Kilo Code的深度分析：与Cline和Roo Code的全面对比在人工智能技术快速发展的今天，AI编程助手已经从简单的代码自动补全工具进化为能够理解项目结构、执行复杂任务的智能编程伙伴。在这个充满创新的生态系统中，Kilo Code作为一个开源AI编程工具脱颖而出，它巧妙地整合了两个知名项目——Cline和Roo Code的优势特性，同时加入了自己独特的创新。

360智脑开源优化排序模型——360Zhinao-1.8B-Reranking本地部署教程，提升检索质量，减少大模型“幻觉”现象360Zhinao-1.8B-Reranking 模型以自主研发的 360Zhinao_1.8B_base 模型为基础，其中自主研发的单向生成模型 360Zhinao_1.8B_reranking 平均得分为 70.13，目前位居总体第一及开源模型第一，为生成模型承担判别性任务开辟了新的可能性。