博客 RSS 訂閱

aws_aidevcommunity 頭像

亞馬遜雲開發者 - 新一代SageMaker+Databricks統一目錄：機器學習與數據分析工作流打通方案

前言 在數據驅動決策的時代，企業正面臨着兩大核心挑戰：如何打破數據孤島實現跨平台協作，以及如何在複雜技術棧中保持治理一致性。這些挑戰直接影響着企業從數據中獲取價值的能力和速度。 Databricks作為領先的數據分析和機器學習平台，已經幫助眾多企業實現了大規模數據處理和分析。與此同時，許多企業在亞馬遜雲科技雲上構建了完整的業務系統和機器學習工作流。如何讓這兩個強大的生態系統無縫協作，成為了釋放數

人工智能

收藏 評論

blossom_5fdad45ec8100 頭像

blossom - 拒絕 if-else：利用 Jackson 多態註解 (@JsonTypeInfo) 重構複雜的 IM 消息處理邏輯

引言：被“上帝類”支配的恐懼 在後端開發中，對接第三方 IM 系統（如微信、企業微信、或 RPA 機器人）的回調接口往往是一場噩夢。 通常，上游為了省事，會丟給你一個聚合的 JSON。不管消息是文本、圖片、還是系統通知，數據都塞在一個通用的 payload 對象裏，全靠外層的 messageType 來區分。 為了接收這個 JSON，我們往往會被迫寫出一個 "上帝類" (God Class)： /

後端

收藏 評論

u_15469972 頭像

mb61c46a7ab1eee - 分佈式鎖Redis、ZooKeeper 和數據庫構建分佈式鎖的優缺點、建立方式以及適用場景

核心概念：一個合格的分佈式鎖需要什麼？ 在比較具體實現之前，我們必須先了解一個健壯的分佈式鎖應具備的特性： 互斥性：在任意時刻，只有一個客户端能持有鎖。 安全性：不會發生死鎖。即使一個客户端在持有鎖期間崩潰，沒有主動解鎖，也能保證後續其他客户端能夠加鎖。 容錯性：只要大部分（超過一半）的鎖服務節點存活，客户端就能正常獲取和釋放鎖。 避

redis , 客户端 , 數據庫

收藏 評論

u_16655836 頭像

wx6603b05eb93d0 - vivo員工捅了大婁子？直播間置頂不需女用户評論被罵上熱搜

都説一個打工人能捅多大婁子！前段時間，泡泡瑪特就通過一個大婁子，即小柴報道過的——員工內涵用户是韭菜後泡泡瑪特半天上15個熱搜！這怕是打工人捅的最大婁子了…… 大概是泡泡瑪特工作人員手持原價79元的DIMOO掛鏈盲盒，脱口而出「哎嘛，這東西賣79確實有點（貴）」，另一人迴應「沒事，會有人買單的」。 此言論一出，不少人表示，員工這是內涵消費者是韭菜，於是一個下午，幾十個

置頂 , 人工智能 , 用户需求 , 數據分析 , ui

收藏 評論

u_16655836 頭像

wx6603b05eb93d0 - 人造肉第一股關店撤退！網友：21世紀最狠假科技陰謀涼透了？

還記得在2019年前後，“人造肉”這三個字，絕對比現在的AI還火，全球資本巨頭那是爭相押注。 但凡沾上這幾個字的，那都是融資拿到手軟，股價也是蹭蹭漲，各種權威機構的預測數據，那更是給這個行業瘋狂的打雞血。 比如當時雖然全球的人造肉市場規模僅為百億美元左右，但在機構的預測裏，不出幾年，這個市場將會達到千億美元規模，還有瘋狂的預測是，2035年，人造肉將吃掉全球肉類市場超

