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小妖同学学AI

告别无效提问：开源工具Prompt Optimizer让AI真正懂你心意是一款免费开源的AI提示词优化工具，由开发者linshenkx在GitHub上发布。该项目旨在帮助用户编写更优质的AI提示词，从而提升AI模型的输出质量。作为完全开源的项目，Prompt Optimizer采用MIT许可证，允许用户自由使用、修改和分发，甚至可以进行商业化部署。与许多商业工具不同，Prompt Optimizer支持Web应用和Chrome插件两种使用方式，满足了不同场景下的用户需求。该项目在GitHub上已经获得了显著的关注，成为了提示词优化领域的热门开源项目。

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Andrew-浮游会

【图像处理基石】有哪些好用的图像去噪算法可以推荐一下么？在计算机视觉、数字图像处理的项目中，图像去噪是永远绕不开的核心预处理步骤。我们采集到的图像，会因为传感器、光照、传输、拍摄设备等因素，不可避免的混入各类噪声，噪声会直接掩盖图像的有效特征，导致后续的分割、检测、识别、特征提取等任务精度大打折扣。在尽可能去除图像噪声的同时，保留图像的边缘、纹理、细节等有效信息，这也是衡量一个去噪算法好坏的核心标准。这篇博客面向算法入门者/图像处理新手，整理了工程中最常用、最好用、最易上手的图像去噪算法，从传统经典算法到进阶优化算法，再到入门级深度学习去噪算法，全部包含。

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github 类似开源网站本文整理了国内外主流代码托管平台，分为全球知名平台（GitLab、Bitbucket等）、国内优秀平台（Gitee、腾讯云Coding等）和特色平台（Radicle、Codeberg等）。建议个人项目首选GitHub或Gitee，企业项目可选GitLab或云厂商平台，注重隐私可自建Gitea。选择时需考虑团队规模、DevOps需求、访问速度和合规要求等因素。

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JNI 面试题及答案 JNI（Java Native Interface）是 Java 本地接口，用于实现 Java 代码与其他语言（如 C/C++）的交互。它允许 Java 程序调用本地代码（Native Code），反之亦然。JNI 常用于性能优化、访问硬件或操作系统特性、复用现有本地库等场景。

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[Windows] FileOptimizer 多语便携版（智能无损文件压缩优化工具）（图片、文档、PDF、可执行文件、字体等），通过调用数百种优化器，在。一款强大的免费文件压缩与优化工具，便携版支持多语言界面。的前提下智能选择最佳算法，显著减少文件体积，释放磁盘空间。

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Java大厂面试实录：谢飞机硬刚互联网医疗微服务架构，Spring Cloud+Redis+Kafka全踩坑互联网医疗系统对稳定性、实时性、安全性要求极高。开发者不仅要掌握Spring Boot等基础框架，更要深入理解响应式编程、分布式架构、容错设计等高级主题。别做“谢飞机”，要做就做“真·架构师”。

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SpringBoot自定义Redis Redis Keyusers:1001(单冒号，目录结构清晰)(标准 JSON，可读性强，其他语言可读)TTL: 3600 (1小时后自动删除)// 示例使用了 Hutool 工具类，也可使用原生 String 方法/*** 核心重写方法：在创建 Cache 对象时介入*/@Override// 1. 如果名称为空或不包含分隔符，直接使用父类逻辑（应用全局默认配置）// 2. 切割字符串// 格式约定：cacheName#ttl，例如 "system_users#30m"

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No106:特斯拉&AI：智能的科技预见与跨界创新力摘要：本文以尼古拉·特斯拉的跨时代创新思维为蓝本，探讨如何将他的预见性想象力、系统性颠覆能力和工程实践精神融入AI开发。特斯拉的“心智构建”能力启示AI需建立高保真多学科世界模型，实现“思想实验”驱动的创新；其重构技术基座的系统思维（如交流电替代直流电）为AI突破现有范式提供方法论；而他对基础物理现象的痴迷与工程落地的结合，则要求AI具备“理论-实践”闭环能力。文章通过代码框架示例，展示如何构建融合深度直觉、跨学科知识及可计算验证的“特斯拉式AI引擎”，最终提出AI应成为兼具前瞻视野与工程实力的“未来建筑

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大模型知识之prompt 本文介绍了大模型知识的“prompt”

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Nvidia 的护城河被破解了 ZLUDA 5发布：非NVIDIA GPU的CUDA替代方案迎来重大更新 ZLUDA 5为非NVIDIA显卡提供了更完善的CUDA兼容方案，主要更新包括：新增zluda_trace调试工具，支持收集Linux平台日志推出离线编译器zoc，可将PTX转换为RDNA汇编初步支持llama.cpp和llm.c的机器学习推理优化内核缓存机制，提升模块加载速度开始支持cuBLAS等性能数学库大幅提升计算精度，实现与NVIDIA GPU的比特级一致性该项目仍持续改进PyTorch支持，开发者可通过GitH

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金士镧（厦门）新材料有限公司

稀土氧化物：科技与环保领域的重要推动力摘要：稀土氧化物是稀土元素与氧形成的化合物，在高科技领域应用广泛。其独特性能包括：优异的光学性能提升显示设备效果；强大催化性能助力环保技术；提升电池性能推动新能源发展；磁性特性优化能源设备效率。这些特性使其在电子产品、环保、新能源及高端制造领域发挥关键作用，持续推动绿色高效技术发展。

