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基于Flutter3.32+DeepSeek电脑端AI流式对话程序
原创实战客户端ai模板，flutter3.32+getx+dio+markdown调用deepseek搭建桌面版ai项目。 流式对话：https://cloud.tencent.com/developer/article/2518214electron35+deepseek桌面端ai模板：https://cloud.tencent.com 基于vite6+vant4仿deepseek/Kimi流式AI聊天小助手flutter3.27+getx仿抖音app短视频商城：https://cloud.tencent.com/developer/article /2493971 Electron32桌面端os系统：https://cloud.tencent.com/developer/article/2449406 electron31+vue3客户端聊天Exe 实例：https://cloud.tencent.com/developer/article/2435159 tauri2.0+vue3客户端admin后台系统：https://cloud.tencent.com
64831编辑于 2025-06-07 - 来自专栏LIN_ZONE
js 判断当前操作系统是ios还是android还是电脑端
js判断客户端是否是IOS或者是Android //如果返回true 则说明是Android function is_weixin() { var ua = window.navigator.userAgent.toLowerCase == 'micromessenger') { return true; } else { return false; } } js判断手机操作系统 +Mac OS X/); //ios终端 if (isAndroid) { //这个是安卓操作系统 } if (isIOS) { //这个是ios操作系统 } }); js判断是否是电脑端 //如果返回的是false说明当前操作系统是手机端，如果返回的是true则说明当前的操作系统是电脑端 function IsPC() { var userAgentInfo
3.3K20发布于 2018-08-15 - 来自专栏h5
electron38-vite7-vue3os电脑端os管理系统
2025最新跨平台electron38+vue3+vite7+pinia3+arco-design客户端os系统Exe模板。 Modal.info({ // ... }) } }, ] }]附上几个最新实战项目最新版electron38-vite7-admin电脑端中后台管理系统 Electron38+Vite7+Pinia3+ElementPlus客户端聊天程序最新原创uniapp-vue3-osadmin手机版后台管理系统最新研发uniapp+vue3仿微信app聊天模板最新原创 +deepseek+vue3跨平台ai流式对话electron35+deepseek桌面端ai模板vue3.5+deepseek网页版ai流式对话flutter3.27+getx仿抖音app短视频商城Electron32 桌面端os系统electron31+vue3客户端聊天Exe实例tauri2.0+rust+vue3电脑版Exe聊天软件
46030编辑于 2025-10-12 - 来自专栏h5
Tauri2.0接入Deepseek实战客户端Ai聊天系统
2025重磅客户端AI系统Tauri2.x+Vue3.5+openai接入DeepSeek-v3搭建客户端流式ai对话应用。支持多窗口管理、代码高亮、上下文多轮会话、本地存储对话等功能。 功能性tauri2封装多窗口管理、支持暗黑+浅色主题模式、展开/收缩侧边栏支持各种代码高亮效果、易于展示分享代码片段支持上下文多轮对话、提示词生成图片及预览功能支持在浏览器打开会话里面的链接使用arco-design
42210编辑于 2025-06-18 - 来自专栏量子位
