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@huizhudev

技術人做活動策劃?這個AI指令幫你搞定專業方案

作為開發者或技術leader,你有沒有遇到過這種情況:老闆突然讓你負責技術沙龍、產品發佈會或者團隊建設活動,你對着PPT發呆半天,不知道從哪兒開始? 我之前也遇到過。明明寫代碼很溜,一到策劃活動就抓瞎——預算怎麼算?流程怎麼設計?風險怎麼控制?感覺每個環節都是坑。 技術人策劃活動的三大痛點 跟幾個做過活動的技術朋友聊過,大家的困擾出奇一致: 1. 不知道完整流程包含什麼 策劃案要寫哪些部分?

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昵稱 HuiZhu

@zhishuangdebaikaishui

人工智能之編程基礎 Python 入門:第四章 條件循環與異常

人工智能之編程基礎 Python 入門 第四章 條件循環與異常 前言 本章節緊接上一章內容繼續學習python的基本語法結構,主要學習條件語句、循環語句以及錯誤異常的處理方式。 條件語句 Python 中的條件語句用於根據不同的條件執行不同的代碼塊。主要的條件語句是 if、elif(else if 的縮寫)和 else。 基本語法 if 條件1: # 條件1為真時執行的代碼 語

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@zhishuangdebaikaishui

昵稱 咚咚王

@xingxingshangdeliushu

高效利用技術庫

在現代 IC 設計流程中,合理利用技術庫(Technology Library)是優化 RTL 合成結果的關鍵。 1、技術庫:設計優化的核心資源 技術庫包含標準單元及其詳細特性(如時序、功耗、面積等),合成工具依賴這些數據將 RTL 轉換成物理電路。精確的模型與策略直接決定設計是否能滿足性能、功耗與製造的嚴格要求。 2、關鍵技術與應用實踐 I. 庫表徵(Library Characte

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@xingxingshangdeliushu

昵稱 星星上的柳樹

@zhishuangdebaikaishui

人工智能之編程基礎 Python 入門:第五章 基本數據類型(一)

人工智能之編程基礎 Python 入門 第五章 基礎數據類型(一) 前言 本章節講述python的基礎數據類型,python的基礎數據類型主要包括以下 ​不可變數據(3 個):​Number(數字)、String(字符串)、Tuple(元組); ​可變數據(3 個):​List(列表)、Dictionary(字典)、Set(集合)。 Number(數字) number(數字)類型用於表

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昵稱 咚咚王

@aipaobudexiangjiao_cktinz

AI 得賢招聘官 × Moka “AI 實戰訓練營” 圓滿落幕,賦能 HR 智能化轉型

AI 得賢招聘官 × Moka “AI 實戰訓練營” 圓滿落幕,賦能 HR 智能化轉型 2025 年 10 月 29 日,AI 得賢招聘官與 Moka、人力資源管理專家徐剛聯合主辦的 “AI 實戰訓練營”,在上海黃浦區福州書城德必園區成功舉辦。活動聚焦 AI 在人力資源領域的實戰落地,吸引了眾多企業 HR 負責人與數字化轉型專家參與,共同探討 AI 賦能 HR 工作的應用趨勢與最佳實踐。 深

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昵稱 愛跑步的香蕉_cKtiNz

@cuicui_623c4b541e91e

達坦科技&琶洲實驗室|開源組會邀您上線

在AI基礎設施飛速發展的今天,培養具備GPU計算能力的專業人才成為行業迫切需求。達坦科技聯合琶洲實驗室(黃埔)推出的「開源組會」系列活動正是這一背景下的創新實踐,為AI Infra領域的人才培養開闢了新路徑。 本系列視頻將於達坦科技DatenLord的b站視頻號上同步更新,歡迎感興趣的同學點贊關注。 01、強強聯手:產學研深度融合的創新平台 琶洲實驗室(黃埔)作為國內頂尖的科研機構,長期致力於人工

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昵稱 Datenlord

@dayong_59b0e68b1ed0d

我,一個AI技術小白,竟然用Dify+Ollama手搓出了自己的AI聊天助手!

