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圖觀 - 數字孿生技術如何讓數據中心運維從"被動響應"邁向"主動管理"？

在當今數據驅動的時代，數據中心作為企業核心業務的基石，其穩定、高效運行至關重要。然而，傳統的運維模式往往依賴人工巡檢和事後補救，面對海量設備、複雜系統和突發故障，運維團隊常常疲於奔命。有沒有一種技術，能讓我們提前預見風險、優化資源、提升效率？答案是肯定的——數字孿生智能運營中心正以其強大的能力，為數據中心運維帶來革命性變革。 以某大型互聯網企業的數據中心為例，該中心承載着全球數億用户的服務，

觀點 , 知識 , 可視化

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圖觀 - 數字孿生賦能園區運營

在當今數字化轉型的浪潮中，園區運營管理正面臨着前所未有的挑戰與機遇。傳統的園區管理模式往往依賴於二維圖紙、分散的監控系統和人工巡檢，難以應對日益複雜的設施管理、能源優化和應急響應需求。如何構建一個高效、直觀且可擴展的園區運營平台，成為許多大型信息系統集成商關注的焦點。圖觀流渲染開發工具套件，作為一款領先的數字孿生解決方案，正通過其強大的技術能力，為園區運營帶來革命性的變革。本文將通過實際案例，分享

可視化

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圖觀 - 數字孿生智能運營中心：重塑城市公共安全的新利器

在當今快速發展的城市環境中，公共安全面臨着前所未有的挑戰。從突發事件響應到日常監控管理，傳統方式往往效率低下、信息孤島嚴重。如何利用先進技術提升城市安全水平，成為眾多開發者和決策者關注的焦點。數字孿生技術的出現，為這一難題提供了全新的解決方案。孿易數字孿生智能運營中心（IOC）標準版，作為一個功能完備的一體化平台，正逐步改變城市公共安全的管理模式。 一體化監測：讓城市安全盡在掌握 想象一下，一個集

可視化

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jeecg 頭像

JEECG低代碼平台 - AI 開發工具助力程序員突破 “35 歲魔咒”，職場壽命延長 5~10 年

隨着人工智能（AI）技術的不斷突破，程序員的工作方式正在經歷一場深刻變革。過去，程序員往往需要掌握大量底層語法和手寫複雜代碼，面對不斷更新的技術棧壓力山大。如今，藉助 AI 輔助開發工具，我們的工作效率和代碼質量都得到了顯著提升。最近，我開始使用一款名為 Cursor 的 AI 前端代碼生成工具，體驗非常棒。它不僅幫我快速生成基礎代碼，還極大提升了代碼質量和開發效率。 未來，程序員更多地只需專注于

前端構建 , ai開發 , cursor , 代碼質量

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zoulu1 頭像

zorro - Git 雙遠程（multiple remotes）同步鏡像問題

使用場景：一個本地倉庫綁定兩個遠程（官方 + 公司倉庫）,例如：把flutter sdk從官方倉庫拉下去，推送到公司的內網git上，還需要定期同步flutter官方的更新。 克隆官方 Flutter 倉庫 git clone https://github.com/flutter/flutter.git cd flutter 添加公司內部 Git 倉庫為第二個遠端 假設

Git

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baihai 頭像

baihai - “推理能力”的提升本質上是模型智能的提升嗎？

編者按： 推理模型的“推理能力”飛躍，究竟是模型本身的進步，還是工程編排的巧妙包裝？ 我們今天為大家帶來的這篇文章提出了一個尖鋭的觀點：所謂“推理模型”的突破，本質上並非模型智能的根本性提升，而是通過工具調用與流程編排對模型能力停滯所做的工程性補償。 文章深入剖析了 GPT-5 等最新模型在執行任務時嚴重依賴 Python 沙箱、API 調用等外部工具的

llm , AI , 人工智能 , 深度學習

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u_11365839 頭像

尼羲 - 從 Redux 源碼談談函數式編程

Redux 屬於典型的“百行代碼，千行文檔”，其中核心代碼非常少，但是思想不簡單，可以總結為下面兩點： 全局狀態唯一且不可變（Immutable） ，不可變的意思是當需要修改狀態的時候，用一個新的來替換，而不是直接在原數據上做更改： let store = { foo: 1, bar: 2 }; // 當需要更新某個狀態的時候 // 創建

初始狀態 , 封裝 , yyds乾貨盤點 , 高階函數 , 前端開發 , React.js

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qiuzuideqianbao_chk3lo 頭像

求醉的錢包_chk3Lo - 當知識庫開始“自己進化”：聊聊 KoalaQA 的 AI 洞察功能

不少做客服、運營或者知識管理的同學，可能都會有類似的困惑—— 每天投入大量時間維護知識庫，但問題依舊重複出現；剛更新完的FAQ，不到兩週又被新問題“打臉”；想知道用户到底在意什麼，卻要翻無數聊天記錄和帖子。 説白了，大家都在找一個“能自己發現問題的系統”——而這，正是KoalaQA 推出的 AI 洞察功能想解決的事。 01｜現實痛點：知識庫不是靜態資產 很多團隊一開始建知識庫時信心滿滿，但用了一段

