Redis 8.4 在性能與開發體驗上全面升級,並引入全新的混合搜索能力,讓構建 AI 應用的速度和便捷性再上一個台階。其推出的混合搜索(hybrid search)功能,將全文搜索與向量搜索融為一體,實現更靈活、更智能的查詢,同時在性能與內存利用率上帶來顯著提升。通過對 Redis Streams 邏輯的優化和一系列新增原子操作,Redis 在大規模場景下的運維也變得更加簡單可靠。 混合搜索重磅
在現代軟件開發中,使用容器化技術已經成為一種趨勢,其中 Docker 是最受歡迎的工具之一。與此同時,Ollama 作為一個新的開源工具,旨在簡化機器學習模型的使用和管理。這篇文章將重點討論在使用 Ollama 與 Docker 時所遇到的一些問題,並闡述解決這些問題的步驟和方法。 問題背景 在運行 Ollama 的過程中,我們希望通過 Docker 容器來隔離和管理環境。然而,
深度解讀虛擬列表:從原理到實戰,解決長列表渲染性能難題 前言:被長列表 “卡崩” 的前端日常 “萬級數據加載後,頁面滾動像幻燈片?” “列表項含圖片時,滾動到一半突然‘跳位’?” “DOM 數量破萬後,瀏覽器直接提示‘頁面無響應’?” 做前端開發的你,大概率遇到過這些場景。這不是代碼能力的問題 —— 瀏覽器的渲染瓶頸擺在那裏:每新增一個 DOM 元素,都會增加重排重繪的計算成本,當 D
AIGC生成型人工智能平台的技術文檔 在現代數字化背景下,AIGC(人工智能生成內容)逐漸成為一種新興的技術趨勢。本篇文章將詳細記錄搭建和集成AIGC生成型人工智能平台的技術文檔,包括環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、排錯指南和性能優化。通過系統的講解,便於開發者快速理解和運用該平台。 環境準備 在搭建AIGC平台之前,首先需要明確開發環境與依賴。以下是常用的依賴安裝指
項目介紹 JeecgBoot是一款集成AI應用的,基於BPM流程的低代碼平台,旨在幫助開發者快速實現低代碼開發和構建、部署個性化的 AI 應用。 前後端分離架構Ant DesignVue3,SpringBoot,SpringCloud,Mybatis,Shiro,強大的代碼生成器讓前後端代碼一鍵生成,無需寫任何代碼! 成套AI大模型功能: AI模型、AI應用、知識庫、AI流程編排、AI對話等; 引
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,帶您全面瞭解Java記錄類。 注
課程地址:https://www.secretflow.org.cn/community/bootcamp/2narwgw4ub8r... 一、課程核心框架 需求分析:數據要素流通的信任痛點 核心原理:遠程證明的技術本質與信任鏈構建 標準與實現:ITS框架與星綻方案落地 實踐案例:跨域管控的數據安全流通 未來展望:跨雲統一證明與密算網絡 二、引言:數據流通的信任核心問題 1. 數據的
課程地址:https://www.secretflow.org.cn/community/bootcamp/2narwgw4ub8r... 講師:賈明陽(螞蟻密算科技) 核心框架:背景知識 → 連接器功能 → 技術架構 一、背景知識:可信數據空間與國家數據基礎設施 1. 國家數據基礎設施核心節點 節點類型 核心定位 關鍵功能
對於“ollama能生成論文的模型是”的疑問,我將為大家展示如何解決這個問題。通過詳細的步驟和代碼示例,希望幫助更多的人理解和實現這個模型。 在我們開始之前,ollama的模型是一種基於AI的生成模型,能夠自動生成文本,包括論文、報告等。首先,我們需要做好準備工作,確保我們的環境設置正確。 環境準備 為了能夠順利使用ollama生成論文,我們需要以下依賴: Pyt
一、實驗核心框架 實驗主題:基於Secret Note在線平台的金融風控聯合建模 核心技術:銀域多方安全計算技術、同態加密、邏輯迴歸模型 實驗目標:隱私保護前提下,實現農村信貸風險準確預測,助力農村普惠金融發展 二、案例背景 1. 行業痛點 農村經濟發展需求:小鵝信貸等服務為農村商業/個人提供金融支持,但農村用户信用記錄薄弱。 傳統風控侷限:風險識別與預測能力不足,制約金融服務在
使用ThinkPHP6(TP6)和Vue框架構建語音直播系統,可結合TP6的後端服務能力與Vue的前端交互優勢,通過以下技術方案實現核心功能: 一、技術選型與架構設計 後端架構(TP6) 核心功能: 用户管理:基於TP6的Auth模塊實現註冊、登錄、權限控制。 房間管理:創建、刪除、查詢直播房間,關聯用户與房間數據。 流媒體鑑權:生成動態stream_key,通過TP
講師:馮宇揚(浙江大學) 核心主題:基於PIR技術的跨企業數據隱私查詢(隱語Secret Note平台實操) 分享框架:案例背景 → 數據集準備 → 實驗流程(含平台實操) 一、案例背景與核心技術 1. 業務場景 參與方:企業A(新型高科技企業,研發生物降解材料,未公開/未專利)、企業B(持有歷史技術記錄數據庫)。 核心需求:企業A需查詢自身研發的材料是否已被企業B的數據庫記錄,
