本文介绍了UI开发中的样式复用与组件构建技术，涵盖@Extend、@Styles和@Builder的使用方法，并通过Swiper轮播、Scroll滚动、Tabs导航等常用组件实现典型界面效果，结合生肖抽卡、小米轮播、回顶按钮等案例，展示实际应用技巧。

该内容描述了选择排序算法的基本思想：将数组分为“未排序”和“已排序”两部分，每轮从“未排序”中选出最大元素放到“已排序”中，重复此过程直至“未排序”只剩一个元素，排序结束。

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国家网信办发布《个人信息保护合规审计管理办法》，自2025年5月1日起施行。该办法适用于所有在中国境内处理个人信息的主体，特别是处理超1000万人信息的企业需每两年审计一次。触发审计情形包括重大风险、侵害个人权益或大规模信息泄露。企业可自行或委托专业机构审计，报告需报送相关部门。违规将依据《个人信息保护法》处理，严重者追究刑事责任。此举旨在保护个人隐私、规范企业运营，提升公众信任。企业和个人应积极响应，共同营造安全可信的数字环境。

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在AI高速发展的时代，算法备案是产品上线的必备资质。本文分享了如何在短短一个多月内一次性通过算法备案的成功经验。筹备阶段包括网站注册、公司资料准备、算法制度及安全保障的制定；技术资料准备阶段确保算法描述清晰、流程精确、风险防控到位；提交后耐心等待审核结果，最终成功公示。关键在于充分准备和团队协作，希望这些经验能助你顺利通过备案。

作为一名全栈开发，我在日常维护阿里云服务器时遇到了不少Linux操作难题。最近尝试了阿里云推出的OS Copilot，基于大模型的AI助手，大大简化了运维工作。通过简单的对话式命令，如“co nginx是否安装”和“co 将nginx设置为开启自启动 -t”，轻松完成任务。甚至可以通过文件定义复杂任务，如解析日志并提取攻击IP。OS Copilot显著提升了效率，降低了学习成本，真是运维利器！

作为一名后端研发工程师兼公司运维，我经常使用阿里云维护服务器和管理云服务。最近尝试了OS Copilot的-f/-t/管道功能 此外，我还测试了普通模式、自动模式、文件定义任务及命令解释功能。其中自动模式表现出色，而文件定义任务和默认英文解释则存在问题。总体而言，OS Copilot在某些方面显著提高了运维效率，但仍需改进。

OS Copilot 使用体验评测报告

合合信息在CSIG AI可信论坛上，全面拆解了视觉内容安全的“终极防线”。面对AI伪造泛滥的问题，如Deepfake换脸、PS篡改等，合合信息展示了其前沿技术，包括通用PS检测系统和AIGC与换脸检测系统，有效应对视觉内容安全挑战。公司在国际赛事中屡获殊荣，并联合多方发布《文本图像篡改检测系统技术要求》，推动行业标准化发展。通过技术创新，合合信息为金融、政企等领域提供可靠保障，守护社会信任，引领视觉内容安全新方向。

毕业项目校园网中通义灵码的使用分享

【10月更文挑战第19天】

HTML框架，或前端框架，如Bootstrap、Vue.js等，显著提升了Web应用开发的速度与用户体验。本文介绍了一些高级技巧，如自定义样式与组件、响应式设计实践、JavaScript功能增强及性能优化策略等，帮助开发者更好地利用这些工具，实现高效开发并提升应用性能与灵活性。

在信息科技飞速发展的今天，人工智能（AI）炙手可热。计算机AI算法作为核心，使系统能模拟乃至超越人智。本文探索AI算法原理，涵盖机器学习（监督与无监督学习）、深度学习及自然语言处理等关键技术，展示其如何通过数据分析、模式识别等实现预测、分类及理解人类语言等复杂任务，引领科技创新潮流。

Serverless IDE 是专为无服务器架构设计的集成开发环境，简化开发者构建、测试与部署流程。其核心功能包括项目管理模板、多语言支持的代码编辑、本地模拟调试、云服务集成、一键部署、日志监控及插件扩展等。通过这些功能，Serverless IDE 提升开发效率、降低学习成本、加强团队协作并确保应用质量。流行的选择有 Serverless Framework Dashboard、AWS Cloud9 及 Visual Studio Code 配套插件。随着无服务器技术的发展，Serverless IDE 将扮演更加关键的角色。

JavaScript 对象

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【6月更文挑战第5天】Nature文章探讨了人工智能，尤其是ChatGPT这类大型语言模型（LLMs）的思考机制。随着AI复杂性的增加，理解其决策过程成为挑战。可解释AI（XAI）领域致力于揭示这些“黑盒子”的工作原理，但LLMs的规模和潜在问题（如错误信息和隐私泄露）使这一任务更具紧迫性。研究人员借助心理学和神经科学方法尝试理解模型决策，但目前仍处于早期阶段，且有争议认为模型可能只是模拟而非真正理解文本。

【6月更文挑战第5天】TinyLLaVA Factory是新推出的开源模块化代码库，简化小规模多模态模型的设计与训练，采用工厂模式，允许用户通过添加或替换少量文件轻松重构模型组件，提高开发效率。该库支持定制LMMs并提供训练配方，通过模块化和开源促进社区合作，已实验证实在复现性能上与原始模型相当。尽管面临兼容性等挑战，但其前瞻性的技术路线图确保了其在AI领域的相关性和活力。论文链接：[arxiv.org/abs/2405.11788](https://arxiv.org/abs/2405.11788)

演示了两种方式执行Ajax请求：传统的jQuery方法，包括设置URL、类型、数据类型、数据及回调函数；以及现代的fetch API，使用async/await处理POST请求，检查响应状态并转换为JSON。

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我期待未来计算机领域融合人性与智能，AI伙伴懂得人类情感，量子计算带来革命性变化。数字鸿沟将缩小，信息普惠全球，同时关注环保与可持续性，发展绿色计算。计算机系统将更安全，抵御网络威胁，保护用户隐私。最后，希望计算机科学教育普及，激发更多人投身科技创新，共创美好未来。

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想要用大模型概念提振股价，必须要在体验上直面用户，耐心应对一次次用脚投票。

大语言模型（LLMs）和知识管理（KM）之间存在紧密的关系，这种关系可以从多个角度进行理解，包括它们的目标、应用、以及相互影响等方面。

兄弟们，这不情人节快要到了，我该送女朋友什么🎁呢？哦，对了，差点忘了，我好像没有女朋友。 不过这不影响我们要过这个节日，我们可以学习技术。举个简单的🌰： 比如说，今天我们学习了如何画一颗炫酷的💗，以后找到了女朋友忘准备礼物了，是不是可以用这个救救场，🐶。