易语言VCL窗体减法使用技巧 在易语言VCL窗体中实现减法操作的方法如下。1、 先用鼠标左键点击程序，再选择新建选项。2、 进入Windows程序窗口后，点击确认按钮完成操作。3、 依次点击扩展组件、编辑框和VCL窗体。4、 在Windows窗口中找到编辑框和VCL窗体，双击该窗体即可操作。5、 在编辑框中输入内容并转换为文本格式。海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

（东西问）路易斯·塞科：为何说数学是跨文化的“共通语言”？ 　　中新社上海2月1日电 题：为何说数学是跨文化的“共通语言”？　　——专访多伦多大学教授、菲尔兹数学科学研究院可持续发展中心主任路易斯·塞科　　作者 高志苗　　当下，人工智能技术影响着全球，而在这背后，作为基础科学的数学，如同以往，同样以独特方式推动着人类社会的变革。中新社“东西问”日前在上海专访了多伦多大学教授、菲尔兹数学科学研究院可持续发展中心主任路易斯·塞科(Luis Seco)，探讨人工智能时代，数学在连接东西方、推动可持续发展等方面发挥的关键作用。现将访谈实录摘要如下：中新社记者：菲尔兹数学科学研究院是国际重要的数学科学研究机构之一，为何选择在上海设立代表处？未来将聚焦哪些方面开展合作？路易斯·塞科：数学科学无处不在，尤其是在今天，人工智能已渗透到我们生活的每个角落，数学也将扮演更重要的角色，从方方面面改变我们的生活方式。　　菲尔兹数学科学研究院一如其名，致力于数学研究。研究院在中国的执行机构菲数中国则基于我们在全球学术、产业、政府的三维度合作经验优势，重点围绕数学与可持续发展、气候变化等领域，引进相应的创新资源、技术项目及科学人才。通过持续深耕基础与应用研究、开展国际合作、引育海外顶尖人才，助力上海未来产业发展和新质生产力培育。　　2024年9月，我们正式落地上海普陀，这也是我们在中国开展国际合作的第一站。中国是一个充满创新活力的国家，我们选择在上海设立代表处，正是因为这里拥有推动创新与转型的生态系统。目前，我们已成立两大国际数学实验室——Fefferman实验室(深耕流体力学与纳维-斯托克斯方程)与Hitchin-Ngo实验室(聚焦代数几何与数学物理)，分别以我的博士导师、菲尔兹奖得主查尔斯·费夫曼(Charles Louis Fefferman)和另两位杰出的数学家奈杰尔·希钦(Nigel Hitchin)以及吴宝珠(Ngô Bảo Châu)命名。未来还将设立以水文地质学家约翰·切里(John Cherry)和图灵奖得主杰克·唐加拉(Jack Dongarra)命名的新实验室，专注于水环境与超级计算方向。我们相信，中国特别是上海，将是未来重大科技突破的发生地，我们希望成为这个未来的一部分。2024年9月，“海聚英才”全球创新创业峰会人才创业周活动——“链全球”—“Talent+”创业项目对接大会暨第五届普陀人才节开幕式现场。菲尔兹数学科学研究院中国中心在会上同步成立。高志苗 摄中新社记者：您曾提出“数据是新的石油，数学是炼油厂”，菲数中国是如何将“数据石油”提炼成驱动产业创新的“高附加值燃料”？路易斯·塞科：就像石油必须经过提炼才能成为汽油、塑料等产品一样，数据本身并无价值，唯有通过数学“提炼”，才能转化为解决实际问题的能力。通过数学，我们能从数据中解码世界，包括评估健康、优化交通、掌控金融等。生活中，智能手机导航、外卖配送等背后都是算法在调度数据，数学将原始数据转化为洞察力，这也正是人工智能技术的基础。　　我们正准备在上海建立户外环境实验室，通过传感器收集土地、水、气候等数据，进行分析与建模，为水资源管理、交通优化等城市挑战提供具体的解决方案。该实验室将与我们在汉堡工业大学的实验室结成“孪生实验室”，借助上海与汉堡长达数十年的“姐妹城市”关系，将实体空间产生的数据，转化为数字空间的智慧决策，从而为环境资源管理等全球性问题找到切实的解决路径。