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03:33 PM · Oct 26 ,2025
tecdat 頭像 shujuxiaowanzi 頭像 u_15654855 頭像 matrixorigin 頭像 deephub 頭像 huamingshixunkeji 頭像 aloudata 頭像 leguandeludeng 頭像 suki_6936aa00b8c61 頭像 zixindebocai 頭像 u_15724537 頭像 zengjingaiguodekaomianbao 頭像

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華明視訊科技 - 鐵路貨車自動識別系統：推動貨運智能化升級

鐵路貨運作為國家經濟動脈的重要組成部分，其運行效率與管理水平直接影響物流體系的整體效能。傳統依賴人工抄錄車號信息的作業方式，不僅效率低下，還容易因人為因素導致數據錯漏，已難以適應現代智慧物流的發展需求。在此背景下，鐵路貨車自動識別系統應運而生，成為行業數字化轉型的重要引擎。 該系統基於人工智能深度學習技術，實現了對貨運列車車廂多維度信息的自動採集與識別。可高效識別敞車、平車、棚車、罐車等不同

數據挖掘 , 圖像識別 , 神經網絡 , 人工智能 , 深度學習

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MatrixOrigin - 視頻+教程 | 解鎖 RAG 深度搜索應用潛能：Deerflow 與 MOI 融合實戰指南

前言 本教程旨在為開發者提供一份清晰、詳盡的指南,説明如何將開源 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 應用開發引擎 Deerflow 與 MOI 的 RAG 服務進行集成。通過本教程,讀者將掌握 Deerflow 的部署方法、在 MOI 中創建數據處理工作流的技能,並最終實現兩者連接,以構建一個強大的、可定製的深度檢索增強生成應用。 一、 Deerflow 簡

機器學習 , 數據挖掘 , 算法 , 人工智能 , 深度學習

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haixiudezhusun 頭像

高德開放平台 - 智能手錶地圖新體驗，RTOS系統助力全球行

高德開放平台智能手錶解決方案上線！RTOS系統來襲，卓越性能開啓智能手錶地圖新體驗！6大服務優勢，海量數據直達腕間。融合多品類地圖服務，全面滿足運動出行、智能守護等場景的用户需求，適配各類智能手錶、智能手環，打造智能穿戴生態。

地圖開發 , 數據挖掘 , 地圖api , 人工智能

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u_14499 頭像

coolfengsy - Posts 和 Archive Posts 兩個區別 ELEMENTOR

full paper、short paper、poster、oral： 而CV界的會議一般分三級： oral，需要作者準備PPT上台進行presentation； poster，作者貼一張海報，如果有人感興趣就會到該作者的牆報前面討論； workshop，一般都是某些大牛覺得該領域有哪些方面是研

信息檢索 , 數據挖掘 , 大數據 , hive , ide

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u_16213606 頭像

mob64ca13fdd43c - openGauss數據庫源碼解析系列文章

文章目錄 1.概述 2.構建測試表 3.插入數據 4.測試常規分類場景 4.1業務價值 4.2業務場景 4.3測試實例 4.3.1代碼示例 4.3.2運行結果 5.測試教育數據的多維度交叉分類

數據挖掘 , 數據 , 分類 , 後端開發 , 人工智能 , 代碼示例 , Python

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huamingshixunkeji 頭像

華明視訊科技 - 岸橋自動理貨系統：AI視覺技術重塑港口智能作業新標準

在現代化港口運營中，效率、安全與準確性是理貨業務的核心挑戰。岸橋自動理貨系統應運而生，通過融合人工智能、邊緣計算與高清視覺技術，實現對集裝箱信息的實時感知、識別與處理，推動港口作業進入全面智能化時代。 系統核心架構與技術優勢 本系統以高性能高清攝像機和嵌入式AI工控機為核心硬件，依託邊緣計算架構，將算法部署在作業最前端。系統通過在岸橋上直接進行視覺採集與實時分析，有效避免了傳統視頻傳輸