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Andrew-浮游会

【图像处理基石】[特殊字符]圣诞特辑：10+经典图像处理算法，让你的图片充满节日氛围感！圣诞季的数字世界总需要点“仪式感”——给照片加飘雪、识别圣诞树、给亲友头像P圣诞帽、把普通场景换成圣诞风…这些看似“一键生成”的效果，背后其实藏着满满的图像处理算法智慧。作为程序员，与其用现成的滤镜APP，不如亲手实现这些圣诞特效！本文从传统计算机视觉（CV）到现代AI算法，拆解10+圣诞主题图像处理算法，附可直接运行的代码片段，新手也能快速上手，让你的圣诞图片自带技术buff✨。快速上手：用OpenCV实现雪花、灯光检测、圣诞帽合成，5分钟出效果；

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linux的基本指令下图的hello.c本来是在112_class文件中，但是使用命令 mv hello.c ../ ，也就是将hello.c文件移动到了其上级目录；即 cat < text.txt,就会显示txt中的内容，虽然看起来是一样的，但是底层不一行，具体可以参考链接下的我的另一篇文章；，所以你键盘、显示器都是文件，所以你其实是在往键盘这个文件中写东西，然后显示器这个文件会自动拷贝一份你写的文件，然后输出；这样看来echo好像没什么用，其实不然，比如你前面用nano打开的写的文件你需要补充一点短小的内容，就可以用。

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Nano Banana Pro - Comprehensive Prompt Collection Prompt: 将这些图像组合成一张 16:9 格式的适当排列的电影图像，并将模特身上的裙子换成图像中的裙子 (Combine these images into a properly arranged 16:9 format movie image, and replace the model’s skirt with the skirt in the image)不知天上宫阙，今夕是何年。我欲乘风归去，又恐琼楼玉宇，高处不胜寒。转朱阁，低绮户，照无眠。人有悲欢离合，月有阴晴圆缺，此事古难全。

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亚历山大海

PHP发送outlook（微软）OAuth 2.0企业版邮箱验证码 client_idtenant_idMail.Send完成以上步骤即可获得Tenant ID（租户ID）：5f567e67-********-f94036056090Client ID（应用 ID）：a5a85bb5-********-f97a545f19f5Client Secret（应用密钥）：Yrs8Q~aXO6ju2T-********_NCeUtcn6用来获取发送邮件时的access_token。

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day47（12.28）——leetcode面试经典150 我感觉我的数据结构都要忘光光了。

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想做学术的小C

考研：27 年11408考研整体规划（持续更新）摘要：11408考研备考策略包括数学一（目标120分）注重计算训练，推荐李林880题等习题；408专业课（目标120分）建议以王道资料为主，强化计组和OS难点；英语一（目标65分）强调阅读和单词记忆；政治（目标60分）建议8-9月启动，侧重选择题。各科均提供详细教材推荐和备考路径，强调多轮复习和真题训练。（149字）

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提示词工程实战指南：从概念认知到可验证的高质量 Prompt 设计随着大语言模型在各类工作场景中的广泛应用，提示词（Prompt）设计逐渐成为影响模型输出质量的关键因素。本文系统介绍了提示词的基本概念与典型应用场景，重点从工程视角深入解析提示词设计的核心原则与高级技巧，并通过可复现实验方法验证提示词优劣差异。文章旨在帮助读者建立一套可验证、可复用、可持续优化的提示词工程方法论，从而真正释放大模型的生产力价值。

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基于Python FastAPI与NLP技术的智能RSS新闻聚合系统设计与实现在当今信息爆炸的时代，用户往往需要从数十个甚至上百个RSS订阅源中获取关键信息。然而，多源订阅带来的信息冗余、重复内容泛滥等问题严重影响了信息获取效率。本项目旨在构建一个智能RSS热点聚合与订阅系统，通过自然语言处理（NLP）技术实现新闻的自动去重、聚类分析和加权排序，帮助用户从海量信息中快速筛选出高价值的热点内容。系统采用Python FastAPI作为后端框架，结合Miniflux进行底层RSS抓取，通过SimHash算法实现新闻去重，并基于关键词权重和信源权重构建综合评分排序算法。系统采用分层架构设计

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提示词工程（Prompt Engineering）：人与大语言模型之间的对话艺术与工程体系本文系统梳理了提示词工程在大语言模型应用中的核心地位与工程价值，从概念认知、基础技巧到进阶策略，再到可落地的工程化流程，完整呈现了一套从“会用模型”到“稳定控制模型行为”的方法论体系。文章强调，提示词工程并非零散技巧的堆砌，而是一种融合需求分析、结构化设计、评估反馈与持续迭代的工程实践。通过引入角色分配、思维链、自洽性、提示链、RAG 等策略，并结合 CI/CD 式的优化流程，提示词逐步演变为可维护、可评估、可放大的核心工程资产，为构建高质量、可扩展的大模型应用提供了关键支撑。

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LaoYuanPython: 优快云 2020年博客之星TOP3。博客主要关注音视频剪辑、数字图像处理、图形界面开发等Python相关知识！另有高数、图像处理、OpenCV、Python以及架构类等电子书，如需要请扫描博客左下部二维码加微公号咨询。

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Wei_Leng: TA很懒，还没有添加简介

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Android系统攻城狮: 《Android系统多媒体进阶实战》作者

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微笑很纯洁: 一个有故事的程序员，公号：纯洁的微笑，博客：www.ityouknow.com

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BUG弄潮儿: 专注软件开发，分享开发、架构经验。全网同名，认准：bug弄潮儿

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boonya: 资深Java，架构师，热衷大数据，拥抱AI大模型，有需要的可以加我微信联系：boonya221

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翱翔天地: 技术在于专注！主要从事前端开发，熟悉vue、jQuery、uniapp等，有微信公众号和微信小程序开发经验，熟练使用echarts、highcharts、帆软报表；了解Java、python和mysql

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