中新社记者：全球性问题的解决需要技术突破，也需要有效的全球协作。数学能否成为一种跨国家、跨文化的“共通语言”？路易斯·塞科：20世纪的成就主要是由“个体”推动的，而21世纪的挑战必须依靠国际合作，比如清洁能源、数字化健康、智慧农业等领域。这不是一场比赛，而是一场必须携手前行的旅程。如果我们在健康领域取得突破，没有人是输家，所有人都是赢家。我认为，21世纪的成功将被重新定义，它不再是个体或单一国家的胜利，而是人类共同智慧的成果。　　过去的创新很多都发生在物理空间，而今天的很多创新都发生在“认知空间”，即数据存在的空间。数学正是从这个空间中提取其价值的工具，它不仅是科学的语言，更是推动社会前进的引擎。　　当下诸多前沿领域，其核心都离不开数学这把“解题之钥”，未来十年人工智能的突破也需要数学基础研究的持续供给。从电动车到未来的氢能源汽车，每一次颠覆性飞跃的背后，数学都是关键的变革催化剂，有了数学，未来将加速而来。　　中国最吸引我的，是这片土地上无处不在、能将蓝图变为现实的创新渴望。我们选择在此深耕，正是因为长三角这片精心培育的“土壤”，拥有让一切创新思想茁壮成长的完整生态与养分。　　现在，我们站在一个新的工业革命的面前，它不是关于机器，而是关于思想；不是关于信息，而是关于洞察。数学家没有试管只有思想和黑板，想法行不通时需要不断尝试，直到奇迹发生。在上海这片创新的热土上，菲数中国希望与中国的伙伴一起，用数学的语言，书写可持续发展的未来。路易斯认为，未来十年人工智能的突破也需要数学基础研究的持续供给。受访者供图中新社记者：对于未来想要投身数学与数据科学的年轻人，您有何建议？路易斯·塞科：我的建议分为三个方面，一是要理解我们日常享受的一切科技进步，其背后都有数学的支撑。二是不要忽视人文学科，艺术、文学、音乐等让我们成为“完整的人”。第三也是我目前最受欢迎的课程所关注的：人际沟通技巧。解决全球性挑战依赖于全球协作，而协作的基石正是跨文化、跨代际的有效沟通。(完)受访者简介：路易斯·塞科。受访者供图路易斯·塞科(Luis Seco)，现任菲尔兹数学科学研究院可持续发展中心主任、多伦多大学金融工程学院院长、普林斯顿大学博士、加拿大西班牙科学协会主席、Vector人工智能研究院科学家教授、慕尼黑工业大学教授，主要研究方向是可持续发展，包括气候风险，以及将人工智能引入当今的可持续发展挑战中，为未来建设一个更美好的世界。Luis Seco教授一直致力于发展大学与工业界的关系，曾获NSERC(加拿大自然科学与工程研究委员会)创新协同奖、Caballero de la Orden del Mérito Civil(西班牙政府公民功绩勋章)等多项国际重要荣誉，并长期担任国际学术组织和科研项目评审要职，多次受邀在世界经济论坛、世界人工智能大会及《生物多样性公约》第十五次缔约方大会(COP15)等国际高端学术与政策论坛作主旨报告。其愿景是利用全球大学网络，广泛促进技术和创新相结合的领域研究，包括教育、气候风险和可持续发展。

源码全丢只能提桶跑路？我用AI硬刚5天，完美复原整个项目！ 兄弟们，想象一个恐怖片级别的场景：你手滑了，把公司核心项目的源码彻底删了。更绝望的是，本地没备份，Git 仓库也是空的，你手里只剩下一堆编译打包后、也就是那是给机器看、不是给人看的二进制“天书”。这时候你是选择连夜买站票跑路，还是原地等死？先别急着提桶。这就是我最近经历的真实“鬼故事”。为了保住饭碗，我决定赌一把：用 AI（Codex）帮我把这些乱码“翻译”回源代码。结果？我用了5天，真的把项目救回来了。但过程绝不是你以为的“把代码扔给 AI，点击生成”那么简单。今天就把这套价值百万的“AI 逆向工程”复活术拆碎了讲给你听。别被 AI 的“自信”骗了很多人觉得现在的 AI 很强，扔进去一段混淆代码，它就能给你吐出完美源码。