c++标签_AI编程社区

c++

【QT-百日筑基篇】修真世界摸爬滚打多年，终于黄天不负有心人，突破炼器中期——常用控件QWight的属性

本文介绍了Qt中常用控件的核心属性和使用方法，重点讲解了QWidget的基础功能和样式设置。主要内容包括：1. 控件的基本概念：Widget作为Qt中的核心部件，构成图形化界面的基本元素，Qt内置大量常用控件并支持自定义控件扩展。2. QWidget核心属性详解： enabled：设置控件可用状态 geometry：控制控件位置和尺寸 windowTitle/windowIcon：设置窗口标题和图

 buhuizhiyuci
2026-08-21 19:57:47

 286

 52

#qt #开发语言 #c++
Qt 技术动态追踪 · 第 1 期（2026年7月21日 — 2026年8月20日）

摘要：本期报告追踪了Qt在2026年7-8月的技术动态，包含17项重要更新。主要亮点包括：Qt 6.11.2稳定版发布，修复400余项问题；PySide6新增iOS原生部署支持，实现跨Android/iOS/桌面的Python统一开发；Qt Bridges for Rust进入公测，为安全关键场景提供Rust-QML集成方案。此外，Qt 6.12 Beta 1预览了下一代LTS特性，Coco M

红客白帽
2026-08-21 09:29:33

 35

 3

#qt #开发语言 #AIGC +1
Python爬虫进阶：分页与滚动加载的无限数据抓取策略深度剖析

在当今的Web开发架构中，几乎没有任何中大型网站会一次性将全部数据呈现给客户端。无论是电商平台的商品列表、社交媒体的信息流、还是API接口的返回结果，都是数据交付的基本范式。然而，对于爬虫开发者而言，分页既是老朋友，也是最容易翻车的暗礁。传统的静态分页（如）尚可通过循环构造URL解决；但近年来，随着无限滚动（Infinite Scroll）、游标分页（Cursor-based Pagination

移动开发经验汇总
2026-08-20 11:23:58

 8

#python #爬虫 #c++ +3
GLM 5.3 硬刚 Kimi K3：不换基座的极限压榨，能否打赢 3 万亿参数的新王者

GLM-5.3 和 Kimi K3 的这场对决，表面看是 66.9 对 67.5 的毫厘之争，实质是两种工程路线的正面验证：Kimi K3 用 2.8 万亿参数的新基座买来了原始智能上限，GLM-5.3 则证明了后训练 Scaling 的性价比和可复制性——在不换基座的前提下，把与 K3 的能力差距基本抹平，同时保住了快 3 倍的速度和低 2.8 倍的成本。两条路线殊途同归地把国产开源模型推到了世

 JEECG官方博客
2026-08-14 15:48:59

 390

 4

#c++
并查集深度学习：从理论起源到核心图解

动态连通性问题如何在高并发、海量数据及算法竞赛中实现接近 $O(1)$ 的逆天神效？本文通过生活比喻与硬核双亲表示法字符画，带你从零推导朴素森林构建，深挖路径压缩、按秩合并等时空压榨手段。更独家拆解令无数选手崩盘的“带权向量平移”与“扩展域影分身术”魔鬼公式，为你扫清面试与高频真题中的隐藏地雷。

库玛西
2026-05-22 15:21:44

 815

 21

#算法 #c++
量化私募诚意高薪聘请：24/25/26届本硕博校招/社招/春招/秋招都可数学、物理、统计、计算机、软件等专业1、量化软件开发工程师(本科985以上)base北上杭深关键词:c+

量化可转债研究员#深圳#上海#北京#香港#杭州#应届 #C++ #求职# #捞 #大厂 #春招 #秋招 #腾讯 #北京大学 #清华大学。#幻方#明汯#九坤#鸣石#天演#进化论#佳期#量化研究员#C++(本硕博士985以上学位)base北上杭深，有同行、大厂机器学习相关工作或实习经验优先!(本硕985以上，学位)base北上杭深。关键词:Python、数、理、统、计专业。数学、物理、统计、计算机、软

