Welcome to FTX's Blog!
本站记录我的七七八八的编程之旅沿途风景！-
AI领域四大件
🤖 Agent、MCP、Skills、Prompt
这四个AI概念到底有什么区别？
写 AI 相关内容时，这四个词经常出现，但很多人容易把它们搞混。今天咱们就来聊聊它们各自的”分工”，保证你看完就懂。
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宝塔面板部署python项目实战
个人博客操作指南
这个项目是我个人为了进行宝塔面板部署Python项目网站操作的一个实战项目，当然你也可以拉取作为你自己的一个项目进行修改优化，我已经不在进行优化。这个项目不涉及后端处理，仅是一个轻量化的框架结合md文档格式进行博客发布攥写等等功能。
基于 Flask + Markdown 的漫威风格个人博客 项目源地址：https://github.com/futingx/blog-website-built-with-Python-Flask
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一个商用网页上线部署流程
🌐 阿里云域名 + 服务器购买与建站全流程笔记
📋 全流程总览
购买服务器 → 购买域名 → 实名认证 → DNS解析到服务器IP → SSL证书 → ICP备案 → 宝塔面板部署 → 网站上线 🚀序号 步骤 预估耗时 是否必须 ① 购买阿里云服务器 即时 ✅ ② 域名购买 即时 ✅ ③ 实名认证 1 ~ 3 个工作日 ✅ ④ DNS 解析到服务器 几分钟 ~ 48h 生效 ✅ ⑤ DNS 负载均衡 即时 ⬜ 可选 ⑥ SSL 证书 数分钟 ~ 1 个工作日 ✅ ⑦ ICP 备案 1 ~ 20 个工作日 ✅ 大陆服务器 ⑧ 宝塔面板部署 约 30 分钟 ⬜ 推荐
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AI大模型处理文档
WPS AI 大模型处理 Excel 表格数据实战指南
前言：本文介绍的方法无需 WPS 会员，通过 WPS 内置的 AI 大模型即可实现 Excel 数据处理功能。
一、适用场景
当你需要处理 Excel 表格数据，但又不具备 WPS 会员资格时，可以通过 WPS 内置的 AI 大模型来生成所需公式，实现以下操作：
- 📌 从身份证号码中提取出生日期
- 📌 各类数学计算（加减乘除）
- 📌 数据格式转换与处理
- 📌 条件判断与逻辑运算
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笔记本亮度驱动丢失解决办法
💻 笔记本电脑亮度驱动丢失？三分钟轻松修复！
作为深度电脑用户，笔记本亮度无法调节这个问题，相信大家都或多或少的遇到过——亮度突然调不了，调节按钮消失，甚至屏幕亮得像在发光。今天分享一个亲测有效的方法，帮你们快速解决这个烦心事。
📋 问题回顾
相信很多朋友都经历过这样的情况：
- 笔记本亮度突然无法调节
- 亮度调节按钮消失或失灵
- 屏幕亮度不受控制，要么太暗要么太亮
😭 我自己也曾经被这个问题困扰过无数次，试过各种方法都没有彻底解决。
✅ 解决方案
皇天不负有心人，查了这么久的资料，终于找到了一篇非常有效的解决文章！整个修复过程仅仅用了三分钟就搞定了。
我的修复记录
电脑型号 使用方法 修复时长 我的笔记本 方法二 3分钟 💡 亲测有效！如果你也遇到同样的问题，不妨试试这个方法。
🔗 相关链接
https://zhuanlan.zhihu.com/p/592128162
📝 使用说明
- 进入链接后，找到 方法二
- 按照步骤操作
- 等待三分钟即可修复
🎉 希望这个方法也能帮到你！如果修复成功，欢迎回来评论告诉我。
如果你有其他电脑问题想要了解，或者有更好的解决方法，欢迎在评论区留言交流～
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Awesome HTMLtoWord
使用 HTML 导出 Word / Excel 文档完整指南
本文记录如何借助大模型生成 HTML 格式代码，变相导出符合 Word 或 Excel 格式要求的文档。
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实用的MCP工具
使用 uv 配置 12306 MCP Server 完整指南
本文记录在 Windows 环境下，通过 pip 安装 uv 并配置 12306 MCP Server 的详细步骤。
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YOLOv11：搭建可视化目标检测系统
跟着工程师学 YOLOv11：从 0 到 1 搭建可视化目标检测系统（附新手避坑指南）
项目源地址：基于yolov11的图像及视频检测系统
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蓝桥杯编程设计竞赛经验贴
2026年蓝桥杯也是在4月30日出了成绩，这次成绩拿到了省一，处于一个省一中游的位置。想着还是可以出一个经验贴来讲述一下自己的一些蓝桥杯备考经验。
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基于深度学习的图像风格迁移
- 通过构建基于 Cyclegan 网络的图像风格迁移模型，以特定的内容损失和风格损失函数为优化目标，在指定的训练步数内对图像进行迭代优化，最终生成融合内容与风格特征的新图像。项目结果展示了该模型在图像风格迁移任务上的有效性，为图像处理相关领域提供了技术支持和实践参考。
- 目前我已经将该项目开源，欢迎大家参考使用。图片如有侵权请联系作者删除。
- 完整项目网址：目前暂时未公开
通过构建基于 Cyclegan 网络的图像风格迁移模型，以特定的内容损失和风格损失函数为优化目标，在指定的训练步数内对图像进行迭代优化，最终生成融合内容与风格特征的新图像。项目结果展示了该模型在图像风格迁移任务上的有效性，为图像处理相关领域提供了技术支持和实践参考。
目前我已经将该项目开源，欢迎大家参考使用。图片如有侵权请联系作者删除。
完整项目网址：目前暂时未公开