4小时学会雅达利游戏，AI需要几台电脑？
昨天，优步AI Lab开源了深度神经进化的加速代码。其博客上称，哪怕用户只有一台电脑（台式机），用这个代码也能训练出会打雅达利的AI。而且只需要4！小！时！ 他们研发出这个深度神经进化加速代码，是希望降低AI研究的资金门槛。至少让那些穷得只能买得起游戏配置的学生们，想自己动手玩玩AI时还有机会。 ? 只用一台电脑，4小时？怎么做到的？ 弱弱地先补充个小前提：这台式电脑的配置得高端一点。 ? △ 也不用这么“高端” 事实上，高端的台式电脑是有几十个虚拟核的，这相当于中型计算集群了。 如果能恰当的平行运行评估环节的话，那原本需要720核CPU跑1小时的任务现在48核的个人电脑只要16小时。 但别忘了高端的电脑还有GPU可以用，毕竟GPU跑深度神经网络更快。 4百万参数的神经网络，用优步个方法，4个小时就能搞定。 流水线法的意义 又快又便宜。 这直接降低了研究门槛，使得更多自学AI的人，尤其是学生群体，也可以训练出自己想要的深度神经网络了。
90220发布于 2018-07-24 - 来自专栏phodal
AI × 老旧系统：Vibe Coding 构建 AI 迁移工具，实现 10x 端到端智能迁移
在替代阶段（Stage 2 → N-1），系统将功能模块逐个迁移到新架构中，客户端调用被 API Gateway 接管，内部通过 Command 和 Query 模型与微服务通信。 如下是通过 AI 生成 rewrite.yml： type: specs.openrewrite.org/v1beta/recipe name:MigrateSlf4jToPLogger displayName 借助最好的 AI 编程工具 Vibe 原型 构建 AI Agent 工具并不是一件简单的事，因此我们建议你： 在外部/外网环境，可以使用 Claude 4 的 AI 编程工具，如 Augment 等来构建原型 构建端到端闭环的 AI 能力与 Agent 工具 当我们的原型可以实现代码的转换之后，我们就可以尝试构建端到端的 AI 能力。即在转完码之后，自动化地进行测试、修复等工作。 最终，我们的目标是打造一个闭环的 AI 迁移 Agent。它不仅能执行代码转换，还能自动测试、捕捉错误、并调用 AI 服务进行自我修复，从而实现从分析、迁移到验证的端到端自动化。
1.6K10编辑于 2025-08-08 - 来自专栏h5
最新版electron38-vite7-admin电脑端中后台管理系统
2025最新跨平台electron38+vue3+vite7+pinia3+element-plus桌面端通用后台系统模板。 uniapp-vue3-osadmin手机版后台管理系统最新研发uniapp+vue3仿微信app聊天模板最新原创flutter3.27+bitsdojo_window客户端聊天Exe自研新版Flutter3.32 仿微信app聊天|朋友圈模板基于uni-app+vue3实战短视频+聊天+直播app商城基于uniapp+deepseek+vue3跨平台ai流式对话electron35+deepseek桌面端ai模板 vue3.5+deepseek网页版ai流式对话flutter3.27+getx仿抖音app短视频商城Electron32桌面端os系统electron31+vue3客户端聊天Exe实例tauri2.0 +rust+vue3电脑版Exe聊天软件
60010编辑于 2025-09-28 - 来自专栏h5
tauri2.x+vue3多窗口+托盘闪烁提醒+托盘右键菜单实践篇
tauri2实现类似QQ托盘图标闪烁及自定义右键菜单。 tauri dev，这样一个简单的tauri2桌面端项目就搭建好了。 tauri2封装多窗体应用/** * @desc Tauri2多窗口封装管理 * @author: Andy QQ：282310962 * @time 2024.9 */import { decorations: false, // 窗口是否装饰边框及导航条 alwaysOnTop: false, // 置顶窗口 dragDropEnabled: false, // 禁止系统拖放 ，自定义系统托盘闪烁图标+右侧菜单的一些知识分享。