數據 , 英偉達 , 搜索 , 人工智能 , 數據分析

收藏 評論

u_15430715 頭像

中電金信人才 - 中電金信：這個AI“專家系統”，讓智能體真正懂金融、落地可控

目前，AI正以指數級速度進化，從模型走向智能體時代。智能體如雨後春筍般涌現，上千款應用正在重塑各行各業，然而，在規則嚴謹、流程複雜的金融領域，AI想真正落地，並不只是“部署一個模型”那麼簡單。 一家金融機構的會議室 圍繞“是否引入智能體”的討論正在展開 場景一：通用智能體的困境

業務流程 , 風控 , 人工智能 , 數據分析 , 觸點

收藏 評論

rgw2010 頭像

rgw2010 - K-D Tree 相關

部分發表於洛谷。 簡介： K-D Tree 是一種適用於 \(k\) 維空間信息處理的數據結構，一般是維護 \(n\) 個點的信息，建出平衡二叉樹；在 \(k\) 比較小的 建樹： 一般使用交替建樹，遞歸的分為以下三個步驟： 交替選擇一個維度切割（即 \(x, y, z, \cdots\) 依次切一遍，最後回到 \(x\) 繼續切）。 選擇一個切割點將這個維度切割了。

後端

收藏 評論

u_16534969 頭像

惠海小水 - 惠海150V降壓芯片H6253C支持24V36V48V60V100V150V降5V12V3.3V 高性能 低功耗降壓芯片可替LM5163

在汽車電子、便攜設備與電池管理等前沿領域，電源設計工程師常常面臨一個核心挑戰：如何高效、可靠地將車輛電池、工業電源等場景中高達數十伏甚至上百伏的波動電壓，穩定地轉換為各類芯片所需的低壓電源。這不僅關乎系統效能，更直接影響到設備的長期可靠性。 今天，我們向您介紹一款旨在應對這一挑戰的高壓降壓開關控制器——H6253C。它集多項實用特性於一身，為您的寬電壓輸入應用提供一個穩定、

軟件研發 , 降壓芯片 , 應用場景 , 解決方案 , 汽車電子

收藏 評論

u_17355821 頭像

KernelMatrix - thin-provisioning及其在docker中的應用

1.thin-provision（精簡配置）與thick-provision（厚配置、厚置備） 1.1 thin-provision與thick-provision定義     自動精簡配置（Thin Provisioning）是一種優化存儲資源利用的重要技術。有thin-provisioning就相對應的有thick-provisioning。傳統的硬盤、卷就屬於thick-p

雲平台 , overlayFS , lvm , thin-provisioning , 雲計算 , thick-provisioning , Docker

收藏 評論

u_17022799 頭像

亞拉索第一 - 用 DevUI MateChat 搭一個企業知識庫 Copilot

企業裏做知識庫 Copilot 這件事，在 2025 年幾乎已經成了中後台產品的標配需求。 研發同學想快速查接口規範、排查流程和上線 checklist 客服想一鍵找到話術模板和工單歸因口徑；運營想問動 SOP @和數據口徑 大家都知道模型側可以接，但是真正拖慢落地的反而是前端交互：用户不知道該怎麼問、也不知道系統能答什麼 LLM

大數據 , 數據倉庫 , 開發者 , 結構化 , HTML

收藏 評論

u_17022799 頭像

亞拉索第一 - 聚焦行業價值與生態演進：一個開發者眼中的技術躍遷

引言 作為一名深耕行業十年的開發者，我親歷了從傳統瀑布式開發到敏捷迭代的轉型，也見證了AI技術從實驗室走向產業落地的全過程。當對話式AI成為生產力工具的核心入口時，我們不再只是代碼的寫作者，更是人機交互範式的構建者。華為雲推出的MateChat作為面向AIGC場景的對話組件庫，正以務實的技術底座推動行業價值的釋放。以下是我基於實戰經驗，對大模型適配