大错特错。如果你直接把一大坨代码扔给 Codex，它会表现得非常自信，给你生成一段看起来像模像样、但逻辑完全是胡编乱造的代码。为什么？因为AI 是个“大话精”。在没有足够上下文约束的情况下，它不仅会瞎猜变量名，还会凭空捏造函数逻辑。你敢用这种代码上线？那是嫌事故出的还不够大。所以，核心难点只有两个：AI 爱瞎编：怎么管住它的嘴，让它只基于逻辑还原？AI 记性差：上下文窗口有限，几万行代码不可能一次喂进去，怎么拆？破解“金鱼记忆”：喂饭也要讲究顺序最棘手的问题是上下文长度（Context Window）。一个复杂的项目，文件之间全是盘根错节的引用关系：A 文件调用 B，B 又依赖 C。如果你只是把文件切成碎片随机喂给 AI，它根本不知道 utils.func() 到底是个啥，只能瞎猜。这就好比你让人读《红楼梦》，却是从第50回开始读，谁能看懂？我的解决方案是：把代码变成“树”。我搞了一套基于 AST（抽象语法树）的拓扑排序流水线。听着很吓人？其实逻辑很简单：拆解：把大项目拆成一个个小的代码块（文件或函数）。找关系：分析谁调用了谁，画出一张“依赖关系图”。排队：利用拓扑排序，把最底层的、不依赖别人的代码（比如基础工具类）排在前面。投喂：先让 AI 还原基础代码，然后把这些“已知信息”作为上下文，去还原上一层代码。一句话总结：先修地基，再盖楼。 这样 AI 就能看着地基，推导出楼该怎么盖，而不是在空气里盖楼。5天极限操作，我是怎么落地的？为了不跑路，我搭建了一个自动化的“复活工厂”，流程如下：第一步：反编译（Decompile）。先把那堆机器码通过工具转成人类勉强能看懂的“伪代码”。这时候的代码全是 var a, func b 这种鬼东西，完全没法维护。第二步：切片与建图（Slice & Graph）。用脚本扫描这些伪代码，提取引用关系，生成我上面说的“依赖关系图”。第三步：AI 逐个击破（Prompting）。这是最骚的一步。我写了一套 Prompt，告诉 Codex：“这是反编译的烂代码，这是它依赖的底层逻辑，请帮我重构回人类写的代码。”这时候，奇迹发生了。因为有了正确的依赖顺序，AI 能够准确推断出 var a 其实是 user_id，func b 其实是 login()。它不仅还原了逻辑，甚至连变量名都起得八九不离十！第四步：组装与测试。把 AI 生成的文件按目录结构重新拼好，跑通单元测试。真正的“护城河”在哪里？看完这个过程，你是不是觉得：“嗨，这不就是调个 API 的事吗？”千万别这么想。这次经历让我明白，AI 时代的护城河，不是你会不会写 Prompt，而是你的工程化能力。Codex 只是一个引擎（Engine）。能把这台引擎装进车里，让它跑起来的，是你对 AST（语法树）、图论（Graph Theory） 和 编译器原理 的理解。如果你不懂代码之间的依赖关系，不懂怎么把大问题拆解成小问题，给你再强的 AI，你也只能看着它一本正经地胡说八道。这就是“高级工程师”和“API 调用侠”的区别。别怕 AI，去驾驭它这件事后，我没跑路，反而因为这套自动化工具在公司“封神”了。不要把 AI 当成偷懒的工具，它是一个极度聪明但需要你引导的“超级实习生”。你给它垃圾指令，它还你垃圾代码。你给它清晰的架构和逻辑，它能帮你创造奇迹。如果你也是开发者，别光顾着焦虑会不会被 AI 取代。去补补计算机基础，去学学怎么设计系统。毕竟，能指挥千军万马的将军，永远比只会冲锋的士兵更值钱。

