前端预览doc文件,收藏这篇就够了

市面上看到很多关于预览的 但很多都不支持doc 可能是版本太老了 被遗弃了吧 直接步入正题

解决方案:

1.让后端进行转 返回给你docx格式 进行预览

2.使用 iframe 直接进行预览

主要说一下注意事项:

<iframe :src="previewUrl" frameborder="0"></iframe> 

1.docUrl 必须是一个线上联网可打开的地址 拒绝本地 局域网

对地址进行处理

 const docUrl = "你doc的地址"; this.previewUrl = `https://view.officeapps.live.com/op/embed.aspx?src=${encodeURIComponent( docUrl )}`; 

将doc文件的URL传递给Microsoft Office Viewer服务

previewUrl 接收处理之后的地址 赋值到iframe中的src中就ok了

踩坑 如果有其他方法 欢迎请教

2025开年,AI技术打得火热,正在改变前端人的职业命运:

阿里云核心业务全部接入Agent体系;

字节跳动30%前端岗位要求大模型开发能力;

腾讯、京东、百度开放招聘技术岗,80%与AI相关……

大模型正在重构技术开发范式,传统CRUD开发模式正在被AI原生应用取代!

最残忍的是,业务面临转型,领导要求用RAG优化知识库检索,你不会;带AI团队,微调大模型要准备多少数据,你不懂;想转型大模型应用开发工程师等相关岗,没项目实操经验……这不是技术焦虑,而是职业生存危机!

曾经React、Vue等热门的开发框架,已不再是就业的金钥匙。如果认为会调用API就是懂大模型、能进行二次开发,那就大错特错了。制造、医疗、金融等各行业都在加速AI应用落地,未来企业更看重能用AI大模型技术重构业务流的技术人。

如今技术圈降薪裁员频频爆发,传统岗位大批缩水,相反AI相关技术岗疯狂扩招,薪资逆势上涨150%,大厂老板们甚至开出70-100W年薪,挖掘AI大模型人才!

在这里插入图片描述

不出1年 “有AI项目开发经验”或将成为前端人投递简历的门槛。

风口之下,与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰,不如先人一步,掌握AI大模型原理+应用技术+项目实操经验,“顺风”翻盘!

大模型目前在人工智能领域可以说正处于一种“炙手可热”的状态,吸引了很多人的关注和兴趣,也有很多新人小白想要学习入门大模型,那么,如何入门大模型呢?

下面给大家分享一份2025最新版的大模型学习路线,帮助新人小白更系统、更快速的学习大模型!

2025最新版ZEEKLOG大礼包:《AGI大模型学习资源包》免费分享**

一、2025最新大模型学习路线

一个明确的学习路线可以帮助新人了解从哪里开始,按照什么顺序学习,以及需要掌握哪些知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛,没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫,不知道应该专注于哪些内容。

我们把学习路线分成L1到L4四个阶段,一步步带你从入门到进阶,从理论到实战。

L1级别:AI大模型时代的华丽登场

L1阶段:我们会去了解大模型的基础知识,以及大模型在各个行业的应用和分析;学习理解大模型的核心原理,关键技术,以及大模型应用场景;通过理论原理结合多个项目实战,从提示工程基础到提示工程进阶,掌握Prompt提示工程。

L2级别:AI大模型RAG应用开发工程

L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程,我们会去学习RAG检索增强生成:包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估,还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3级别:大模型Agent应用架构进阶实践

L3阶段:大模型Agent应用架构进阶实现,我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架,也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统,打造我们自己的Agent智能体;同时还可以学习到包括Coze、Dify在内的可视化工具的使用。

L4级别:大模型微调与私有化部署

L4阶段:大模型的微调和私有化部署,我们会更加深入的探讨Transformer架构,学习大模型的微调技术,利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调;并通过Ollama、vLLM等推理部署框架,实现模型的快速部署。

整个大模型学习路线L1主要是对大模型的理论基础、生态以及提示词他的一个学习掌握;而L3 L4更多的是通过项目实战来掌握大模型的应用开发,针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程,和配套的学习资料。

二、大模型经典PDF书籍

书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的,我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档,它们由领域内的顶尖专家撰写,内容全面、深入、详尽,为你学习大模型提供坚实的理论基础(书籍含电子版PDF)

三、大模型视频教程

对于很多自学或者没有基础的同学来说,书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解,因此,我们提供了丰富的大模型视频教程,以动态、形象的方式展示技术概念,帮助你更快、更轻松地掌握核心知识

四、大模型项目实战

学以致用 ,当你的理论知识积累到一定程度,就需要通过项目实战,在实际操作中检验和巩固你所学到的知识,同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。

