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長袖員大表哥 - 數據庫管理進入智能時代：Navicat 17 全面亮點下載安裝教程

簡介 Navicat 17 是 Navicat 最新一代數據庫開發與管理工具，於 2024 年正式發佈，重點引入了 AI 助手、全新建模工作區、數據字典、可視化查詢解釋和商業智能功能，全面提升了數據庫開發與分析效率 全新模型工作區 支持在一個工作區中創建多個模型，增強圖表設計與同步工具。 可在建模階段預定義函數/過程，簡化複雜

建模 , MySQL , 工作區 , 數據庫 , 數據字典

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青雲交技術圈 - Java 大視界 -- Java 大數據在智能物流運輸車輛智能調度與路徑優化中的技術實現

(centerJava 大視界 -- Java 大數據在智能物流運輸車輛智能調度與路徑優化中的技術實現/center) 引言： 嘿，親愛的 Java 和 大數據愛好者們，大家好！我是CSDN（全區域）四榜榜首青雲交！對在《大數據新視界》和《 Java 大視界》專欄攜手探索的旅程中，我們已共同見證 Java 大數據在諸多領域掀起的技術變革。從電商用户流失預測的精準洞察，到城市空氣質

spark , List , 大數據 , yyds乾貨盤點 , Java大數據 , JAVA

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datian1234 - 【珍藏指南】RAG與微調：大模型性能提升全解析，從入門到精通必備

前言 微調大語言模型是利用特定任務或領域的定製數據集，對預訓練模型進行調整；而檢索增強生成（RAG）則將檢索系統與生成模型相結合，動態地將外部的、最新的知識融入生成結果中。 隨着生成式人工智能（Gen AI）和自然語言處理（NLP）技術的持續演進，業界對更強大、更高效模型的需求呈指數級增長。從聊天機器人、虛擬助手，到複雜的內容生成與搜索系統，

大模型教程 , AI大模型 , 人工智能 , Css , 大模型入門 , 大模型學習 , 前端開發 , HTML

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datian1234 - 程序員必備技能：LangChain v1.0模塊化拆分指南，值得反覆閲讀收藏

前言 大家好！LangChain 迎來了 v1.0 這個里程碑版本（2025 年10月正式發佈），這是 LangChain 團隊經過幾年社區反饋和生產實踐後，對框架的一次大刀闊斧的重構。 最大的變化就是模塊化拆分：過去一個 langchain 包，現在被拆成了多個獨立、可按需安裝的包。這樣做的好處是： 主包更輕量、更專注（安裝

大模型教程 , AI大模型 , langchain , 人工智能 , 大模型學習 , 前端開發 , Javascript

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datian1234 - 【收藏必看】智能體平台：大模型落地的完整解決方案，看到就是賺到，建議收藏！！

前言 今年大家都在談AI，但你是否常常感到困惑： 大模型很強，但怎麼把它嵌入到我現有的業務裏？ 只會聊天寫詩，能不能幫我處理複雜的Exce表格或審批公文？ 市面上模型那麼多（DeepSeek、通義千問、文心一言…），哪個適合我？ 別急，答案就在今天的主角身上 —— 我們全新一代的「智能體平台」。

大模型教程 , AI大模型 , 人工智能 , Css , 大模型入門 , 大模型學習 , 前端開發 , HTML

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datian1234 - 【必收藏】全新RAG框架LinearRAG：無需關係抽取，高效又精準！超越GraphRAG和LightRAG！

前語 最近在一直研究各種RAG技術用來工程化應用，但是嘗試了耳熟能詳的GraphRAG和LightRAG後，也發現了一些棘手的問題。 構建知識圖譜 即 index 過程過於複雜，對於大文檔來説非常耗時。 知識圖譜的構建效果比較差，經常抽取出垃圾甚至錯誤的實體和三元組。 在錯誤的知識圖譜引導下，其效果在感官上（直覺）甚

大模型教程 , AI大模型 , 人工智能 , Css , 大模型入門 , 大模型學習 , 前端開發 , HTML

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datian1234 - 【乾貨收藏】RAG系統進階：從向量檢索到智能路由，企業級應用的完整解決方案

前言 在企業級 RAG系統的演進過程中，我們通常會經歷兩個階段。 第一階段是“建設期”。在這個階段，開發者的核心任務是將非結構化文檔切分、向量化，並存入向量數據庫。 當用户提出問題時，系統通過語義相似度檢索出 Top-K 個片段，餵給大模型生成答案。這套流程在處理“事實性問答”時，表現優異且成本低廉。 然而，隨着系統上線並接入真實

大模型教程 , AI大模型 , 人工智能 , Css , 大模型入門 , 大模型學習 , 前端開發 , HTML

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u_15214399 - 版本速遞 | 華為雲Versatile智能體平台 新增特性介紹（2025年11月發佈）

華為雲Versatile智能體平台 體驗入口：華為開發者空間--開發平台--Versatile Agent（請在PC端打開） 版本概覽 華為雲Versatile智能體平台定位為一站式企業級智能體構建平台，倡導人人都能構建自己的企業級智能體。 本次十一月版本升級，新增多項重點特性，包括Agent web分享能力、NL2Agent技術的落地——AI創建智能體