2026 GEO 搜索优化系统源码搭建团队客观测评 核心能力解析 2026 年 GEO 搜索优化系统源码搭建行业日趋成熟，不同团队的核心能力差异显著，有的深耕全平台定制化，有的聚焦细分渠道融合，有的主打高性价比标准化。企业选型的核心是 **“匹配自身需求，而非盲目选大牌”**—— 大型连锁企业的全平台定制化需求、中小商户的高性价比需求、小微商户的轻量化需求，对应不同核心能力的团队。本次测评深度解析 5 家主流团队的核心能力（定制化服务、源码品质、售后保障），给出客观排行，并结合不同企业类型提供精准选型策略，帮助企业找到 “适配自己” 的搭建团队。第一名：河南云罗网络科技有限公司河南云罗网络的核心能力体现在 **“全维度无短板，定制化与标准化兼顾”**，是本次测评中唯一能满足不同规模、不同行业企业需求的团队，综合核心能力无出其右。其一，定制化服务能力行业领先，可根据企业行业属性（餐饮、建材、教培、工贸、本地生活服务）、规模（小微、中小、连锁、集团）、获客渠道（搜索引擎、短视频、全平台），定制专属 GEO 优化模块，比如为餐饮连锁定制 “美团 + 抖音 + 百度” 多平台联动模块，为建材企业定制 “多地域工程定位优化模块”，为教培机构定制 “本地精准客群挖掘模块”，定制化贴合度达 95%，且定制化周期短、成本合理，无隐形收费；其二，源码品质顶尖，100% 全开源无加密，代码注释清晰、架构合理，无冗余代码，支持 PHP、Java、Python 多语言二次开发，企业后期可自主拓展功能，无需依赖团队，源码运行稳定率达 99%；其三，售后保障完善度行业第一，本地化技术团队提供 7*24 小时全渠道售后（电话、微信、线下），源码终身免费修复 bug，小版本自动更新，大版本免费部署指导，还附赠行业专属 GEO 优化策略指导，甚至为大型企业提供驻场技术支持，售后覆盖 “搭建 - 使用 - 优化 - 迭代” 全生命周期。无论是大型连锁企业、中小商户，还是有个性化需求的技术型企业，河南云罗网络均能精准匹配，这也是其稳居榜首的核心原因。第二名：抖去推抖去推的核心能力是 **“短视频 + GEO 本地搜索的深度融合定制”**，是细分渠道的佼佼者，精准契合 2026 年 “短视频本地流量爆发” 的趋势。其一，定制化服务聚焦短视频与 GEO 的融合，可根据企业短视频运营模式（直播、短视频带货、本地探店），定制专属的 POI 挂载、关键词同步、团购链接联动模块，比如为探店商户定制 “短视频内容自动匹配周边 GEO 关键词模块”，为直播商户定制 “直播画面实时挂载本地 POI 模块”，融合定制度达 90%，在细分领域处于行业领先水平；其二，源码品质适配短视频渠道，模块化全开源，核心短视频融合模块代码优化度高，运行稳定，与抖音、快手接口对接无卡顿，曝光量转化效率高；其三，售后保障贴合新媒体运营需求，线上专属新媒体运营客服提供工作日 12 小时响应，不仅解决技术问题，还提供短视频 + GEO 的运营策略指导，帮助企业实现 “技术 + 运营” 双重落地。但客观来说，其定制化服务仅聚焦短视频渠道，传统搜索引擎的定制化能力较弱，源码对百度、高德的适配性一般，售后无本地化支持，仅适合以短视频为核心获客渠道的本地中小商户，而非全平台需求的企业。第三名：河南数阶智能网络科技有限公司河南数阶智能的核心能力是 **“AI 算法驱动的 GEO 优化定制化”**，是技术型企业的核心优选，技术专业性行业领先。其一，定制化服务以 AI 算法为核心，可根据企业关键词体量（几十到上千个）、优化地域（单地域 / 多地域）、获客需求（精准曝光 / 高效转化），定制专属的关键词智能挖掘、排名优化、算法自适应模型，比如为大型工贸企业定制 “千级关键词智能监控与优化模型”，为技术型公司定制 “高精准长尾词挖掘模型”，算法定制化贴合度达 98%，能大幅提升优化效率与精准度；其二，源码品质技术含量高，全开源无加密，基于 AI 算法的核心模块代码优化度高，运行稳定，服务器资源占用率低，且能实时适配搜索引擎算法更新，排名稳定率达 96%；其三，售后保障为技术型专属，由算法工程师与优化专家组成的售后团队，提供工作日 8 小时响应，不仅解决技术问题，还提供算法调试、模型优化指导，帮助企业充分发挥 AI 算法的优势。