 Slam_Pan
2026-06-01 10:11:35

 237

 3

#云原生 #c++#后端 +1
制造业供应商自动评分怎么做？AI 高效抓取业务数据实战拆解

摘要：在制造业数字化转型背景下，供应链数据获取面临数据孤岛、规则脚本脆弱等痛点。实在智能基于LLM+RPA技术推出实在Agent，通过ISSUT和TARS大模型实现多模态数据自动化解析，支持PDF、Excel等非结构化文档的实体抽取与动态评分，将供应商评估效率提升99%，响应延迟从月级降至秒级。方案强调技术边界与合规性，支持国产化私有部署，确保数据安全。对比传统人工模式，AI自动评分在准确性、时

 企业Agent落地
2026-06-02 10:11:13

 253

 9

#人工智能 #c++#开发语言
最近公司烧token比招员工还贵，老板干懵了...

因为随着 Agent 的普及，AI 早已不再是一问一答的简单工具，而是变成了能自主拆解任务，循环深度推理，反复调用工具，并且能持续自我纠错的动态系统了，这种无限循环的工作模式使 token 消耗呈指数级增长，远超了普通认知下的线性预估。而落实到具体使用层面，我倒是觉得首先要搞明白的一个事情就是，你得分辨出你的 token 到底烧在哪了，是烧在了低效的刷量和冗余的人力叠加上，还是烧在了真正能重塑价值

 CodeSheep程序羊
2026-06-02 10:01:55

 229

 3

#python #java #javascript +4
DeepSeek LeetCode 3123. 最短路径中的边 C++实现

dist0[u] + w + dist1[v] == shortest，或。· 得到每个节点到起点的最短距离 dist0 和到终点的最短距离 dist1。// 建图：邻接表存储 (邻居, 权重, 边的索引)· 全局最短距离 shortest = dist0[n-1]// 检查该边是否在至少一条最短路径上。// 小顶堆：存储 (距离, 节点)// 从 n-1 出发的最短距离。· 时间复杂度：O((n

稚辉君.MCA.P9.JAVA
2026-06-10 07:24:30

 37

#leetcode #c++#数据结构 +2
爬虫转大模型：团队协作中的使用边界

本文概述文章目标、核心观点和实践价值。摘要很多做爬虫出身的同学，在转做大模型数据工程（Data Engineering for LLM）时，容易陷入一种“技术平移”的误区：认为只要能把数据抓回来、洗干净，就是做好了 AI 的基础设施。但在我最近负责的一个企业级 RAG（检索增强生成）项目中，恰恰是那些看似简单的“采集后处理”环节，因为缺乏对模型侧的理解，导致了严重的线上事故。本文不聊宏大的架构，只

 学习实战派
2026-06-30 13:52:46

 722

 10

#爬虫 #c++#开发语言 +1
第三视觉理解徐玉生与他的商业活动（21）

徐玉生模式正在开创数字社会新范式：通过"50%永久分红"和"过程确权"重构数字生产关系，将代码贡献者变为价值共创者；以"实体+开源"融合打破技术黑箱，建立开放共生进化范式；凭借"反城市化极简创业"重塑生存逻辑，实现零成本持续创新；借助AI工具栈达成"人机共生"，将个人创造力放大百倍。这套体系正在推动

 QiinkOS
2026-07-01 15:48:34

 163

 3

#人工智能 #算法 #c++ +2
【C++ AI 大模型接入 SDK】— 日志模块

日志模块是 SDK 中最底层的模块，被所有其他模块依赖。本项目使用 spdlog —— 一个高性能的 C++ 日志库，支持异步写入、格式化输出、日志级别过滤等功能。

杜子不疼.
2026-07-02 13:59:15

 1w

 6

#c++#后端 #个人开发
【C++ AI 大模型接入 SDK】 - 公共数据结构

common.h 定义了 SDK 中所有模块共用的基础数据结构，相当于整个项目的"数据字典"。它是纯头文件，没有 .cpp 实现，只包含结构体定义

 杜子不疼.
2026-07-02 14:01:18

 1w

 10

#c++#数据结构 #开发语言 +1
【C++ AI 大模型接入 SDK】 - LLMProvider 抽象基类与策略模式

LLMProvider.h 定义了 SDK 中最核心的抽象基类 LLMProvider，它是所有大模型接入的统一接口。不管是 DeepSeek、豆包、通义千问还是 Ollama，都继承这个基类并实现它的纯虚函数。

