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在NBA这个充满激情与竞争的舞台上,球员的健康无疑是球队成功的基石。然而,伤病总是如影随形,其中,跟腱断裂更是被视为篮球运动员的噩梦。跟腱作为人体最粗大的肌腱,连接小腿肌肉与脚后跟,对于篮球运动中爆发性的起跳、冲刺和变向至关重要。一旦跟腱断裂,球员的运动能力将受到严重影
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对于游戏玩家来说,选择合适的显卡驱动程序至关重要。它直接影响游戏的性能、稳定性和整体体验。AMD显卡用户经常面临驱动选择的难题,不同的驱动版本在不同的游戏和硬件配置下表现各异。本文将深入探讨2024年AMD显卡驱动的选择,分析不同驱动版本的优缺点,并为玩家提供最佳驱动
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GLM-ASR是什么GLM-ASR是智谱AI自主研发的语音识别模型家族,涵盖面向云端服务的GLM-ASR-2512与面向端侧部署的开源模型GLM-ASR-Nano-2512。其中,GLM-ASR-2512是当前全球性能领先的云端语音识别系统,具备多场景适配、多语言覆盖及多口音鲁棒性,实测字符错误率(CER)低至0.0717。而GLM-ASR-Nano-2512则是一款参数量为1.5B的轻量化端侧模型,在开源语音识别领域达到SOTA水准,不仅支持粤语等方言识别与极低信噪比下的语音捕获(如耳语级输入),更
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CanvaAI抠图后需优化边缘:一、调平滑度至30%–50%;二、设羽化半径0.5–1像素;三、用清除/还原画笔精细修复;四、网格预览检查透明边缘;五、导出选PNG并启用透明背景。
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需采用“角色-任务-结构-约束”四段式提示框架,嵌入5W1H要素锚定关键信息,设定180–200字符硬约束,启用反向过滤排除干扰,并通过三级核查验证有效性。
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巧文书AI官网首页直达地址是https://www.qiaowenshu.com,用户可通过电脑浏览器访问,支持手机号注册登录及第三方账号快捷接入,登录后即可使用AI智能写作、多场景模板生成、对话式修改、文档导出等功能。
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在当今快节奏的商业环境中,工作流自动化已成为提高效率和降低成本的关键策略。然而,构建复杂的自动化流程往往需要深厚的技术背景和大量的编程工作。现在,借助人工智能(AI)和n8n,一种强大的工作流自动化平台,情况正在发生改变。本文将深入探讨如何利用AI驱动的n8n,尤其是
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四年级数学是孩子们数学学习生涯中的一个重要阶段,其中多位数的四舍五入是一个核心概念。与以往的简单规则不同,现在的四年级数学更加注重理解四舍五入的本质,通过基准数和数轴等方法,帮助孩子们建立更深刻的数感。这篇博客将带您深入了解四年级多位数四舍五入的学习方法,并提供家庭作业
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在快速发展的播客领域,内容创作者们面临着日益增长的竞争压力。为了脱颖而出,高质量的内容和高效的制作流程至关重要。传统的播客编辑往往耗时且需要专业技能,这成为了许多创作者的瓶颈。幸运的是,人工智能(AI)技术的进步为播客编辑带来了革命性的变革。AI驱动的自动化工具正在改
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先检查网络连接,确认账号密码正确,清除浏览器缓存或更换设备尝试,查看服务器是否维护,最后联系客服获取帮助。
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OpenAI提供官方SDK、无代码平台和云服务三种接入方式:首先通过官方SDK支持Python、JavaScript等主流编程语言,简化API调用;其次非开发者可借助Zapier、Make等低代码平台拖拽集成;最后企业用户可通过AWS、Azure等云平台实现高可用、安全可控的API网关集成,满足不同场景需求。
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据乘联会秘书长崔东树透露,2025年11月,国内汽车市场继续呈现结构性分化特征。在国家持续加力推进的以旧换新政策带动下,新能源汽车产销量延续高增长势头。当月全国汽车产量为352万辆,同比增长2%;其中新能源汽车产量达184万辆,同比飙升17%,市场渗透率攀升至52%;而燃油车产量为168万辆,同比下降10%。今年1—11月,全国汽车总产量达3109万辆,同比增长11%;新能源汽车累计产量为1453万辆,同比增长27%,渗透率达47%,电动化转型步伐明显加快。从消费端看,11月社会消费品零售总额为43898
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随着人工智能技术的飞速发展,越来越多的工具和服务涌现出来,旨在提高我们的工作效率和创造力。在内容创作领域,自动化工作流已经成为一种趋势,能够帮助我们节省大量时间和精力。本文将深入探讨如何利用Zapier、Perplexity和Claude等工具,构建一个强大的AI驱动的
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答案:掌握与ChatGPT协作前端开发的技巧需明确需求、分步生成、使用专业术语并优化结果。具体而言,应详细描述页面类型、元素、风格及响应式要求;采用分模块方式依次生成HTML结构、CSS样式和交互效果;通过提及Flex布局、CSSGrid等技术关键词提升代码准确性;最后人工检查命名、冗余代码及兼容性,并可指令AI优化结构,如实现汉堡菜单或精简CSS,从而高效构建高质量网页。
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又到年末复盘季啦!本文将带大家回顾我所在团队今年在大模型领域的技术演进路径与落地实践。大模型的爆发,催生了众多实用型AI应用,其中最主流、最贴近业务场景的当属RAG(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)。然而,在短短不到三年时间里,RAG在技术圈经历了数次“沉浮”:——刚被寄予厚望,转眼就被预言将被GraphRAG取代;——还没站稳脚跟,又被称“大模型原生能力已覆盖RAG”;——长上下文风头正盛时,RAG被断言“即将退场”;——紧接着上下文工程又成