開源軟件 , 問答系統 , 知識 , 人工智能

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dayong_59b0e68b1ed0d 頭像

六邊形架構 - 別再盲目地堆砌技術了！大部份大數據項目的失敗，都是因為架構設計沒做對！

關注我，獲取更多企業級架構和人工智能應用實踐和落地的深度指南。 大家好，我是Kenyon。最近有朋友向我請教："勇哥，我們公司上了一套大數據的平台，投入了不少的資源，可運行了半年多了，數據的處理還是慢得離譜，投入的成本居高不下，分析師整天抱怨數據的質量差，領導對此也不太滿意。請問這大數據架構設計到底應該怎麼搞呢？" 嗯，這個問題實在是太常見了。作為一名參與設計和落地多個企業級的大數據平台的架構師，

大數據 , 數據採集 , 架構設計 , 系統架構 , 數據處理

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baidujiagoushi 頭像

百度Geek説 - 百度大數據成本治理實踐

導讀 本文概述了在業務高速發展和降本增效的背景下百度MEG（移動生態事業羣組）大數據成本治理實踐方案，主要包含當前業務面臨的主要問題、計算數據成本治理優化方案、存儲數據成本治理優化方案、數據成本治理成果以及未來治理方向的一個思路探討，為業界提供可參考的治理經驗。 01 背景 隨着百度各業務及產品的快速發展，海量的離線數據成本在持續地增長。在此背景下，通過大數據治理技術來幫助業務降本增效，實現業務的

spark , hadoop

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躺柒 - 讀社會工程：安全體系中的人性漏洞（第2版）07讀後總結與感想兼導讀

1.基本信息 社會工程：安全體系中的人性漏洞（第2版） 克里斯托弗·海德納吉 著，人民郵電出版社2021年12月 1.1.讀薄率 書籍總字數17.5萬字，筆記總字數22334字。 讀薄率22334÷175000≈12.76% 1.2.讀厚方向 當我點擊時，算法在想什麼？ 算法霸權 極簡算法史：從數學到機器的故事 算法的陷阱

企業信息化

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AutoMQ - 騰訊音樂如何基於 AutoMQ 降低 Kafka 50%+ 成本

編輯導讀：騰訊音樂娛樂集團作為中國在線音樂娛樂服務的領航者，旗下擁有 QQ 音樂、酷狗音樂、酷我音樂和全民 K 歌等眾多國民級移動音頻應用。每天，這些產品都會產生海量的用户行為和業務數據，為精準推薦、用户增長和商業化等核心業務提供着源源不斷的數據驅動力。在這一切背後，一個強大、穩定且高效的 Kafka 流系統是支撐其業務持續創新和發展的關鍵。 然而，隨着業務的飛速發展，傳統的自建 Kafk

中間件 , 架構 , 雲原生

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mob64ca12db7156 - ollama 模型數據目錄

ollama 模型數據目錄的使用和管理可以讓我們更有效地利用該平台進行各種應用的開發。在這篇博文中，我將詳細記錄解決“ollama 模型數據目錄”的過程，涵蓋環境預檢、部署架構、安裝過程、依賴管理、故障排查和最佳實踐，希望能夠給大家一個清晰的思路。 環境預檢 在開始之前，我們首先需要確保環境滿足以下要求： 系統要求 版本

數據目錄 , 最佳實踐 , aigc , Docker

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u_16213358 頭像

mob64ca12dedda8 - langchain mapReduceChain 是什麼

在當今數據驅動的世界中，處理和分析大量信息變得尤為重要。正是在這樣的背景下，LangChain 的 mapReduceChain 概念被提出。mapReduceChain 是一種用於分佈式計算的高效工作流，它結合了“映射”和“歸約”兩個步驟來處理數據，幫助工程師和數據科學家更快速地獲取和處理信息。 權威定義：mapReduceChain 是一個將數據處理過程自動化的工具，它使

歸約 , 時間複雜度 , aigc , 數據處理

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IT智行者 - 技術解析 WebAssembly 智能合約特點與安全性

WebAssembly（Wasm）作為高性能跨平台二進制格式，在前端性能優化和系統級編程中應用廣泛。然而，JavaScript與Wasm模塊的內存交互常面臨懸垂指針、內存泄漏等安全問題。本文將深入解析wasm-bindgen如何結合Rust所有權模型，構建安全高效的跨語言內存管理機制，並通過實際案例展示其在生產環境中的最佳實踐。 內存安全痛點：JS與Wasm的交互困

生命週期 , rust , 跨語言 , Css , 前端開發 , HTML

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小屁孩 - kafka集羣圖形界面管理工具kafka-manager

Kafka-King是一款現代實用的Kafka圖形界面客户端，專為新手和普通用户設計，無需複雜命令即可輕鬆管理Kafka集羣。無論是監控節點狀態、生產消費消息，還是創建主題和管理消費者組，它都能提供直觀高效的操作體驗，讓Kafka管理變得簡單而強大。 🚀 為什麼選擇Kafka-King？核心優勢解析 作為一款跨平台的Kafka管理工具，Kafka-King憑

