Win11+IDEA插件实现大模型AI开发(Codex-gpt-5.4)
Win11+IDEA插件实现大模型AI开发之Codex-gpt-5.4
一、需要准备Node环境
二、安装Codex
操作步骤：
2.1如果已经安装Codex但是执行报错需要先卸载，没有安装过则直接进行步骤2.3
npm uninstall -g @openai/codex 2.2删除相关的文件Codex，避免文件影响
rd /s /q 
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【TRAE】AI 编程：AI 驱动下的 Vue 全栈实战——从 TRAE 工具入门到项目落地
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【Linux网络系列】：JSON+HTTP，用C++手搓一个web计算器服务器！
🔥 本文专栏：Linux网络Linux实践系列 🌸作者主页：努力努力再努力wz 💪 今日博客励志语录：别害怕选错，人生最遗憾的从不是‘选错了’，而是‘我本可以’。每一次推倒重来的勇气，都是在给灵魂贴上更坚韧的勋章。 ★★★ 本文前置知识： 序列化与反序列化 引入 在之前的博客中，我详细介绍了序列化 与反序列化 的概念。对于使用 TCP 协议进行通信的双方，由于 TCP 是面向字节流的，在发送数据之前，我们通常需要定义一种结构化的数据来描述传输内容，并以此作为数据的容器。在 C++ 中，这种结构化数据通常表现为对象或结构体。然而，我们不能直接将结构体内存中对应的字节原样发送到另一端，因为直接传递内存字节会引发字节序 和结构体内存对齐 的问题。不同平台、不同编译器所遵循的内存对齐规则可能不同，这可能导致接收方在解析结构体字段时出现错误。 因此，我们需要借助序列化 。序列化 是指将结构化的数据按照预定的规则转换为连续的字节流。其主要目的是屏蔽平台差异，使得位于不同平台的进程能够以统一的方式解析该字节流。序列化通常分为两种形式：文本序列化 与二进制序列化 。 文
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2026 Python+AI 学习方向拆解：3 个高性价比赛道，新手优先学
欢迎文末添加好友交流，共同进步！ “ 俺はモンキー・D・ルフィ。海贼王になる男だ！” * 前言 * 一、AI数据处理与分析赛道 * 1.1 为什么选择这个方向？ * 1.2 核心技能树 * 1.3 实战代码示例 * 数据清洗与预处理 * 1.4 学习路线图 * 二、AI应用开发赛道（LLM + RAG） * 2.1 为什么选择这个方向？ * 2.2 RAG技术架构流程 * 2.3 实战代码：构建RAG问答系统 * 2.4 学习路线图 * 三、AI自动化办公赛道 * 3.1 为什么选择这个方向？ * 3.2 自动化办公应用场景 * 3.3 实战代码示例