【学习各类API】 日本电子支付推荐不仅为游客提供了方便快捷的支付方式，还能通过与多种信用卡绑定，实现高额回馈。本文将深入探讨日本的电子支付方式，特别是如何利用这些支付工具在旅途中省钱。了解不同支付工具的优缺点，助你在日本旅行时实现无现金消费的便利与实惠。

【学习各类API】 Fluent API提供了一种流畅的方式来配置和映射Java应用中的数据库。通过方法链，你可以轻松定义复杂的数据库关系，而不必记住所有细节。这种方式不仅提升了代码的可读性，还简化了开发过程。在本文中，我们将探讨如何在Java中使用Fluent API来实现数据库映射，帮助开发者解决数据库配置复杂、易出错的问题。通过实际案例和详细步骤，你将学会如何使用Fluent API的强大功能来优化你的Java项目。

【学习各类API】 Builder模式和Fluent API是两种不同的设计模式，旨在提高软件构建的可读性和可维护性。在本文中，我们将深入解析这两者的核心概念、应用场景及其实际区别。通过具体代码示例，了解如何在不同开发需求中选择合适的模式，从而优化代码结构，减少错误，提高开发效率。

【学习各类API】 日本全支付系统为用户提供了一种便捷的支付方式，支持信用卡支付。本文将探讨这种支付方式的核心价值及其应用场景，解决用户在日本购物时的支付问题。我们将分析其技术要点及创新点，并通过实际应用示例说明如何使用信用卡进行全支付，为用户提供更顺畅的购物体验。

【学习各类API】 在数据库映射配置中，选择适合的技术至关重要。Fluent API和Data Annotation是Entity Framework Core中最常用的两种配置方法。Fluent API提供更灵活的配置选项，适合复杂数据库结构，而Data Annotation则方便简单直观的属性配置。了解它们的区别与适用场景，将帮助你在项目中做出最佳选择，提高开发效率。

【日积月累】 使用 AI 工具 Cursor 开发人生第一款语音笔记 APP 的全过程。作者通过 Xcode 创建 iOS 工程，并借助 Cursor 输入详细的功能需求和提示词，逐步完成了录音、语音转文字、文本润色、历史记录等功能的开发，还实现了将笔记同步到 Flomo 笔记软件的进阶功能。尽管开发过程中遇到诸多错误，但通过将错误信息反馈给 Cursor 进行分析和修复，最终成功完成了 APP 的开发。此次经历让作者深刻感受到 AI 工具降低了编程门槛，使非专业程序员也能将创意转化为实际产品，展现了 AI 时代赋予普通人的强大创造力。

【日积月累】 街口支付目前已开放中国大陆自然人注册和使用。通过绑定银行账户并完成身份识别，大陆用户即可享受街口支付的完整功能，包括付款、转账、提现和充值。街口支付进军大陆，不仅为跨境支付带来了新的机遇，也为大陆用户提供了更多元的支付选择。

【技术杂货铺】 街口支付（JkoPay）是台湾地区一款领先的移动支付应用，由JKOS网络有限公司于2015年推出。它支持线上线下支付、转账、公共事业缴费、投资贷款、公共交通等多种服务，用户可以通过绑定银行卡、信用卡或使用账户余额进行支付，支付方式包括“出示付款码”和“扫描条码”。街口支付还设有街口幣回饋机制，使用街口账户支付可享1%-5%的回饋，缴费享1%回饋。此外，它采用先进的加密技术保障用户资金和信息安全，并与超过25万家商户合作，覆盖零售、餐饮、交通等众多领域，是台湾首个提供跨境服务的电子支付机构，为用户提供了便捷、安全的支付体验。

【日积月累】 本文介绍了如何利用 Coze 和微信机器人实现一个 24 小时在线的智能群聊助手。通过 Coze 智能体的强大功能和微信机器人的自动化操作，用户可以实现对微信群消息的自动接收、处理和回复，极大地提升了群管理效率。文章详细说明了实现这一功能的步骤：首先通过 Coze 构建智能体并发布 API，然后借助开源代码“chatgpt-on-wechat”并修改配置文件以连接 Coze 智能体，最后通过本地或云服务器部署机器人程序。作者还分享了如何在云服务器上安装 Anaconda、配置环境并运行机器人程序的详细操作，使得即使是小白用户也能轻松实现这一功能。

【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。

【日积月累】 用 DeepSeek 生成内容，用 Xmind 来设计排版，新手也能快速做出好看的竖版思维导图！今天我就把详细的教程分享给大家！

【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。

【日积月累】 端侧大模型是指部署在智能手机、物联网设备等终端上的轻量化人工智能模型，近年来因其隐私保护、低延迟和离线可用性而备受关注。本文深入探讨了端侧大模型的技术核心，包括模型剪枝、知识蒸馏和量化等关键技术，并结合苹果、Vivo、OPPO等厂商的最新产品，梳理了其在手机领域的热点动态。通过与云端大模型的对比，展示了端侧大模型在推理速度和数据安全上的优势，同时分析了其在多模态能力和复杂任务上的局限。文章还提供了量化技术的代码示例，并展望了端侧大模型在自动驾驶、医疗等场景的应用潜力。尽管面临资源限制和持续学习的挑战，端侧大模型凭借硬件进步和端云协同，正逐步成为AI发展的重要方向，为用户带来更智能、更便捷的体验。

【API开发】 我们的开发环境直接使用 Devbox，上线也是通过 Devbox 一键完成。这种开发模式让我们团队拥有了非常高效的作战能力 - 大部分重复性工作都通过自动化或 AI 完成，让开发者可以专注于核心业务逻辑

【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。