人機交互 , 大數據 , 數據倉庫 , 開發者 , 模態

收藏 評論

u_16099323 頭像

架構魔法師 - 區域迴歸網絡

摘要：憑藉對雙向上下文進行建模的能力，與基於自迴歸語言建模的預訓練方法相比，基於BERT的基於自動編碼的預訓練實現了更好的性能。然而，依賴於對輸入使用掩碼，BERT忽略了屏蔽位置之間的依賴性，並且受到預訓練 - 微調差異的影響。根據這些優點和缺點，我們提出了XLNet，一種廣義自迴歸預訓練方法，它（1）通過最大化分解階的所有排列的預期

機器學習 , 預訓練 , 建模 , 區域迴歸網絡 , XLNET , 人工智能 , BERT

收藏 評論

u_17588526 頭像

圍爐聊科技 - TRAE SOLO：使用初體驗

國內版TRAE SOLO之前就有預約，近期終於等到了，SOLO模式確實讓我大開眼界。它不再只是一個代碼補全工具，而是真正能從需求到上線全程陪跑的"編程夥伴"。 一、激活與界面切換：看似簡單，實則有門道 首先，獲取TRAE SOLO的途徑並不難。國內用户現在可以直接在TRAE國內版中免費使用SOLO模式。 切換SOLO模式的按鈕位於TRAE左上角，點擊後界面會從傳

機器學習 , 技術棧 , 代碼生成 , 人工智能

收藏 評論

u_17513518 頭像

愛看C語言的BK - Java21天學習計劃：第十七天（線程池原理與實踐）

線程池：從併發容器到資源管理的跨越 在第十六天的學習中，我們掌握了ConcurrentHashMap、CopyOnWriteArrayList等併發容器的實現原理，以及原子類在解決ABA問題中的應用。今天，我們將進入併發編程的更深層次——線程池。想象一下，如果每次請求都創建一個新線程，就像餐廳每來一位客人就臨時僱傭一名廚師，不僅效率低下，還可能導致系統資源耗盡。線程池正是解

任務隊列 , 線程池 , AI寫作 , aigc , JAVA

收藏 評論

u_17567677 頭像

沃觀態勢感知 - 不止是監控：海外輿情監控平台如何成為企業的全球戰略雷達？

在全球競爭不斷加劇的背景下，海外輿情監控平台正從“信息收集工具”向“全球戰略雷達”加速演變。對於任何正邁向國際市場的企業來説，它們不僅要求及時掌握媒體動向，還必須從複雜的輿論信號中識別風險、洞察趨勢、預測未來。輿情監控已走過單點數據抓取時代，如今的平台需要承擔戰略預警、品牌競爭洞察、用户需求識別以及行業動態分析等更高維度的任務，讓企業在跨文化、多語言、複

人工智能 , 基礎設施 , 用户需求 , 數據分析 , 結構化

收藏 評論

u_17589471 頭像

AI數字人研究社 - 數字展廳升級重點推薦方案：AI數字人+智慧大屏實現低成本高互動

隨着數字化浪潮席捲各行各業，傳統數字展廳面臨內容更新慢、交互性弱、觀眾參與度低等痛點。許多單位希望引入前沿科技提升展廳吸引力，但又受限於高昂的硬件改造成本和複雜的系統部署。如何在不“大動干戈”的前提下，實現展廳的智慧化躍升？ 很多展廳設計者提出了“AI數字人+智慧大屏”的解決方案，這一組合不僅硬件改動極小，還能快速構建可對話、可引導、可講解的沉浸式互動體驗空間，真正實現“低

智慧展廳 , 數字人 , 數字展廳 , 人工智能 , 計算機視覺 , 大模型

收藏 評論

apocelipes 頭像

apocelipes - Linux的binfmt_misc機制

在類UNIX系統上，可執行文件和shell腳本一般都是不帶後綴名的，操作系統內置的程序加載器會自動檢測文件的權限和內容是否是一個可執行的程序。這麼做的好處是可以在輸入命令的時候少打很多字。壞處自然是不對文件做徹底的檢查就無法確定其是否是可執行文件，這會帶來一些安全問題。 Linux則更進一步，提供了一套叫binfmt_misc的機制讓用户自定義哪些格式的文件是可執行文件，進一步提升了系統靈活性。