數據挖掘 , 圖像識別 , 神經網絡 , 人工智能 , 深度學習

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aloudata 頭像

Aloudata大應科技 - 不只是問數：如何利用 Aloudata Agent 的“智能報告”功能，生成周報、月報？

過去十年，企業對數據的信仰達到了前所未有的高度。“一切用數據説話”成了管理聖經，“BI 看板”成了標配。可諷刺的是，越是標榜“數據驅動”的組織，越深陷於一種隱秘的悖論：數據越來越多，但真正被理解、被使用、被轉化為行動的信息，卻越來越少。 週報、月報本應是這種轉化的關鍵載體。但在現實中，它們常常淪為三件事的混合體： ● 數據搬運（從系統 A 複製到文檔 B ） ● 格式表演（調字體、對齊

數據挖掘 , nosql , 自然語言處理 , chatgpt , 人工智能

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tecdat 頭像

拓端tecdat - 專題：2025構建全自動駕駛汽車生態系統：中國智能駕駛行業全景研究報告|附80+份報告PDF、數據儀表盤彙總下載

原文鏈接：https://tecdat.cn/?p=44316 原文出處：拓端抖音號@拓端tecdat 2025年，智能駕駛正站在“技術落地”與“規模商業化”的十字路口——自主品牌城市NOA滲透率已達9.1%，15萬級車型標配激光雷達成為常態，但深圳車主因系統未識別非常規紅綠燈追尾、特斯拉FSD在京實線變道被罰的案例，卻暴露了“技術跑在前，規則跟不上”的行業矛盾。 本報告洞察基於《東吳證券

機器學習 , 數據挖掘 , 算法 , 人工智能 , 深度學習

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數據庫知識分享者 - 《阿里雲Data+AI：開啓數據智能新時代》電子書上線啦！

本書整理了阿里雲在Data+AI領域的最新實踐案例與深度洞察，涵蓋電商、遊戲、營銷、數字內容等多個行業的成功經驗，以及技術專家對數據庫與AI融合趨勢的專業解讀。 通過理論與實踐的結合，我們將共同探索Data+AI如何成為企業智能化轉型的核心驅動力，幫助每一位讀者找到屬於自己的數據智能之路。 現在，只需點此即刻搶先下載閲讀，開啓這場數據智能的探索之旅。不要錯過這個與行業前沿接軌、為企業發展賦能的寶貴

數據挖掘 , date , 數據庫 , 人工智能

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拓端tecdat - Python實現Transformer神經網絡時間序列模型可視化分析商超蔬菜銷售數據篩選高銷量單品預測|附代碼數據

全文鏈接：https://tecdat.cn/?p=44604 原文出處：拓端數據部落公眾號 分析師：Xutao Yao 關於分析師 在此對Xutao Yao對本文所作的貢獻表示誠摯感謝，他在數據科學與大數據技術專業完成了相關學業，專注人工智能領域。擅長Python、機器學習、深度學習、網絡爬蟲。Xutao Yao曾榮獲全國大學生數學建模競賽廣東省分賽二等獎，在商超數據分析、時間序列

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容智信息 - 容智Report Agent智能體打通業財數據孤島，實現分析效率10倍提升

在多元業務與複雜產業鏈的架構下，大型集團企業的經營管理長期面臨一個根本性挑戰：如何快速、清晰地看清全域的成本與利潤構成，並讓數據真正服務於動態決策。某業務覆蓋多領域的大型集團，其財務與經營分析部門的實踐，揭示了一個從“被動彙報”到“主動洞察”的轉型路徑。在這一過程中，智能體的引入與應用，成為推動分析效能躍遷、實現持續賦能的關鍵驅動力。 該集團旗下產品線眾多，數據分散在不同區域

數據挖掘 , 自動駕駛 , 自然語言處理 , 人工智能 , 深度學習

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拓端tecdat - Python梯度提升樹GBT、隨機森林、決策樹對鏈家多城市二手房數據價格預測與區域差異可視化分析

