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前言 实际项目需求是做个包裹错分检测系统，通过视觉方式检测包裹流向，根据追踪轨迹的方式来实现包裹定位。考虑到模型训练需要大量包裹来做样品标记，所以用自己办公电脑的前置摄像头做个手机追踪的示例考虑最终可行性。 技术栈：C# / .NET 8 / WinForms / YOLOv8 / YoloDotN

Today, we laid out our vision for GitHub as the most comprehensive, end-to-end software delivery system in the world. The post GitHub Universe 2026: Evolving every layer of the stack appeared first on The GitHub Blog.

See how a record year of growth reached every industry, every field, and every kind of builder in the 2026 Octoverse report. The post Octoverse: Commits, pushes, reach new highs in 2026 as developers build with agents appeared first on The GitHub Blog.

后端业务服务使用 Java + Dubbo，管理后台、任务程序或测试工具使用 .NET，这样的技术组合并不少见。两边需要协作时，我们希望 C# 应用能够直接调用已有 Dubbo 接口，而不是为每个接口再维护一层 HTTP 适配代码。 DubboNet 就是为这个场景提供的 .NET Dubbo 客户

你还在从零搭建后台系统吗？试试这款最新研发的vite8.x+vue3+pinia3搭配element-plus、naive-ui、arco-design组件库构建中后台管理系统模板。 功能特性 特性分类 功能清单 详细说明 UI 组件库​ 多版本可选​ 提供 ArcoDesign、Elemen

本文介绍一套运行在华为云 ECS Windows 实例上的 EVS 云硬盘每日自动快照方案。脚本通过 hcloud 的 ecsAgency 模式自动获取临时凭证，遍历区域内的 EVS 云硬盘，按保留额度清理最旧快照，并为每块磁盘创建新快照，最后通过 SMTP 发送 HTML 格式执行报告。文章覆盖 ...

Junie Local now delivers ~70 tokens/s on M5 Max for coding tasks, up from ~40 tokens/s, with bursts up to 107 tokens/s. Two changes made this possible: the Splash inference engine and a new DFlash2 draft model. Back in August, when we first released Junie Local for Mac M5, we spent a lot of time […]

B站官方 App 的“缓存”和“下载到本地”是两码事。缓存文件藏在 App 私有目录里，格式是加密分片，出了 B站 App 就打不开。想把视频存成通用 MP4 放本地慢慢看，还是得走解析这条路。 我平时需要存一些教程和混剪素材，试过客户端、脚本、浏览器插件，最后留在书签栏的是一个网页工具：下载兔（x

这是一篇找"合伙人"的帖。我们手里有了一款真正能打的产品，现在想找几个认可它、也愿意一起下场干的人，不是招员工，是找能并肩的创业伙伴。 先说我们是谁、手里有什么 我们是 VirtuaMesh 团队，做的是一个叫"虚拟局域网"的工具——说人话就是：把分散在各处的设备（家里的电脑、公司的服务器、不同城市

个人分析：2026 CSP-S 考察方向预测与备考建议 注：本文为个人基于公开历史题目与 CCF/NOI 公开资料的备考方向预测，非官方命题信息，不构成唯一备考依据。请以官方大纲、通知和实际考试为准 题号 首选预测 主要区分点 T1 贪心或构造，搭配排序、双指针、堆、前缀和 能否发现一个关键性质，并

Not every step of a coding task needs the smartest model in the world. Junie Eco Mode uses your selected model to investigate a coding task and create a plan, then hands implementation and testing to a lower-cost model. In two internal benchmarks, this approach reduced average model cost per task by 48% and 57%, […]

【Agentic Memory】MemTrace 如何做到自动溯源和自动优化 目录【Agentic Memory】MemTrace 如何做到自动溯源和自动优化0x00 概要0x01 MemTrace 在做什么——三层递进解读1.1 第一层：给孩子的解释1.2 第二层：给半专业人士的解释1.3 第三层

AI 编程最难兼顾的两件事，是速度和确定性。 只追求速度，小任务做得很快，遇到跨模块改造却容易在执行中改变需求、遗漏边界；只追求严谨，每个任务都写完整规格、设计和审查材料，一个小修复也会被流程拖慢。 spec-superflow 2.0 给出的答案，是让流程随风险变化。 边界清楚的小任务走 Dire

——减法：两次尝试后的彻底重构 这是《嵌入式 AI 落地手记》的第四篇。前面讲了第一次失败，也讲了老项目维护线怎样从真实需求里长出来。这篇回到新项目线：两次尝试之后，我为什么不再继续局部修补，而是把最初的体系彻底重构了一遍。 需求很顺，设计却卡住了 第二次把新项目流程放进真实项目时，我以为最难的地方

这几天对功能进行了一点打磨，主要是对标Power BI的设计。其实经过几轮的迭代之后，自己也记不清哪些已经做了哪些还没有，所以大多数都是让AI帮我去分析，然后我再去做决定在我的工具里，哪些功能拿进来，哪些不拿进来。当然不拿进来的多数功能主要是我想通过Alteryx去实现。

线程池是什么？顾名思义，就是线程池的一个池子，它是java程序执行时对需要调用的线程进行一个预存。是池化技术的代表，除此之外，常用的池化技术还有连接池，字符串常量池等。它们的存在一般是为了解决两个问题：1，降低由于创建或销毁（线程/链接）的开销。2，方便统一调配和管理池中的资源。 所谓创建/销毁资源

Setting coding agents up to handle several tasks while you continue working is easy. The harder part is knowing where each task stands, what each agent has changed, and what still needs your attention. Recently, we introduced Air in JetBrains IDEs. It brings coding agents into the environment where you already write, review, run, and […]

HeyGen 是一家 AI 视频生成与数字人平台，用户超过 3,000 万，覆盖 196 个国家，并被 85% 的 Fortune 100 企业采用。其研发、训练和推理任务分布在全球 10 多个 GPU 集群中。随着业务规模增长，如何在不同集群间实现高效的数据共享，成为其存储架构建设中亟待解决的关键

Seldon Core 的推理流水线和模型监控更成熟，BentoML 的 Python 开发者体验更好，Ray Serve 的组合灵活性更强——但论 Kubernetes 原生程度、多框架覆盖、LLM 专项能力和中立治理这四样加起来，KServe 目前是综合分最高的选择

为什么想做一个能干活的东西 飞书上的 AI demo，大多长一个样：收到消息、拼一段 prompt、调一次聊天接口、把结果发回去。演示的时候很顺，可一旦你想让它真的替人做事——查某个人下周有没有空、把约好的会挪个时间、把纪要整理成文档——这套结构立刻不够用。它记不住上一轮说过什么，也调不动飞书任何一