博客 RSS 訂閱

lu_lu 頭像

Lu_Lu - 在模板的基礎上創建 Word 文檔：Java 實戰指南

在日常開發中，我們經常需要根據特定數據動態生成Word文檔，例如報告、合同、證書等。手動創建既耗時又容易出錯，而通過模板自動化生成則能大大提高效率和準確性。本文將深入探討如何利用強大的Java庫 Spire.Doc for Java，在預設Word模板的基礎上，通過替換佔位符或書籤來高效創建定製化的Word文檔。 1. Spire.Doc for Java 庫介紹與安裝 Spire.Doc for

JAVA

收藏 評論

grapecity 頭像

葡萄城技術團隊 - 不知道怎麼選型文件型數據庫？快來看看吧

不知道怎麼選型文件型數據庫？快來看看吧 最近正好需要為項目選擇一個初始場景的學習和試用場景的關係型數據庫，對於這種場景，文件型數據庫就是最合適的，因為其幾乎沒有部署成本，並且數據遷移便利，資源消耗低。 SQLite 那既然説到了文件型數據庫，那 SQLite 可就精神了。作為文件型數據庫的中流砥柱，它幾乎佔據了嵌入式場景 70% 以上的江山。你的手機相冊、你的瀏覽器歷史記錄、你正在用的 IDE、你

數據庫

收藏 評論

tangshiye 頭像

AI架構師湯師爺 - 釦子Coze變現實戰：一天產出50條爆款書單視頻，每月躺賺5位數，免費分享！

大家好，我是湯師爺，分享1000個行業智能體案例，幫助100W人用智能體創富~ 今天給大家帶來一個超實用的Coze工作流，3分鐘讀完一本書視頻自動化生成智能體。 這個工作流能夠自動將書籍內容轉化為帶有分鏡圖片、語音解説和字幕的短視頻。 一鍵生成剪映草稿，幫你快速產出知識類短視頻內容。 1、為啥要搞視頻自動化 1.1 搞定知識類短視頻製作太慢的問題 以前做知識類短視頻得自己寫文案、設計分鏡、找圖或畫

教程 , 知識 , 人工智能

收藏 評論

youyudetusi 頭像

憂鬱的吐司 - AI數字員工來了，你準備好了嗎？打造高效的AI數字員工團隊！

“代碼成就萬世基積沙鎮海，夢想永在凌雲意意氣風發”，從這句阿里雲早期工程師們書寫的對聯中，不知大家能否看出那種歷史使命式的雄心。 悉聞，數年前阿里雲辦公室上的這副對聯，正在演化成為阿里雲的種種未來。上個月（8月），有幸隨着《培訓》雜誌直達號——阿里雲智能集團標杆參訪活動，親眼見識這副名聯。 這次參訪和交流機會是難得的，感悟是頗豐的，震撼是顯然的。 任何執拗都會成為過往，只有時間會告訴你對錯。（青否

機器學習 , 人工智能

收藏 評論

zhangyidemalingshu 頭像

lichong951 - android 使用 java 編寫網絡連通性檢查

下面給出 純 Java 代碼、兼容 Android API 19+、零三方庫 的“網絡連通性檢查”工具類。 特點： 同時檢測 Wi-Fi/移動數據是否真正上網（不只是“已連接”） 使用 HttpURLConnection，不阻塞主線程 支持 超時設置（秒級） 返回 布爾結果 + 失敗原因日誌 ✅ NetCheck.java（可直接拷貝） import android.conte

Android , android-studio , JAVA

收藏 評論

youyudetusi 頭像

憂鬱的吐司 - 什麼是真正的AI員工？青否AI員工系統的核心功能有哪些？

隨着人工智能技術不斷髮展，AI大模型從研發走向應用，“AI數字員工”應運而生。它並非科幻意義上的“類人夥伴”，而是作為虛擬勞動力，實質參與生產、運營、服務等流程，為跨行業領域的數字化與智能化轉型提供有力支撐。 “‘AI數字員工’作為一個在企業數字環境中工作的智能體，已超越傳統自動化工具範疇，不再是模仿人類操作的機械工具，而是具備‘感知—規劃—行動—學習’閉環能力的‘數字同事’。（青否ai員工源頭v

