Windows环境运行shell脚本

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Qt之QtDataVisualization各三维图表的简单使用（含源码+注释）

三维柱状图三维散点图三维曲面图设置视角水平视角垂直视角设置主题样式设置系列样式二维显示槽函数的添加using namespace QtDataVisualization;datavisualizationQ3DBars QBar3DSeries QBarDataArrayQ3DScatter QScatter3DSeries QScatterDataArrayQ3DSurface QSurface3DSeries QSurfaceDataArray......

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stable diffusion(Lora的训练)

以坤坤为例，上网随便找了几个坤坤的人脸图像，作为训练的数据集。

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Thingsboard开源物联网平台智慧农业实例快速部署教程（二）【手把手部署UI与动态数据】

笔者上一篇博文详细介绍了tingsboard的快速部署，本次教程让整个页面动起来，快速完成一个完整动态页面的开源物联网平台智慧农业的案例，手把手每一步都有图示，附带模拟数据的shell脚本，方便没有硬件的读者也可以迅速完成实践。

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[Linux]git命令行

Linux中git命令行的使用。

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代码管理平台Codeup测评

今天就来带大家来揭开Codeup的神秘面纱，相信它一定可以对你的实际开发工作代码很大的帮助，一起来看看吧！

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Git下载安装及环境配置，解决安装包下载慢问题（详细版）

Git是我们平时开发都要用到的项目管理工具，虽然有网页版的Git网站，但是在本地安装Git后，可以直接使用命令语句来进行项目的上传与克隆。还是非常方便的。今天就来介绍下Git的下载。1、首先在浏览器中搜索Git，进入到Git的官方下载界面或者直接复制下面这个链接。2、点击download进入下载界面，选择自己需要平台的文件3、下载标准版就可以4、但是会发现下载速度很慢，就找个镜像版5、点击https://registry.npmmirror.com/binary.html?path=git-for-

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uni-app--》如何实现网上购物小程序（上）？

今天实现一个商城购物的案例，并制作成一个微信小程序在手机上使用，项目需要有四个tabBar按钮来实现，如果第一次接触uni-app的话，欢迎订阅一下本专栏，学习里面的文章，项目的实现原理基本可以搞懂，废话不多说，直接上手操作。

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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统产品介绍

中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。

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人人都会Vibe Coding面向普通人开发者的科普与实用指南

Vibe Coding的真正意义，不是让所有人都变成传统意义上的程序员，而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件，也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛，工具和Skil扩展了AI的执行能力，反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件，也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样进步，选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众，这些关乎判断和责任的事，始终需要人来完成。

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智能体治理研究报告（2026年）

智能体治理是一项复杂的系统工程，需要政府、企业、学界、社会等多元主体协同参与。一是推动责任共担机制落地。明确基础能力提供者、技术支持者、产品分发者、服务运营者、使用者等各类主体的义务边界，推动供应链各环节的安全责任落实。鼓励行业组织制定自律公约和最佳实践指南，引导企业主动披露安全信息、参与协同治理。二是促进开放互联与公平竞争。

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信创云国产政务云解决方案

基于国产化软硬件技术栈，打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案，为企业用户提供高安全、高稳定性高效便捷的信创云电脑服务，满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。

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2026综合算力全景分析

全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革，智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面，据中国信通院测算，截至2026年6月底，美国智算规模约10805EFLOPS(FP16，下同)，较2025年底增加约3105EFLOPS，2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS，较2025年上半年增加1397EFLOPS，增速高达177.3%，与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧展方阳洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入，智算底座建设稳步推进，全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代，呈现多技术路径并行演进