【AI驱动】 TorchCodec是一个用于PyTorch的视频解码库，可以将视频解码为PyTorch张量，用于机器学习模型的训练和推断。该库支持CPU和GPU解码，提供简单易用的接口。用户需先安装PyTorch和FFmpeg，然后通过pip安装TorchCodec。解码后的视频帧默认形状为(N, C, H, W)，可通过参数调整顺序。详细使用方法和示例可参见其官方文档。

【AI驱动】 本文探讨了AI技术在知识产业中的应用，特别是结合RAGFlow、知识图谱和Deepseek的实践。传统RAG在知识库搭建中存在诸多缺陷，如知识结构空心化和逻辑推理断裂。引入知识图谱能捕捉复杂关系并支持语义推理，提升答案生成的准确性。实践中，RAGFlow结合GraphRAG框架重构，支持多种LLM平台配置，强调知识库和图谱的系统性构建，以实现更智能的AI助手功能。

【AI驱动】 这篇笔记梳理了在Windows 11上安装和配置PyTorch的GPU版，包括使用CUDA 12.4、Anaconda和PyCharm等工具。首先介绍了各软件的关系，Anaconda用于创建虚拟环境，CUDA驱动和库用于GPU加速。安装步骤涵盖Anaconda下载与安装、环境变量配置以及CUDA的准备工作。笔记还包括如何检查电脑是否有NVIDIA GPU，以确保PyTorch的GPU版本可用。详细步骤和注意事项旨在帮助用户顺利完成安装和配置。

【AI驱动】 本文介绍了 DeepSeek 的使用技巧和优势，强调其在 AI 领域的突破性进展。作者分享了如何高效使用 DeepSeek 的方法，包括确保启用关键功能按钮以提升性能、摒弃传统的长篇提示词模板并采用简洁的零样本提示词、通过“说人话”指令让模型输出更通俗易懂、利用风格改写功能以不同风格重写内容，以及通过创意小说功能展现其对文化背景和历史细节的深刻理解。文章还提到 DeepSeek 在美区 AppStore 登顶的历史性时刻，展现了其在 AI 领域的领先地位。作者呼吁读者尝试 DeepSeek 的强大功能，并分享使用感受。

【AI驱动】 QwQ-32B 推理模型已发布并开源，支持通过阿里云平台以两种方式一键部署：应用模板和模型服务。用户可选择基于模板创建项目和部署，也可以使用 API 形式接入业务应用。QwQ-32B 在多项能力测试中表现优异，性能比肩更大规模模型，适用于数学、编程等任务。使用阿里云 CAP 平台，用户可以在数分钟内完成部署并验证模型功能，同时可选择在第三方平台进行调用和应用。

【AI驱动】 这篇文章介绍了如何通过使用Cursor和Sealos的Devbox工具，在一天内快速创建并部署一个高仿苹果官网的网站。作者详细描述了利用这些工具进行开发的过程，强调了无需手动编写代码的便捷性。通过使用Cursor进行代码生成和Devbox进行环境配置和部署，作者实现了网站的快速上线，展示了大模型AI在编程辅助中的强大能力和潜力。

【AI驱动】 Devbox 是一款高效的云端开发工具，通过简化环境配置和自动部署，提高开发效率。它支持多种技术栈，适用于微服务开发、Web 开发、远程团队协作、开源应用二次开发及教学等场景。用户无需编写 Dockerfile 或 Kubernetes 编排文件即可将代码部署到生产环境。Devbox 提供了一键创建和管理开发环境的能力，减少了开发者在配置方面的负担，让其能够专注于代码创作。

【AI驱动】 Cursor 0.46 版本带来了 Claude 3.7 和 MCP（Model Context Protocol）两大重磅更新，显著提升了编程效率和功能体验。Claude 3.7 在编程能力上超越了前代版本，尤其在图形支持方面表现出色，能够快速将设计图转化为代码，且还原度极高。此外，Cursor 集成了 MCP 功能，通过这一协议，用户可以更便捷地调用本地数据库和外部 API，让 AI 更精准地理解用户需求。文章还介绍了如何通过删除账号并重新注册的方式继续免费使用 Cursor，以及对产品经理和小白用户的利好，使得仅凭创意即可快速生成产品原型。

【AI驱动】 作为一款“全能 AI 智能体”，Manus 能够独立完成从简单查询到复杂项目的各种任务，无需用户持续介入。用户只需给出简单的指令，无需具备 AI 专业知识，便能获得优质的结果。 “一触即解决所有问题”的设计理念，让 Manus 在传统 AI 操作流程中脱颖而出，极大地降低了普通用户的操作门槛。 在这股热潮的推动下，众多开源 Manus 项目如春笋般涌现。今天，就让我们来一探5大充满趣味的开源项目及其学习资源。

【AI驱动】 本文聚焦于2025年主流AI大模型的比较与选择，针对初级开发人员，从应用场景出发，深入剖析了OpenAI GPT-4.5、Google Gemini 2.0、Anthropic Claude 3.7 Sonnet和DeepSeek R1四个模型的特点与优势。文章首先阐述了AI大模型的重要性，指出其在多领域广泛应用且性能各异，合理选择模型对项目成果和资源利用至关重要。接着从模型架构、应用场景、性能指标、易用性与集成、成本与效率等维度对各模型进行详细比较，如GPT-4.5语言理解和生成能力强、适用于多种场景但成本高，Gemini 2.0在多模态任务中表现突出但资源需求大，Claude 3.7 Sonnet注重安全性和性价比，DeepSeek R1开源且在技术密集型应用中表现优异。通过代码生成案例直观展示模型差异，分析各模型输出代码的质量、效率及适用性。最后给出选择建议，根据项目需求、预算、技术能力等因素选择合适的AI大模型，以期为开发人员提供参考，助力项目成功。

【AI驱动】 怎么让在个ai应用客户端直接连接数据库查询。dify官方没有现成的组件可以直接用。有两种方式，一种是基于代码执行模块直接查询数据库，一种是基于Http请求，调用自己封装接口来查询数据库。

【AI驱动】 从Manus及其开源复现，到Opera的浏览器操作AI智能体、AI工作伴侣Archer，再到多种个人项目，将Agent推向热议风口。在处理动辄需要十几甚至几十分钟的复杂任务时，涉及到3个核心能力：规划、工具使用、记忆

【AI驱动】 Deepseek是一个文案小帮手，即梦是一键成品视频内容帮手.假设一下，你只需输入文字描述，AI就能帮你生成一段专业的视频内容。即梦最近直接将 DeepSeek 接入进来了，不用绞尽脑汁想绘画提示词了。以下是操作步骤。

【AI驱动】 使用Deepseek生成AI思维导图/图表的基本思路是： 1、向Deepseek等大模型输入需求 2、大模型根据需求输出结构化、逻辑强的高质量内容，且带一定格式，如Markdown / Mermaid代码 3、将带格式的文本，通过渲染工具（如Xmind、Mermaid在线编辑器）生成思维导图/图表

【AI驱动】 本文分为三小节 一、学习AI，为什么要了解Markdown和Mermaid 二、对两者进行基本介绍 三、说明两者的区别与关系