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前端开发

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V2EX
服务器运维

MTP2101在挂轨式巡检机器人中的滑触线载波组网实践 - Maiwe迈威

迈威通信推出基于MTP2101工业级双绞线以太网延长器的滑触线共缆传输方案,采用HomePlug AV2.1宽带载波技术,复用挂轨巡检机器人既有供电滑触线同步传输高清视频与控制指令,支持最远2km传输、-40℃~+75℃宽温、即插即用免配置,替代拖链网线与光纤滑环,显著降低布线施工与后期运维成本。

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人工智能

让大模型"看懂"工程图纸:SVG + MD 双载体记录方法论 - 我才是银古

问题:为什么大模型读不懂工程图纸 工程图纸(尤其是 A0 钢结构施工图)常以矢量线画 + 无文字层的 PDF 形式存在。这意味着图上的尺寸数字、标题栏文字、技术要求,在文件层面只是 glyph 轮廓路径——渲染出来人眼能看,但没有任何可提取的文本层。 把这样的 PDF 直接丢给大模型,会陷入一个尴尬

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综合

一块景区客流统计显示屏的工程实现笔记 - 栈边观测员

最近参与交付了一个景区客流统计显示屏项目:广州市白云山风景名胜区的客流公示屏,屏体方案由我们(深圳市讯鹏科技)提供,系统集成商完成现场安装,目前已投入使用。项目本身不大,但「显示屏如何接入客流统计链路」这个问题有代表性,记一篇笔记。 1. 要解决的问题 景区侧的需求可以归结为一句话:把「最大承载人数

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人工智能

GPT-6 越来越擅长端到端开发后,程序员最需要提升哪些能力?

GPT-6 越来越擅长端到端开发后,程序员最需要提升哪些能力?最近在关注 GPT-6 这类模型在端到端开发、代码生成、调试、测试和 Agent 任务中的表现。我自己的感受是,AI 已经不只是辅助写代码,而是开始逐渐参与需求理解、代码实现、测试、修复甚至部署流程。以前很多前后端开发都需要程序员亲自完成,现在部分工作已经可以交给 AI Agent 自动执行。所以我比较想讨论的是:如果 GPT-6 这类模型继续发展,程序员未来真正重要的能力会发生什么变化?比如,是否会从“熟练写代码”逐渐转向:需求分析和问题定义能力系统设计与架构能力AI Agent / Tool Calling 的使用能力Code

SegmentFault 思否
信息安全

英伟达发布开源工具将闲置算力连成个人数据中心

英伟达发布开源工具 Personal AI Router(PAIR),同步家庭网络中的兼容计算机,汇集闲置算力用于本地 AI 推理和智能体工作负载。PAIR 兼容设备包括了英伟达 GeForce RTX 20 及更新的显卡,以及 RTX Pro GPU 和 DGX Spark,此外还有苹果 M4 以上的芯片。PAIR 会根据用户家用电脑是否处于闲置状态去决定利用其算力,如果用户在电脑上玩游戏,那么该设备将会退出 PAIR 的网络。汇集多台设备的算力可避免单台设备的 GPU 出现算力瓶颈影响推理性能。PAIR 通过一个六位数代码配对所有设备,使用 mTLS(Mutual Transport La

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人工智能

四大 AI 模型同时下线

周四早晨 ChatGPT、Claude、Grok 和 Gemini 四大 AI 服务几乎在同一时间段内遭遇了严重故障。OpenAI 和 Anthropic 报告了高错误率;Downdetector.com 的监测显示 Gemini 可能也发生了故障,虽然 Google 并未公开承认。包括亚马逊 AWS、微软 Azure 和 Cloudflare 在内的主要互联网服务提供商都未报告任何重大故障,DownDetector 上的报告则显示这三家云服务商的故障数量都出现激增。虽然前沿模型时不时会发生故障,但四款 AI 服务同时在短时间内出现中断则相当罕见。

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