本文作者详细记录了从二十大报告中英双语材料中提取含“坚持”一词的语料的过程，在尝试了Word查找、AI直接处理全文等方法因无法批量提取或AI幻觉严重而失败后，作者转向结合AI IDE（Augment）与Python脚本的精细化操作。首先，借助Augment辅助编写Python正则脚本初步提取中文句料，随后利用Augment的超长上下文处理能力和编辑权限，智能匹配并补全了缺失的英文翻译。为确保AI处理的准确性，作者又编写了反查脚本将提取结果与原文比对，并人工核查了少量不匹配项（主要由AI引入的微小标记导致）。最后，在统计“坚持”的多种英文译法时，鉴于翻译的复杂性（如意译、省略），作者发现编程预设较多的AI IDE不适用，转而使用通用AI（谷歌AI Studio）以问答形式逐步识别和统计，最终目标是确保所有译法计数总和与“坚持”出现总次数一致，展现了如何通过AI辅助逐步优雅解决复杂文字处理问题。

本文详细讲解了如何使用 Vue.js 的静态网站生成工具 VitePress，构建一个包含高级英语课程翻译与解析内容的静态网站，并为其接入 AI 翻译助手功能。文中还介绍了网站的本地开发流程、内容文件的编写、AI功能的嵌入、以及部署到 GitHub Pages 和 Cloudflare Pages 的完整方法。

本文详细介绍了如何在 Ubuntu 服务器上安装、配置和使用 Jieba 分词工具。内容涵盖了从基础入门到高级功能的应用，包括多种分词模式（精确模式、全模式、搜索引擎模式）、自定义词典、关键词提取、词性标注、Tokenize 使用、并行分词和性能优化。此外，文章还介绍了 Jieba 在数据分析中的应用，如与 Pandas、Numpy 和 Scikit-learn 的集成，以及常见问题的解决方法。

本项目 `msOauth2api` 旨在简化微软 OAuth2 认证流程，并将其集成到 Cloudflare Workers 或 Pages 中，以实现基于 HTTP(S) 的 OAuth2 邮件接收。该项目提供了 API 部署方案，推荐使用 Vercel 进行低成本、高效率的全球分布式部署，同时也支持在 Windows 和 Linux 环境下通过 Node.js 进行本地部署。API 提供了获取最新邮件（自动提取6位验证码）、获取全部邮件、清空收件箱和清空垃圾箱等功能，均需提供 `refresh_token`、`client_id` 和 `email` 等参数。此外，项目还包含一个 WebUI 部署流程，通过 Cloudflare Workers 和 KV 存储（用于存储 `email----password----clientId----refreshToken` 格式的账户信息）实现，用户可以通过该界面方便地管理多个邮箱账户、查看邮件、撰写和发送新邮件，并支持账户的搜索、批量导入和管理操作。

这份详细的Docker教程涵盖了从入门到进阶的主要内容，包括Docker的定义、安装步骤、基础命令、中高级命令、进阶概念、实用技巧以及最佳实践。教程通过清晰的命令示例和解释，帮助用户分阶段掌握Docker的使用与管理，适合所有水平阶段的学习者。同时，教程还介绍了容器管理、安全性优化、性能调优以及在实际应用中提高效率的最佳实践，为读者提供了全面的指导。