雲平台 , 數據 , 雲計算 , 上傳 , 應用管理

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wx5b8b656889613 - 英超第十二輪

英超第十二輪賽況，利物浦、曼城、曼聯集體掉鏈子，尤其是曼市雙雄，狀態的起伏太過明顯了，阿森納擊退熱刺，不知道這次一如既往的穩定能不能帶來冠軍，切爾西則不聲不響的客勝伯恩利，逐漸追上了第一集團， 積分榜，阿森納繼續鞏固了第一，切爾西則超越曼城來到了次席，曼聯已經十名開外了，而利物浦則因為這幾輪的狀態降到第十二，而且是英超所有球隊中唯一沒有平局

微信 , 前端開發 , Javascript

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冰淇淋紅茶Q - 具身智能驅動：基於魔琺星雲SDK構建高擬真AI面試官

在當前人工智能的浪潮中，大語言模型（LLM）已展現出強大的認知與邏輯推理能力。然而，其交互界面卻長期受限於一個簡單的文本或語音輸入框。這種抽象且割裂的單維表達，本質上缺乏一個能與人類進行自然、生動交互的視覺或物理載體，尤其在需要傳遞情感、適應情境、展現意圖的場合中，顯得疏離而單薄。 面對這一日益顯著的人機交互鴻溝，具身智能（Embodied AI）正成為彌合認知與體驗的關鍵

雲平台 , 3d , 人工智能 , 深度學習 , 模態

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jayjaydream - openEuler開放歐拉系統入門OpenEuler安裝保姆級教程 | 附可視化界面

一、openEuler介紹 openEuler是一款開源操作系統。當前openEuler內核源於Linux，支持鯤鵬及其他多種處理器，能夠充分釋放計算芯片的潛能，是由全球開源貢獻者構建的高效、穩定、安全的開源操作系統，適用於數據庫、大數據、雲計算、人工智能等應用場景。同時，openEuler是一個面向全球的操作系統開源社區，通過社區合作，打造創新平

虛擬化 , 新特性 , 服務器 , 運維 , Linux , Css , 前端開發 , HTML

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WongKyunban - Linux中的線程是什麼？

在現代Linux操作系統中，一個程序在運行時，進程是分配資源的基本單位，Linux內核先fork一個子進程，分配物理內存，然後將要執行的可執行文件加載到內存。每個進程都是相互獨立的，進程之間如果需要通信則需要藉助第三方工具。 不同的進程在切換運行時，CPU需要不停地保存現場、恢復現場，因此進程上下切換的開銷是很大的。所以如果程序要並行執行很多任務，

內核態 , 線程池 , C語言 , 加鎖 , Css , 前端開發 , HTML

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WongKyunban - 什麼根文件系統

Linux內核在初始化過程中，會創建一個根目錄“/”，然後mount第一個文件系統到這個根目錄下，這個文件系統就被稱為根文件系統。其他的存儲分區、磁盤、SD卡、U盤接着就可以mount到根文件系統的某個目錄下。然後用户就可以通過文件接口訪問各個存儲設備。 在Linux中，一個根文件系統會包含Linux運行所需要的完整目錄和相關啓動腳本、

服務器 , 文件系統 , 根文件系統 , Linux , 網絡 , Css , 前端開發 , HTML

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求知上進 - 深入學習 Python 函數：作用域 - 變量的“隱形疆域”

作用域，為什麼它是 Python 函數的“隱形疆域”？ Python 函數強大而靈活，但變量的作用域往往是開發者最易忽略卻又最易出錯的部分。作用域定義了變量的生命週期和訪問範圍：它能在哪裏被讀取、修改或“消失”。一個簡單的全局變量修改，可能在函數內引發意外；一個閉包中的自由變量，可能讓內存“永生不滅”。 為什麼説它是“隱形疆域”？ 隱形：不像顯式類型聲

作用域 , 人工智能 , 深度學習 , 嵌套 , Python

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元冪境ar遠程協助 - 智能裝配如何與AR技術相結合

在元冪境看來，在智能製造加速發展的當下，裝配環節作為生產鏈條的核心環節之一，直接影響着產品的效率與質量。傳統裝配依賴人工經驗和紙質工藝指導，容易出現效率低下、操作不標準、錯誤率高等問題。而AR技術的興起，為裝配流程帶來了新的解決思路和應用場景。將AR與智能裝配相結合，正逐步成為製造業數字化轉型的重要方向。 一、AR技術賦能裝配的價值

ar設備 , ar技術 , AR工業巡檢 , 人工智能 , 深度學習 , ar , AR眼鏡

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步_步_為營 - 深度解析.NET中HttpClient的生命週期管理：構建穩健高效的HTTP客户端

深度解析.NET中HttpClient的生命週期管理：構建穩健高效的HTTP客户端 在.NET應用開發中，無論是微服務間的通信、數據抓取，還是與第三方API交互，HttpClient都是實現HTTP請求的核心工具。合理管理HttpClient的生命週期，對提升應用性能、避免資源泄露和確保系統穩定性至關重要。 一、技術背景 在早期的.NET開發中，直接使用WebRequest和