**全文鏈接：https://tecdat.cn/?p=44342 原文出處：拓端數據部落公眾號 分析師：Liping Xiao** 引言 隨着國內房地產市場進入精細化發展階段，二手房交易已成為樓市流通的核心組成部分，購房者、投資者及行業從業者對市場動態與價格趨勢的精準把握需求日益迫切。作為數據科學家，我們始終相信“數據驅動決策”的核心價值——從海量房產信息中挖掘規律，既能為普通購房

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拓端tecdat - Python用LightGBM、XGBoost、隨機森林及Optuna超參數優化的航班票價數據集預測研究

全文鏈接：https://tecdat.cn/?p=44623 原文出處：拓端數據部落公眾號 關於分析師 在此對Shen Wenwen（Wenwen Shen）對本文所作的貢獻表示誠摯感謝，他在浙江工商大學完成了信息管理與信息系統專業的相關學習，專注數據分析領域。擅長Python、Matlab、深度學習、電商數據分析等。 Wenwen Shen曾在數據分析相關領域參與多個實踐

機器學習 , 數據挖掘 , 算法 , 人工智能 , 深度學習

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MatrixOrigin - MatrixOne Intelligence 4.0 全新升級：讓數據智能觸手可及！

MatrixOne Intelligence 4.0 全新升級：讓數據智能觸手可及！ MatrixOne Intelligence 介紹 MatrixOne Intelligence 是一套面向多模態數據的 AI 數據智能平台，旨在幫助企業應對數據碎片化、多模態數據整合複雜、GenAI 應用落地困難等挑戰。通過數據接入、智能解析、數據工作流、超融合的湖倉底座，MatrixOne Intellige

llm , 數據挖掘 , 數據庫 , 人工智能 , SQL

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拓端tecdat - 專題：2025新能源轉型展望報告|附270+份行業報告PDF、數據可視化模板彙總下載

原文鏈接：https://tecdat.cn/?p=44355 原文出處：拓端抖音號@拓端tecdat 引言 全球能源體系正經歷以“清潔化、智能化、分佈式”為核心的結構性變革，新能源已從補充能源躍升為推動能源安全與氣候治理的核心力量。從中國光伏農業的土地複合利用創新，到全球儲能需求的爆發式增長，從AI技術對能源效率的極致提升，到可控核聚變的技術突破，行業轉型已進入“實踐深化+技術迭代”的關

機器學習 , 數據挖掘 , 算法 , 人工智能 , 深度學習

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mob64ca14137e4f - python行業中性化代碼

作為一個Python多年的老用户，對於Python的瞭解程度還是很深刻滴！在日常工作當中，Python的起着舉足輕重的作用，無論是 數據清理、數據分析、統計建模均離不開Python。Python的受歡迎程度 以及 在各行各業的重要程度，相信小夥伴們都可以感受得到，Python為什麼會在數據分析行業這麼受歡迎吶？ 主要原因分為以下五個方面，我將從這五

python行業中性化代碼 , 數據挖掘 , 開發語言 , 後端開發 , 數據分析 , Python

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曾經愛過的烤麪包 - 豆包AI手機：封殺後炒到近萬，藏着AI時代的生死局

一部廠商主動提示“請謹慎選擇”的手機，開售1天就被搶空。 二手平台上，它的價格直接飆到近萬元。 這不是一部普通手機，而是AI改寫行業規則的信號彈，在移動互聯網江湖炸出了驚雷。 這款引發震動的機型，是搭載豆包手機助手的努比亞M153工程樣機。 它的殺手鐗很簡單：AI能跨着App幫你幹活，從比價到下單，全程不用你碰屏幕。 微信、淘寶、支付寶立刻繃緊了神經，相關功能迅速被封殺。 羅永浩直言“技術革命攔不

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數據小玩子 - 【製造業數據驅動系列 1】供應鏈智能協同：如何打通內部數據，實現庫存與交付的可視化管理？

