Jetbrains系列工具 Idea Websotrm中使用Claude Code 可白嫖

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市面上很多AI工具都是基于vsCode 习惯Idea的用户使用起来会特别别扭 本文将展示idea中如何使用ClaudeCode

1. 注册api (二选一)

1. 智普AI国内转发 GLM-5.1

地址: 直达链接
价格: 首年200+

2. 硅基流动

地址: 直达链接
白嫖模型: Qwen/Qwen3-8B
配置:

{"env":{"ANTHROPIC_AUTH_TOKEN":"sk-xxx","ANTHROPIC_BASE_URL":"https://api.siliconflow.cn","ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL":"Qwen/Qwen3-8B","ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL":"Qwen/Qwen3-8B","ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL":"Qwen/Qwen3-8B","ANTHROPIC_MODEL":"Qwen/Qwen3-8B"}}

2. 安装cc-switch (切换token使用)

地址: https://github.com/farion1231/cc-switch/releases
CC-Switch中的配置

在这里插入图片描述

3. 安装 Claude Code

npminstall-g @anthropic-ai/claude-code

4. idea中安装Claude Code插件

在这里插入图片描述


在这里插入图片描述

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FPGA小白学习日志二：利用LED实现2选1多路选择器

在上一篇文章中，主播利用炒菜的比喻帮大家介绍了LED工程的建立，所以在读这一篇文章前，大家可以简要回顾以下LED工程的建立流程。本篇内容，主播主要向大家介绍数据选择器工程的实现方法。   在开始之前，我们先来了解一下数据选择器是什么：所谓数据选择器，就是从多个输入的逻辑信号中选择一个逻辑信号输出，实现数据选择功能的逻辑电路就是数据选择器。我们用来打个比方，现在我们手中有两张电影票A和B,但这时我们是不知道到底哪张电影票是允许我们进入电影院的，这时候我们就要去问检票员，检票员说A，那就可以进；否则，B就可以进。通过这个比喻，我们就能理解数据选择器的大体思路了：这里的电影票A与B就相当于输入信号in1与in2，检票员就相当于数据选择信号sel（英文select），电影院就相当于输出信号out，注意这里的输出信号out只有一个。因此，我们就可以在Visio中设计出2-1数据选择器：                               同样，我们给出2-1数据选择器的真值表：                我们来分析以下这个真值表：当选择信号sel为0时，对应输入信号in
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随着技术迭代，RAG 已从最初的简单架构发展出多种进阶形态。本文将系统解析 RAG 的四大主流模式 ——Naive RAG、Advanced RAG、Modular RAG 与 Agentic RAG，从工作原理、技术特点到适用场景进行全方位对比，为技术选型提供参考。 一、RAG 基础：检索增强生成的核心逻辑 在深入模式解析前，需先明确 RAG 的核心逻辑。简单来说，RAG 由检索（Retrieval） 与生成（Generation） 两大模块构成： 检索模块：从预设知识库中精准定位与用户问题相关的信息片段（如文档、段落、句子）； 生成模块：基于检索到的信息，结合大语言模型生成符合上下文、逻辑连贯的答案。 这种 “先检索再生成” 的模式，既保留了 LLM 的语言理解与生成能力，又通过外部知识的引入弥补了模型训练数据过时、事实准确性不足的缺陷。

从零开始：Xilinx FPGA实现RISC-V五级流水线CPU手把手教程

从一块FPGA开始，亲手造一颗CPU：RISC-V五级流水线实战全记录 你还记得第一次点亮LED时的兴奋吗？那种“我真正控制了硬件”的感觉，让人上瘾。但如果你能 自己设计一颗处理器 ，让它跑起第一条指令——那才是数字世界的终极浪漫。 今天，我们就来做这件“疯狂”的事：在一块Xilinx FPGA上，用Verilog从零实现一个 完整的RISC-V五级流水线CPU 。不是调用IP核，不是简化版demo，而是包含取指、译码、执行、访存、写回五大阶段，并解决真实数据冒险与控制冒险的可运行核心。 这不仅是一次教学实验，更是一场对计算机本质的深度探索。 为什么是 RISC-V + FPGA？ 别误会，我们不是为了赶潮流才选RISC-V。恰恰相反，它是目前最适合学习CPU设计的指令集。 * 开放免费 ：没有授权费，文档齐全，连寄存器编码都写得明明白白。 * 简洁清晰 ：RV32I只有40多条指令，没有x86那样层层嵌套的历史包袱。 * 模块化扩展 ：基础整数指令够用，后续想加浮点、压缩指令、向量扩展，都可以一步步来。

Cesium 无人机智能航线规划：航点动作组与AI识别实战

1. 从“点”到“任务”：理解智能航线规划的核心 如果你用过一些基础的无人机航线规划工具，可能觉得“不就是在地图上点几个点，连成线让飞机飞过去”吗？确实，早期的航点飞行就是这么简单。但当你真正投入到巡检、测绘、安防这类复杂任务时，你会发现，单纯的“点对点”飞行远远不够。 想象一下电力巡检的场景：无人机飞到第3号铁塔时，需要悬停、调整云台角度对准绝缘子串拍照；飞到第5号铁塔时，需要切换变焦镜头拍摄细节；在跨越河流的航线段，需要启动AI识别算法，自动监测河道漂浮物。这就不再是一条简单的“线”，而是一个由航点、动作、智能决策共同构成的三维空间任务流。 这就是Cesium在无人机应用开发中的独特价值。它不仅仅是一个三维地球可视化库，更是一个强大的空间任务编排平台。基于Cesium，我们可以将地理空间坐标（航点）与丰富的动作指令（Action） 以及AI识别逻辑绑定在一起，生成一个无人机能读懂、可执行的复杂任务剧本。 我刚开始做这类项目时，也走过弯路，以为把航线画漂亮就行了。结果真机测试时，要么动作没执行，