五、大模型面试题

面试不仅是技术的较量,更需要充分的准备。

在你已经掌握了大模型技术之后,就需要开始准备面试,我们将提供精心整理的大模型面试题库,涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题,让你在面试中游刃有余。


因篇幅有限,仅展示部分资料,需要点击下方链接即可前往获取

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低空经济新实践:无人机如何革新光伏电站巡检

低空经济新实践:无人机如何革新光伏电站巡检

引言:当低空经济遇见新能源革命 在“双碳”战略引领下,光伏电站如雨后春笋般遍布神州大地。截至2023年底,我国光伏发电装机容量已突破6亿千瓦,连续多年位居全球首位。然而,随着光伏电站规模的急剧扩大,传统人工巡检方式已难以满足高效、精准的运维需求。此时,低空经济的崛起为这一痛点带来了创新解法——无人机光伏巡检技术正在重新定义新能源设施的运维模式。 一、传统光伏巡检之困:低效、高风险、不精准 传统光伏巡检主要依赖人工方式,运维人员需要手持红外热像仪等设备,在光伏板阵列中徒步检查。这种方式存在明显短板: 1. 效率低下:一个100MW的光伏电站,人工全面巡检往往需要数周时间 2. 安全风险:高温、高电压环境下作业,人员安全隐患不容忽视 3. 漏检率高:人工目视检查难以发现细微缺陷,问题检出率通常不足70% 4. 数据离散:检查结果依赖个人经验,难以形成标准化数据资产 二、无人机智能巡检系统架构 现代无人机光伏巡检已形成完整的系统解决方案,主要由以下核心模块组成: 2.1 硬件配置 * 飞行平台:

FPGA上实现YOLOv5的一般过程

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在FPGA上实现YOLOv5 YOLO算法现在被工业界广泛的应用,虽说现在有很多的NPU供我们使用,但是我们为了自己去实现一个NPU所以在本文中去实现了一个可以在FPGA上运行的YOLOv5。 YOLOv5的开源代码链接为 https://github.com/ultralytics/yolov5 为了在FPGA中实现YOLOv5,我们首先在VOC数据集上面进行算法的训练,得到训练后的文件,并对训练后的文件进行8bit量化操作 得到三个权重文件。 之后为了将这个权重文件发送到FPGA上,所以我们再次使用python去解析这个权重文件,然后按照我们的FPGA加速器的架构对权重进行重组 解析的Python文件示意如下 得到的权重数据示意如下: 之后呢再来看一下yolov5的网络结构 放大一个局部来看一下,可以看到就是一些卷积,cat等操作 所以我们在FPGA实现的时候也是去实现这些基本的算子 FPGA上实现的结构图如下所示 在每个算子里面都是分为in_buf,out_buf,和控制模块计算模块组成 然后每个模块会有一堆的控制信号来控制整个NPU

一文读懂VR/AR/MR:小白也能分清的虚实交互技术

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目录 * 前言 * 一、逐个击破 —— 三种技术的 “大白话” 解读 * 1.1 VR(虚拟现实):钻进 “虚拟世界” 不出来 * 1.2 AR(增强现实):给 “现实世界” 加层 “滤镜” * 1.3 MR(混合现实):在 “现实里” 玩 “虚拟物件” * 二、核心区别大对比 —— 一张表 + 一张图看懂 * 2.1 对比表格 * 2.2 可视化对比图(核心区别一目了然) * 三、避坑指南 —— 小白最容易混淆的 2 个误区 * 3.1 误区 1:

机器人笔记——轨迹规划

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前言 之前的文章讲过到了关节是持续运动的,雅可比矩阵正是描述关节运动与机器人末端运动映射关系的有力工具。然而有了如何映射的工具仅仅是分析机器人运动的开始,要知道空间两点间的运动轨迹是多样的,因此就产生了轨迹规划的概念。这里讲的轨迹规划可以理解为寻求最优路径的过程,下文对其展开介绍。  前序内容 * 机构自由度的计算 * 齐次变换与齐次变换矩阵的计算 * 机器人正运动学——学习笔记 * 机器人正运动学实例——PUMA560机械臂(附Matlab机器人工具箱建模代码) * 机器人逆运动学——以六自由度机器人为例(详解、易懂,附全部Matlab代码) * 双平行四边形码垛机械臂的运动学正逆解——简化方法(附完整Matlab代码、解析过程) * 机器人笔记——关于atan2与atan的区别 * 雅可比矩阵——机器人笔记(简化、易懂) 1. 什么是机器人轨迹规划? 想要解答这个问题,我们先来看什么是轨迹。 轨迹:就是机器人手臂(末端点或操作点)的位置、速度、加速度对于时间的历程; 我们在意的其实是,机器人末端轨迹对于工件的状态或相对关系,就像下面右侧图一样