算法 , 人工智能 , 深度學習

收藏 評論

pannideniupai 頭像

雨大王 - 汽車產業鏈如何通過數字化平台實現研發協同升級

汽車產業鏈的數字化轉型已成為行業發展的必然趨勢。在研發管理領域，諸多企業仍面臨設計數據分散、流程審批低效、跨部門協作困難等挑戰。廣域銘島推出的Geega捷做設計研發協同平台，致力於為離散型製造業提供系統化解決方案，通過整合需求管理、項目計劃、設計研發、採購評估等環節，幫助企業提升產品可靠性、縮短上市週期並增強個性化能力。 在汽車製造業中，研發過程的複雜性尤為突出。以某整車企業為例，其零部件數

人工智能 , 深度學習

收藏 評論

chiqingdechouti 頭像

codigger - 編程語言的“奇點”融合（上）：鳳凰涅槃與彩虹之橋

系列導讀： 在上一階段的探索中，我們見證了從VimL到ObjectSense的工程化飛躍。而今天，講述的是更野心的技術藍圖——Polyglot Singularity（多語言奇點）。這不僅僅是一門語言，而是一個試圖融合多語言、跨平台、並讓人類與AI高度協同的“編程生態體系”。 本系列將分上下兩篇，解讀這個生態中的三大核心象徵：Phoenix（鳳凰）、Rainbow（彩虹）與 Feather（

編輯器 , 算法 , 自然語言處理 , 後端 , 前端

收藏 評論

u_16213447 頭像

mob64ca12f43142 - ollama如何在gpu運行大模型

在本文中，我們將深入探討“如何在GPU上運行ollama大模型”的問題。通過詳細的背景介紹、錯誤現象分析、根因解析以及解決方案的提供，幫助用户更高效地利用GPU資源，提升模型的運行效率。 問題背景 在現代的深度學習環境中，模型的規模日益增大，傳統的CPU運算已無法滿足性能要求。為了能在較短時間內完成複雜的訓練以及推理任務，越來越多的項目選擇使用GPU加速。對於使用ollama的用

配置環境變量 , aigc , 解決方案 , CUDA

收藏 評論

u_16175525 頭像

mob649e816ab022 - langchain 詞性標註

在當今自然語言處理領域，詞性標註是理解文本中各個詞彙的關鍵技術之一。最近，我嘗試將這個功能與 LangChain 集成，以提升我的應用性能。本文將為你展示如何解決“LangChain 詞性標註”問題的全過程，現在就開始吧！ 環境準備 首先，我們需要確保我們的技術棧是兼容的，這對於順利集成至關重要。這裏是一個支持的環境的 Mermaid 四象限圖，展示了相關技術的匹配度： qu

技術棧 , aigc , 詞性標註 , 多環境

收藏 評論

dewujishu 頭像

得物技術 - 項目性能優化實踐：深入FMP算法原理探索｜得物技術

一、前 言 最近在項目中遇到了頁面加載速度優化的問題，為了提高秒開率等指標，我決定從eebi報表入手，分析一下當前項目的性能監控體系。 通過查看報表中的cost_time、is_first等字段，我開始瞭解項目的性能數據採集情況。為了更好地理解這些數據的含義，我深入研究了相關SDK的源碼實現。 在分析過程中，我發現採集到的cost_time參數實際上就是FMP（First Meaningful P

算法 , 前端

收藏 評論

u_16213382 頭像

mob64ca12e4972a - ollama 強制使用gpu

由於"Llama強制使用GPU"的需求越來越普遍，本文將為大家詳細記錄如何解決這一問題的過程。我們將從環境準備開始，逐步深入到集成步驟、配置詳解、實戰應用、排錯指南、性能優化等多個部分，希望能為開發者在使用Llama時提供清晰、有效的指導。 環境準備 在安裝Llama之前，確保你的環境與工具的技術棧兼容。我們將涉及多個操作系統和平台，包括但不限於Linux、macOS和Windo

