引言：环保监管的“最后一公里”挑战随着我国生态文明建设的深入推进，固体废物特别是危险废物的环境监管日益严格。然而，在海量的企业生产活动中，如何高效、准确地识别出那些应产危废但未纳入申报系统（即“未纳管”）的企业，一直是基层监管工作的难点和痛点。 传统的监管方式依赖人工比对多个独立系统的报表，效率低下且容易遗漏。我们面临的挑战是： 数据多元异构：环评、排污许可、固废申报、用电监测等数据分散

为什么需要 DropIt？在快节奏的工作和生活中，我们的电脑桌面、下载文件夹常常会变得一团糟，各种文件堆积如山，找起来费时费力。你是否也曾为这些数字“垃圾”感到头疼？我一直在寻找一款高效的文件整理工具，直到最近，我“挖”到了一款虽然有些年头，但依然强大且实用的软件->DropIt。 DropIt 以其极致简洁的界面和强大的自动化能力征服了我。它能帮你轻松实现文件的批量移动、复制和智能归类

目录 为何选择 ipywidgets？ 环境配置：快速启动 常用交互式控件详解 3.1 下拉菜单 Dropdown 3.2 数值滑块 IntSlider / FloatSlider 3.3 复选框 Checkbox 3.4 颜色选择器 ColorPicker 3.5 文本输入 Text 3.6 交互魔法 @interact：快速原型开发 与主流可视化库的无缝联动 4.1 Matp

前言在“数字重庆”建设持续深入推进的时代背景下，生态环境管理正迈向精细化、智能化新阶段。危险废物作为固体废物管理的重中之重，其全生命周期管理日益精细，大量关键信息已接入“巴渝治废”等数字化管理平台，涵盖企业的危废产生量、类别等核心数据。面对海量的基础数据，如何深入挖掘其潜在价值，赋能精准监管，成为当前亟待解决的课题。本文旨在探索企业用电数据与危险废物产生数据之间的内在关联，并基于此构建智能

敏捷宣言的4大核心价值 个体和互动 高于流程和工具 可工作的软件 高于详尽的文档 客户合作 高于合同谈判 响应变化高于遵循计划 敏捷宣言的12条原则 最高优先级是 尽早持续交付有价值的软 欢迎需求变化，即使开发后期也要适应变化 频繁交付可工作的软件（周期越短越好） 业务人员与开发团队每天协作 激励个体，提供信任和支持 面对面沟通 是最有效的交流方式 可工作的软件是衡量进度的首要标准 可持续开

AI 技术发展日新月异，令人应接不暇。AI 辅助编程的能力也越来越强，以 Claude Code 为首的国外辅助编程工具层出不穷。其中，Google Gemini CLI 以其开源免费的特性备受青睐。 然而，仅仅是第一步配置就让我卡壳了一个多小时。为了避免大家踩坑，特此记录一下配置过程。 第一步：下载与安装按照官方介绍，首先需要下载并安装。 要使用 Gemini CLI，你需要先安装 Node.j

引言你有没有过这样的经历？ 明明制定了详细的学习计划，却总是难以坚持，最终陷入混乱和焦虑？ 在工作或生活中，偶尔会经历“顿悟”的瞬间，但很快又回归低效和平庸？ 想要养成好习惯，却总是被惰性、拖延和外界干扰打败？ 这些问题，其实可以用一个深奥却极具启发性的科学理论来解释——耗散结构理论。这个最初诞生于物理和化学领域的理论，不仅揭示了自然界中“从混乱走向有序”的演化机制，也能深刻解释我们个人成长

告别高昂成本：AI 如何将普通摄像头变为智慧“水尺”在水资源管理和防汛抗旱的战线上，对河道、水库水位的实时精准监控至关重要。长久以来，我们依赖超声波、雷达或压力式水位计等传统监测手段，但它们普遍存在建设成本高、维护复杂、易受恶劣环境影响等问题。如今，随着人工智能（AI）技术的飞速发展，一场颠覆性的变革正在悄然发生——我们完全可以利用无处不在的视频摄像头，以极低的成本“顺便”获取精确的水位信息。

之前曾写过利用阿里开源视觉模型构建 AI 视频识别的文章，最近发现硅基流动最近发布了免费视觉模型 THUDM/GLM-4.1 V-9 B-Thinking，就想把之前的想法进行落地，于是有了今天的这篇。 本方案旨在通过调用硅基流动的免费视觉模型 API，截取监控视频流图片，并结合特定的提示词，实现视频监控的智能化识别功能。 一、背景介绍1. 行业与政策背景近年来，随着国家对生态文明建

摘要本文提出了一种基于自动站数据的多波峰自动配对与参数反演算法，旨在解决流域水质模型中流速与降解系数难以自动识别的问题。该算法兼顾学术理论与工程应用，能够在复杂水文条件下，自动、批量、稳健地反推出河流区间的流速与降解系数。在重庆 XX 流域的应用中，该算法相比传统方法，模型精度有明显提升。实验结果表明，该方法能够为水环境管理和污染溯源提供有力支撑，并为流域污染物排放控制和应急响应提供决策支