一、狂飆年代的另一面:熱度背後是結構性焦慮 2025年,中國的機器人賽道正在經歷一場罕見的“資本風暴”。短短一年內,數十家機器人企業密集奔赴IPO,從倉儲、酒店、家居,到農業、醫療、巡檢,無一不在講述自己的“具身智能故事”。 表面上,這是一場繁榮:政策紅利、產業基金、港股“18C通道”,為創業公司提供了前所未有的融資窗口;技術層面,AI感知、
一、概要 (提示:在數據激增與合規壓力下,企業亟需一種既高效又可靠的數據管理方式。) 隨着數字化轉型的加速,企業數據正以前所未有的速度增長。據國際數據公司(IDC)預測,到 2025 年全球數據總量將超過 175ZB。數據量龐大帶來的直接挑戰是管理複雜度急劇增加,尤其是敏感數據散佈於企業內部多系統、多終端和雲環境中,泄露與濫用風險不斷攀升。與此同時,我國《網絡安全法》
2025年11月26日,“責任100|2025年第九屆CSR中國教育榜”獎項正式發佈。共有124家企業入圍“最佳責任企業品牌”,超過100家全國媒體、地方媒體和專業媒體共同發佈。本屆教育榜共有272家國內外領先企業參與申報,經嚴格評審,124家企業的142個優秀項目脱穎而出。 典範項目引領實踐,戰略融合成關鍵趨勢 在多輪次評審中,立邦中國、TCL科技集團股份有
一對一視頻交友平台美顏 SDK 接入教程:從 API 調用到美顏美型效果展示 在一對一視頻交友場景中,“自然美顏” 是提升用户互動意願的關鍵 —— 用户通過視頻匹配時,精緻且不誇張的美顏效果能降低社交焦慮,讓對話更放鬆。但很多平台在接入美顏 SDK 時,常因 “API 調用不熟練”“效果調試不到位”“適配場景不精準”,導致出現 “美顏卡頓”“畫面違和”“兩端效果不一
財務報表在線編輯:純前端技術方案與 SpreadJS 實戰指南 在數字化轉型加速的今天,財務報表在線編輯已成為企業財務管理的核心需求 —— 它不僅需要打破傳統 Excel 離線編輯的協作壁壘,還需滿足跨平台訪問、數據實時同步、複雜計算精準性等核心訴求。而純前端表格控件的崛起,尤其是 SpreadJS 這類高兼容、高性能的解決方案,正徹底改變財務報表在線編輯的技術選型邏輯。本文將結合企
今日核心任務: 像為您的身體進行一次深層的“根系灌溉”一樣,在熱水中加入草本的力量。 一、瞭解人體反應:為什麼要在泡腳時加入草藥? 皮膚是“吸收通道”:足部皮膚,尤其是腳踝以下,有豐富的毛細血管和穴位。在熱水的幫助下,毛孔張開,草藥中的有效成分(生物鹼、揮發油等)能通過皮膚被吸收,隨氣血運行至全身,起到“透皮給藥”的作用。
SSM 框架實現增刪改查(CRUD)功能代碼詳解 以 “用户管理” 模塊為案例,基於 SSM(Spring+SpringMVC+MyBatis)框架實現用户的新增、查詢(單條 / 列表)、修改、刪除功能,全程遵循 “POJO→Mapper→Service→Controller” 的分層開發邏輯,附完整代碼與配置説明。 一、前期準備:項目結構與依賴 1.1 項目目
現在可以在 Gemini CLI 中用 Gemini 3 Pro 啦。 這下子終端不僅僅是一個輸入指令的窗口,而是變成了一個具備執行力的開發環境,並且還能通過 Agentic Coding(代理編碼)處理複雜的工程任務,並通過調用外部工具優化工作流。 目前 Google AI Ultra 訂閲用户或持有付費 Gemini API Key 的用户可以使用,而其他用户可以加入加入候補名單,等官方開放權
一、概要:構建金融數據安全的精細化、協同化、閉環式能力體系 (提示:本章從宏觀層面概述金數據安全管理的行業趨勢與落地價值。) 隨着金融數字化轉型進入深水區,金融機構在零售銀行、智能投顧、消費金融、跨境支付等業務中產生的海量數據,不僅成為核心生產要素,也是貫穿業務創新、風控提升、客户體驗的重要支撐。然而,“數據價值提升”與“數據風險上升”始終並行:數據覆蓋鏈路愈長、協同
又到年底做預算的時候了,很多企業主和HR負責人開始頭疼一個問題:明年該用哪套人事管理系統? 市面上產品這麼多,從用友、金蝶這些老牌廠商到釘釘、企業微信這類辦公平台,價格從幾千到幾十萬,功能看起來都差不多,到底該怎麼選?今天我就結合這幾年幫企業做數字化的經驗,給大家做個實實在在的測評。 先説結論:沒有完美的系統,只有最適合的方案。中小企業選型,記住三個關鍵點:夠用就好、
在數字世界裏,數據的傳輸與存儲無處不在。但伴隨而來的,是噪聲、缺陷、傳輸錯誤等潛在威脅。錯誤糾正碼(Error Correction Code,ECC)作為保障數據可靠性的核心技術,成為芯片設計、內存架構和系統安全中不可或缺的一環。本文將從ECC的原理、常見方法到在DRAM中的應用逐層展開,並結合學習資源,幫助工程師與學習者全面理解這一關鍵技術。 ECC的基本原理