API , aigc , ci , CUDA

收藏 評論

zhangyidemalingshu 頭像

lichong951 - 鴻蒙系統 4.1.0 兼容 Android apk 如何檢測兼容的 Android 系統版本是多少

HarmonyOS 4.1.0 仍屬於“兼容 AOSP”的常規版本，並未切換到純血鴻蒙 NEXT。 根據華為官方版本對照表，HarmonyOS 4.1 對應的 Android 兼容層為 Android 12（API 31），與 4.0 同屬一個分支，只是補丁級別更高 。 因此，在 4.1.0 設備上安裝 APK 時，按 Android 12 的兼容性進行測試即可；若出現僅 Androi

harmonyos-next , harmonyos

收藏 評論

u_16213392 頭像

mob64ca12e6f33c - aigc助手 沒有在系統找到軟件

aigc助手 沒有在系統找到軟件的描述： 在日常的IT工作中，我們常常會遇到諸如“aigc助手 沒有在系統找到軟件”的問題。這可能是由於軟件未安裝、環境配置不當或者依賴缺失等多方面原因。本文將詳細記錄解決這一問題的過程，涵蓋環境預檢、部署架構、安裝過程、依賴管理、服務驗證和擴展部署等方面。 環境預檢 為了確保系統的正常運行，第一步我進行了環境預檢，包括確認依賴的硬件和軟件環境

bash , aigc , ci , Python

收藏 評論

data_ai 頭像

數據庫知識分享者 - 讓企業決策像開掛！瑤池 Data Agent 全生命週期數據智能體使用全攻略

Data Agent 是瑤池數據庫基於 Data+AI 數智融合與 Agentic AI 技術趨勢打造的數據智能體產品，全面覆蓋數據的產生、存儲、加工、治理、分析的全生命週期，並具備自主規劃、智能執行、迭代優化等特性，實現從需求分析、數據探索到結果交付的全流程自動化。使業務人員無需掌握複雜的查詢語言或數據分析技能，即可獲取專業級分析結果，同時確保數據的準確性與安全性。 同時，面向所有依賴數據

資訊 , MySQL , 教程 , 阿里雲 , 數據庫

收藏 評論

z6nq94vp 頭像

博睿數據 - 喜報 | 博睿數據榮獲第七批國家專精特新“小巨人”企業稱號！

喜報 | 博睿數據榮獲第七批國家專精特新“小巨人”企業稱號！ 近日，北京市經濟和信息化局正式公示第七批專精特新“小巨人”企業名單，博睿數據憑藉在應用性能管理及可觀測性領域的深厚積澱、突出創新能力及優質市場表現，成功斬獲這一國家級殊榮。這不僅是對博睿數據技術硬實力的肯定，更意味着其已躋身“國家重點培育的戰略力量”梯隊。專精特新“小巨人”企業需同時滿足“專、精、特、新、鏈、品”六大方面指標，代

運維 , 人工智能

收藏 評論

1d1d1d1d1d1d1d1d_6671403974cb4 頭像

3Q聊工具 - 快速迭代下測試流程如何適應需求變化？

“臨近發佈，產品經理突然跑過來説：‘用户反饋那個按鈕不好用，我們得把交互邏輯整個改一下！’”。 這個場景，你是不是似曾相識？ 在快速迭代的敏捷開發模式下，需求變化不再是意外，而是常態。傳統的、瀑布式的測試流程，那種“等開發全部完成再開始系統測試”的模式，早已力不從心。它就像一堵厚重的牆，試圖阻擋變化的洪水，結果往往是被沖垮。 那麼，當需求變更的通知單像雪片一樣飛來時，測試團隊該如何自處？是抱怨、是

測試 , 測試開發 , 測試工具 , 測試用例管理工具 , 測試自動化

收藏 評論

pannideniupai 頭像

雨大王 - 數字化服務商如何助力企業工藝優化？

製造業的工藝優化一直是企業提升競爭力的核心環節，然而傳統工藝優化模式在數據整合、流程協同和效率提升等方面面臨諸多挑戰。設計變更頻繁導致工藝文件反覆修改，工程師在手動校核圖紙、測算工時和生成作業指導書的過程中耗費大量時間，而這些重複性勞動往往無法直接推動工藝創新。在此背景下，AI驅動的工藝優化解決方案逐漸成為行業變革的關鍵支點，其核心在於通過數字化手段重構工藝流程，實現從設計到交付的全鏈路升級。

