一 正确运用：Worker对象模式

#include <QCoreApplication>
#include <QThread>
#include <QDebug>
#include <QTimer>

在网红盛行的年代，不少人都会费尽心思，希望粉丝人数增加，不过实情一点都不容易。美国15 岁少女Madelynn，因犯家规其Instagram 遭爸爸接管没收两星期，没想到爸爸竟然开心乱玩，粉丝因而激增，现时追踪人数已逾万。少女Madelynn 因偷去派对，对父亲没数社交平台帐户两周爸爸开始疯狂用女儿的帐户发帖，粉丝人激增Madelynn 感到后悔，表示以后会三思

Madelynn 因参加了男同学的派对，被她爸爸Larry Sumpter 发现。Larry 给她两个惩处选择，一个是没收手机一个月；另一个则是没收手机两星期，但需让爸爸接管社交媒体帐户。为了尽快取回手机，Madelynn 选择了后者，但这似乎不是一个明智的决定。

这段时间，微信虽然没迎来版本更新，但还是有多处调整悄然上线！

话不多说，具体更新了哪些功能，赶紧跟着小编接着往下看！！

AI搜索

之前的AI搜索功能，支持快速问答、深度思考！现在，又加强了AI搜索的能力，

Windows 11 24H2 KB5064081 更新终于推出了，它增加了一个新的主页，用于 Recall AI，支持在通知中心显示秒数时钟等。如果您没有在 Windows 自动更新看到可选的更新，微软还在其官方更新目录上发布了 KB5064081 更新的离线安装包。

在数字时代，每当我们拍摄一张照片时，相机不仅记录下了画面内容，还悄悄留下了许多"隐形标签"——比如使用了什么相机型号、采用了何种压缩方式、调整了哪些参数等等。这些信息对普通人来说似乎微不足道，但最近一项由日本大阪大学和捷克技术大学联合开展的研究却发现了一个惊人的秘密：那些被广泛应用的AI视觉模型，竟然能够从这些"隐形标签"中读出比我们想象中多得多的信息。

这项研究由大阪大学的Ryan Ramos、Yuta Nakashima和Noa Garcia，以及捷克技术大学的Vladan Stojnic、Giorgos Kordopatis-Zilos和Giorgos Tolias共同完成，发表于2025年8月。研究团队重点分析了包括CLIP在内的47种不同的视觉编码模型，发现这些AI系统不仅能识别图片中的猫狗花草，还能准确推断出拍摄这张照片时使用的相机品牌、型号，甚至是照片经过了何种后期处理。

1. 软件名称

AnyTXT Searcher

2. 使用场景

相比Everything来说Anytext需要更多的索引创建时间，并且搜索速度上也更慢。但是Everything只能以文件名称作为关键字来搜索，但是AnyTXT可以把文档中内容作为关键字来搜索。所以两个软件是可以配合使用的，平常使用Everything，在找不到目标的时候再使用AnyTXT查找。

（爱云资讯消息）微软正在测试一项Windows 11更新，允许用户通过Copilot应用直接使用AI技术搜索文件和图片。该测试目前正面向Copilot Plus PC的Windows Insider计划成员推送，支持用户在搜索时使用更具描述性的语言。

当前Copilot应用已支持根据文件名、最后打开时间或文件类型进行搜索。而本次更新更进一步，允许用户通过描述内容进行搜索，例如"查找包含鸡肉玉米饼食谱的文件"。微软今年早些时候已在Copilot Plus PC上推出了基于AI技术的Windows搜索功能。

TG：@yunlaoda360

引言：海量数据时代的挑战与机遇

在数字化经济蓬勃发展的今天，企业和开发者们正面临着海量非结构化数据（如图片、视频、文档、日志等）的存储与管理挑战。如何在海量文件中实现快速检索、精准管理和高效利用，已成为提升业务敏捷性的关键。阿里云对象存储OSS（Object Storage Service）作为国内领先的云存储服务，凭借其强大的技术底蕴和生态能力，为这一难题提供了卓越的解决方案。作为阿里云OSS代理商，我们将深入剖析其核心优势。

IT之家 9 月 12 日消息，近日，微信搜索界面迎来更新，微信 AI 搜索进入一级入口，首页顶部点击搜索框就能看到相关按钮。

该板块分为深度思考、上传图片、上传文件三个板块。其中，深度思考可选择 DeepSeek-R1 模型或腾讯混元 T1 模型，除此之外，用户还可选择快速回答选项，提供最常见的回答。

上传图片或拍照则可以基于图片进行提问，还支持识图、拍题、搜商品等功能。上传文件或公众号则可以进行总结内容，或进行其他补充描述。

计算机视觉专题：AI课程中的图像识别技术详解

图像识别，作为计算机视觉领域的核心任务，是理解数字世界视觉信息的关键。在人工智能课程体系中，对其技术的深入剖析不仅揭示了机器如何“看见”，更展现了现代AI模型强大的学习与推理能力。本文将聚焦AI课程中图像识别技术的关键层面。

基石：卷积神经网络（CNN）的统治地位

核心思想： CNN模仿生物视觉皮层的层次化处理机制。其精髓在于利用可学习的卷积核（滤波器）在图像局部区域进行滑动操作，自动提取从边缘、纹理到复杂物体部件的层次化特征。