1.9K30编辑于 2024-09-17 - </template>tauri2 dragDropEnabled: false}附上几个最新实战项目electron38-vite7-vue3os电脑端os管理系统最新版electron38-vite7-admin电脑端中后台管理系统 Electron38+Vite7+Pinia3+ElementPlus客户端聊天程序最新原创uniapp-vue3-osadmin手机版后台管理系统最新研发uniapp+vue3仿微信app聊天模板最新原创 +deepseek+vue3跨平台ai流式对话electron35+deepseek桌面端ai模板vue3.5+deepseek网页版ai流式对话flutter3.27+getx仿抖音app短视频商城来自专栏h5
基于tauri2.8+vite7+vue3+element-plus仿QQ/微信聊天应用
2025最新版自研tauri2+vite7+vue3+pinia3+elementPlus客户端仿微信/QQ界面聊天系统。 minimizable" :maximizable="maximizable" :closable="closable" :zIndex="zIndex" />
全自动实时移动端AI框架 | YOLO-v4目标检测实时手机端实现
目前，这项技术已经广泛应用在多种类型的人工智能（AI）任务中，包括但不限于：Yolo-v4 目标检测、实时相机风格迁移、AI 实时换脸、相机超分辨率拍摄、视频实时上色等，并且成功落地。 研究人员设计了适合模式化剪枝的移动端推理框架，能够部署并高效执行模式化剪枝后的深度神经网络模型，如图 4 所示。 图 4. 深度神经网络基于编译器优化的移动端推理框架概述。 这一设计方法是可通用的，因此该研究提出的移动端推理框架可以大规模地部署在现有各种量产手机端，实现端上 AI 实时推理，满足用户需求。 这一对于最优的模式化剪枝方法与通用型的移动推理框架的研究使得在移动端对任意神经网络进行实时运算变为可能。 图9.基于模式化剪枝与通用型移动端推理框架在手机端不同AI应用场景的执行效果示意。 从左到右依次为：相机超分辨率拍摄、实时相机风格迁移、视频实时上色、AI换脸。 图10.基于模式化剪枝与通用型移动端推理框架在手机端的执行效果图。
牛逼，这款开源聊天应用竟能一键召唤多个AI助手，跨平台通话神器！
嗨，大家好，我是小华同学，关注我们获得“最新、最全、最优质”开源项目和高效工作学习方法 JiwuChat是一款基于Tauri2和Nuxt3构建的轻量化多平台即时通讯工具，仅约8MB体积却集成了AI群聊机器人 一套代码适配Windows/macOS/Linux/Android/iOS/Web六大平台，堪称开发者学习跨端开发的绝佳样板！ 支持跨平台性特色功能Rocket.Chat200MB❌全平台企业级聊天Mattermost150MB❌全平台协同办公集成JiwuChat8MB✔️3款AI全平台音视频+AI购物Zulip120MB❌全平台话题式聊天项目全景图开发者生态内置插件系统 ：通过npm包扩展新功能开放API文档：提供RESTful接口规范二次开发指南：详细的中英文开发文档最佳实践场景远程团队协作：屏幕共享+实时标注在线教育：AI助教自动答疑跨境电商：多语言AI客服系统开源社区 无论是个人开发者学习最新跨端技术，还是企业快速搭建智能客服系统，都是绝佳选择。项目地址https://github.com/KiWi233333/JiwuChat
ChemRxiv | LiTENexus: 首个量子化学驱动端到端AI药物发现系统
2026 年 5 月 15 日，课题组侯廷军教授团队联合澳门理工大学等在 ChemRxiv 发布 LiTENexus 系统，提出量子化学信息注入（QCII）机制，将势能面、电荷分布、偶极矩等量子化学规律编码进神经算子 ，构建了端到端的量子启发式虚拟药物发现平台，为 AI 辅助药物发现提供了物理驱动的底层表征方案。 研究背景 AI制药需要回归物理基础 过去十年，AI 辅助药物发现取得了长足进步，一维序列、二维图和三维几何模型相继涌现，将传统计算化学的许多流程加速了数个数量级。 图4： LiTEN-ADMET 全维度药理任务性能评估：包含 3D 构象集成预测流程、9 大生理性质簇性能分布、77 项端点 SOTA 覆盖情况。 总结 LiTENexus 的核心价值远不止于刷新多项行业基准，更在于它重构了 AI 辅助药物发现的底层技术范式，首次明确了下一代 AIDD 系统的三大核心特征：物理驱动的表征体系、跨尺度的统一建模、全流程的端到端闭环
