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。

https://cloud.siliconflow.cn/i/p61lgKxB 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

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

项目背景作为环境工程从业者，我经常需要查阅各类环评报告作为学习参考资料。这些报告虽然都是全文公开的，但每次都要手动一个个查找下载非常耗时。最近我终于下定决心要解决这个问题，利用Python开发了一个自动化采集系统，能够批量下载环评公示报告。 技术实现系统架构这个爬虫系统主要包含以下几个功能模块： 分页检测模块：自动识别公告总页数 链接提取模块：从每页获取所有公告链接 内容解析

WPS演示催化剂：让PPT演示支持HTML网页的神器插件作为一名经常需要制作演示文稿的工作者，我一直有个痛点：如何在PPT中优雅地展示HTML内容？传统的方法要么是截图贴图，要么是跳转浏览器，都会打断演示的连贯性。直到我发现了WPS演示催化剂这个神器插件，这个问题终于得到了完美解决。 什么是WPS演示催化剂？WPS演示催化剂是一款专为WPS演示（WPS版PowerPoint）开发的免费插件，它

大家好，今天想和大家聊聊一个在内容创作和编辑工作中老大难的问题——文稿审核。无论是工作报告、学术论文，还是新媒体稿件，细致的审核都是非常重要的，我自己属于那种比较粗心大意的人，往往喜欢尽快完成稿件，但是稿子的质量却难以保证，所以我对如何提高升高能力做了很多尝试。 今天就介绍我自己实践很久的文件审稿工作流。 省流版本就是 wps 文本校对+AI 大模型。 wps 文本校对其中 wps 文本校对负

在信息爆炸的数字时代，我们每天都被海量的内容所淹没——学术论文、行业报告、新闻资讯、播客视频……如何高效地吸收、整合这些信息成为现代人面临的核心挑战。作为谷歌实验室推出的革命性 AI 笔记工具，NotebookLM 正以其独特的多模态处理能力和智能知识整合功能，重新定义主题阅读与知识管理的方式。本文将深入剖析 NotebookLM 的核心优势、功能特性以及实用技巧，展示它如何成为数字时代学习者

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