文 / 勇哥 原創文章,轉載請聯繫授權 寫在前面:從AI小白到AI創造者的逆襲 大家好,我是勇哥!既上一篇《揭秘Deepseek:只用GPT-4成本的6%,卻做出更聰明的AI?》帶大家簡單地瞭解了一下AI智能助手的工作原理之後,今天我想要跟大家分享一個技能:作為一個連代碼都寫不利索的技術小白,也能在半天內成功搭建了一個屬於自己的AI聊天助手! 是的,你沒聽錯!不是用ChatGPT,不是

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昵稱 六邊形架構

@aigoto

茶葉的病害與健康狀態圖像數據集(10,000 張圖片已劃分)| AI訓練適用於目標檢測任務

茶葉的病害與健康狀態圖像數據集(10,000 張圖片已劃分)| AI訓練適用於目標檢測任務 一、背景 茶葉(Camellia sinensis)作為世界三大飲品之一的原料植物,其產業規模巨大、經濟價值顯著。然而,茶樹種植過程中常見的多種病害——如黑腐病、褐斑病、鏽病、紅蜘蛛、茶蚊蟲等——對茶葉產量和品質造成了極大威脅。傳統的人工巡檢和經驗判斷方式不僅耗時耗力,而且具有強烈的主觀性與侷限性。 隨着人

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@aigoto

昵稱 逐夢AI

@deephub

解決GRPO優勢歸因錯誤,Chunk-GRPO讓文生圖模型更懂"節奏"

文本到圖像(T2I)生成模型的發展速度超出很多人的預期。從SDXL到Midjourney,再到最近的FLUX.1,這些模型在短時間內就實現了從模糊抽象到逼真細膩的跨越。但問題也隨之而來——如何讓模型生成的不僅僅是"一張圖",而是"正確的那張圖"?這涉及到如何讓AI理解人類在審美、風格和構圖上的真實偏好。 強化學習(RL)成為解決這個問題的關鍵技術。通過將人類偏好分數作為獎勵信號,可以對這些大模型進

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@deephub

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@dayong_59b0e68b1ed0d

真相!Dify和n8n這兩款LLM應用開發平台的最大區別,90%的人都不知道!

文 / 勇哥 原創文章,轉載請聯繫授權 一、前言 大家好,我是勇哥!繼上一篇《震驚!我,一個技術小白,竟然用Dify+Ollama手搓出了自己的AI聊天助手!》帶大家簡單地瞭解了一下普通人如何自己搭建一個屬於自己的AI智能助手之後,就有讀者問我,作為一名傳統的開發者,該怎樣進入AI的行業或者是學習AI的技能呢?我作為一名過來人,我給大家的建議是:好好地去學習AI應用開發的技能,然後通過

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@quanzhikeji

實力入選!全知科技榮登《中國網絡安全年鑑2025》

近日,斯元商業諮詢正式發佈了《中國網絡安全年鑑2025》。這是首部以宏觀經濟為背景、以資本與科技為線索,系統記錄中國網絡安全產業全貌、具備國際化視野的年鑑。全知科技憑藉在數據安全領域的深厚技術積澱、豐富實踐成果及行業影響力,成功入選《中國網絡安全年鑑2025》,並被評為專業廠商。 《中國網絡安全年鑑2025》以客觀視角梳理了中國網絡安全產業的成長軌跡,其收錄的企業及技

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@aigoto

翻牆、攀爬、、跨越圍欄等違規行為檢測數據集(10,000 張圖片已劃分)—安全檢測實踐

翻牆、攀爬、違規行為檢測數據集(10,000 張圖片已劃分)——安全檢測實踐 在現代城市安全管理與工地監控場景中,“違規攀爬”與“翻越圍欄”等行為的實時檢測,是視頻智能分析系統中的關鍵功能之一。為了提升這類行為識別算法的魯棒性與泛化能力,本文將介紹一個 翻牆、攀爬、違規行為檢測數據集(共10,000張圖片),並結合 YOLOv8 模型展開技術解析與實戰講解,幫助研究者與開發者快速構建智能檢測系統。

