探索AI新领域：生成式人工智能认证（GAI认证）助力职场发展 无论你是职场新人还是在职人士，无论你是学生还是技术爱好者，都可以通过报考GAI认证来提升自己的AI应用能力，为未来的职业发展打下坚实的基础。在数字化时代的大潮中，人工智能（AI）技术以其强大的影响力和广泛的应用前景，正逐步重塑我们的生活与工作方式。面对众多的AI证书，如何选择适合自己的考试路径呢？通过参加AI证书考试，学员可以系统地学习生成式AI的核心技能，紧跟技术前沿，为未来的职业发展打下坚实的基础。‌拓宽职业发展道路‌：GAI认证涵盖了生成式AI的多个关键领域，为学员提供了广阔的职业发展空间。

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【基础】Windows开发设置入门6：Scoop开发者完全指南（AI整理） Scoop 是专为 Windows 开发者设计的轻量级命令行包管理器，采用 Git 进行版本控制，通过 JSON 清单定义软件包。本文全面介绍scoop的使用。

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ChatGPT再升级！ OpenAI 首席执行官 Sam Altman 透露，公司正简化产品命名方案，计划未来数月推出 GPT-5 ，并探索将 ChatGPT 与新兴领域结合，如开发独立社交媒体平台，展现出构建广泛 AI 生态系统的野心。此次 GPT-4.1 及 GPT-4.1mini 的上线，无疑进一步巩固了 OpenAI 在全球 AI 市场的领导地位。免费用户则迎来利好，GPT-4.1mini 已取代原有的 GPT-4o mini，成为默认模型，当达到 GPT-4o 使用限制时，系统会自动切换，确保服务不间断。

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ChatGPT 能“记住上文”的原因 ChatGPT 能够“记住”对话内容，并不是因为它具备长期记忆，而是因为每次调用 OpenAI 接口时，用户会将之前的对话历史作为参数传入（messages 列表）。模型通过“看到”这些历史内容来生成连贯的回应。然而，模型的记忆能力受限于上下文窗口的大小（如 GPT-4 可处理约 128K tokens），超过限制时早期内容会被“遗忘”。因此，ChatGPT 的“记忆”实际上是用户手动传递对话历史的结果，而非模型自身的记忆功能。通过代码示例可以看出，每次对话时都需要将历史记录传入，模型才能基于上下文生成合理

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基于互联网和LabVIEW的多通道数据采集系统仿真设计 标题:基于互联网和LabVIEW的多通道数据采集系统仿真设计内容:1.摘要在当今科技飞速发展的背景下，多通道数据采集在众多领域有着广泛需求。本研究的目的是设计一个基于互联网和LabVIEW的多通道数据采集系统仿真方案。采用互联网技术实现数据的远程传输与共享，利用LabVIEW强大的图形化编程功能构建数据采集、处理与显示的仿真系统。通过搭建测试环境，对系统的采集精度、传输稳定性等指标进行测试。结果表明，该系统能够准确采集多通道数据，数据传输准确率达99%以上，且能在不同网络环境下保持较好的稳定性。结论是基于

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论文阅读：Self-Collaboration Code Generation via ChatGPT 尽管大型语言模型（LLMs）在代码生成能力方面表现出色，但在处理复杂任务时仍存在挑战。在现实软件开发中，人类通常通过团队协作来应对复杂任务，这种策略能有效控制开发复杂度并提升软件质量。受此启发，本文提出一种基于 LLMs（以 ChatGPT 为例）的自协作代码生成框架。具体而言，通过角色指令：（1）多个 LLM 代理扮演不同的 “专家” 角色，每个角色负责复杂任务中的特定子任务；（2）指定协作和交互方式，使不同角色形成虚拟团队以协同完成工作，最终实现无需人工干预的代码生成任务。

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PL/SQL 安装配置与使用 PL/SQL 的安装配置、基础设置和使用；包和包体、存储过程的使用；存储过程的断点调试

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LabVIEW数据库使用说明 介绍LabVIEW如何在数据库中插入记录以及执行 SQL 查询，适用于对数据库进行数据管理和操作的场景。借助 Database Connectivity Toolkit，可便捷地与指定数据库交互。

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留给王小川的时间不多了 创业最怕膨胀

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labview硬件开发板——LED流水灯 M 输出为复用端口，启用 PWM 输出功能后，相应端口的数字量输出功能失效，OUT1 OUT2 的状态输 出可以成功但不会影响端口输出状态，PWM 输出状态下如果需要设定固定输出 ，DutyCycle 设定为 0 输出低电平，设定为 100 输出高电平。State 为要设置的状态，0 对应输出口输出 0V，1 对应输出口输出 5V。Chan：4 位要设置的通道，0 对应 OUT1……：设置 OUT0—3 的输出状态，输入参数为 8 位字符型，注意：开关量输出前两通道与 PW。正常返回 0，失败返回-1。

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PDF 合并测试：性能与内容完整性 我们一直在改进 PDF 合并工具，并希望通过测试对比其与其他工具的表现。该工具支持合并包括大文件在内的完整文档。

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Kotlin 协程 (二) Kotlin 协程提供了丰富的功能，能够高效地处理并发和异步任务。以下是对 Kotlin 协程中常见概念和功能的详细讲解，包括它们的定义、作用、使用场景以及最佳实践。

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ffmpeg 把一个视频复制3次 实际情况是能行，而且速度也还可以。

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Kotlin与机器学习实战：Android端集成TensorFlow Lite全指南 本文详细介绍了如何在Android应用中集成TensorFlow Lite模型，实现端侧机器学习推理功能。文章以图像分类为例，提供了完整的代码示例。首先，确保开发环境满足要求，包括Android Studio Arctic Fox以上版本、AGP 7.0+、Kotlin 1.6+及Minimum SDK 21。接着，通过Gradle添加TensorFlow Lite相关依赖。模型文件应放入app/src/main/assets目录，并包含标签文件。核心分类器实现部分展示了如何加载模型、配置分类器选项，并进行

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Kotlin与Java无缝融合：企业级开发的高效组合 Kotlin与Java的无缝融合为企业级开发提供了高效组合方案。Kotlin通过扩展函数为Java类动态增强功能，结合Spring Boot 7.0的DSL特性简化配置，实现代码简洁性与类型安全。混合编程支持渐进式迁移、模块化设计及性能优化，适用于微服务、高并发场景。实战案例涵盖项目搭建、服务层设计、安全配置及测试，验证了Kotlin与Java互操作性的稳定性与生产力提升。

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【windows】音视频处理工具-FFmpeg（合并/分离） 音频 视频 合并 分离 ლ(′◉❥◉｀ლ) m4s MP4 MP3 mp3 mp4 ffmpeg

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清华大学自动化系教师。
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AI领域初学者，AI+实时语音，AI+2/3D动画生成；AI+UE表演,AI+游戏NPC；音视频行业深耕多年，熟悉会议、直播、RTC，对在线教育、娱乐秀场等音视频端到端技术及系统架构有深入研究
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岁月推动着年华，伴随着流水的脚步走过春夏秋冬。回想一路走来磕磕绊绊，感谢前辈们的无私奉献，本文重在共享,欢迎大家转载,评论,收藏,点赞,谢谢,如果您对文章存在疑问，或者和您的文章类似，请私信，----------------期待是心痛的根源，心不动，则不痛。
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