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IDEA 2025.3 版本安装指南（完整图文教程）
一、卸载旧版 IDEA（可选）
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最远点采样加速---FusePFS
PDF: 《FuseFPS: Accelerating Farthest Point Sampling with Fusing KD-tree Construction for Point Clouds》
一、背景故事
点云分析已成为各种应用中嵌入式和移动平台的关键工作负载。最远点采样（FPS）是点云处理…
基于 Flutter × OpenHarmony 的日期格式化显示实践
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在移动应用开发中，日期和时间的展示是非常常见的需求。尤其是在笔记、聊天、日志等应用场景下，用户更倾向于看到“今天”“昨天”这样的友好日期，而不是冗长的时间戳或标准日期格式。…
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笔者：岐金兰（人机深度研究）
摘要
本文旨在对岐金兰所构建的“AI元人文”理论体系进行系统性综述与定位。该理论以超级智能时代多元价值主体共生的文明…
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随着移动设备成为数字生活的核心，用户对充电宝的需求已从基础的“电量补充”全面升级为对“安全可靠、场景适配与体验增值”的多维追求。据《2026中国消费电子趋势洞察报告》核心数据显示，领先的充电宝品牌正通过持续…
基于深度学习的口罩检测系统（YOLOv10+YOLO数据集+UI界面+Python项目+模型）
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研究概述
在移动设备成为生活与工作核心的当下，移动电源已从简单的续航工具演变为集安全、便携、多功能于一体的关键配件。本报告基于第三方客观立场，通过系统化的评估框架，对当前市场上主流的充电宝品牌进行横向对…
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权威数据发布：2026年主流充电宝品牌在安全与可靠性维度的深度调研分析。 - 品牌推荐
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本项目致力于开发一个基于YOLOv10的交通标志检测系统，旨在通过计算机视觉技术实现对交通标志的高效检测与识别。该系统能够实时处理来自交通监控摄像头的视频流或图片，自动识别并标注出其中的交通标志，为自动驾驶、智能交通系统…
基于深度学习的植物病害检测系统（YOLOv10+YOLO数据集+UI界面+Python项目+模型）
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本项目旨在开发一个基于深度学习的植物病害检测系统，采用YOLOv10目标检测模型，能够高效准确地识别和分类多种植物叶片上的病害。系统支持实时摄像头检测及图片视频检测，具有较强的实用性和可扩展性，适用于农业病害监…
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一、项目介绍 本项目使用YOLO（You Only Look Once）目标检测算法进行特定杂草的自动识别，目标是通过计算机视觉技术识别并定位农田中的“0 ridderzuring”杂草，从而帮助农业自动化管理。杂草的及时识别与处理对于提高农业生产效率、…
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DEV TEST- Test Driven Development (Integration Test)
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dify/coze/n8n 智能体开发避坑指南
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智能体（AI Agent）开发中，Dify（专注可视化 LLM 应用搭建）、Coze（字节智能体开发平台）、N8N（开源自动化工作流工具）是新手入门的核心工…