Windows系统电脑安装TightVNC服务端结合内网穿透实现异地远程桌面
然而，并非所有的Windows设备都能享受到系统自带的远程桌面服务的便利。当面对某些设备因系统限制、配置要求或安全策略而无法启用该功能时，我们往往需要寻找一种既可靠又灵活的替代方案。 局域网VNC远程测试 上面我们在被远程的电脑设备安装好vnc服务端后,现在我们在"远程的设备"安装vnc客户端,通过客户端去连接vnc服务端(也就是远程桌面),点击链接:https://www.realvnc.com /en/connect/download/viewer/ 进入下载一个realvnc 客户端,选择我们自己的系统版本下载,下载后直接安装 安装后,我们直接打开,输入"被远程设备的局域网IP",然后直接回车 4. 回到"被远程电脑",我们接下来为其配置固定的TCP端口地址，该地址不会变化，设置后将无需每天重复修改地址。
图像美化与画质救赎：通俗拆解美颜算法原理与电脑端 4 大提效实用技巧
实际上，在这些极其简单的“一键操作”背后，系统底层正高速运行着一系列极其精密的图形学算法。 本文将采用通俗易懂的语言，为您拆解这些“一键美颜与修复”底层的有趣原理，并为您提供 美图秀秀电脑版在日常工作与设计中的 4 大隐藏提效实用技巧。 因为是查表计算，其处理速度极快，在 PC 端哪怕渲染 4K 的高清海报，也完全不会出现卡顿。 二、 提效必看：美图秀秀电脑版 4 大日常实用技巧明白了底层的技术逻辑，我们在日常工作与设计中，该如何利用美图秀秀电脑版来最大化地提升工作效率、并解决运行卡顿等具体痛点呢？ 实用修复技巧：将图片导入美图秀秀电脑版，在上方工具栏中找到并点击 【AI画质修复】。此时，底层的超分辨率重建神经网络会自动对高噪点、低像素的图片执行智能填充与降噪。
【AI系统】谷歌 TPUv4 与光路交换
Palomar 光路开关芯片的开发，利用 MEMS 技术，进一步降低了系统延迟和功耗，同时减少了网络成本。下面我们将重点打开相关的内容。 当然，在当前这个时间点，在美一家公司和投资人都愿意无上限地为模型花钱的时代，传统大厂在成本投入上的优势相对于新兴的 AI 公司（例如 OpenAI 和 Anthropic）越来越少，而芯片的产能甚至是电力资源这种物理上的限制反而成了目前各家迭代模型最大的瓶颈 与 Infiniband 相比，OCS 的成本更低、功耗更低、速度更快，成本不到系统成本的 5%，功率不到系统功率的 3%。 TPUv4 优缺点分析TPU v4 Pod 显示出了在成本、功耗和速度方面的优势，但是，尽管 3D Torus 拓扑结构带来了低延迟和低网络成本的益处，但也存在一些挑战，如系统成熟度、拓扑的僵硬性以及负载均衡问题 面向未来，TPU v4 的设计强调了算法与芯片之间的紧密协同，以及对新数据格式和稀疏计算的支持，这预示着 AI 计算集群的重要性日益增加。
2026新春之作跨端AI Chat系统|uniapp+vue3+deepseek流式ai模板
2026/2迎接新年实战uniapp+vue3+mphtml+deepseek从0-1纯手搓【h5+小程序+安卓】ai对话系统。 支持运行到小程序+Web+安卓端。 组件库：uni-ui+uv-ui高亮插件：highlight.jsmarkdown解析：ua-markdown+mp-html本地缓存：pinia-plugin-unistorage项目编译支持另外h5端还支持 mermaid图表渲染功能，图表支持移动端/pc端 拖拽 缩放功能。 编译运行到web端，以750px宽度显示页面布局。原创研发不易，感谢大家的阅读与支持！
基于Tauri2+Vue3.5+DeepSeek实战客户端Ai流式对话exe应用
