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基于魔珐星云打造的AI男友数字人：温暖陪伴、秒回消息、语音随时交互

基于魔珐星云打造的AI男友数字人：温暖陪伴、秒回消息、语音随时交互

基于魔珐星云打造的AI男友数字人：温暖陪伴、秒回消息、语音随时交互 项目简介深夜孤单时想找人说说话？基于魔珐星云产品打造的AI男友数字人给你24小时温暖陪伴。纯Web端运行，打开浏览器就能聊，无需下载安装。项目使用魔珐星云产品 + AI Coding工具开发，技术栈 Vite + Vue + TypeS
人工智能 2026年09月04日
Codex 接管嘉立创EDA 并复现 STM32 Blue Pill 学习底板的完整教学

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Codex 接管嘉立创EDA 并复现 STM32 Blue Pill 学习底板的完整教学 1. 目标本文只做一件事：从零开始，把你的电脑配置成 Codex -> MCP -> EasyEDA 官方 Bridge -> 嘉立创EDA Pro 的可用链路，并且复现出本文对应的最终成果： Codex 可以读取并调用嘉立创EDA
嵌入式 2026年09月03日
国产MCU江湖：25亿颗出货量背后，谁在领跑？谁在破局？

国产MCU江湖：25亿颗出货量背后，谁在领跑？谁在破局？

🔥作者简介： 一个平凡而乐于分享的小比特，中南民族大学通信工程专业研究生，研究方向无线联邦学习 🎬擅长领域：驱动开发，嵌入式软件开发，BSP开发 ❄️作者主页：一个平凡而乐于分享的小比特的个人主页 ✨收录专栏：未来思考，本专栏结合当前国
嵌入式 2026年09月03日
Flutter Plugin简单开发

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个人博客: 新建项目 image-20230302134808397.png image-20230302135317486.png 项目结构 image-20230302135906299.png 创建完成后的目录如图所示，其中example是测试工程，用来测试我们写的插件。lib目录下的文件，就是
编程开发 2026年09月03日
震惊! ES6模块化导入导出如此简单

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Es6导入导出降低了模块化编程的难度 加强了易用性 每个js文件都属于模块 导入使用import关键字 导出使用export关键字 1. 基本导出 靠解构获取 image.png 这里可以按需导入 image.png 如果非要集合到一个对象导入 image.png 2. 默认导出 直接导出对象 不解构赋值 image.png
编程开发 2026年09月03日
放鸽子的理由有千万种，为何偏编的像个傻瓜虫

放鸽子的理由有千万种，为何偏编的像个傻瓜虫

上周约了个候选人今天上午10:00去广州分面谈，由于约的时间比较久，担心人选的安排有变动，所以昨天我再次和人选确认了时间，得到的答复是他今天会准时去面谈。 今天早上9:00左右，我又再次和人选确认是否已经出发了。 结果，信息发出后，半天都没收到回应，当时，我就有种不祥的预感，这个人恐怕是不会参加面试了。因为以往遇到类似的情况不在少数。 大约到了9:50，人选才回复我：刚才不小心扭到脚了，先出门去买
编程开发 2026年09月03日
浪费在路上的时间

浪费在路上的时间

最近一周，很多时间都浪费在了路上。 7月18日，去一所学校参加面试。早上L先生开车上班顺道送我到面试地点附近，一看时间距离约的8:30还有1小时左右。在附近KFC吃了个早餐，不太坐得下去了，就往到学校去了。8:15不到，我便到了面试地点。简单地说明了一下，便开始了笔试。2个半小时的笔试后，看了看三选一的试讲题目，尬讲了十分钟左右。之后打车+公交地铁公交回住的地方，花了3个小时左右。【路上时间差不多
编程开发 2026年09月03日
区块链不可篡改机制全解析：从哈希锁链到51%攻击

区块链不可篡改机制全解析：从哈希锁链到51%攻击

区块链不可篡改机制全解析：从哈希锁链到51%攻击 1. 引言：不可篡改是“数学保证”还是“经济威慑”？ 2. 第一道防线：哈希链式结构 ——“牵一发而动全身” 2.1 哈希指针的“锁链”原理 3. 第二道防线：工作量证明（PoW）——“算力门槛” 3.1 哈希难题的本质 3.2
区块链 2026年09月02日
Linux12(Git01)

Linux12(Git01)

#技术笔记1. Git是一个版本控制工具，可以记录、追踪某个文件在某一时刻的内容和状态，主流的管理工具有Git、SVN，Git分布式版本控制工具，可以在离线状态下提交、查看日志、创建分支等，需要同步时再 push/pull 到远程仓库；SVN是集中式版本控制工具，开发者需要联网才能提交、查看日志、比较
开发工具 2026年09月02日
深度学习学习率调度策略：从 Warmup 到 Cosine Annealing 的训练稳定性工程

深度学习学习率调度策略：从 Warmup 到 Cosine Annealing 的训练稳定性工程

深度学习学习率调度策略：从 Warmup 到 Cosine Annealing 的训练稳定性工程一、学习率：训练稳定性的"方向盘"学习率是深度学习训练中最敏感的超参数——太大导致训练发散，太小导致收敛过慢。更棘手的是，训练不同阶段对学习率的需求不同：初期大模型参数随机初始化，需要小学习率避免梯度爆炸
硬件开发 2026年09月02日
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