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闲置宽带还能赚钱？听起来是不是很神奇？作为一名普通打工人，我最近入手了负三云这个“小盒子”，体验后直呼真香！只需将其连接路由器，就能利用闲置带宽获取收益。我家100M宽带，每天稳定收入5-8元，一个月轻松赚200+，完全覆盖网费。安装简单、不影响网速，功耗低且安全可靠。如果你也想尝试边缘计算，低成本的负三云绝对值得一试！
内网桌面控制软件核心：滑动窗口语言算法解析及实现
本文深入解析滑动窗口算法在内网桌面控制软件中的核心应用，涵盖帧缓冲去重、键鼠指令有序传输、设备状态数据降噪三大场景，并提供可复用的Python动态窗口实现例程，助力提升传输效率、稳定性和实时性。（239字）
阿里云CDN加速和全站加速DCDN区别及如何选择？
阿里云有两种加速方式，CDN加速和全站加速DCDN。前者也叫静态加速，后者叫动态加速。我们建站要速度快除了带宽大之外，比较重要的就是使用 cdn了。本文详细讲解CDN加速和全站加速DCDN的区别及如何选择。
2025大语言模型部署实战指南：从个人开发到企业落地全栈解决方案
本文深度解析了针对2025年大语言模型的四大主流部署框架，适用于不同场景的技术选型。从个人开发者使用的Ollama，支持快速本地部署与量化模型管理；到资源受限设备上的llama.cpp，通过极致优化使老旧硬件焕发新生；再到企业级服务的vLLM，提供高并发生产环境解决方案；以及跨平台开发桥接器LM Studio，作为全栈开发者的瑞士军刀。每种方案根据其特点覆盖了从本地调试、边缘计算到大规模生产的应用场景，旨在帮助技术团队精准匹配最适合的大模型部署方案，以实现效率和成本的最佳平衡。随着大模型应用的增长，选择正确的部署策略对于AI工程化落地至关重要。
深度学习赋能智能监控：图像识别技术的革新与应用
【4月更文挑战第23天】
随着人工智能的迅猛发展，深度学习技术在图像处理领域取得突破性进展，特别是在智能监控系统中，基于深度学习的图像识别已成为提升系统智能化水平的核心动力。本文旨在探讨深度学习如何优化智能监控系统中的图像识别过程，提高监控效率和准确性，并分析其在不同应用场景下的具体实施策略。通过深入剖析关键技术、挑战及解决方案，本文为读者提供了一个关于深度学习图像识别技术在智能监控领域应用的全面视角。
边缘智能体：轻量化部署与离线运行
作为一名深耕AI技术多年的博主摘星，我深刻感受到边缘计算与人工智能融合所带来的技术革命。在云计算主导的时代，我们习惯了将复杂的AI推理任务交给强大的云端服务器处理，但随着物联网设备的爆发式增长、5G网络的普及以及对实时性要求的不断提升，边缘智能体(Edge Intelligent Agents)正成为AI技术发展的新趋势。边缘智能体不仅要求在资源受限的边缘设备上高效运行，还需要具备离线推理能力，这对传统的AI部署模式提出了全新的挑战。在我多年的实践中，我发现边缘智能体的核心价值在于将智能决策能力下沉到数据产生的源头，通过模型压缩、量化优化、离线推理等技术手段，实现低延迟、高可靠、隐私保护的智能
