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一、FFmpeg 学习材料 1. 官方API文档 FFmpeg Documentation：http://www.ffmpeg.org/doxygen/trunk/index.html 2. 优秀开源项目 a). FFmpeg_Tutorial ： https://github.com/yinwen 阅读全文
posted @ 2019-02-21 17:02
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Android 音视频开发这块目前的确没有比较系统的教程或者书籍，网上的博客文章也都是比较零散的。只能通过一点点的学习和积累把这块的知识串联积累起来。 初级入门篇： Android 音视频开发(一) : 通过三种方式绘制图片 Android 音视频开发(二)：使用 AudioRecord 采集音频P 阅读全文
posted @ 2017-08-30 13:02
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下面这些资源对Android开发来说是很有帮助的！ 1. 在线编程书籍/教程集合 Android 官方网站 说明：Android 官方网站，Android 程序员必备，里面的内容100%靠谱，且有很多新东西和使用Guide，对英语的阅读能力要求有点高，需要上外网！ 地址：http://develop 阅读全文
posted @ 2017-03-17 17:42
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摘要：
前端框架选型：Next.js + React Next.js：建立在 React 之上的全栈框架，提供服务端渲染、API 路由和高效构建工具，为项目提供了坚实的结构基础。 Server Actions：这是 Next.js 的新特性，允许开发者在前端直接调用服务端逻辑，无需单独编写 API，极大简化 阅读全文
posted @ 2026-03-11 15:59
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建立共同语言 人类与 AI 的协作，本质是在自然语言和代码之间建立双向理解，关键是让双方都能 “读懂” 对方的输出： 自动化架构图：用工具生成系统架构图，帮助 AI 快速理解项目的整体结构和模块关系。 依赖关系图：明确各模块间的依赖，让 AI 在修改代码时能预判影响范围。 API 文档：标准化接口规 阅读全文
posted @ 2026-03-09 11:22
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作为一名 开发者，每天都会和 Git Commit 打交道 —— 可能是自己提交的功能，也可能是接手别人的代码。面对一个 Commit，你是否有过这些困惑： 看不懂核心原理，只能照抄代码？ 想写技术文档，但不知道从何下手？ 想补相关知识点，却不知道该学什么、怎么学？ 今天分享一个「万能方法」：给 A 阅读全文
posted @ 2026-02-26 16:48
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为避免模型训练中出现内存异常，先临时增加交换内存： # 1. 先关闭旧的交换文件（如果之前创建过1GB的） swapoff /swapfile || true rm -rf /swapfile || true # 2. 创建4GB交换文件（bs=1M表示每个块1MB，count=4096表示4096 阅读全文
posted @ 2026-02-12 13:33
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已经装好 Hadoop + Spark，接下来核心是跑通数据链路（把文本数据存入 HDFS → Spark 清洗 → 导出供模型训练），这是连接 Hadoop 和大模型的关键一步，我给你极简、可直接复制的操作步骤，10 分钟就能搞定。 第一步：准备测试数据（本地→HDFS） 先在 ECS 上创建一个 阅读全文
posted @ 2026-02-11 22:19
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建议统一使用 Ubuntu 20.04（阿里云镜像市场可直接选择），兼容性最好。 Ubuntu 20.04 是搭建这类环境的优选系统，无论是伪分布式 Hadoop/Spark 还是 GPU 模型训练都能完美适配； 下面是hadoop + Spark配置方案。 1. 基础环境准备（核心适配 Ubunt 阅读全文
posted @ 2026-02-11 11:07
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目标：Hadoop → Spark → 大模型轻量化 → 端侧部署 全流程Demo 实现上述目标 最简单、最易落地的场景是「文本分类轻量化部署」 —— 比如基于企业日志/客服文本，用 Hadoop 预处理数据、训练通用文本分类大模型，再轻量化压缩后部署到手机/嵌入式设备（端侧）做本地文本分类，这个场 阅读全文
posted @ 2026-02-10 20:02
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“APP 被 Agent 全面替代、Agent Store 成为下一个万亿金矿”是一个极具前瞻性但短期难以完全实现、中长期确定性极高的判断。 Agent 会重构数字服务入口与分发逻辑，但不会彻底消灭 APP；Agent Store 是比 App Store 更大的生态机会，但需要跨越技术、信任、商业 阅读全文
posted @ 2026-02-09 21:50
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AICoding 的核心底层逻辑 ——人的认知、能力、方法论上限，本质上就是当前 AICoding 模型的能力天花板，无论是模型训练、prompt 工程还是落地应用，人始终是 AICoding 的 “能力锚点”，不存在脱离人类编码能力的 AI 超纲发挥。 从 AICoding 的全链路来看，这个 “ 阅读全文
posted @ 2026-02-06 07:55
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用最通俗的语言，把Prompt、Rules、Agent Skills、MCP这四个高频概念讲清楚，明确它们的区别、用法及相互关系，帮你告别概念混乱，用对AI。 01 最普遍的困惑：你是不是也这样？ 很多AI使用者都会有这样的困扰：写Prompt让AI帮忙，总达不到预期；加了Rules规范后，效率仍不 阅读全文
posted @ 2026-02-05 13:22
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