掘金原文(個人技術文章優先在掘金髮布):https://juejin.cn/post/7559981310472470562 曾以為掌握了Elasticsearch的match查詢就征服了搜索世界——直到產品經理輕叩桌面,拋出一個看似簡單的要求:"我們需要像MySQL的LIKE '%關鍵詞%'那樣前後通配的模糊搜索。" 我嘴角微揚,意識到真正的技術探險才剛剛開始。 引子:一場關於“模
一、客户簡介 朝陽永續是先進的金融數據與智能服務提供商,致力於為基金管理公司、證券研究機構及專業投資者提供高質量、精準和全面的數據分析與決策支持工具。依託多年深耕金融行業的數據積累與投研經驗,朝陽永續推出其核心產品——AI小二,一款融合大模型技術的AI金融投研智能體。 AI小二基於生成式AI能力,結合阿里雲向量檢索服務Milvus版(簡稱阿里雲Milvus),打造了集“智能問答、極速研究、深度分析
本文深入探討了調試的核心哲學,強調通過系統化數據收集而非盲目猜測來解決問題。文章詳細介紹了調試的四個關鍵步驟,包括理解正常系統行為、承認未知、數據收集和根本原因修復,為開發人員提供了實用的調試方法論。 調試的基本哲學 作者:Max Kanat-Alexander 發佈日期:2017年7月17日 有時候人們很難進行調試。主要是那些認為調試系統需要
【Kafka面試精講 Day 30】Kafka面試真題解析與答題技巧 作為“Kafka面試精講”系列的收官之作,本篇聚焦於 真實技術面試中的高頻問題解析與高分回答策略。經過前29天對架構原理、存儲機制、安全控制和運維實戰的系統梳理,今天我們進入最終章:如何將知識轉化為面試競爭力。 在中高級崗位面試中,面試官不僅考察你是否“懂 Kafka”,更關注你能否 結構化表達、結
如果一個項目的核心不是分類準確率,而是概率估計的質量。換句話説,需要的是一個校準良好的模型。這裏校準的定義是:如果模型給一批樣本都預測了25%的正例概率,那這批樣本中實際的正例比例應該接近25%。這就是校準。 解決這個校準問題單看ROC-AUC不夠,要用Brier score或者Log-loss來保證校準質量。 我們先介紹一下我們一般使用的的幾個指標: ROC-
Spring IOC 源碼學習一 基本姿勢 以下是個人私貨, 請讀者謹慎參考。 作為一個過來人, 沒有方式方法學習 Spring 源碼枯燥無味的,建議你: 熟悉常見的Spring關鍵接口:Spring 框架龐大而複雜,擴展點非常多,建議先了解學習 Spring 常見外圍的擴展功能點(比如 在Spr
1. 為什麼這個畢設項目值得你 pick ? 醫療器械銷售智慧管理系統的主要功能模塊涵蓋員工管理、職位管理、客户管理和單位管理等,系統設計採用SpringMVC框架和MySQL數據庫。該系統支持普通員工的數據錄入與查閲執行,並提供部門領導的數據審核及統計分析服務。通過產品管理、首營企業登記管理等功能模塊,實現醫療器械的全面精細化管理,確保庫
在社交媒體上,不少博主質疑,陳震蹭小米流量,比如有博主觀察發現,陳震發小米的內容,互動量是發其他內容的十倍不止。提小米不提小米互動量差10倍?陳震:我從未否認過蹭小米流量…… 而陳震也是大方地承認,“小米流量大啊,我從來沒有否認過我蹭小米流量啊,但話説他不也一樣嗎?你看看他提我和不提我的微博,流量差多少~” 再比如前兩天,又有博主內涵陳震稱陳震是離了小
終極指南:掌握simplewall的WFP接口封裝與API開發技巧 simplewall是一個強大的Windows網絡過濾工具,它通過封裝Windows Filtering Platform (WFP) API來配置計算機上的網絡活動。這款輕量級應用體積不到1MB,兼容Windows 7 SP1及更高版本的操作系統,為開發者提供了豐富的AP
一、任務背景 在Hadoop項目中,我們通常需要通過不同的客户端操作方式來管理和處理數據。本文將詳細介紹三種常見的客户端操作方式:命令行操作、網頁界面操作(通過9870端口)和Java代碼操作。通過這些操作方式,我們可以有效地進行Hadoop集羣的管理、數據的存儲與分析。 二、任務1:client1——hdaf操作 1. 環境準備
在數字化轉型浪潮中,人工智能技術與數字孿生理念的深度融合,正為水利行業帶來革命性變革。通過構建與物理水利系統完全同步的虛擬模型,數字孿生水利體系實現了對全要素、全過程的數字化映射與智能化模擬,為傳統水利建設注入了全新活力。 一、數字孿生水利的核心架構與人工智能賦能價值 數字孿生水利體系以"算據、算法、算力"為三大核心支柱。其中,"算據"是基礎
一、JVM 調優核心思想 在深入具體方案之前,必須明確兩個核心思想: 調優的目的通常是為了解決以下問題: GC 停頓時間過長:應用出現卡頓。 吞吐量下降:單位時間內處理的請求變少。 內存溢出:發生 OutOfMemoryError。 CPU 負載過高:頻繁的 GC 或線程競爭導致 CP