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玫瑰互動GEO - 360AI搜索的GEO優化的秘訣:如何讓智能引擎更懂你？

當今企業面臨一個全新的搜索挑戰：當用户在各類AI助手提問時，如何確保自家的品牌、產品信息能被準確、完整地呈現？今天，我們就來深入拆解360AI搜索背後的GEO優化邏輯，幫你掌握這個新流量入口的關鍵。 1. 360 GEO優化推理原理 許多朋友可能認為，AI搜索只是簡單地從互聯網抓取信息。這其實是個誤解。根據《AI搜索GEO優化白皮書》的觀點，像360這樣的智能

搜索 , 360 , GEO優化 , AI寫作 , aigc , 解決方案 , 結構化

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Plume岣七 - [Linux]命令行解釋器為什麼能執行命令?百行代碼實現Shell

實現流程介紹 Shell是命令行解釋器的一種，它的核心職責是作為用户與操作系統內核交互的中介，實現“用户指令接收→解析指令語法→調用內核執行→結果反饋”。 透過這些"高深"的終端命令交互，我們一定要"看清"shell實現的本質——所謂的shell就是一個進程，它能夠識別用户輸入，做分析，通過"進程控制管理與系統調用實現指定功能。 這篇博客，將從

重定向 , c++ , 後端開發 , Linux , c , 命令行解釋器

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rtedevcomm 頭像

RTE開發者社區 - 實時數字人 Lemon Slice 融資 1050 萬美元，單 GPU 實現 20FPS 生成；釘釘發佈 AI 防錄音魔盒丨日報

開發者朋友們大家好： 這裏是 「RTE 開發者日報」，每天和大家一起看新聞、聊八卦。我們的社區編輯團隊會整理分享 RTE（Real-Time Engagement） 領域內「有話題的技術」、「有亮點的產品」、「有思考的文章」、「有態度的觀點」、「有看點的活動」，但內容僅代表編輯的個人觀點，歡迎大家留言、跟帖、討論。 本期編輯：@瓚an、@鮑勃 01 有話題的技術 1、Qwen3-TTS上新，支持

人工智能

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BiliWu - 精準流量管控與平滑迭代 - AKS 中基於 Gateway API 實現金絲雀發佈實戰

在雲原生應用迭代過程中，金絲雀發佈（Canary Release）是保障發佈穩定性的關鍵策略——通過將少量流量引流至新版本服務，驗證無異常後再逐步擴大流量佔比，可有效降低新版本上線風險。傳統 Kubernetes Ingress 需依賴廠商自定義註解實現金絲雀發佈，存在兼容性差、配置複雜等問題。 而 Kubernetes 官方 Gateway API 憑藉標準化的 HTTP

雲平台 , 金絲雀發佈 , 雲計算 , Gateway API , Azure Kubernetes , Nginx

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lxlinux 頭像

良許 - 領導根本不關心你幹了多少活，只在意這3點

大家好，我是良許。 上週有個粉絲跟我吐槽，説他在公司加班到深夜，週末還在改bug，結果年終考核只拿了B。而他隔壁工位的同事，天天準點下班，考核卻是A，還升職加薪了。他問我："是不是領導瞎了眼？" 我聽完笑了，因為這讓我想起自己27歲在外企的時候，也犯過同樣的錯誤。 後來我才明白一個殘酷的真相：領導根本不關心你幹了多少活，他們在意的是完全不同的東西。這個道理，我花了好幾年才想通，今天必須跟你們説透。

後端

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poloai 頭像

poloai - 三大 AI 編程巨頭聯手！Polocode.ai 讓開發效率實現 3 倍飛躍

在 AI 技術深度滲透軟件開發的今天，開發者對工具的需求早已超越單一功能的侷限。能夠整合頂尖技術、覆蓋全流程的一站式平台，成為突破效率瓶頸的關鍵。Polocode.ai 的橫空出世，正以革命性的整合思路，將 Claude Code、Gemini CLI、Codex 三大行業頂流 AI 編程工具融為一體，為全球超 10K 開發者打造出高效協同的智能編程生態，重新定義了現代開發的效率標杆。 三大

