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1. 依如初梦 lyi.moe › blog › 2026 › 08 › 06 › build-a-photo-previewr-for-ohos
   为鸿蒙手搓一个图片预览器 - 依如初梦

   为鸿蒙（HarmonyOS）手搓图片预览组件的翻车实录：弹层、手势大战、调参玄学，以及最终代码。

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6. 博客园 www.cnblogs.com › shanyou › p › 23117082
   不让模型写作文，直接从它脑子里读答案：Jev 决策在 .NET 的两条路线 - 张善友 - 博客园

   翻这两个项目的文档时，我印象最深的不是性能数字，而是两边都在反复强调同一件事：模型给出的概率只是概率，没校准过就不是正确率。Sezika 把每个答案都标上 uncalibrated，TensorSharp 在文档里专门写'条件置信度不是经验校准的正确率，上线前请用自己的数据评估'。判断引擎这类东西，

7. AI星球 www.aixq.cc › 34954.html
   Wanderboat AI 评测：GPT 驱动的旅行规划，华人团队做出海 – AI星球

   周末想去东京，打开小红书翻了半小时，攻略越看越乱。Wanderboat AI 想解决的就是这件事。由前微软 Bing Chat 和 Copilot 核心科学家打造，红杉押注，上线 ProductHun…

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9. CSDN a-xu-ai.blog.csdn.net › article › details › 160234181
   FSS-SAM3封神 ！无训练、不调参，靠 “拼图” 搞定小样本分割，负提示词居然是绊脚石？-CSDN博客

   文章浏览阅读602次，点赞8次，收藏5次。你有没有想过，AI 对图片 进行语义分割时，要是遇到没见过的物体，只给 1-5 张参考图，它能精准分割吗？这就是「小样本语义分割（FSS）」的核心任务 ——用极少标注样本，搞定新类别的像素级分割。但传统方法有两个大痛点：「训练成本高」：得靠海量 “模拟小样本任务” 训练模型，又费时间又费算力；「泛化能力差」：换个场景、换类物体，性能就断崖式下跌。直到视觉大模型（比如 SAM 系列）出现，大家才发…

10. 淘江湖 jianghu.taobao.com › detail › 47301_94255957
    双节出游怎么挑选民宿，避开踩坑套路住得舒心 - 生活游记 - 淘江湖

    双节出门游玩，民宿选得好，旅途幸福感直接翻倍。但长假期间民宿价格暴涨，图片和实景货不对板、隐形收费、位置虚假宣传的坑特别多。分享一套民宿挑选避坑方法，帮大家挑到靠谱住处。 先核实位置，别被虚假定位...