2025又一跨平台AI原创力作：tauri2+vite6+deepseek从0-1搭建桌面端ai聊天问答系统。 tauri2-vue3-winbot桌面端ai对话支持侧边栏收缩/展开、上下文多轮对话、代码高亮、本地存储会话、图片100%宽度渲染、在线图片预览、网络链接跳转、表格功能。 基于vite6+vant4仿deepseek/Kimi流式AI聊天小助手flutter3.27+getx仿抖音app短视频商城：https://cloud.tencent.com/developer/article /2493971 Electron32桌面端os系统：https://cloud.tencent.com/developer/article/2449406 electron31+vue3客户端聊天Exe 实例：https://cloud.tencent.com/developer/article/2435159 tauri2.0+vue3客户端admin后台系统：https://cloud.tencent.com
探秘 Marvis：一个能「接管」你电脑的 AI 多智能体系统
作为一名经常在Windows、Mac、手机三端间切换的开发者，我常被文件搜索、重复设置、远程任务弄得手忙脚乱。直到我深度使用了Marvis，一个由腾讯推出的桌面级AI助手。 当用户发出复杂指令（如“帮我写一份项目计划书”）时，主Agent会将任务理解与规划部分上传至云端（调用腾讯混元、DeepSeek-V4等大模型），而文件读取、系统操作等具体执行则留在本地。 实操技巧：远程操控前，建议在电脑端Marvis设置里开启“保持唤醒”，防止电脑休眠导致连接中断。 六、安全、隐私与未来展望安全设计是Marvis作为系统级Agent的底线。其核心是“AI中间层”设计：用户与复杂系统之间隔着一层智能调度器。 AI技术爱好者：想亲身体验多智能体协作、端云协同等前沿架构的落地产品。最后的建议：把它当作一个需要“驯化”的助手。指令越具体、越符合它Agent能力的划分（文件、系统、应用），它的表现就越惊艳。
苹果AI放大招？新设备端模型超过GPT-4，有望拯救Siri
在最近的一篇论文中，苹果的研究人员宣称，他们提出了一个可以在设备端运行的模型，这个模型在某些方面可以超过 GPT-4。 具体来说，他们研究的是 NLP 中的指代消解（Reference Resolution）问题，即让 AI 识别文本中提到的各种实体（如人名、地点、组织等）之间的指代关系的过程。 不过，论文中提到的「实体」更多得与手机、平板电脑等设备有关，包括： 屏幕实体（On-screen Entities）：用户在与设备交互时，屏幕上显示的实体或信息。 具体来说，他们提出的模型名叫 ReALM，参数量分别为 80M、250M、1B 和 3B，体积都非常小，适合在手机、平板电脑等设备端运行。 研究结果显示，相比于具有类似功能的现有系统，该系统在不同类型的指代上取得了大幅度的改进，其中最小的模型在处理屏幕上的指代时获得了超过 5% 的绝对增益。
Day4-5：Web 双端适配与 Admin 系统全栈落地实录
Day4（Web 端桌面/移动适配 + 样式复现 + 云端资讯接入）今日目标根据 design 设计稿，对照 apps/web/src 现有代码，完成以下三件事并沉淀为可复盘记录：设计并落地各页面桌面端 /移动端复现设计稿核心视觉样式接入云端 API，获取最新 AI 资讯Step 1：页面设计拆解与端形态确认（已完成）1.1 设计稿范围确认已逐一核对以下 4 组页面设计稿（桌面 + 移动）：design 今日产出总结已完成设计稿到 React 页面的桌面/移动双端映射已完成核心视觉样式复现（门户 + 三个业务页）已完成云端资讯 API 的接入与页面联动当前可支持个人博客向外说明：Day4 聚焦于“UI ，确保：管理后台四大模块可路由访问（Dashboard / Users / AI News / System）UI 与设计稿一致（桌面端侧边栏 + 移动端底部导航）包含关键样板代码、配置说明、核心实现要点 系统设置建议单独 API 分组（systemApi）。
