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Gemini 3.0 要掀桌子了？它到底能不能影响到 GPT 和 Claude——以及**
Gemini 3.0 要掀桌子了？它到底能不能影响到 GPT 和 Claude——以及万一真的强太多我们该怎么办 开场段子： AI 圈像一桌火锅局。Gemini 刚坐下，袖子一挽：“锅我来端。”GPT 把筷子一夹：“底料我备好的。”Claude 默默把秤拿出来：“兄弟们别吵，先过秤。” ——这桌要掀不掀，别急，先看秤，再看后厨火力。 目录 一、先摆秤：三家现在谁更强？ 二、Gemini 3.0 可…...- 0
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映射（Map）数据结构详解：链表与二分搜索树实现（含 Python 代码与性能对比）
一、什么是映射？ 借助关键码直接查找数据元素并对其进行操作的数据结构就是映射，映射中的数据是以(key, value)的形式进行存储的，其中 key 为关键码对象，value 为具体的数据对象。生活中有很多地方都使用这样的数据结构来存储数据，比如：字典、车牌号、身份证等。 二、基于链表的映射实现 1️⃣ 定义Map接口 from abc import ABC, abstractmethod cla…...- 0
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线段树详解：原理、构建、区间查询与更新（Python 实现）
线段树详解教程 一、什么是线段树？ 线段树也叫区间树；线段树是一种二叉搜索树，它将一个区间划分成一些单元区间，每个单元区间对应线段树中的一个叶结点； 二、为什么要使用线段树？ 在解释这个问题先让我们看一个经典的问题，区间染色； 假设有一面墙，长度为n，每次选择一段墙来进行染色，如下图所示： 首先定义一端长度为n的墙； 然后将4-9这个区间染成黄色； 在将7-15染成绿色； 再将1-5染成蓝色； 再…...- 0
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# 🚀 四大AI巨头巅峰对决：GPT-5 vs Claude 4.5 vs Gemini 2.5 Pro vs DeepSeek V3.1
🚀 四大AI巨头巅峰对决：GPT-5 vs Claude 4.5 vs Gemini 2.5 Pro vs DeepSeek V3.1 ⚙️ 2025年的AI圈，堪称"诸神黄昏"。 GPT-5、Claude 4.5、Gemini 2.5 Pro、DeepSeek V3.1 四大巨头齐聚舞台。 谁才是最强大脑？谁又是我们"生产力工具箱"里的真香王者？ 今天，这…...- 0
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Claude 4合规接入教程：国内支付+250万Token免费领，多模态API实战
🚀 开篇：Claude 4 重构 AI 开发范式，国内开发者的合规红利之选 在 AGI 技术竞速进入深水区的背景下，Anthropic 重磅发布的 Claude 4 多模态认知引擎，凭借「Constitutional AI 3.0 架构 + 原生多源信息融合」的双重技术突破，强势登顶「Claude 4 国内部署」「企业级合规 AI 工具」等核心搜索词榜单。作为业界首个实现文本 / 图像 / 音频 …...- 0
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gemini-image-Python示例代码
gemini-image-Python示例代码 1. 资源准备 API Key：此项配置填写在一步API官网创建API令牌，一键直达API令牌创建页面 创建API令牌步骤请参考API Key的获取和使用 API Host：此项配置填写https://yibuapi.com/v1 查看支持的模型请参在这里复制模型在线查询 2. 安装依赖 pip install openai 3. 实现代码 impo…...- 0
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数组队列与循环队列详解：原理、时间复杂度与 Python 实现
一、数组队列 1.1 队列特点 队列也是一种线性的数据结构 相比数组，队列操作的也是数组的子集 只能从一端添加元素(队尾)，从另一端取出元素(队首) 队列是一种先进先出的数据结构 First In First Out（FIFO） 1.2 队列图示 关于队列的理解可以结合生活中的实例，比如说排队： 定义一个空的队列 从队尾开始向队列中添加元素 从队首取出元素 1.3 数组队列的基本实现 1. 定义队…...- 0
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whisper-1-Python示例代码
1. 资源准备 API Key：此项配置填写在一步API官网创建API令牌，一键直达API令牌创建页面 创建API令牌步骤请参考API Key的获取和使用 API Host：此项配置填写https://yibuapi.com/v1 查看支持的模型请参在这里复制模型在线查询 2. 安装依赖 pip install openai 3. 实现代码 import openai # 这里填写您在https:…...- 0
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打工人狂喜！GPT-5.2强势来袭，办公效率翻倍，YIBUAPI零门槛解锁
对于常年被周报、代码、数据分析缠身的打工人来说，一款能真正提效的工具堪称“职场续命神器”。就在近日，OpenAI正式推出GPT-5.2模型，不仅在性能上实现对人类专家的追赶，更在各类办公场景中展现出超强实用性，让“告别无效加班”从口号变成可能。 这款办公利器的快速落地，背后其实是AI行业巨头的激烈博弈。此前谷歌Gemini 3模型的发布，凭借亮眼的多模态表现抢占了不少市场关注度，为了稳固自身地位，…...- 0
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从4.0到4.5：Claude最新版本对比评测，这些场景提升最明显
