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🔥(编码智能体)SolonCode v0.0.18 发布 - 终端智能助手

关于 SolonCode(终端智能助手) SolonCode 是由杭州无耳科技有限公司,基于 Java 8 + Solon AI 开发的“Claude Code” 开源实现版本。它不仅是一个AI 终端智能助手(帮你查资料、写报告、发邮件,生成图片、视频,陪你聊天等...),更是一个深度集成开发环境、帮你写代码、支持多种 AI 协议(ACP/MCP)的 全栈 AI 编程智能体。 核心理念: 强大技能:完全兼容 Claude Code Agent Skills 规范,可无缝接入现有的技能集。 环境感知:自动索引项目结构,支持文件读写、Grep 搜索及 Bash 命令执行。 安全受控:支持沙盒模式(默认开启),支持关键操作(如删除文件、执行写入)支持人工审批(HITL)。 网络能力:自带 Webfetch、Websearch 工具,方便感知网络。 生态兼容:支持 Java 8 到 Java 25 环境运行,支持 mcpServers 配置,更好适配国产大模型与主流 IDE 插件协议。 开源开放:(MIT 开源协议)方便企业基于 Java 生态去定制自己的 Agent 维度 核心能力 场景描述 交互层 CLI命令行 /WebAPI /ACP协议 终端直接对话、浏览器可视化操作或 IDE 插件联动 感知层 自动项目识别 (Maven/Node.js/Gradle) 自动分析项目依赖,识别pom.xml或package.json 执行层 智能 Skills 技能包、本地 Shell 执行 AI 自动运行单元测试、重构代码、修复 Bug 安全层 支持 HITL (人机回环) 确认机制 涉及删除、写入等关键操作时需人工授权,安全可控 v0.0.18 更新说明 添加 anthropic 接口兼容支持 添加 summaryWindowSize 摘要窗口大小配置(即,上下文压缩时保留几条消息),一般 12 或 15(大则更吃 token,但保留更多最近交互) 添加 thinkPrinted 配置(关闭界面更清爽,开启可显示更丰富思考内容) 优化 沙盒模式。添加 sandboxMode 配置,:true(沙盒模式,只能访问工作区内的相对路径),:false(开放模式,支持工作区外的绝对路径) 优化 CodeSkill 增加三级扫描(之前为二级) 优化 与 api.minimax.io 平台接口的兼容性 项目仓库地址(或下载地址) 下载解压(30M左右)即可运行 Gitee:https://gitee.com/opensolon/soloncode/releases GitCode:https://gitcode.com/opensolon/soloncode/releases GitHub:https://github.com/opensolon/soloncode/releases 关联框架 Solon AI:https://github.com/opensolon/solon-ai Solon Framework:https://solon.noear.org

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苹果将在 Xcode 中原生集成 AI 编码助手——类似 GitHub Copilot

彭博社近日的报道透露了苹果公司内部对生成式 AI 技术的反应。 这篇报道引用了苹果首席执行官 Tim Cook 的原话:“苹果多年来一直致力于生成式 AI 技术。但我可以明确地告诉你,苹果高管对行业突如其来的人工智能热潮感到措手不及,自去年底以来一直在忙着弥补失去的时间。”另外有知情人士称,苹果公司内部对此感到非常焦虑,认为这是一个相当大的失误。 今年 7 月,苹果公司构建了自己的大型语言模型,称为 Ajax,并推出了一个名为“Apple GPT”的内部聊天机器人来测试其功能。下一步的关键是确定该技术是否能够应对竞争对手,以及苹果如何将其实际应用到产品中。 分别负责人工智能和软件工程的高级副总裁 John Giannandrea 以及 Craig Federighi 正在带头开展这项工作,服务主管 Eddy Cue 也参与其中。目前,3 人计划每年在该项目上花费约 10 亿美元。 据介绍,John Giannandrea 主要负责全新 AI 系统的底层技术,他的团队目前正在改进 Siri,这个更智能的 Siri 最早可能会在明年准备就绪。但这项技术仍然让人感到担忧,而且苹果的 AI 功能可能需要更长的时间才能在其产品线中普及。 与此同时,Craig Federighi 的软件工程团队正在将 AI 添加到 iOS 的下一个版本,以及将生成式 AI 技术整合到 Xcode 等开发工具中——与微软的 GitHub Copilot 等服务类似。此举可以帮助应用程序开发者更快地编写应用程序,帮助他们在编写代码时提供自动补全建议。 报道还提到,苹果公司内部正在进行的一场争论是如何部署生成式 AI::完全在设备上运行、基于云运行或介于两者之间。 部署在设备上会运行得更快,并有助于保护隐私,但通过云部署大模型将允许更高级的操作。部署在设备端的策略也会让苹果更难更新其技术并适应快速变化的行业。考虑到这一点,该公司很可能采用组合方法:使用设备上的部署处理某些功能,使用云来处理更高级的任务。 延伸阅读 苹果悄悄开发 Apple GPT

