27-《Netty从入门到精通》基于Netty单体IM系统的开发实战（一）

【实战演示】Coze平台打造专属AI助手，助力软考系统架构师高效备考

本次展示了从零开始搭建AI助手，便于备考系统架构师考试。演示中运用coursera大模型平台，AI助手支持问题回答、共享、回答生成与删除等功能。除了长期记忆、桌面添加，还能够在cos平台上记录和分享。教程两大部分：上传知识库和制作AI助手。上传知识库涉及到资料准备、数据收集、创建知识库，可通过手动或自动选择具体操作路径。AI助手构建过程包括基础设置、提示词编写、模型选择与优化。进一步可以设置长期记忆、开场白等，并支持调试和发布到APP市场。课程适合有一定AI和软考知识需求的技术人员或考生。

【智慧面试新篇章】还不会面试？用豆包构建你的JAVA面试智能教练

本视频介绍了使用豆包AI工具在Java面试准备中的应用技巧。豆包AI工具，由字节跳动推出，能够模拟面试官或面试者，有助于面试准备。工具基于自然语言处理和机器学习功能，目前支持IOS和安卓平台。视频中解释了如何创建智能体和使用语音克隆技术，以增加真实感。涉及了Java数据结构、同步机制、synchronized关键字、CAS锁问题及解决方法、ReentrantLock实现原理、Spring框架设计模式、动静态代理模式及其区别。内容深入而广泛，有助于面试者深化技术理解、面试官模拟提问场景。

【GeekAI揭秘】本地部署的AI助手的全套开源解决方案，基于大语言模型API

本次分享介绍了一个开源的AI全套方案，该方案支持本地化部署，并且便于通过Docker一键部署。它主要针对的是希望在本地或商业环境中利用AI模型的开发者和企业。包含了各种功能如智能助手、语言模型和AI绘画等，并且提供支付宝和微信的支付集成。同时，该解决方案兼顾了不同地区的用户，支持中转API以方便国内外模型的接入和使用，解决了API接口调用和服务器部署的复杂性。适合那些需要部署和维护AI服务的IT专业人员，尤其是对于寻求一站式解决方案和API调用优化的开发者和小型企业。

【职场秘籍】怎样安全的度过试用期？快来get试用期“安全攻略”！

在职场中安全度过试用期关键在于明确个人定位与积极主动的工作态度。成功案例描述了一个口才良好的学员如何因过度包装自己导致职位不匹配而被辞退，而失败案例则讲述了即便技术能力强，因缺乏主动沟通和团队协作而多次被辞退。从这些案例中可以看出，对于新人而言，既要真实展示自己的技术水平，又要积极融入团队，保持与周围同事的良好沟通。此外，及时向上级报告工作进展、遇到问题时主动寻求帮助，也是确保试用期顺利过关的重要因素。适应职场，不仅需要扎实的技术功底，还必须具备良好的工作态度与沟通协作能力。

只需3分钟搭建个人网站 从0搭建个人网站小白教程

本视频教程讲述了个人如何从零开始免费搭建一个网站。步骤包括购买域名、租用带有公网IP的服务器，并进行必要的备案流程。同时，介绍了在家用电脑上安装IIS服务，获取源码安装至电脑，并设置内网IP和端口来添加本地网站。关键点在于使用花生壳客户端实现内网网站到公网的映射，使得网站能在外网被访问。此外，还提到了通过不同版本的花生壳客户端对流量和带宽的管理。整个流程适用于想要学习网站搭建基础、免费创建个人网站的业余爱好者，包括学生、创业者、个人开发者及IT爱好者。

StableDiffusion提升出图速度,TensorRT扩展,SDXL-SSD-1B-A1111,速度提升,PyTorch更新

提到使用Tensor RT扩展来提升Stable Diffusion模型的Web UI出图速度，但强调了兼容性限制，不适应SD Fork模型和某些UNet插件。介绍了通过GPU加速的流程，包括大模型的转换和设置调整，并通过实际测试展示了速度提升效果。除此之外，探讨了通过更新显卡驱动和Web UI的方法来优化速度，以及使用蒸馏版SD Fork L模型的高效率出图体验，并提示了对应的适用环境和版本要求。内容适合追求图像处理效率和具备一定技术背景的用户，尤其是对特定模型有依赖的专业人员。

还百度上搜数据集吗？记住这个地方啥数据都有！

在快速获取准确数据的需求日益逼切的背景下，传统搜索引擎和社交媒体平台常因广告和套路层出不穷而不尽人意。为解决业界数据紧缺和数字化人才的匹配问题，"cover"平台应运而生。该平台聚集了各行业积累的大量数据，积极搭建连接数字化需求与解决方案提供者之间的桥梁。通过提交数据并提供奖金激励，平台鼓励技术人员提供创新的解决方案。此外，平台不仅提供数据资源，还包含源码和完整的项目配套，为数据分析和项目开发提供了全方位的支撑。适合有志于数据分析、技术解决方案开发以及数字化转型领域的专业人士。

无人驾驶是怎么呈现的？

视频主要围绕深度估计技术展开，讨论了通过车载摄像头视频分析，判断物体远近的技术应用和重要性。深度估计关键在于识别图像中每个像素点的距离信息，生成类似热度图的结构，区分颜色深浅来展现物体距离。此技术在辅助驾驶、三维重建等场景中至关重要，且展示了使用单目摄像头配合神经网络模型，作为成本效益高的替代方案来进行深度估计。该内容对于追求技术与成本平衡的应用场景和对深度感知算法感兴趣的研究人员或开发者有着实际指导意义。