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微軟技術棧 - Microsoft AI Genius | 用 MCP 解鎖實時數據，重新定義交互邊界

當智能體逐漸成為企業數字化轉型的核心助手，一個關鍵問題愈發凸顯：為什麼很多智能體的回答總是“差點意思”？答案往往藏在“信息差”裏：傳統智能體受限於單一知識庫，無法動態獲取外部最新數據，導致面對複雜問題時只能給出片面甚至錯誤的回答。 在 Microsoft AI Genius 第二季的首場專題課程中，我們將帶您深度解析如何通過 Model Context Protocol（MCP）為智能體“開眼界、

microsoft

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代碼匠心 - Lambda架構：實時與批處理的完美融合

引言 在當今數據爆炸的時代，企業面臨着前所未有的數據處理挑戰——如何同時滿足海量歷史數據的批處理分析需求和實時數據的低延遲查詢需求？2014年，Storm的作者Nathan Marz提出了一種革命性的架構模式——Lambda架構，為解決這一矛盾提供了優雅的解決方案。 Lambda架構通過巧妙地將數據處理分解為批處理層(Batch Layer)、加速層(Speed Layer)和服務層(Servin

大數據處理 , 大數據 , hadoop , flink

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小童童 - 申威（sw_64）架構下如何安裝java-1.8.0-swjdk的rpm包？

​ 專門為申威（sw_64）架構的電腦打造的Java 8運行環境。 ​1. 下載文件​ 安裝包下載：https://pan.quark.cn/s/936281541bdf ，確保你已經下載了java-1.8.0-swjdk-8u212-8.ky10.sw_64.rpm，並記住它放在哪個文件夾裏（比如“下載”）。 ​2. 打開終端​ 按Ctrl + Alt + T打開終端，進入你放文件的目錄：

jdk8

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ApacheFlink - Flink Agents 0.1.0 發佈公告

ApacheFlink社區很高興地宣佈發佈ApacheFlinkAgents的首個預覽版本（0.1.0）。 什麼是ApacheFlinkAgents ApacheFlinkAgents是ApacheFlink的全新子項目，用於在Flink的流處理運行時之上直接構建事件驅動的AI智能體。它在同一框架內統一了流處理與自主智能體能力，將Flink在規模、低時延、容錯能力和狀態管理方面的成熟優勢，與構建智

大數據 , flink , 實時計算

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Lab4AI - 【每日Arxiv熱文】ICLR2026 ！SAM3重磅來襲：能“聽懂人話”的分割模型，性能狂飆2倍！

1.論文概述 論文標題：SAM3: Segment Anything with Concepts 作者團隊：Anonymous authors 發佈時間：ICLR2026 論文鏈接：https://openreview.net/pdf?id=r35clVtGzw 👉Lab4AI 大模型實驗室鏈接： https://www.lab4ai.cn/paper/detail/reprodu

機器學習 , 圖像識別 , 知識 , 人工智能 , 深度學習

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CryptoRzz - Java 對接印度股票數據源實現 http+ws實時數據

以下是使用 Java 對接 StockTV 印度股票數據源的完整實現，包括實時行情、K線數據、公司信息等功能。 1. 項目依賴 首先在 pom.xml 中添加必要的依賴： dependencies !-- HTTP 客户端 -- dependency groupIdorg.apache.httpcomponents/groupId artifactI

觀點 , 資訊 , 教程 , 知識 , 爬蟲

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JackJiang - 可靠傳輸的TCP協議send成功就意味着數據一定發出去了？

本文來自小白debug的原創分享，原題“【修正版】動圖圖解！代碼執行send成功後，數據就發出去了嗎？”，下文有修訂和排版優化。 1、引言 回覆過很多IM初學者關於MobileIMSDK通信層代碼的疑問，最基礎的問題就是“明明用的是TCP協議，而TCP協議也被稱為可靠的通信協議，那為什麼TCP代碼中明確能知道數據是否發送成功，為什麼仍然需要應用層去實現消息應答和重傳這種邏輯？”。要真正講清楚

im , 網絡編程 , 即時通訊

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peter_658914642f811 頭像

TechubNews - Tria：讓 AI 代理在多鏈世界中獲得自由行動力

撰文：Tia，Techub News 在 AI 與區塊鏈交匯的浪潮中，一個核心問題正日益凸顯——儘管智能代理（AI Agents）被寄予厚望，能夠執行自動化投資、跨鏈操作與智能決策，但現實中，它們卻被困在單鏈架構的孤島上。Tria 的出現，正是為了打破這一限制，讓 AI 真正能夠在多鏈世界中自由行動，成為去中心化生態中的主動智能體。 單鏈困境：AI 被困在區塊鏈的「圍牆花園」中 目前市面上諸多 A