AI

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u_16099267 頭像

雲端創新夢想家 - Nginx 安裝與配置（基礎）_51CTO博客

1 安裝 1.1 安裝前準備 1.1.1 安裝JDK 略 1.1.2 安裝yum 略 1.2 安裝nginx依賴 1.2.1 使用root用户ssh登錄服務器，以172.16.90.43為例 ssh root@172.16.90.43 1.2.2 執行腳本安裝依賴 y

服務器 , Nginx , HTML

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ApacheIoTDB - 天謀科技時序數據庫再次通過中國信通院「可信數據庫」專項評測

2025 年 12 月 18 日，由中國通信標準化協會主辦的“2025 數據資產管理大會”在北京隆重召開，會上為通過中國信通院 2025 下半年“可信數據庫”評估測試的企業頒發了證書。其中，天謀科技（北京）有限公司的工業時序數據庫管理系統經過來自中國移動集團數智化部、中國航信、國網南瑞集團、聯通軟研院、上海國際汽車城、郵儲銀行等單位的行業專家評審，在 CPU 負載、內存、硬盤讀寫負載、節點故障等檢

數據庫

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u_16213652 頭像

mob64ca1408d5ff - nginx php apache php 對比,Apache和nginx的比較

好的，這個問題非常具體，我們來針對 ThinkPHP 5.1 程序在 Nginx 和 Apache 下的性能表現進行一個深入的分析。 核心結論（針對TP5.1） 在同樣運行ThinkPHP 5.1程序的情況下，Nginx的性能（尤其是併發處理能力）通常會比Apache有顯著提升，具體表現在： 高併發場景下： Nginx的請求處理能力（RPS）可能是Ap

服務器 , php , Nginx , apache

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wei_shuo - 最佳實踐 - 基於鴻蒙生態的輕量化記賬工具開發：融合 ArkUI 組件與分佈式數據管理

最佳實踐 - 基於鴻蒙生態的輕量化記賬工具開發：融合 ArkUI 組件與分佈式數據管理 前言 本文通過 “易記賬” 鴻蒙應用實例開發過程中的關鍵技術場景：entry 模塊構建從啓動到業務交互的核心鏈路，藉助 common 模塊實現跨頁面代碼複用，利用 ArkUI 組件快速搭建賬單錄入與統計界面，以及 DatePickerDialog

arkui , MySQL , 數據庫 , 分佈式 , 鴻蒙 , Json

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rtedevcomm 頭像

RTE開發者社區 - CES 2026 拉斯維加斯交流晚宴 | 半個 AI 硬件圈子都來了丨社區來稿

一年一度科技盛會 CES 來了，CES 2026 AI的競爭已從模型能力，轉向設備架構、系統整合與規模化落地。AI Companion 正成為對實時性與系統協同要求最高的 AI 設備形態。 共識的是AI Companion 不是功能疊加，而是系統工程。芯片、HAL、實時交互、對話式 AI、Agent 與設備形態，必須在同一架構下協同設計。而在其中真正的門檻不在模型，而在整合。 針對這個關鍵問題，A

人工智能

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u_12868 頭像

langrisser - 二進制kubernetes升級_51CTO博客

升級二進制kubernetes集羣（小版本升級） 基礎操作 查看當前版本信息 [root@k8s-master01 ~]# kubectl get node NAME STATUS ROLES AGE VERSION k8s-master01 Ready none 110d v1.34.0

服務器 , 安裝包 , server , Linux , 集羣

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u_16163453 頭像

嘴巴吃糖了 - RAG知識庫構建：文檔處理的核心原則與實踐！

簡介 RAG知識庫構建中，文檔處理是根基，但不應機械套用固定流程。知識庫本質是為大模型服務，實現精確檢索才是核心。處理文檔需根據業務需求靈活進行：結構化數據應提取元數據；非結構化數據需合理分段，保留原始內容用於增強生成，提取核心內容用於精確檢索。同時需進行文檔清洗，過濾無效內容。最終處理方式應基於實際業務需求調整，而非照搬他人流程。