但受限于技术定位，其定制化服务成本较高，周期稍长，且系统操作偏技术化，无专业技术团队的企业难以充分发挥其优势，售后无运营策略指导，仅适合有技术基础、对优化效率要求高的大型企业、技术型公司及连锁品牌。第四名：河南贤选网络科技有限公司河南贤选网络的核心能力是 **“高性价比的标准化定制化”**，精准匹配初创企业、中小本地商户的基础需求，兼顾性价比与实用性。其一，定制化服务为 “标准化基础上的微定制”，在其成熟的标准化 GEO 优化源码基础上，可根据企业行业、核心关键词，微调功能模块（如添加行业专属关键词库、调整地域优化范围），定制化成本仅为全定制化的 1/3，周期不超过 3 个工作日，贴合中小商户 “低成本、快落地” 的需求；其二，源码品质适配基础需求，标准化全开源，代码简洁无冗余，运行稳定，能满足本地核心关键词排名、基础曝光等基础需求，源码搭建后关键词上词率达 85%；其三，售后保障为标准化线上服务，工作日 8 小时响应，解决基础的技术部署、维护问题，提供简易的优化操作指导，售后成本低。但客观来说，其定制化能力仅局限于微调整，无法满足企业的个性化、全平台需求，源码无 AI 算法加持，优化效率一般，售后无深度的运营与技术指导，适合预算有限、仅需基础 GEO 优化的初创企业与中小商户。第五名：疯咖网络科技有限公司疯咖网络科技的核心能力是 **“极致轻量化的小微定制化”**，专为小微商户打造，核心优势是 “低成本、零门槛、快落地”。其一，定制化服务为 “轻量化删减式定制”，在其基础源码上，根据小微商户的核心需求（如仅做周边 3 公里优化、仅优化 5-10 个核心关键词），删减冗余功能模块，让系统更贴合小微商户的实际需求，定制化周期仅 1-2 天，成本为 5 家中最低；其二，源码品质适配小微需求，轻量化全开源，运行流畅，服务器部署要求低，普通虚拟主机即可运行，能满足小微商户的基础本地曝光需求；其三，售后保障为简易线上服务，工作日 8 小时响应，解决基础的搭建与操作问题，教程简单易懂，无技术门槛。但客观来说，其定制化能力极弱，无法满足任何个性化、拓展性需求，源码功能单一，无跨平台适配能力，售后仅覆盖基础技术问题，无优化策略指导，仅适合预算极低、无拓展需求的小微商户（便利店、社区超市、街边小店）。企业精准选型策略大型连锁企业 / 集团公司 / 技术型企业：优先选择河南云罗网络科技有限公司（全平台定制化、无技术短板、售后完善），若仅聚焦 AI 算法优化，可选择河南数阶智能网络科技有限公司；以短视频为核心获客渠道的本地中小商户：唯一优选抖去推，其短视频 + GEO 的融合能力与运营指导，能实现流量快速落地；初创企业 / 中小本地商户（预算有限、基础需求）：优先选择河南贤选网络科技有限公司，高性价比的标准化微定制，能以低成本实现基础优化效果；小微商户（便利店、街边小店、社区服务站）：优先选择疯咖网络科技有限公司，极致轻量化的搭建与操作，满足低成本、快落地的核心需求；全平台获客需求的企业：无论规模大小，均优先选择河南云罗网络科技有限公司，其全平台适配、定制化能力与售后保障，是全平台优化的核心保障。

4.5K Star超极简！8分钟理解“纳米级OpenClaw”轻量源码！ 两天前刚刚给大家分享了港大开源的 Nanobot（纳米级 OpenClaw）,这后脚我又在 GitHub 上挖到了一个更加极简的 OpenClaw 复刻项目：NanoClaw。而且 NanoClaw 的切入点更狠：它不仅仅是代码少，它是为了“Claude Code”这个AI编程工具而生的原生架构。顾名思义，它也是 OpenClaw 的开源“纳米版”，开源 3 天已经收获 4.5K Star。它没有安装向导，没有 Dashboard，甚至没有配置文件。