杜子不疼.
2026-07-02 14:14:21

 1w

 10

#c++#策略模式 #开发语言 +1
海外大模型差异化变现全解：5 条蓝海赛道完整落地实操体系

国内AI市场陷入同质化价格战，而海外市场存在细分需求缺口，付费意愿更高。本文剖析海内外AI变现差异，指出跨境业务的五大优势：付费习惯成熟、人力成本高、竞争少、模型适配性强、收入结构多元。重点推荐五大蓝海赛道：跨境电商翻译优化、短视频脚本创作、公版书汉化分销、AI情绪陪伴和数字人短视频制作，提供从获客到交付的全流程方案。强调需注重API风控、版权合规和跨境支付，并分阶段实施验证、规模化和资产沉淀策略

 郑伟强dev
2026-07-03 00:07:38

 283

 7

#大数据 #人工智能 #开发语言 +3
零基础大模型全维度变现实战攻略：避坑指南 + 完整落地执行方案

摘要： AI工具普及为副业增收提供机会，但多数人因认知误区难以实现稳定收益。核心问题在于误以为需精通算法才能变现，或盲目跟风短期项目导致低价内卷。本文打破固有思维，强调AI变现的核心是解决问题的能力而非技术深度，为零基础职场人、学生、程序员提供差异化路径，包括简历优化、文案代运营、企业自动化等可持续赛道，并配套标准化接单流程与获客策略。同时指出新手需规避九大高频坑点（如低价内卷、纯AI输出、合规风

 郑伟强dev
2026-07-03 00:10:57

 149

#开发语言 #python #c++ +3
爬虫转大模型：用一次交付过程做复盘

先把这篇文章的目标说清楚：看完之后，你应该能判断这件事值不值得做，以及从哪里动手。最近帮朋友做架构评审，听到一个很有意思的现象：很多做爬虫出身的开发者，一提到 LLM 就只想搞个简单的问答 Demo，或者用 LangChain 套个模板。但业务方现在的诉求早就变了——他们不再问“能不能聊”，而是在问“谁能查、记了什么、出了问题怎么回滚”。这就是典型的从 Demo 思维转向工程思维。对于有爬虫背景的

 技术琐事
2026-07-10 16:49:27

 1173

 4

#爬虫 #c++#开发语言 +1
基于硅基流动大模型构建思考 - 行动循环电商智能客服 Agent（附完整可运行源码）

本文基于硅基流动大模型API实现了一套智能客服Agent系统，突破传统固定问答式客服的局限。系统具备三大核心功能：订单物流查询、商品库存统计、对话记录自动归档，通过Flask搭建本地业务后端连接CSV订单数据集，实现大模型自主识别用户需求并调用对应工具执行。项目采用三层架构设计（Agent交互层、业务工具层、数据服务层），支持完整思考-行动循环决策链记录与可视化输出，解决了传统客服系统无法联动业务

 Q19175349932
2026-07-05 10:58:00

 185

 5

#python #人工智能 #算法 +4
大模型商业化淘汰赛：巨头与创业公司盈利逻辑、全行业趋势深度解析

摘要：大模型行业已从技术竞赛转向商业化淘汰赛，资本收紧倒逼企业回归价值创造。头部互联网大厂（如百度、阿里、腾讯）凭借生态协同分摊算力成本，通过B端私有化部署和C端订阅多路径变现；垂直创业公司分化为ToB政企定制（高毛利但周期长）和ToC工具（增长快但付费率低）两条路线；开源团队则通过社区引流布局长期增值服务。行业面临算力成本高、C端付费弱、B端回款慢、同质化内卷等核心矛盾，未来趋势将聚焦垂直场景