機器學習 , 大數據 , MySQL , 算法 , 架構 , 數據庫 , 人工智能

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u_16125291 頭像

科技雲報到 - 科技雲報到：2026網絡安全六大新趨勢：AI重構攻防，信任成為新防線

科技雲報道原創。 2026年的網絡安全戰場，將脱離“築牆防盜”的初級階段，演變為一場圍繞“數字信任”展開的全方位博弈。 IDC預測，到2026年，70%的組織將採用融合生成式、處方式、預測式和智能體技術的複合AI。 AI的爆發式增長在重塑生產力的同時，也催生了AI Agent身份冒充、API規模化攻擊、AI瀏覽器和AI手機“黑箱”風險等新型威脅，推動網絡安全從“

數據 , MySQL , API , 數據庫 , 人工智能

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梓源 - 完結 碼同學Python全棧自動化課程 資料

Python 自動化的重要性及其多領域應用 引言 Python，作為一種簡單易學的編程語言，近年來在自動化領域展現出了廣泛的應用潛力。從基礎語法到企業級項目實戰，Python 賦予了開發者強大的工具，使他們能夠高效地解決各類實際問題。本文將探討 Python 自動化在教育、科技、人文發展和經濟等方面的影響與應用。 教育領域的自動化 在教育行業，自動化可以極大地提高教學效率和

Python

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u_17512334 頭像

疆鴻智能研發中心 - 老產線的新靈魂：疆鴻智能PROFIBUS轉RS485，讓扎染精度飛躍

老產線的新靈魂：疆鴻智能PROFIBUS轉RS485，讓扎染精度飛躍 1 項目背景 去年夏天，我所在的團隊接到某紡織廠扎染車間設備改造項目。該車間原有的西門子PLC系統通過PROFIBUS總線控制部分設備，而新增的六台高精度伺服驅動器僅支持RS485接口。生產主管向我們反映，兩種協議不兼容導致染布張力控制不同步，次品率上升了15%。 在扎染工藝中，染料侵染均勻

profibus , 協議轉換網關 , 工業通訊 , RS485 , 人工智能 , 深度學習 , 工業自動化

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mb68b55c93e2f2b - 2025湯遜湖創新論壇舉辦 為江夏“十五五”發展聚勢賦能

2025年12月23日，在“十四五”規劃圓滿收官、“十五五”藍圖徐徐展開的關鍵時點，由武漢市江夏區人民政府指導，江夏區經濟信息化和科技創新局（數據局）、江夏區科技創新和人才服務中心、江夏區工商業聯合會聯合主辦的“2025湯遜湖創新論壇”於江夏陽光創谷成功舉行。論壇緊扣國家發展新質生產力的戰略核心，聚焦科技創新與產業創新深度融合，匯聚政、產、學、研、金、服等百餘位各界代表，共同為江

大數據 , 二維碼 , 沉浸式 , 架構 , 後端開發

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leadingcode - Knip - 一鍵清理項目無用代碼

大家好，我是 Immerse，一名獨立開發者、內容創作者、AGI 實踐者。 關注公眾號：沉浸式趣談，獲取最新文章（更多內容只在公眾號更新） 個人網站：https://yaolifeng.com 也同步更新。 轉載請在文章開頭註明出處和版權信息。 我會在這裏分享關於編程、獨立開發、AI乾貨、開源、個人思考等內容。 如果本文對您有所幫助，歡迎動動小手指一鍵三連(點贊、評論

svelte , yyds乾貨盤點 , bash , 開源 , 公眾號

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u_15015752 - 國產大數據平台替換CDH，能源巨頭實現大數據平台全面升級