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Sqlbean1.5.6 发布,减少 Sql 语句,让你编码更高效

Sqlbean 介绍 Sqlbean是一款使用Java面向对象思想来编写并生成Sql语句的工具,在此基础上对Mybatis和Spring Jdbc实现了类似于JPA的轻量级插件支持。其中内置大量常用SQL执行的方法,可以非常方便的达到你想要的目的,相对复杂的SQL语句也得以支持,在常规的项目开发几乎做到不写DAO层,可以有效的提高项目开发的效率,让开发者更专注于业务代码的编写。 🚀特点: 零入侵, 多数据源, 动态Schema, 读写分离, 自动建表, 连表查询, 乐观锁, 分页, 支持Mybatis和Spring Jdbc 💻环境: JDK8+, Mybatis3.2.4+, (Spring MVC 4.1.2+, Spring Boot 1.x, Spring Boot 2.x) 💿数据库: Mysql, MariaDB, Oracle, Sqlserver2008+, PostgreSQL, DB2, Derby, Sqlite, HSQL, H2 Sqlbean For Android请移步这里👉gitee,github 简单上手 1.引入Maven依赖 <dependency> <groupId>cn.vonce</groupId> <artifactId>vonce-sqlbean-spring</artifactId> <version>1.5.6</version> </dependency> 2.标注实体类 //标识表名 //标识表名 @SqlTable("d_essay") public class Essay { @SqlId(type = IdType.SNOWFLAKE_ID_16) private Long id; private String userId; private String content; private Date creationTime; @SqlVersion private Date updateTime; /**省略get set方法*/ } 3.无需Dao层,Service层接口只需继承SqlBeanService<实体类, ID> public interface EssayService extends SqlBeanService<Essay, Long> { //已内置大量常用查询、更新、删除、插入方法,这里可以写自己封装的方法 } 4.Service实现类只需继承MybatisSqlBeanServiceImpl<实体类, ID>和实现你的Service接口 //使用Spring Jdbc的话将继承的父类改成SpringJdbcSqlBeanServiceImpl即可 @Service public class EssayServiceImpl extends MybatisSqlBeanServiceImpl<Essay, Long> implements EssayService { } 5.Controller层 @RequestMapping("essay") @RestController public class EssayController { @Autowired private EssayService essayService; //查询 @GetMapping("select") public RS select() { //查询列表 List<Essay> list = essayService.selectAll(); list = essayService.selectByCondition(Wrapper.where(gt(Essay$.id, 10)).and(lt(Essay$.id, 20))); //查询一条 Essay essay = essayService.selectById(1L); essay = essayService.selectOneByCondition(Wrapper.where(eq(Essay$.id, 333))); //复杂查询 Select select = new Select(); select.column(Essay$.id).column(Essay$.content); select.where().gt(Essay$.id, 1).and().eq(Essay$.content, "222"); select.orderBy(Essay$.id, SqlSort.DESC); list = essayService.select(select); //用于查询Map Map<String, Object> map = essayService.selectMap(select); List<Map<String, Object>> mapList = essayService.selectMapList(select); return super.successHint("获取成功", list); } //分页 @GetMapping("getList") public Map getList(HttpServletRequest request) { // 查询对象 Select select = new Select(); ReqPageHelper<Essay> pageHelper = new ReqPageHelper<>(request); pageHelper.paging(select, essayService); return pageHelper.toResult("获取列表成功"); } //更新 @PostMapping("update") public RS update(Essay essay) { //根据bean内部id更新 long i = essayService.updateByBeanId(essay); //根据条件更新 //i = essayService.updateByCondition(Wrapper.where(gt(Essay$.id, 1)).and(eq(Essay$.content, "222"))); if (i > 0) { return super.successHint("更新成功"); } return super.othersHint("更新失败"); } //删除 @PostMapping("deleteById") public RS deleteById(Integer[] id) { //根据id删除 long i = essayService.deleteById(id); //根据条件删除 //i = essayService.deleteByCondition(Wrapper.where(gt(Essay$.id, 1)).and(eq(Essay$.content, "222"))); if (i > 0) { return super.successHint("删除成功"); } return super.othersHint("删除失败"); } //插入 @PostMapping("add") public RS add() { List<Essay> essayList = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < 100; i++) { Essay essay = new Essay(i, "name" + i); essayList.add(essay); } essayService.insert(essayList); return successHint("成功"); } } 本次更新内容: 1:如果使用逻辑删除时Delete对象自动转Update对象进行逻辑删除; 2:如果使用逻辑删除但该字段为null则自动填充; 3:优化字段生成,非数据库字段过滤; 4:重载排序方法; 5:修复条件处理器; 6:其他优化