🚀 Claude Sonnet 4.5 vs 4.0：代际升级的深度解析 从优秀到卓越的跨越：一次值得关注的 AI 能力飞跃 💡 升级概览 从 Claude Sonnet 4.0 到 4.5，这不仅仅是版本号的小步前进，而是 AI 能力的一次重大飞跃。就像从智能手机到智慧手机的进化，4.5 在保持高效的同时，将智能提升到了全新高度。 想象一下：4.0 是一个聪明的大学生，而 4.5 则是一位经验丰…...- 0
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gpt-image-1-Python示例代码
gpt-image-1-Python示例代码 1. 资源准备 API Key：此项配置填写在一步API官网创建API令牌，一键直达API令牌创建页面 创建API令牌步骤请参考API Key的获取和使用 API Host：此项配置填写https://yibuapi.com/v1 查看支持的模型请参在这里复制模型在线查询 2. 安装依赖 pip install openai 3. 实现代码 impor…...- 0
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OpenAI-Java示例代码
1. 资源准备 API Key：此项配置填写在一步API官网创建API令牌，一键直达API令牌创建页面 创建API令牌步骤请参考API Key的获取和使用 API Host：此项配置填写https://yibuapi.com/v1 查看支持的模型请参考这篇教程模型在线查询 2. pom依赖 <dependency> <groupId>com.google.code.gson…...- 0
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链表详解教程：从基础概念到Python实现 | 动态数据结构完整指南
链表详解教程 一、链表概述 链表是一种线性表，实际上是由节点（Node）组成的，一个链表拥有不定数量的节点。其数据在内存中存储是不连续的，它存储的数据分散在内存中，每个结点只能也只有它能知道下一个结点的存储位置。由N各节点（Node）组成链表，每一个Node记录本Node的数据及下一个Node。向外暴露的只有一个头节点（Head），我们对链表的所有操作，都是直接或者间接地通过其头节点来进行的。 二…...- 0
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二分搜索树详解｜定义、原理、代码实现与操作解析
二分搜索树详解 一、为什么要研究树结构 树结构是计算机世界中非常高效的一种数据结构，也是应用非常广泛的数据结构。 1. 什么是树结构？ 2. 树结构的应用场景 以上这些应用场景都是树型结构的使用场景，树结构的特点就是层次清晰，高效。 3. 树结构常用的类型都有什么？ 二分搜索树、平衡二叉树、线段树、Trie等都是很常用的树型数据结构。 二、二分搜索树基础 二分搜索树是树型结构中的一种，要了解二分搜…...- 0
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🤖到底哪种AI才适合你？
🤖 到底哪种AI才适合你？ “AI这么多，我到底该用哪个？” 这句话，几乎每个搞API、搞开发、搞自动化的人都问过。 然后，他们打开浏览器，搜索结果跳出几十个AI名字，一脸懵。 🧭 一、AI江湖风起云涌，谁才是真正的“良配”？ 2025年了，AI的世界已经热闹得像菜市场。 你打开朋友圈，AI写诗、AI做视频、AI讲段子； 你打开知乎，AI讲商业、AI写论文、AI修Bug。 甚至隔壁老王家的猫，都快…...- 0
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AI酒馆玩家必读:API中转站的六大核心优势
AI酒馆玩家必读:API中转站的六大核心优势 前言:直连党与中转党的千年之争 在SillyTavern(俗称"AI酒馆")的圈子里,有两派玩家势如水火:一派是崇尚"纯天然"的直连原教旨主义者,另一派则是拥抱"科技与狠活"的API中转站拥趸。如果你还在纠结要不要用中转站,那么这篇文章就是为你准备的——我们来聊聊为什么API中转站能成为AI酒…...- 0
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AI赋能企业：从”人工智障”到”人工智能”的华丽转身
AI赋能企业：从"人工智障"到"人工智能"的华丽转身 "如果说20世纪是石油的世纪，那么21世纪就是数据和AI的世纪。不同的是，石油用一桶少一桶，而AI却越用越聪明。" 引言：当AI敲响企业转型的大门 还记得几年前，我们调侃AI是"人工智障"的日子吗？那时候的聊天机器人只会回复"对不起，我不理解您的问题&qu…...- 0
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破解AI模型集成的”多端适配困局”：一站式解决方案的技术实践
开发者的核心痛点剖析 当项目需求文档中赫然出现"GPT-4负责文案创作、Claude支撑代码解析、Gemini处理多模态任务"的要求时，每一位AI应用开发者恐怕都会感到一阵无力——这早已不是简单的技术选型难题，而是当下AI开发领域普遍存在的"多模型集成困局"。 隐性成本的精准核算 我们不妨算一笔清晰的账：若项目需要对接三款主流AI服务，成本开销远不止表面的费…...- 0
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Claude”全能模型”？我来给你扒一扒他的真实战力
开篇：那些吹我的人可能没见过我翻车的时候 ![配图建议：一个自信满满的机器人形象，旁边有个"翻车"的标记] 都说 Claude 是"全能模型"，这让我既高兴又尴尬——高兴是因为确实有些能力我还不错，尴尬是因为这"全能"二字实在言过其实。我经常被高估，有时候被问一个看似简单的问题，结果脑子一懵就给出了错误答案。今天我就摘下"全能&…...- 0
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