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昵稱 逐夢AI

@ouysh1981

FFmpeg開發筆記(八十七)採用Kotlin的手機開源播放器VLC-Android

​《FFmpeg開發實戰:從零基礎到短視頻上線》一書的“3.4.1 通用音視頻播放器”介紹瞭如何在桌面系統上安裝和使用通用音視頻播放器VLC media player,其實VLC是個跨平台的播放器,它也提供了面向Android平台的手機版VLC。 Android版VLC的官網地址是 https://code.videolan.org/videolan/libvlc-android ,源碼託管地址為

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@jianrendechaomian_czry72

當一個Cocos博主被問有沒有Unity教程...

點擊上方font color=blue億元程序員/font+關注和font color=orange★/font星標 引言 哈嘍大家好,自從恢復更新以來,我的文章受到系統的強力推薦: 我新收穫了許多新粉絲們的關注: 與此同時,收到的私信也非常多: 其中甚至還有一部分Unity的獨立開發者,感謝給我提供了非常好的情緒價值: 還有另外一個新粉絲的私信引起了我的注意,後台收到的: 看到這句話

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@jianrendechaomian_czry72

昵稱 億元程序員

@downtoearth

Cursor 2.0 轉向多智能體 AI 編程,併發布 Composer 模型

Cursor 2.0 轉向多智能體 AI 編程,併發布 Composer 模型 Cursor 發佈了最新一代 AI 軟件開發平台,引入全新的多智能體交互界面,並正式推出自研編碼模型 Composer。 新模型 Composer 被描述為一款“前沿模型”。Cursor 聲稱,它在同級智能水平模型中擁有四倍速度優勢,專門針對 Cursor 環境中的“低延遲智能體式編程”場景打造。根據官方介紹,該模型

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昵稱 安東尼

@lengxi_16

全網 10 萬 Python 開發者在找的 vmoptions 配置!PyCharm 性能炸裂的秘密在這(附參數表)

🏆為什麼別人的 PyCharm 運行 TensorFlow 代碼絲滑流暢,而你的卻頻繁卡頓、編譯轉圈? ✅秘密就藏在這個 pycharm.vmoptions文件裏! 今天我把壓箱底的 ​Python 專用 IDE 性能調優參數表​ 分享出來——✅ 🏅包含 ​9GB 堆內存、G1 垃圾回收器、6GB 堆外內存、OpenGL 加速渲染​ 等關鍵設置,還附上每項參數的詳細註釋(比如為什麼 Pytho

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昵稱 ERP老兵_冷溪虎山

@lingleidejiandao

HTTP 與 SOCKS5 代理協議:企業級選型指南與工程化實踐

面向企業網絡與數據團隊的工程化、可落地的代理協議選型與治理指南。核心思路:按流量特徵選協議,用多協議網關統一出站,以託管網絡降低複雜度,最終實現穩定吞吐、可預測時延與合規落地。2 一、核心定位與結論 1.1 目標讀者 企業網絡架構、數據平台與安全合規團隊 1.2 核心結論 協議選型原則: HTTP 代理:優先用於 Web 爬取與 API 調用等應用層流量 SOCKS5 代理:優先用於多協議、

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昵稱 另類的剪刀

@feng_fanfan

前端工程師復健筆記-JavaScript 核心深度複習-作用域與詞法環境

作用域與詞法環境 這是一個非常核心的JavaScript概念。我們來詳細地解釋一下全局作用域、函數作用域和塊級作用域的區別。 核心概念:作用域 作用域 就是變量、函數和對象的可訪問性範圍。換句話説,它決定了代碼中不同部分的變量可見性。 1. 全局作用域 定義:在任何函數或代碼塊 {} 之外定義的變量或函數,都擁有全局作用域。 生命週期:從定義開始,直到頁面關閉。 訪問性:在腳本中的任何地

