在编辑flash文件中加载了非 Unicode 编码的外部txt文本文件时，有些中文就不能正常显示。解决办法：用鼠标右键单击舞台上的元件，从弹出的快捷菜单中选择“动作”选项，打开动作脚本编辑面板，键入下面脚本System.useCodepage = true;脚本解释：显示中文字符的语句，使外
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面对琳琅满目的大模型API，开发团队常陷入选择困境。文章指出，2024年既是机遇也是挑战的时代，闭源模型选择丰富但性能与成本平衡复杂。通过AIbase等数据驱动平台进行客观对比至关重要。以Gemini 2.5 Flash-Lite和DeepSeek-V3为例，前者综合能力强适合多语言场景，后者在代码生成和成本控制上优势明显。建议开发者明确需求，通过实际测试验证模型表现，理性选择最适合的方案。
开发者分享模型选择心路历程：从盲目试错到数据驱动。曾因追求低价模型导致成本飙升，后通过AIbase平台对比Gemini 2.5 Flash-Lite和DeepSeek-V3，基于价格、上下文长度和代码能力等数据，最终选择更适合代码生成任务的DeepSeek-V3。强调没有“最好”的模型，只有“最适合”的模型，建议开发者善用专业工具进行数据驱动决策，避免隐性成本。
本文探讨大模型选型困境与解决方案。2025年全球可调用大模型超300个，但选型面临三大难题：单位混乱、定价波动快、87%团队无法量化模型价值。提出三层漏斗筛选法：1)场景刚需筛选80%选项；2)验证核心性能；3)评估边际效益。以Gemini和DeepSeek为例，前者适合常规FAQ场景年省$16,000，后者适用于金融计算场景可降低15%人工复核。建议建立动态评估体系，将3小时选型会议压缩至18分钟，错误率下降40%。核心观点：选型应从参数争论转向场景验证，通过自动化工具为工程师节省时间，聚焦提示词优化而非参数对比。
Anthropic于2025年7月28日宣布，将从8月28日起对Claude Code工具新增每周调用限额——因为少数重度用户全天候高频使用，一次使用成本甚至高达数万美元，远远超过普通订阅预期。 同样在上个月，Cursor曾因其“I’ll keep it unlimited”的Pro收费模式悄然变更为计算tokens限制，导致大量用户抱怨“实际上并非无限”，纷纷在社群中吐槽，迫使公司CEO出面道歉、甚至给出退款补偿。 这两�
本文介绍了MCP（Model Context Protocol）作为连接大型语言模型与外部数据源的重要桥梁。随着AI技术发展，选择合适的MCP服务库对开发者至关重要。文章分析了MCP服务库的核心价值：提升开发效率、增强系统互操作性、降低技术门槛。评估MCP服务库质量需考虑协议兼容性、安全性、生态系统丰富度及社区活跃度等维度。建议开发者根据业务需求选择服务，初创公司可侧重简便性，大型企业应关注安全性和扩展性。文章还指出MCP服务未来将向云原生化、智能化运维和标准化方向发展，并推荐使用专业对比平台（如mcp.aibase.cn）辅助决策。
WEEX交易所受邀出席圣彼得堡0xConnect线下活动，与全球加密品牌共同探讨行业趋势并拓展合作机会。该活动聚集了来自交易所、公链项目、钱包及投资机构的代表，通过面对面交流碰撞出新的合作火花。WEEX团队借此机会向与会者介绍了平台在合规建设、资金安全和用户体验方面的价值理念，展示了打造安全透明交易环境的品牌承诺。未来WEEX将继续参与全球行业活动，以开放姿态推动加密生态健康发展。
日前，OPPO ColorOS宣布无网畅聊全新升级，在无网状态下，不仅能打语音电话，还能发送图片、文字和语音。 使用路径：打开设置”-选择移动网络”-开启无网畅聊”，选择你想联系的欧加手机-发送消息。 据了解，无网畅聊是一项利用蓝牙技术解决近场通信问题的功能。
全球领先加密货币交易平台CoinW宣布全面升级，构建"交易无界"一体化生态。平台通过统一账户体系整合中心化与去中心化交易、底层公链基础设施及机构级服务，形成协同互通的全球数字资产生态系统。升级后的CoinW具备三大核心特性：1）智能策略执行系统自动优化交易路径；2）支持链上结算、MPC自托管及RWA等多元资产接入；3）模块化功能组合满足不同交易需求。平�
忆联新一代eMMC5.1产品针对智能终端高清化、强交互性需求，推出256GB大容量版本，性能功耗双升级。关键优势：1）顺序读写速度达330/290MB/s，随机读写33K/30K IOPS；2）功耗降低18%，优化电源管理；3）采用3D NAND和动态SLC缓存技术，写入寿命提升50%至200TBW；4）创新分级睡眠机制，非活跃状态自动切换至微安级模式。通过"大容量+高能效+长寿命"三角模型，显著降低用户TCO，助力智能设备厂商构建可持续发展生态。
本文对比分析了Kimi-K2-Turbo-Preview和Qwen3-Coder-Flash两款AI大模型在开发者选型中的表现。K2-Turbo采用MoE架构，激活参数32B，支持128K上下文，在代码调试和自动化流程方面表现突出；Qwen3-Coder为480B参数的MoE模型，原生支持256K上下文，擅长大规模代码库理解和API集成。二者在中级任务表现接近，但K2在复杂可视化任务更优，Qwen3在多轮Agent调用更稳定。建议根据需求选择：注重调试自动化选K2，需要长上下文支持选Qwen3。推荐使用AIbase模型广场进行高效选型对比。