製造企業的供應鏈痛點，往往源於內部數據割裂：採購、生產、倉儲、銷售數據散落在不同系統中，導致庫存水位不清、齊套情況不明、交付週期難以準確答覆。依賴跨部門溝通獲取信息，效率低下且易出錯。 要提升供應鏈響應速度與準確性，關鍵在於打通內部ERP、MES、WMS等系統，構建統一、實時、可交互的數據視圖。助睿BI正是實現這一目標的利器，它能將分散的訂單、物料、庫存數據聚合，轉化為清晰的供應鏈作戰地圖。

數據挖掘 , 人工智能

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拓端tecdat - 專題：2025全球遊戲產業趨勢洞察報告 | 附130+份報告PDF、數據、可視化模板彙總下載

原文鏈接：https://tecdat.cn/?p=44307 原文出處：拓端抖音號 @拓端 tecdat 1983年任天堂FC紅白機把遊戲搬進家庭客廳，2016年《Pokémon GO》用AR讓玩家走出家門，2025年AI能自動生成30%的遊戲場景、雲平台支撐全球千萬玩家同步聯機——三十多年裏，遊戲產業從“小眾娛樂”長成了規模1890億美元的數字娛樂支柱。這背後不只是設備的升級，更是玩家需求從

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tecdat 頭像

拓端tecdat - 專題：2025年遊戲市場洞察報告：市場規模、用户行為、投資趨勢|附320+份報告PDF、數據、可視化模板彙總下載

原文鏈接：https://tecdat.cn/?p=44531 原文出處：拓端抖音號@拓端tecdat 引言 當遊戲行業告別“躺贏式增長”，項目延期、成本高企的挑戰與雲遊戲、生成式AI的機遇碰撞時，從業者該如何錨定方向？玩家圈層從Z世代向銀髮羣體延伸，又該如何適配全人羣需求？投資者面對紛繁賽道，怎樣捕捉真正的增長紅利？ 遊戲早已不是“小眾娛樂”，而是覆蓋30億+玩家、融合技術與文化的

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弗拉德 - 【Python 1-17】Python手把手教程之——文件的讀寫以及I/O操作

作者 | 弗拉德 來源 | 弗拉德（公眾號：fulade_me) 從文件中讀取數據 文本文件可存儲的數據量很多，每當需要分析或修改存儲在文件中的信息時，讀取文件都很有用，對數據分析應用程序來説尤其 如此。例如，你可以編寫一個這樣的程序:讀取一個文本文件的內容，重新設置這些數據的格式 並將其寫入文件，讓瀏覽器能夠顯示這些內容。 要使用文本文件中的信息，首先需要將信息讀取到內存中。為此，你

python3 , 數據挖掘 , python2.7 , 深度學習 , Python

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趙琛 - 全國企業統一社會信用代碼（爬蟲）工商

什麼是統一社會信用代？ 法人和其他組織統一社會信用代碼相當於讓法人和其他組織擁有了一個全國統一的“身份證號”，也就是説公司名可能變，統一社會信用代碼卻永遠不變。 我已經收錄了1.4億條統一社會信用代碼。 官網全國估算收錄近1.5億條左右。 統一社會信用代有什麼用？ 統一社會信用代既然是企業的“身份證”，那麼通過統一社會信用代就可以在任何平台搜到該企業信息，例如企查查，天眼查，統一社會信用代永遠不

數據挖掘 , 網頁爬蟲 , JAVA , Python

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TuGraph - GeaFlow圖計算快速上手之K-hop算法

引言 隨着年輕人的社交需求不斷增長，各種社交軟件應運而生，這些社交軟件通常都會有好友推薦功能，根據六度分離理論，理想情況下，每個人通過6個人就可以跟所有人產生關聯，因此K-hop算法（K跳算法）被用於實現好友推薦，現在讓我們來嘗試使用GeaFlow在5分鐘內實現K-hop算法吧！ K-hop（K跳）算法介紹 K-hop算法是一種基於圖論的算法，用於尋找一個起點通過K次以內跳躍能夠到達的節點，也就是

數據挖掘 , graphql , 數據庫 , 後端

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