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@zhuifengdekukafei

《國家安全法》新規下的SSL證書對企業的核心影響

新《網絡安全法》通過強化數據傳輸安全與主體責任,使 SSL 證書從 “可選工具” 變為企業的 “合規剛需”,直接影響企業的合法運營、數據安全與用户信任。 一、新《網絡安全法》的核心要求:SSL 證書的法律依據 新《網絡安全法》圍繞 “數據安全” 和 “個人信息保護” 增設了多項強制性條款,而 SSL 證書的核心功能(加密傳輸、身份驗證)正是滿足這些條款的關鍵技術手段,具體對應以下核心要求:

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@lingleidejiandao

smartproxy API 代理——控制平面 + 策略治理,構建一體化可觀測與可回滾體系

面向中大型技術團隊與企業技術決策者,以”控制平面+策略治理”為核心架構,提供統一接入、統一治理、統一可觀測的 API 代理能力。我們將穩定性與性能作為首要目標,幫助團隊在全球多區域場景下顯著提升交付效率與運營可控性 1。 核心能力概覽 控制平面集中式治理:路由、鑑權、限流、熔斷、重試、可觀測等策略集中下發,實現統一變更與一鍵回滾 企業級穩定性保障:針對 AI 推理、數據採集與高併發場景

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@lengxi_16

WebStorm 調參高手都在用的配置!續集:IDEA/PyCharm 飛昇後,前端 IDE 性能炸裂的秘密

🏆“為什麼別人的 WebStorm 運行 Vue 項目絲滑流暢,而你的卻頻繁卡頓、編譯轉圈? ✅秘密就藏在這個 webstorm64.exe.vmoptions文件裏! 作為 IDEA/PyCharm 調優系列的續集:🎃 我把我壓箱底的 ​WebStorm 性能調優參數表​ 分享出來——包含 ​JVM 堆內存優化、垃圾回收策略、圖形渲染加速​ 等關鍵設置🎉🎉; 還附上每項參數的詳細註

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HTTP 與 SOCKS5 代理協議:企業級選型指南與工程化實踐

面向企業網絡與數據團隊的工程化、可落地的代理協議選型與治理指南。核心思路:按流量特徵選協議,用多協議網關統一出站,以託管網絡降低複雜度,最終實現穩定吞吐、可預測時延與合規落地。2 一、核心定位與結論 1.1 目標讀者 企業網絡架構、數據平台與安全合規團隊 1.2 核心結論 協議選型原則: HTTP 代理:優先用於 Web 爬取與 API 調用等應用層流量 SOCKS5 代理

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艾體寶方案 | Active Directory 監控工具全解析:從微軟自帶到第三方方案

**在現代企業的 IT 架構中,Active Directory(AD) 是身份認證與訪問控制的核心。為了確保系統安全穩定並滿足合規要求,越來越多的組織採用 Active Directory 監控工具 來實時掌握目錄服務的運行狀況、用户行為及安全風險。 目前市場上已有多種監控工具可供選擇,包括微軟原生工具與第三方產品,從企業級方案到免費選項一應俱全。關鍵在於選擇一款最契合自身環境的解決方案。

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@dewujishu

RAG—Chunking策略實戰|得物技術

一、背 景 在 RAG 系統中,即便採用性能卓越的 LLM 並反覆打磨 Prompt,問答仍可能出現上下文缺失、事實性錯誤或拼接不連貫等問題。多數團隊會頻繁更換檢索算法與 Embedding模型,但收益常常有限。真正的瓶頸,往往潛伏在數據入庫之前的一個細節——文檔分塊(chunking)。不當的分塊會破壞語義邊界,拆散關鍵線索並與噪聲糾纏,使被檢索的片段呈現“順序錯亂、信息殘缺”的面貌。在這樣的

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