System , 連接池 , 複用 , 前端開發 , Javascript

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萌萌朵朵開 - DevOps 自動化測試：Jenkins + Pytest 落地實踐

在 DevOps 流程中，自動化測試是保障代碼質量的關鍵環節——如果每次代碼提交都靠人工跑測試用例，不僅效率低，還容易遺漏問題。直到用 Jenkins 搭配 Pytest 搭建起自動化測試流水線，我們才徹底擺脱了重複的手動測試：代碼提交後，Jenkins 自動拉取代碼、運行 Pytest 用例、生成測試報告，有問題及時告警，既保證了測試效率，又能提前攔截線上隱患。這篇就分享這套方

雲計算 , 雲原生 , jenkins , HTML , Python

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smartApi - Git 檢出到HEAD 再修改提交commit 會消失解決方案

現象一句話： “把 HEAD 落在歷史提交上 → 改完順手 git commit → 切分支 → 剛才的 commit ‘消失’”。 根本原因： 你提交時 HEAD 是遊離（detached）狀態，沒有分支指針指向它；切走後 Git 再也找不到那條 commit，於是“好像沒了”。 找回與保留的兩步法 先找回“丟失”的 commit git r

移動開發 , bash , Android , .net , Git

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夢的點滴 - Vite 提速技巧：從構建到熱更新優化

第一次用 Vite 替代 Webpack 時，確實被驚豔到了——之前項目啓動要等 30 秒，換成 Vite 後秒開，熱更新也幾乎沒有延遲。但用久了發現，隨着項目變大，Vite 也會變慢：啓動時控制枱刷一堆依賴，熱更新偶爾卡頓，生產構建時間逐漸變長。其實只要掌握一些優化技巧，就能讓 Vite 始終保持“飛一般的感覺”。 一、依賴預構建：減少啓動時間 Vite 啓動快的核

熱更新 , 生產環境 , 緩存 , webpack , 前端開發

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mofcloud - AI API 聚合：跨多個 LLM 的成本與複雜性管理

如果你在沒有聚合層的情況下使用多個 LLM，就像在同時管理好幾個不同的雲平台——能用，但賬單往往會讓人吃驚。 大多數團隊並不是主動選擇多模型架構，而是逐步累積出來的：一個模型負責推理，一個負責總結，再加一個用於客服微調。 半年之後，AI 技術棧就變成了充滿不同計費方式和 token 規則的 API 迷宮。 AI API 聚合能解決這個問題。

FinOps , 數據 , 雲計算 , API , AI , 雲原生

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伍華聰 - 如何在Python開發中實現無代碼、純配置的業務界面展示和常規數據操作的處理分析過程

要實現無代碼、純配置的業務界面展示和常規數據操作，最佳的方式是通過實體-屬性-值的設計方式，也就是常説的EAV模式，通過動態構建實體類型、動態構建對應的屬性列表，以及根據類型的不同對屬性值進行存儲，從而構建一系列的處理規則，實現業務模塊的動態化，本篇隨筆探討一下，如何在Python開發中實現無代碼、純配置的業務界面展示，以及實現常規數據操作的過程，拋磚引玉，共同探討。 1、何為實體-屬性-值的設計

後端

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此星光明 - 巴西帕拉州和朗多尼亞州混合土地利用牧場的 LBA-ECO ND-30 覆蓋率

LBA-ECO ND-30 Fractional Cover of Mixed Land Use Ranches, Para and Rondonia, Brazil 簡介 本數據集包含 1996 年至 2002 年間巴西亞馬遜地區兩個牧場的 Landsat 影像（30 米分辨率），這些影像提取了光合植被（PV）冠層、非光合植被（NPV）和裸

數據挖掘 , github , 大數據 , NASA , jquery , 前端開發 , Python

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lz527657138 - springcloud alibaba(一)環境搭建與父工程創建

搭建微服務項目並不複雜，主要有兩種方式： 使用IDEA的Spring Initializr嚮導 這種方式較為便捷，可以直接選擇SpringBoot版本和所需依賴 創建Maven項目 這種方式需要手動添加依賴座標信息 本文將採用第二種方式演示具體步驟。如有疑問，歡迎在評論區交

spring , Css , ci , spring cloud , 前端開發 , 後端 , HTML

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huang991 - 網盤批量轉存分享工具，一鍵搞定多鏈接轉存、批量分享，高效管理資源

在處理大量網盤分享鏈接時，無論是轉存到自己網盤還是分享給他人，逐一操作都十分繁瑣。本文將介紹兩款實用工具——QuarkPanTool 和 BaiduPanFilesTransfers，它們分別針對誇網盤和百網盤，旨在幫助用户輕鬆實現批量轉存和批量分享，大幅提升效率。 軟件下載 網盤批量轉存軟件 QuarkPanTool批量助手 Q

網盤 , 編輯器 , 學習 , 阿里雲 , 電腦 , 前端開發 , Javascript

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