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ASTC Encoder 3.0 发布,ARM 推出的 ASTC 格式编码器

ASTC(Adaptive Scalable Texture Compression)是由 Arm 和 AMD 联合开发的一种先进的纹理压缩技术。它已被采纳为 OpenGL 和 OpenGL ES API 的官方 Khronos 扩展,并作为 Vulkan API 的一个标准可选功能。 ASTC Encoder(Adaptive Scalable Texture Compression Encoder), 则是 Arm 推出的一款使用 ASTC 纹理压缩标准进行压缩和解压图像的命令行工具。与 2.5 版本相比,3.x 系列的主要目标是要保持图像质量不变或更好的前提下,进一步提高性能。 ASTC Encoder 3.0 正式发布,该版本更新内容如下: 通用: 特点:代码已被大幅清理,注释、API 文档、函数命名和变量命名都有改进; 核心 API: API 变化:astcenc_compress_image()和astcenc_decompress_image()的核心 API 现在通过const指针接受 swizzle 结构,而不是逐值传递; API 变化:在图像之间调用astcenc_compress_reset()和astcenc_decompress_reset()函数不再需要,因为 context 是为单线程使用而创建; 特性:增加了新的启发式方法,用于控制何时搜索超过 2 个分区和 1 个平面,以及何时搜索超过 3 个分区和 1 个平面。先前的tune_partition_early_out_limit配置选项已被删除,取而代之的是两个新选项tune_2_partition_early_out_limit_factor和tune_3_partition_early_out_limit_factor; 特性:增加了新的启发式方法来控制何时使用双重平面。以前的tune_two_plane_early_out_limit被改名为totune_2_plane_early_out_limit_correlation; 特性:对使用双重平面的支持已被限制在单分区区块上;它很少能帮助有 2 个或更多分区的区块,并且需要相当多的压缩搜索时间; 性能: 这个版本包括进一步的性能优化,与 2.5 版本相比,性能提高了 25% 到 75%,这取决于使用的图像和搜索质量预设。较小的区块大小和较高的搜索质量受益最大; 图像质量: -medium和-fast预设已被调整,以提供可衡量的更好的图像质量。 更多详情可查看:https://github.com/ARM-software/astc-encoder/releases/tag/3.0

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Mario

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

腾讯云软件源

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为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题,腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构,目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Spring

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux

Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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