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2026-05-17 14:50
CSS 中的标点悬挂及其现状
本文从中文网页排版中一个容易被忽略的细节切入，解释了标点悬挂如何通过让行首或行尾标点略微越出文本边界，改善段落视觉对齐与阅读体验。
文章不仅介绍了 hanging-punctuation 的 CSS 语法和取值，还用 Safari 与 Chrome 的显示差异说明标准实现与现实兼容性之间的落差。它的价值不在于提供复杂方案，而在于提醒前端开发者：中文排版质量并不只取决于字号、行高和字体，标点、对齐边界和浏览器实现同样会影响最终阅读体验。
对于做内容站、博客、出版类页面或重视中文阅读体验的产品团队，这是一篇短小但有启发性的技术观察。
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2026-05-07 14:12
OpenClaw 发展历程表：从 clawdbot 到 openclaw
这份时间线，是从 v2026.1.5 开始往后捋。按 release 命名和说明来看，这一版基本可以当成项目正式进入 clawdbot 阶段的起点。后面它先经历了 clawdbot、Clawdbot 这几个写法上的变化，中间还短暂改名成过 Moltbot，直到 v2026.1.29 前后才真正把名字切到 openclaw。
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nopdan.com
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2023-11-06 23:28
http 协议的发展
HTTP（HyperText Transfer Protocol）是万维网（World Wide Web）的基础协议。自 Tim Berners-Lee 博士和他的团队在 1989-1991 年间创造出它以来，HTTP 已经发生了太多的变化，在保持协议简单性的同时，不断扩展其灵活性。如今，HTTP 已经从一个只在实验室之间交换文件的早期协议进化到了可以传输图片，高分辨率视频和 3D 效果的现代复杂互联网协议。
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2022-12-18 20:03
探索人机深度融合的高可用性人工智能应用
NLP也被誉为人工智能皇冠上的明珠，AI落地特别是NLP落地尤其不容易，通过机器处理办公文档远比从一堆图片中找出有猫的图片要复杂得多。因为让机器处理办公文档，往往存在缺少大量的训练语料情况，不同行业间需要处理的具体问题千差万别，人工都需要专业培训甚至几年工作经验才能处理妥当。本文主要结合达观的实践落地经验，探讨在具体NLP项目落地时，计算机“智能”需要哪些必不可少的“人工”。
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2022-12-13 16:44
打工人的发展困境
打工人的发展困境，主要集中在价值感缺失、晋升通道不明朗和干系人不满意几方面，本文将会讨论困境发展的成因，并通过列举一些可能有效的尝试和思维转变，探讨可行的方法，以突破职业生涯的瓶颈期。
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2022-12-10 22:41
OCR技术发展综述与达观数据的实践经验
光学字符识别OCR技术（Optical Character Recognition）是指从图像中自动提取文字信息的技术。这项技术横跨了人工智能里的两大领域：CV（计算机视觉）和NLP（自然语言处理），综合使用了这两大领域中的很多技术成果。
在过往40余年的技术发展历程中，OCR始终具备很强的产业应用背景，是计算机领域里少数几个一开始就由工业界和学术界双轮驱动的领域。近年来OCR技术已经在工业界成熟落地应用，学术界里对此的研究热度反而弱于其他方向。甚至有人认为OCR技术已经充分成熟，没有更多研究必要了。然而随着近年来智能文本处理IDP（Intelligent Document Processing）在工业界的逐步落地应用，OCR和IDP相结合的应用场景越来越多，用语义理解NLP的角度进一步去延伸OCR的应用，出现了很多更有产业应用价值的场景。本文回顾了OCR技术的发展历程，并结合达观数据在工程实践方面的经验，介绍与语义分析技术结合后，当前OCR技术的一些最新发展和落地经验。
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2022-11-23 15:47
浅谈数据和人工智能项目的管理
数据和智能类的项目管理内容仍然是基于传统软件项目管理所定义的范围和领域，但近年来新概念和新技术的出现给数据和智能类项目的管理带来了新的挑战，所以项目管理者在管理的思路、方法、策略上也存在不同。
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2022-06-26 11:31
操作系统的发展与兴衰史
提及桌面操作系统，想必众人熟知如今占据全球市场第一的 Windows、以及苹果的 OS X、开源的 Linux 等，谁还能记得由蓝色巨头 IBM 和微软曾经耗费很大精力开发的 OS/2 操作系统。
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2021-10-31 12:34
斯坦福的人工智能4年路线！
相信每个入行人工智能的老手，对自己过往的几年学习生涯都或多或少会有一些遗憾：如果我当年先从基本概念入手就好了，如果我当年把核心算法吃的更透一点就好了…
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ningg.top
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2021-06-20 10:39
产品运营系列：现状跟踪，指标统计
跟踪产品和业务的状况，对整体情况，有一个客观的判断，才能支持下述决策：
1、发现风险：哪个地方，出现风险之前，细微的指标，都有反映，有的剧烈、有的微弱；
2、业务预测：预判业务的增长规模，以及需要提前准备的资源（人力、资金）等
支撑决策：发现业务的客观规律，获取客户/用户的反馈，支持科学决策。
上面所有的决策，都需要客观的跟踪产品和业务状况，都需要进行量化，也就需要指标，指标分为：
1、核心指标：真正的直接反应核心的供给、需求、利润、品质等情况；
2、关联指标：其他关联的周边指标，方便发掘潜在问题、增长点、改进策略等情况。
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