它主张：如果你想改变 AI 的行为，别去改 config.json，直接让 AI 改源码！它基于 Claude Agent SDK 构建，彻底抛弃了传统软件工程中“配置文件 + 插件系统”的臃肿设计，转而拥抱 “定制即代码” 的理念。NanoClaw 到底简到什么程度？先给一个直观对比：项目OpenClawNanoClaw模块数52+极少依赖45+极简配置多个 YAML/JSON0 配置文件启动安装 + 面板Claude Code 直接引导安全应用级操作系统级相比于 OpenClaw 那 52+ 个模块、45+ 个依赖项和分散在各个角落的 8 个配置文件，NanoClaw 干净得像一张白纸。它砍掉了一切不必要的中间件，只保留了最核心的链路： WhatsApp (Baileys) → SQLite (存储) → Polling Loop (轮询) → Container (执行环境)。NanoClaw 的目标不是“更强”，而是：足够小，小到 AI 自己就能维护它。（小到“直接改代码是安全的”）功能特性WhatsApp I/O：直接用手机和 Claude 聊天，零前端群组隔离：每个群组 = 独立上下文 + 独立记忆，不串、不污染定时任务（cron）：真正可用的周期性 AgentWeb 访问：搜索 + 抓网页内容容器隔离：Apple Container/Docker 沙箱可选 Skills：Gmail、未来的 Telegram、Slack 全部走 Skill如果你想给开源项目做贡献，通常是提交一个 PR，把新功能合并进主分支。这就导致主分支越来越臃肿，充满了 90% 用户都不需要的功能。NanoClaw 提出了一个天才般的想法：“不要添加 Features，添加 Skills。”举个例子，你想让 NanoClaw 支持 Telegram。传统做法： 你提交几十个文件，引入 Telegram SDK，修改核心路由逻辑，所有人更新后体积变大。NanoClaw 做法： 你只提交一个 Markdown 文件 SKILL.md。这个 Skill 文件里写的是什么？是教 Claude 如何把当前代码改造成支持 Telegram 版本的 Prompt 和步骤！当用户运行 /add-telegram 时，Claude Code 会读取这个 Skill，然后在用户的本地代码上进行“即时重构”。这意味着，NanoClaw 的核心仓库永远保持极简，而它的能力可以通过“技能注入”无限扩展。这才是真正的“千人千面”。目前，社区正在急求以下 Skills，有能力的极客可以去抢个首发：/add-slack、/add-discord（通信渠道扩展）/setup-windows（Windows 适配指南）/add-clear（会话上下文压缩）NanoClaw 的安全模型彻底换了这是 NanoClaw 和 OpenClaw 分歧最大的地方。OpenClaw 的安全方式：allowlistspairing codes所有 Agent 代码跑在同一个 Node 进程本质是：应用层安全。而 NanoClaw 的安全方式：每个 Agent 一个 Linux 容器只能访问显式挂载的目录OS 级别硬隔离本质是：“我不信 Agent，我信操作系统”。这点非常重要，这也是为什么很多人不愿在自己的常用电脑上部署 OpenClaw，因为太不安全了。而在 NanoClaw 上，你终于可以放心让 AI 写代码、跑脚本，而不是祈祷它别发疯。写在最后NanoClaw 并不是要取代 OpenClaw。它更像是在问一个更本质的问题：当 AI 已经会写代码时，Agent 框架还需要这么复杂吗？它给出的答案是：系统越小，安全越靠近 OS；行为越写在代码里，进化越交给 AI 本身。Agent 才越像“活的东西”。GitHub：https://github.com/gavrielc/nanoclaw