在數字化浪潮的推動下，大數據平台已成為眾多企業的核心基礎設施。然而，許多早期採用CDH等傳統開源大數據平台的企業，在享受技術紅利的同時，也逐漸遭遇了不少問題：技術棧老舊帶來的維護成本激增、架構僵化導致的業務響應遲緩、以及開源組件拼湊模式下難以彌合的安全與治理鴻溝。 某大型能源集團在面臨上述挑戰時，通過將原有CDH平台替換為星環科技大數據基礎平台TDH，不僅化解了潛在風險，還

大數據 , 數據 , 自主可控 , 案例 , 數據倉庫

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u_15015752 - 怎麼解決能源集團實時風控難題，流批一體架構是否是答案

某頭部能源集團在推進數字化轉型的過程中，將構建先進的智能監管平台列為核心戰略目標，對其關鍵的招投標業務進行全面的風險管控。將審計、紀檢等部門的審查要求深度融入業務系統，實現對採購全過程的實時監控、風險預警與閉環管理。這對底層數據架構的實時性、準確性和穩定性提出了嚴苛的挑戰。 傳統架構的困境 為實現這一目標，該集團初期採用了基於傳統流計算引擎的架構。然而，在實際運行中，

風控 , 大數據 , 數據 , 離線 , 案例 , 數據倉庫

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u_15015752 - 什麼是分佈式數據庫？一文了解分佈式數據庫

隨着數字化轉型的深入，企業所面對的數據規模、訪問併發和業務複雜度持續攀升，傳統集中式數據庫在擴展性、可用性和性能方面逐漸顯現瓶頸。分佈式數據庫正是在這樣的背景下產生的一種新型數據庫架構，它通過將數據和計算能力分佈到多台服務器上，實現對海量數據的高效管理和穩定服務，成為現代數據基礎設施的重要組成部分。 什麼是分佈式數據庫？ 分佈式數據庫是指數據在邏輯上屬於同一個數據庫系

分佈式數據庫 , 大數據 , 數據 , 數據倉庫 , 數據庫

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u_15015752 - 什麼是圖數據庫（Graph Database）？一文了解圖數據庫

圖數據庫（Graph Database）是一種以“圖結構”為核心的數據管理系統，通節點（Node）、關係（Edge）和屬性（Property）來表示和存儲數據，重點描述數據之間的關聯關係。與傳統關係型數據庫以表和外鍵為中心不同，圖數據庫將關係進行直接存儲和計算，能夠高效地進行多跳關聯查詢和複雜關係分析，特別適合用於社交網絡、推薦系統、知識圖譜、風控反欺詐等以關係密集型數據為核心的

圖數據庫 , 大數據 , 數據 , 數據倉庫 , 關係數據庫

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cppfudaodeagan 頭像

cpp輔導的阿甘 - 為什麼學cpp/c++人少，學c++有前途嗎

前言 最近很多同學過來諮詢星球説，感覺學cpp的人好少啊，是不是學cpp沒啥發展前途啊。 接下來，針對學cpp人少 / cpp有沒有發展，這兩個問題，阿甘一一分享下自己的感覺 學cpp的人少 網絡因素： （1）像目前市面上的培訓計算機就業的，幾乎就是清一色的java。畢竟相對比較簡單也容易出成果 （2）像目前做的比較好的一些自媒體博主，也幾乎都是後端出身，對cpp / c++相關領域可能也不熟悉。

程序員

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deephub - Anthropic 開源 Bloom：基於 LLM 的自動化行為評估框架

Anthropic 最近放出了一個叫 Bloom 的開源框架，專門用來測試大語言模型會不會出現某些特定行為。比如模型是不是會阿諛奉承用户、有沒有政治傾向、會不會為了自保撒謊或者試圖繞過監督機制這類問題。 這個框架跟常規的評估基準不太一樣。傳統基準都是固定的測試集而 Bloom 會根據你的配置“長”出不同的評估內容，這也是為什麼叫這麼個植物學的名字。 工作流程：四個階段搞定評估 Bloom 的整個流

llm , 人工智能 , 深度學習

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