操作系統

收藏 評論

tong_6816038415d24 頭像

小童童 - Mac安裝教程Acrobat DC 2021.dmg 怎麼裝？超詳細小白步驟！（附安裝包）

​準備工作 安裝包下載：https://pan.quark.cn/s/2c2336d1e053，下載好了Mac Acrobat DC 2021.dmg這個文件，一般就在你電腦的 “下載” ​ 文件夾裏躺着呢。 詳細安裝步驟 找到並打開dmg文件 打開 “訪達(Finder)” ，進到 “下載” ​ 文件夾。 找到那個Mac Acrobat DC 2021.dmg文

macos

收藏 評論

u_17567677 頭像

沃觀態勢感知 - 技術選型指南：評估海外輿情監測工具 API 與集成能力的關鍵

在企業數字化與全球化並行的時代，海外輿情監測工具不再是單一的“信息抓取工具”，而是企業數據中台、品牌管理系統、客服系統、市場營銷平台之間的重要樞紐。因此，評估海外輿情監測工具的 API 能力、數據集成架構與可擴展性，已成為技術選型中最關鍵的指標之一。 很多企業在使用海外輿情監測工具時遇到的痛點並非數據不足，而是“數據無法進系統”“監測結果無法自動流

數據 , API , 人工智能 , 數據分析 , 結構化

收藏 評論

tcjiaan 頭像

東邪獨孤 - 【EF Core】兩種方法記錄生成的 SQL 語句

原本計劃 N 天前寫的內容，無奈拖到今天。大夥伴們可能都瞭解，年近歲末，風乾物燥，bug 特多，改需求的精力特旺盛。有幾個工廠的項目需要不同程度的修改或修復。這些項目都是老周個人名義與他們長期合作的（有些項目已斷尾了，他們覺得不用再改了），所以不一定都是新項目，有兩三個都維護好幾年了。 今天咱們的主題是記錄 SQL 語句。用過 EF 的都知道，它可以將 LINQ 表達式樹翻譯成 SQL 語句，然後

.net , 後端

收藏 評論

u_17323542 頭像

小桃兔兔 - Gitee領跑2025年項目管理工具市場：技術基因與本土優勢的雙重突破

Gitee領跑2025年項目管理工具市場：技術基因與本土優勢的雙重突破 在數字化轉型加速的2025年，項目管理工具市場正經歷着前所未有的技術革新與格局重塑。作為國內最大的代碼託管平台，Gitee憑藉其深厚的技術積累和持續創新，在最新發布的行業評選中脱穎而出，成為技術團隊項目管理解決方案的首選品牌。這一現象不僅反映了國內企業級SaaS市場的成熟度提升，更揭示了技術驅動型協作工

項目管理工具 , 項目管理 , 開源 , 解決方案

收藏 評論

codewalker 頭像

codewalker - Java記錄類入門：簡化的以數據為中心的Java編程

記錄類聲明是一種在Java類中封裝數據同時減少樣板代碼的高效方式。本文將通過基礎及高級編程場景介紹其工作原理。 Java記錄類是一種用於存儲數據的新型類。無需編寫構造方法、訪問器、equals()、hashCode() 和 toString() 的樣板代碼，只需聲明字段，Java編譯器便會自動處理其餘部分。本文將通過基礎與高級用例示例，以及不適用記錄類的場景，帶您

後端開發 , JAVA , 構造方法

收藏 評論

u_13633 頭像

daleiwang - license綁定機器碼 適用於容器嗎

一、創建生成機器碼的類 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Management;//添加引用註冊表namespace DisDemo { internal class SoftRegs

System , 雲計算 , license綁定機器碼 適用於容器嗎 , text , 雲原生 , ci

收藏 評論