前端开发的必修课：如何让你的网页在不同设备上完美呈现？
【10月更文挑战第30天】随着互联网的普及，用户访问网页的设备种类繁多。前端开发者需确保网页在不同设备上完美呈现。本文介绍了一些最佳实践，包括使用响应式设计、相对单位、灵活的图片和视频、测试与优化及考虑交互设计，帮助实现跨设备兼容。
如何根据性能检测结果进行 CSS 优化？
【10月更文挑战第28天】根据性能检测结果进行CSS优化需要综合考虑多个方面的因素，针对不同的问题采取相应的优化措施，不断调整和改进CSS代码，以提高页面的性能和用户体验。同时，在优化过程中要注意保持CSS代码的可读性和可维护性，确保优化后的代码仍然易于理解和修改。
HLS 和 RTSP 的优势
【10月更文挑战第25天】HLS和RTSP各自的优势使其在不同的应用场景中发挥着重要作用。HLS适用于需要广泛兼容性、自适应码率和简单部署的场景，如在线视频点播、直播等；而RTSP则更适合对实时性、精确播放控制和互操作性要求较高的专业级实时流媒体应用。了解它们的优势有助于根据具体的项目需求选择最合适的流媒体传输协议。
全面升级的“新清影”，给AI生成视频带来了哪些新玩法？
智谱清言App近日上线了“新清影”，并开源了最新的图生视频模型CogVideoX v1.5。相比之前的版本，“新清影”在视频分辨率、生成速度、多通道生成能力和模型性能等方面均有显著提升，支持生成10秒、4K、60帧的超高清视频。此外，即将上线的音效功能将进一步提升视频的逼真度和实用性，标志着AI视频创作进入“有声时代”。这些改进使得内容创作变得更加高效和便捷，为创作者提供了更多可能性。
浮动布局
【10月更文挑战第27天】浮动布局在实现多列布局和图文混排等方面具有一定的优势，但也存在高度塌陷和定位控制等缺点。通过合理地选择清除浮动的方式，可以有效地解决浮动布局带来的问题，确保页面布局的稳定和正确显示。
svg和canvas的区别
【10月更文挑战第24天】SVG和Canvas各有优缺点，在实际应用中需要根据具体的需求和场景来选择合适的技术来实现图形绘制和交互效果。
【YOLOv11改进 - 注意力机制】MLCA(Mixed local channel attention):混合局部通道注意力
【YOLOv11改进 - 注意力机制】MLCA(Mixed local channel attention):混合局部通道注意力本项目提出了一种轻量级的 Mixed Local Channel Attention (MLCA) 模块，结合通道信息和空间信息，提升网络表达效果。基于此模块，开发了 MobileNet-Attention-YOLO (MAY) 算法，在 Pascal VOC 和 SMID 数据集上表现优异，mAP 分别提高了 1.0% 和 1.5%。MLCA 通过局部池化、一维卷积和信息融合，有效捕获局部和全局信息。项目代码和详细配置可在 GitHub 和 CSDN 获取。
文生图大模型
DALL·E 是由 OpenAI 开发的基于深度学习的图像生成模型，能够根据文本描述生成原创图像。从 2021 年初的 DALL·E 到 2022 年的 DALL·E 2，再到最新的 DALL·E 3，其功能不断升级，包括生成、扩展、修改图像及生成变体图像。DALL·E 3 在提示优化、清晰度和多风格支持方面进行了增强，广泛应用于定制图像生成、虚拟设定、产品设计和广告营销等领域。