比特幣

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美團技術團隊 - 從0到1建設美團數據庫容量評估系統

美團數據庫團隊推出了數據庫容量評估系統，旨在解決數據庫容量評估與變更風險防控等領域難題。本文介紹了系統架構和主要功能：系統使用線上流量在沙盒環境回放驗證變更安全，結合倍速回放技術探測集羣性能瓶頸，構建容量運營體系實現集羣容量觀測與治理閉環。系統具備數據操作安全、結果真實可靠、靈活高效賦能等特點，有效提升數據庫穩定性與資源利用率。 01 項目背景 數據庫作為業務系統的核心基石，其重要性不言而喻。隨着

數據庫 , 美團

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vuxuan 頭像

vuxuan - 記一次Docker版本不兼容導致的Elasticsearch容器啓動失敗

背景 這幾天迴歸小型進銷存系統之後，由於落下同伴太多的知識點，就想着先啓動一下整個項目來操作操作。然後去學習一些新的代碼、新的知識、新的解決方法。 一開始後台啓動失敗，定位到 elasticsearch 這一塊。然後，才發現離組時間中，添加了很多新的鏡像：redis、elasticsearch... 接着 docker-compose up -d 拉去鏡像，但是還是報錯。 自己弄

elasticsearch , rosetta , Docker

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體育數據服務商 - 看球總刷比分？好奇數據哪來的？你該認識一下「體育API」了

看球時總忍不住一遍遍刷新最新比分？好奇手機裏的體育應用為何總能精準推送你關心的賽事動態？這一切流暢體驗的背後，往往站着一個低調的“數據搬運工”——體育 API。 簡單來説，體育 API 就像是一條高效運轉的數據流水線，它將全球各地的賽事信息——從比分、賽程到球員統計——打包成標準格式，供開發者直接調用。這意味着，無論是你常用的體育資訊 APP，還是專業俱樂部的戰術分析系統，都不必再“手動”收集信息

運維 , 數據庫 , 爬蟲

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微軟技術棧 - Microsoft AI Genius 第二季火熱開啓！解鎖 AI 與開發實戰新場景

當 AI 從“輔助工具”進化為“深度協作者”，如何讓智能體更懂業務邏輯？如何讓數據與 AI 真正無縫協同，提升全流程效率？如何藉助 AI 副駕駛讓開發與運維更智能？繼第一季廣受好評之後，Microsoft AI Genius 第二季強勢開啓！ 三場專題課程特邀微軟技術專家，聚焦智能體升級、數據/AI 工作流一體化、DevOps 智能提效三大開發者核心場景，分享微軟生態前沿的 AI 落地方法論！

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Novproxy - 跨境數據採集：住宅IP實戰解決方案

一、背景：跨境業務中的技術難點 近期聽負責一個跨境電商項目的朋友抱怨到在涉及多區域賬號管理、商品數據抓取以及本地化搜索分析等遇到了幾個技術難題： 同一設備登錄多個區域賬號，觸發平台風控，導致賬號異常； 使用常規代理採集數據時，頻繁遇到403、CAPTCHA等反爬限制； 無法獲取目標區域的本地化搜索結果，影響選品和關鍵詞分析效率。 為了解決這些問題，我嘗試讓他們引入了一些技術

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流冠代理IP - 爬蟲為什麼要用代理IP？

在網絡時代,數據是必不可少的資源, 進行數據分析和業務發展, 很多企業和個人需要利用爬蟲工具進行各種數據的獲取。但許多站點為了防止惡意爬蟲的盜竊, 採取各種反爬蟲策略,最常見的就是把 IP地址給封鎖了。這導致爬蟲程序無法正常獲得資料, 影響資料分析和業務發展, 解決這些困難,出現了爬蟲代理ip的程序。 在日常的爬蟲開發中，我們經常會遇到一些反爬蟲策略，例如IP封禁、驗證碼識別等。這些策略會導致爬

數據採集 , 動態代理 , 爬蟲

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Lab4AI - 【論文復現上新】NeurIPS 2023! 經典論文！ DPO：你的語言模型，其實就是個獎勵模型 | 強化學習 | 微調策略

01 論文概述 論文名稱： Direct Preference Optimization: Your Language Model is Secretly a Reward Model —— DPO：你的語言模型，其實就是個獎勵模型 論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2305.18290 👉Lab4AI 鏈接： https://www.lab4ai.cn/paper/det

機器學習 , 神經網絡 , 教程 , 人工智能 , 深度學習

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ApacheFlink - 阿里雲、Ververica、Confluent、Linkedin攜手推進流式創新，共築智能體AI未來

ApacheFlinkAgents：一項里程碑式合作，旨在構建可擴展、面向生產的事件驅動型流式智能體框架。 作者：宋辛童，ApacheFlinkPMCMember，阿里雲高級技術專家 在FlinkForwardBarcelona2025大會上，我們宣佈：阿里雲、Ververica、Confluent與LinkedIn四家數據流領域的領軍企業正式攜手，共同推進ApacheFlinkAgent

大數據 , flink , 實時計算

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Lab4AI - 7M參數，幹翻巨無霸LLM！這款超小遞歸模型（TRM），在ARC-AGI上證明了“少即是多”