 郑伟强dev
2026-07-05 10:15:41

 284

 7

#分布式 #开发语言 #python +4
Skill彻底讲透：AI Coding时代，技能如何成为大模型能力的真正放大器

Skill彻底讲透：AI Coding时代，技能如何成为大模型能力的真正放大器如果说 LLM 是大脑，Agent 是手脚，MCP 是工具箱，那么 Skill 就是一本本操作手册——它告诉 Agent 什么时候该用什么工具、怎么组合多个动作完成一个复杂任务。本文把 Skill 从概念到实战彻底讲清楚。一、一个真实的场景：为什么你的 Agent 总是"...

hoaxxcj
2026-07-06 09:03:59

 431

 12

#人工智能 #c++#开发语言
爬虫转大模型：信息采集能力如何变成 AI，先判断是不是值得引入

先把这篇文章的目标说清楚：看完之后，你应该能判断这件事值不值得做，以及从哪里动手。摘要：从抓取网页到喂养大模型，中间隔着一条被称为“数据工程”的深沟。很多做爬虫和自动化的朋友想转行，但往往卡在“有数据没质量”或者“能跑通 Demo 却上不了线”。本文不聊虚的概念，直接从一次需求评审切入，拆解爬虫技能在 LLM 时代怎么转化为竞争力。重点讲数据清洗的标准、RAG 语料的取舍、以及权限日志这些让 De

技术琐事
2026-07-07 21:38:43

 1051

 9

#爬虫 #人工智能 #c++ +1
CentOS 7 下 PyTorch/PyArrow 底层 C++ 运行时报错版本不匹配问题

CentOS 7下PyTorch/PyArrow运行时库升级方案针对CentOS 7运行深度学习框架时出现的libstdc++和libgcc_s版本过低问题，本文提供了一种安全高效的解决方案。关键点包括：问题根源：Devtoolset的沙盒隔离机制导致编译期与运行期库版本不一致，系统仍使用默认的GCC 4.8.5动态库。解决方案：从Anaconda提取预编译的GCC 11.2运行时库（li

SkylerHu
2026-07-11 10:20:53

 415

 3

#centos #pytorch #c++
为什么我选择用C++而不是Python来跑本地大模型？

知识领域关键要点项目中的应用C++系统编程RAII、内存管理、文件I/O、字符串处理整个引擎的骨架，手动管理模型生命周期LLM推理原理自回归生成、KV缓存、采样策略（Top-K/Temp）调用llama.cpp API完成token-by-token生成模型量化GGUF格式、Q4_K_M/Q8_0等量化方案支持任意GGUF模型，让用户根据硬件选模型RAG架构检索增强生成、上下文注入、向量检索（本项

 程序猿编码
2026-07-13 00:10:34

 236

 5

#c++#python #开发语言
爬虫老手转大模型：为何你的 Demo 永远拿不到生产权限？

先把这篇文章的目标说清楚：看完之后，你应该能判断这件事值不值得做，以及从哪里动手。很多做爬虫出身的同学最近问我同一个问题：“我抓数据很猛，清洗也很溜，为什么学了 LangChain 或者 LlamaIndex 后，写的 RAG 应用只能在本机跑通，一上测试环境就崩，更别提拿到生产环境的权限和日志了？这其实不是技术栈的问题，而是思维模式的断层。爬虫的核心是“获取”，而大模型应用的核心是“可控”。如果

 技术琐事
2026-07-12 17:40:37

 1158

 8

#爬虫 #c++#人工智能 +1
【实战项目】从零实现c++ai大模型接入SDK（一）

⽐如DeepSeek官⽹提供的能和⽤⼾聊天的⽹⻚服务，实际就是DeepSeek-V4模型装上了⼀个聊天界⾯，让⽤⼾低成本使⽤⼤模型提供的服务，你问⼤模型问题，⼤模型将理解你的问题后将⾃⼰回答输出给你。⼤模型应⽤越来越⼴泛，许多公司都在将⼤模型能⼒渐渐接⼊到⾃⼰的产品中，在AI原⽣应⽤开发领域，⼤模型应⽤开发相关岗位也越来越多，会使⽤API集成⼤模型的能⼒，能让你在求职中更具竞争⼒，更好的适应⾏业的