人工智能

收藏 評論

u_16213355 頭像

mob64ca12de24b0 - fstable defaults 0 0 0 2

fstable defaults 0 0 0 2 是一種系統配置錯誤，常見於 Linux 系統在更新 fstab 文件時的配置錯誤。這種錯誤可能會影響文件系統的掛載行為，從而導致系統無法正常啓動。接下來，我將詳細解釋如何解決這個問題。以下是內容的結構。 版本對比 在不同版本的 Linux 內核中，fstable 的處理方式存在差異。下面是一個版本特性對比表格，涵蓋了最常用的三個版

不同版本 , 新版本 , 工具鏈 , aigc

收藏 評論

bigegaodeci 頭像

duoke球球 - 一體化陪玩系統源碼小程序：線上互動 + 線下核銷 + 數據統計，運營更高效

在陪玩行業競爭日趨激烈的當下，“運營效率” 成為創業者拉開差距的核心關鍵。傳統陪玩平台常陷入 “線上匹配混亂、線下核銷繁瑣、運營數據模糊” 的困境，導致用户流失率高、盈利效率低。而一體化陪玩源碼系統小程序，通過整合 “線上互動、線下核銷、數據統計” 三大核心模塊，構建起全鏈路自動化運營體系，徹底解決傳統模式的效率痛點，讓創業者無需投入大量人力，即可實現 “精準獲客、高效轉化、科學決策”，成為陪玩賽

MySQL

收藏 評論

xingxingshangdesigua 頭像

星星上的絲瓜 - JSAPIThree 數據源系統學習筆記：讓數據在地圖上可視化

作為一個剛開始學習 mapvthree 的小白，今天要學習數據源系統了！聽説這個系統可以把各種格式的數據加載到地圖上，還能讓數據可視化！想想就實用！ 第一次聽説數據源系統 今天在文檔裏看到了"數據源"這個詞，一開始我還以為是數據庫，結果查了一下才知道，原來這是用來存儲和加載地理數據的系統！ 文檔説數據源系統可以： 存儲帶座標信息的數據 支持多種數據格式（GeoJSON、JSON、CSV）

csv , datasource , geojson , 地圖api , Json

收藏 評論

rivers_chaitin 頭像

百川雲開發者 - 2025年AI Wiki軟件大比拼：PandaWiki、ChatWiki、MaxKB誰更勝一籌？

大家好，我是老張，一個在互聯網行業摸爬滾打了十年的技術老鳥。今天想和大家聊聊一個特別實用的話題——AI Wiki軟件。作為一個經常需要整理文檔、管理知識庫的"文檔狗"，我深知一個好用的Wiki工具能帶來多大的效率提升。 為什麼你需要一個AI Wiki？ 記得去年我們團隊接了個大項目，各種需求文檔、技術方案、會議記錄滿天飛。最誇張的時候，光是找一份兩週前的會議紀要，就花了我們半個多小時！更別提那些重

人工智能 , 深度學習

收藏 評論

wangzhongyang_go 頭像

王中陽講編程 - 別讓AI智能體瞎幹活！多Agent分工+協作3步法，新手也會用！

兄弟們，見字如面，我是王中陽。 最近我們團隊紮在AI智能體應用開發裏，Trea solo模式下的多Agent協同算是把坑踩了個遍——最痛的一次，因為把架構設計和代碼實現丟給同一個智能體，直接導致項目延期兩週。今天就把“智能體職責劃分”的實戰經驗掏給大家，全是能直接抄的乾貨。 這張圖，就值得兄弟們實操一下： 很多人剛搞多Agent開發時都犯過這個錯：覺得“一個智能體多幹活，省得協調”。但實測下來，

人工智能 , 程序員

收藏 評論