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在讨论“算力更好”之前，需要先明确算力的衡量标准。模型参数量：参数量越大，训练和推理所需的算力越高。推理吞吐量：单位时间内能处理的请求数量，直接影响服务成本。显存占用：模型运行所需的 GPU 显存大小，决定了可部署的硬件门槛。硬件适配性：对 NVIDIA、华为昇腾、国产芯片等不同硬件的支持程度。能效比：单位算力下能产出的有效结果质量。DeepSeek 和千问在算力表现上各有千秋：DeepSeek
2026年10月，不是一个终点，而是一个起点。昇腾份额反超英伟达，DeepSeek开源全栈组件，盘古2.0模型开源——这三件事在同一时间窗口发生，标志着国产AI算力从"政策驱动的备胎"走向"市场选择的主力"。但挑战依然真实存在：产能瓶颈（昇腾950连国内需求都喂不饱）、HBM高带宽内存供应紧张、先进封装产能受限。产能是当前最真实的瓶颈。对开发者而言，最好的参与方式不是观望，而是动手。
本文聚焦图像对比控件中的坐标对齐问题，提出基于几何映射与布局代次的解决方案。通过统一原图与增强图的内容域映射、分离手势与布局生命周期、引入layoutEpoch机制过滤旧事件，确保42%比例在折叠屏切换后仍指向同一内容区域。代码实现强调可复现性与诊断能力，不依赖真实超分模型，旨在构建可靠的产品证据链。
摘要（148字）： 面对第三方H5页面调用边界模糊带来的安全风险，作者构建了CampaignBridge验证工程，通过统一postMessage入口、白名单校验、会话有效期控制与回调绑定，实现对trackEvent和requestClose等操作的受控调用。强调宿主需校验“谁发、做什么、参数是否合规、会话是否有效”四维度，避免异步回调在页面离开后引发副作用。项目分离能力开放与业务授权，以最小代理暴
我在做一款资讯阅读应用时，真正让我返工的不是两栏布局，而是一个看起来不严重的现象：平板上从左侧列表点进右侧详情，再从通知打开同一篇文章，画面还是那篇文章，但按一次返回，竟然又出现一模一样的详情。回到手机单栏形态，问题更明显：明明只看了一篇文章，却得连续返回两次。项目叫。这轮拿文章news_042做稳定的调试样本，文章标题设为“HarmonyOS 7 带来的多设备协同体验”。本文关心的不是如何把两列
最近做资产标签整理，需要批量生成一批条形码和二维码。同事照旧发来了一个在线生成器链接，我盯着输入框想了想：WiFi 二维码里写着共享密码、商品条码对应库存数据、设备标签上还有内网编号，这些内容贴到陌生网站上，生成完有没有留底，谁也说不好。最后还是在手机本地解决的，工具是一款纯血鸿蒙上的条码工具箱——「码匣」，二维码与条形码的生成、批量、扫描、记录全流程都在本机完成，不联网、不上传，目前免费。下面按
最近处理一批产品截图要走压缩、加水印的流程，同事丢来一个在线图片网站，我盯着「上传原图」四个字犹豫了半天——截图里全是未发布的界面。照片一旦传上去，删没删、留没留底，全靠对方良心。最后干脆在鸿蒙手机上用本地方向重做了一遍，用的工具叫「图匣」：八大功能覆盖转码压缩、几何变换、文字水印、滤镜特效、GIF 合成、转 PDF、拼接和信息查看，全程不联网、原图不出手机，目前免费。下面按模块记录实测和实现要点
通勤路上想看两集下载好的剧，开会时要用手机录段音，睡前还想翻两页电子书——现在的手机承担了越来越多“影音书”的活。可在线视频和阅读 App 离了网就抓瞎，还得忍受广告、会员和甩不掉的观看记录。我最近在纯血鸿蒙上凑了一套“本地影音书”组合：看片用影匣播放器，录音和转格式用爱录音，看电子书用爱阅读。三款都是原生鸿蒙应用，文件只存在自己手机里，不登录、不上传。下面是实测过程。
手机里的媒体文件越来越杂：聊天群里甩来的 7z 压缩包、相册里需要转正压缩的照片、播放器认不出来的 MKV 视频。以前这些活要么传到电脑上弄，要么找个在线网站转换，文件来回搬，费流量也不放心。最近我在纯血鸿蒙上凑齐了一套“本地媒体工具箱”：压缩包交给爱解压，图片处理交给图匣，视频转码和音轨提取交给视频私档转换。三个 App 都是原生鸿蒙应用，文件处理全程不出手机。今天把实测过程完整写下来。
在AI基础设施规模不断扩大的今天，算力资源的高效利用是每一个AI工程师必须面对的课题。昇腾NPU作为国产算力的中坚力量，其生态正在快速完善。掌握npu-smi这一基础而强大的工具，不仅能够帮助我们快速排除故障，更是实现精细化资源调度的前提。回顾本文的核心要点：第一，是查看昇腾NPU状态的瑞士军刀，分为物理卡状态和进程详情两部分。第二，判断空闲卡的金标准是“进程列表无记录 + 显存占用处于基础底噪”