 辞旧 lekkk
2026-07-14 08:00:00

 582

 18

#人工智能 #开发语言 #学习 +3
ament_target_dependencies 与 target_link_libraries：ROS 2 依赖管理的演进与最佳实践--源于deepseek

和的区别，反映了 ROS 2 构建系统从提供便捷工具到拥抱现代 CMake 标准实践的演进。是特定历史阶段下的便捷工具，适用于快速入门，但因其粗粒度和局限性，已被官方废弃。是 CMake 的基石命令，它通过与带有命名空间的 CMake 目标交互，提供了精确、灵活且强大的依赖管理能力，是当前及未来 ROS 2 开发的推荐方式。在编写新的 ROS 2 包或重构旧包时，请毫不犹豫地使用。这不仅能使你的项

 aiccc
2026-07-16 18:21:02

 341

 3

#c++
DCU 自定义算子工程化：从 HIP 源码、PyTorch Binding 到在线加载

写出一个能运行的 HIP kernel 并不难，难的是把它变成可维护的 PyTorch 扩展：输入检查要完整、目标架构要明确、编译缓存要可控、错误要能定位，还要有正确性和端到端性能门禁。本文以一个通用逐元素算子为例，说明 DCU 自定义算子的工程结构、C++ binding、HIP kernel、在线编译、缓存管理和测试方法。示例只演示基础流程，不对应任何实际项目的优化实现。关键词：DCU、HIP

weixin_47594597
2026-07-16 23:01:59

 591

 15

#c++#人工智能 #pytorch
DCU 性能分析方法：从端到端时间、PyTorch Profiler 到整卡显存

DCU 性能优化最常见的误区，是拿一个时间或一个显存数字直接下结论。端到端 wall time、设备事件、Profiler 算子时间、PyTorch allocated、PyTorch reserved 和整卡 VRAM 回答的是不同问题。只有把这些口径分开，优化结果才可解释、可复现。本文给出一套适用于 PyTorch/DCU 推理和训练任务的性能分析流程：如何建立基线、如何放置同步、如何导出 t

weixin_47594597
2026-07-17 10:22:05

 634

 16

#pytorch #人工智能 #c++
AI时代下，程序员面临的挑战与机遇

AI时代下，程序员面临的挑战与机遇

 Dried persimmon aint
2026-07-17 13:30:07

 278

 8

#python #java #php +2
RK3588 部署 Qwen3-VL 多模态大模型：RKNN-LLM 项目部分实践日志

在 RK3588 NPU 上运行 Qwen3-VL-2B。通过局域网网页完成图片问答和连续文字对话。使用 Python Web 服务、SSE 和 Unix Socket 连接 C++ 推理进程。通过 Sherpa-Onnx + RKNN 接入 Type-C 耳机麦克风，实现中文实时语音识别。通过受限 Function Calling 控制本地音乐播放。保留 RKLLM 原生 C++ API 示例、

单元136
2026-07-17 12:57:04

 457

 10

#c++#开发语言 #深度学习 +3
AI 大模型接入 SDK —项目概述

用户调用│▼│├──▶ SessionManager::addMessage() (保存用户消息)├──▶ SessionManager::getHistoryMessages() (获取历史)│▼│▼│▼HTTP POST ──▶ 模型 API 服务端│▼JSON 响应解析│▼返回 assistant 回复│▼SessionManager::addMessage() (保存回复)

hehelm
2026-07-17 22:11:38

 387

 9

#数据库 #服务器 #c++ +2
AI大模型接入SDK—通用模块设计

/fmt格式化输出跟踪日志。

hehelm
2026-07-18 16:35:01

 201

 4

#开发语言 #c++#linux
AI大模型接入SDK—LLMProvider实现

public:// 初始化模型（纯虚函数）// 检查提供方是否可用// 获取提供方名称/描述// 发送消息——全量返回// 发送消息——流式返回protected:// 提供方是否可用// API 密钥// API 端点地址Provider模型名称API 路径协议格式认证方式OpenAI 标准OpenAI 新格式OpenAI 兼容用户指定/api/chatOllama 原生无。

hehelm
2026-07-18 17:11:35

 216

 9

#linux #c++#网络