"我每天工作10小時,週末還要加班,但感覺離財務自由越來越遠。 這正是傳統職場的最大陷阱:我們被訓練成"時間出賣者",而非"價值創造者"。 在舊體系中,你的價值=工時×時薪。這種線性模型註定讓你陷入忙碌卻無法突破的困境。 而AI時代正在重構價值評估體系:你的價值=解決問題的能力×放大係數。 關鍵區別在哪裏?窮人的時間只賣給一個人,富人的時間通過產品化賣給成千上萬人。 一個案例(青否ai員工源頭v:
隨着人工智能技術的快速發展,越來越多的工具開始被應用於開發過程當中。GitHub Copilot就是這樣一個工具,它能夠自動化地根據註釋生成代碼,提高開發效率。然而,如何高效地利用這個工具,按照註釋生成代碼,並處理一些常見的問題,需要我們進行深入的探討。 在2021年6月,GitHub推出了Copilot,這款AI驅動的代碼輔助工具引起了開發者和技術界的廣泛關注。
在企業數字化浪潮中,我們要用到不同的系統,每次使用的時候賬號密碼登錄太麻煩。在JVS這套開源框架中,支持多種登錄方式,可以構建統一、安全的登錄方式,滿足不同用户羣體的多樣化需求。 JVS支持多種登錄模式,默認支持賬號密碼、手機號+動態驗證碼(前提配置短信通道) ,除了這兩種模式,還支持釘釘、企業微信、公眾號、ldap等。 實現的效果如圖所示: 配置流程 首先,進入釘釘的後台設
如果説以往的 3D 視覺模型像「術業有專攻」的匠人,那麼Depth-Anything-3(DA3) 就是那個突然橫空出世、把所有活都能幹而且幹得還賊好的「全能大師」。它的秘訣很簡單:只用一個標準 Vision Transformer,就能同時搞定深度估計、相機位姿、三維重建和視角渲染。 給它一張圖,它能看深度;給它幾張圖,它能還原三維結構;給它視頻,它還能把相機怎麼動的都推出來;換個角度,它還能幫
在近期的開發中,我開始探索在 Windows 環境下使用 Ollama 進行 GPU 加速,為了更好地記錄這次經歷,我將過程整理成這篇博文,希望對其他開發者有所幫助。 版本對比:Ollama 的發展歷程 Ollama 作為一個開源項目,經過多個版本的迭代,逐步增強了對 GPU 的支持。以下是各個版本的重要特性及其演進: 版本 發佈日期
一 遠程連接 先直接用顯示器連接Jetson Nano,點擊右上角的wifi圖標進入到網絡設置界面,這裏我用的公司內部交換機直連的局域網,配置靜態ip地址,配置完成後點擊應用即可。 接着開啓遠程桌面功能,點擊左上角的“活動”,搜索“共享”,打開共享設置界面,開啓“遠程桌面”功能,允許其他用户查看你的桌面,並允許控制你的桌面。 Jetson Nano的圖形渲染策略是英偉達自己的,當我們登錄賬
沿襲我們的月度發佈傳統,極狐GitLab發佈了18.6版本。本次更新的亮點包括:Maven虛擬倉庫UI(Beta)、全新個人主頁、實例級合規與安全策略管理以及DAST認證腳本等。 這些能力聚焦產品規劃協作、軟件供應鏈與安全運營的效率提升,幫助團隊在一個平台裏完成從計劃到交付、從開發到防護的閉環。 版本信息 容器鏡像 18.6.0容器鏡像 registry.gitlab.cn/omnibus/
看完《瘋狂動物城》心癢癢?試試ComfyUI,讓朱迪和尼克走進你的畫布 最近,《瘋狂動物城》再度以超高熱度迴歸大眾視野。 大銀幕上朱迪的勇敢堅定、尼克的幽默機敏,還有那座讓人無限着迷的動物烏托邦,當片尾曲響起,你是否也曾有過一絲意猶未盡? 作為一個對尼克和朱迪毫無抵抗力的觀眾,我經常會想: 如果 AI 能讓他們以新的姿態再次出現,會是什麼樣子? 過去這是夢想——而如今,藉助強大的 AI 繪畫
在風控算法不斷升級的今天,網絡上的每一次訪問都伴隨“身份校驗”。對於跨境電商、數據採集、廣告驗證和自動化測試等高敏感領域而言,能否呈現出可信、自然的訪問環境,直接決定任務能否順利執行。在所有環境構建方案中,住宅代理(Residential Proxy)被視為最接近真實用户身份的技術手段,因此在 2025 年依然是全球企業與開發者最依賴的基礎設施之一。 一、為什麼住宅代理被視為“高可信網絡身份”?
在當今數據驅動的世界中,Python 已成為數據處理和分析的首選工具。而 Excel 文件作為最常見的數據存儲格式之一,如何高效、準確地在 Python 中讀取和處理 Excel 數據,成為了許多開發者和數據分析師面臨的挑戰。傳統的 Python Excel 庫在處理複雜 Excel 文件(如包含公式、樣式、合併單元格等)時,有時會顯得力不從心,甚至性能不佳。 本文將向您介紹一款功能強大、性能卓越
你有沒有算過,你的團隊每天花在找資料上的時間有多少? 上週我拜訪了一家科技公司,他們的技術總監給我看了一組數據:平均每個工程師每天要花1.5小時在內部資料檢索上。不是他們效率低,而是公司的知識庫已經變成了一個“信息黑洞”——文檔散落在各個角落,版本混亂,搜索功能形同虛設。 “我們不是沒有知識庫,而是有太多‘知識庫’了。”他苦笑着説,“Confluence裏有一部分,飛書文檔裏有一部分,還有一堆本地
本週全球AI領域動態密集,多家公司發佈重磅模型與工具。騰訊、小米、AMD、Anthropic、DeepSeek、阿里、微軟等推出多款開源大模型,覆蓋視頻生成、具身智能、MoE架構等,性能與成本優化顯著。AI Agent、工具持續迭代,Elser.AI、Trae SOLO等落地。技術上,嵌套學習、3D資產生成等獲突破,市場端特朗普簽署AI戰略命令,原生AI雲廠商打破壟斷,推動行業加速發展,一起來回顧