01 論文概述 論文標題：Less is More: Recursive Reasoning with Tiny Networks 作者團隊：三星AI實驗室（Samsung SAIL Montréal） 發佈時間：2025年9月6日 論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2510.04871 👉您可以跳轉到 Lab4AI 平台上去閲讀論文原文。 Lab4AI

機器學習 , 神經網絡 , 自然語言處理 , 人工智能 , 深度學習

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圖形天下 - “社會結構分析導圖（宋代）”思維導圖創作實踐解析

                “社會結構分析導圖（宋代）”思維導圖 “社會結構分析導圖（宋代）”思維導圖模板獲取鏈接 一、核心主題確定 確定以“社會結構分析導圖（宋代）”為核心主題，聚焦於宋代社會結構的多個關鍵層面進行深入剖析，旨在全面展現該時期社會結構的獨特性與複雜性。 二、導圖結構設計 在導圖結構設計中，採用了圖形天下思維導圖（Amind）提供的混合佈局，將不同層級的分支以邏輯圖、魚

思維導圖 , 知識管理 , 思維導圖工具

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3Q聊工具 - 2025研發項目王牌項目管理工具榜前10席，需求響應疾如閃電！

開發團隊的需求管理痛點，被這10款工具徹底解決了。 作為一名研發項目經理，您是否經常遇到這樣的場景：產品經理緊急調整需求，開發團隊抱怨需求變更頻繁，測試人員無法及時獲取最新需求文檔……這一切的混亂都指向同一個核心問題——需求響應速度。 本文將為您揭曉2025年研發項目王牌項目管理工具前十席，重點分析它們如何實現“需求響應疾如閃電”，幫助研發團隊建立高效的需求管理閉環。 榜單速覽

項目管理工具 , 項目管理 , 項目管理軟件 , 需求管理 , 研發管理

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正點原子 - 工程師的 “指尖實驗室”！正點原子 LT1 電橋鑷子深度測評：同價位競品誰能打？

工程師的 “指尖實驗室”！正點原子 LT1 電橋鑷子深度測評：同價位競品誰能打？ 電子工程師和愛好者的工具箱裏，永遠缺一件趁手的測量工具 —— 萬用表測不準高頻元件，專業電橋又便攜性不足，直到正點原子 LT1 智能數字電橋鑷子的出現，才算解決了這個痛點。這款將鑷子與專業電橋融為一體的設備，憑什麼能成為圈裏的新寵？又憑什麼能在百元價位實現 “越級” 表現？今天就來好好聊聊！ 一、不止是鑷子：重新定

嵌入式 , 開發 , 程序員 , 產品 , 硬件

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程序員阿偉 - 《2D角色+3D場景：動漫遊戲次元融合的技術突破路徑》

在開發某款古風仙俠動漫遊戲時，我們首先遭遇了2D手繪角色與3D場景的“圖層割裂”難題—核心場景“青雲庭院”是3D建模的，飛檐斗拱、青石板路都有真實的空間縱深，而2D手繪的主角“靈汐”卻像一張紙片貼在場景中：行走在有坡度的青石板路上時，角色始終保持水平姿態，腳踝沒有任何彎曲，彷彿“漂浮”在地面；靠近3D廊柱時，角色會直接“穿透”柱子，完全無視場景的空間遮擋關係，內測時玩家直言“角色和場景像兩個世界的

遊戲 , 遊戲開發

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Novproxy - 海外IP代理服務對比：NOVPROXY優勢解析

海外IP代理服務對比分析 在海外IP代理服務領域，IPFoxy、IPFLY、911Proxy和NOVPROXY是較為知名的服務商。以下從價格、資源、適用場景等方面進行對比分析，重點突出NOVPROXY的優勢。 價格對比 IPFoxy 動態住宅代理：$1.99/GB（最低價） 動態移動代理：$2.79/GB（最低價） 靜態住宅代理：$7.99/月（最低價） 數據中

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正點原子 - 《ESP32-S3使用指南—IDF版 V1.6》第四十二章 錄音機實驗

第四十二章錄音機實驗 1）實驗平台：正點原子DNESP32S3開發板 2）章節摘自【正點原子】ESP32-S3使用指南—IDF版 V1.6 3）購買鏈接：https://detail.tmall.com/item.htm?id=768499342659 4）全套實驗源碼+手冊+視頻下載地址：http://www.openedv.com/docs/boards/esp32/ATK-DNESP32S3

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商湯萬象開發者 - 技術拆解 | 表格解析（下）：從數據準備到模型訓練的全流程實戰詳解

在當今數據驅動的時代，表格數據作為信息承載的重要形式，廣泛存在於各類商業場景中。從財務報表到保險理賠單，從銷售記錄到客户信息，表格無處不在。表格不僅僅是文本的堆砌，它包含着複雜的空間邏輯關係。如何讓機器真正理解表格數據？這是金融、財務、保險等領域智能化轉型的關鍵挑戰。 本文將深入探討表格解析的數據準備和模型訓練全流程，為讀者呈現一套完整可行的解決方案。 數據準備：質量決定上限 數據準備是整個表格解

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