客户端 , Css , 前端開發 , HTML , Git , ui

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u_16213640 頭像

mob64ca1405d568 - MYSQL5.7同步數據到5.6失敗，單行數據超過8126字節時，行溢出導出數據同步失敗_5.7 數據同步到5.6

5.7到8.0版本升級導致備份導入失敗：提示 "超過行長度" 某應用開發商將用 mysqldump 從 MySQL5.7 導出的數據導入到GreatSQL時，某些表創建失敗，提示超過行長度。 模擬信息如下 DROP TABLE cm_plat_user; CREATE TABLE cm_plat_user (id int NOT NULL AU

字段 , MySQL , 前端開發 , Javascript

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mob649e815d334b - llama 7b原理

LLaMA 7B原理：探討與解析 LLaMA（Large Language Model Meta AI）是Meta發佈的系列大型語言模型，其中7B代表其參數量為70億個。該模型致力於提高生成預訓練模型的性能，致力於在自然語言處理（NLP）任務上取得突破。本文將探討LLaMA 7B的技術原理、架構解析、源碼分析以及擴展討論，旨在為讀者提供一個全面的理解框架。 背景描述 在過去的

初始化 , 自然語言處理 , aigc , ci

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u_16213307 頭像

mob64ca12d2317d - ollama如何運行自己提前下載好的模型

在這篇博文中，我們將詳細探討如何使用“Ollama”運行自己提前下載好的模型。這個過程將為您提供必要的背景知識、錯誤現象分析、根因分析、解決方案，以及如何進行驗證測試和預防優化。 在開始之前，先給大家説一下背景。在使用Ollama的過程中，有很多用户反饋稱，雖然成功下載了各種模型，但在運行模型時卻遇到了一些困擾。這些問題也讓他們的科研或項目進展受到了影響。 問題背景

User , 錯誤提示 , 配置文件 , aigc

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mob64ca14005461 - Rocky Linux最終測試版本網絡設置方法_vm安裝rocky無法上網_gp

一、前言 在前面我們分享了關於Rocky Linux的文件管理、磁盤管理等相關知識，今天要介紹的就是關於如何在Rocky Linux 中進行網絡配置管理，也就是給設備配置IP。此外，在Windows Server服務器中，我們也分分享了IP配置的方法，在Windows Server中我們使用的大多都是圖形化界面，配置IP相對較為容易，而在R

配置文件 , ip , Rocky Linux , 前端開發 , 網絡配置 , Javascript

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u_16175522 頭像

mob649e8169ec5f - transformers ollama vllm

在設計和實現高效的機器學習模型時，使用如“transformers”、“ollama”和“vllm”這樣的現代庫是至關重要的。作為研究者與開發者，我們經常會面臨構建、調試及優化模型的眾多挑戰。在這篇博文中，我將詳細描述如何處理這些問題的過程，包括協議背景、抓包方法、報文結構、交互過程、字段解析以及逆向案例。 協議背景 隨着深度學習、尤其是自然語言處理領域的快速發展，多種高效且靈活

抓包 , 字段 , 服務器 , aigc

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u_16175477 頭像

mob649e815ecee0 - diffusion模型unet網絡詳解

在本文中，我將深入探討“diffusion模型unet網絡”的工作原理，並通過分步指南詳細解釋如何在實際中實現和優化這一深度學習模型。進行這一過程的同時，結合環境準備、配置詳解、驗證測試、優化技巧和排錯指南來保證方法的系統性和完整性。 環境準備 在開始之前，我們需要確保軟件和硬件環境的正確配置。下面是我對所需環境的整理。 軟硬件要求 組件

排錯 , 數據 , aigc , ci

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dianliangxiaocheng_19854189632 頭像

點量實時雲渲染 - 點量雲流突破技術邊界，實現2D應用與3D內容的無縫雲渲染融合

隨着應用場景的不斷擴展，將傳統2D程序與沉浸式3D內容有機結合，已成為眾多行業的關鍵需求。例如，醫院普遍採用的電子病歷系統通常基於MFC、QT等傳統界面技術開發，而在調用PACS 3D AI仿真時，可自動啓動3D進程，實現立體化仿真展示。 另一個典型場景是物聯網數據的加載與展示。通常通過多個MFC程序完成數據準備，並在3D可視化場景中實時呈現傳感器數據。用户往往需要在2D界面與3D應用之間頻繁切

資訊 , 服務器 , 負載均衡 , 後端 , 前端

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微擎應用市場 - 社羣引流裂變管家：智能社羣運營的全能解決方案

社羣引流裂變管家是一款基於微擎系統交付的智能社羣管理工具，聚焦大數據社羣營銷，整合引流、裂變、變現全流程功能，助力用户高效管理社羣、沉澱精準粉絲，實現社羣價值最大化。 核心功能介紹 裂變增長功能 羣裂變任務：設置邀新獎勵，羣成員完成拉新任務後可自動領取獎勵，快速擴充社羣規模。 爆客營銷系統：支持圖片、視頻（僅 mp4 格式）內容上傳，可設置獎品與發送對象，通過二維碼分享實現內容曝光與傳

觀點 , 小程序 , 教程 , 知識

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