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u_16099176 頭像

IT劍客風雲 - 大數據未來發展的七大趨勢

大數據展望 隨着信息技術的飛速發展，大數據已經成為推動社會進步和商業創新的重要力量。它不僅僅是海量數據的簡單堆砌，更是對這些數據進行深度挖掘和分析的過程，以期從中發現有價值的信息和知識。 在商業領域，大數據的應用前景廣闊。企業可以利用大數據分析消費者行為，優化產品設計，提高營銷效率，甚至預測市場趨勢。通過對數據的實時監控和分析，企業能夠更快地

商業 , 大數據 , 數據 , Css , 前端開發 , HTML

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每天學習進步一點點點 - 企業數字化轉型：通用工具vs行業定製？

你是否也經歷過這樣的場景：員工的Excel版本不統一導致文件打不開，微xin羣裏重要報價被淹沒，客户跟進記錄散落在不同人的電腦裏……當“降本增效”不再是一句口號，而是生存必需時，數字化工具的選擇卻讓人左右為難。 通用SaaS價格親民，但總感覺隔靴搔癢；行業定製方案精準匹配，卻擔心投入過重、綁定太深。這道選擇題，究竟該如何作答？ 一、 通用SaaS：開箱即用

數字化轉型 , 軟件研發 , 業務流程 , 數據 , saas , 解決方案

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u_13778063 頭像

u_13778063 - 《當“即查即算”遇上數據爆炸》：阿里雲SLS物化視圖如何破局萬億級日誌查詢性能瓶頸？

作者：戴志勇 當“即查即算”遇上數據爆炸 你是否經歷過這樣的場景？ 在阿里雲日誌服務裏，一個看似簡單的看板，點開卻要等上幾十秒；高峯期多人同時查日誌，系統直接“卡成 PPT”；更糟的是，有時結果還不準——因為達到資源限制，系統只能“估算”答案。 這背後，是日誌規模爆炸式增長帶來的現實困境：當數據量從 GB 躍升至 TB 甚至 PB 級，“邊查邊算”的傳統模

日誌服務 , 數據 , 雲計算 , 阿里雲 , 雲服務 , SLS , 物化視圖

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u_16213328 頭像

mob64ca12d74a10 - deepseek怎麼用api提問

深度學習模型的應用越來越廣泛，而在這些應用中，如何通過API（應用程序編程接口）詢問DeepSeek特定信息，成為了開發人們面臨的一項挑戰。本文將詳細記錄我在解決“deepseek怎麼用api提問”問題的過程，以期對遇到相似問題的開發者有所幫助。 問題背景 在一個項目中，我需要通過DeepSeek API獲取特定數據。用户場景是這樣的：我們的團隊在開發一個推薦系統，將DeepSe

數據 , API , aigc , 解決方案

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u_16099199 頭像

數據俠客行 - 對稱加密、非對稱加密、RSA(總結)

前言 在數字時代、數據就像錢一樣金貴，甚至有時候比錢還要寶貴。無論是企業做系統開發，還是個人用各種APP，背後總有一堆加密算法在默默撐場子。今天我們就來聊聊什麼是對稱加密，什麼是非對稱加密 對稱加密與非對稱加密 對稱加密 對稱秘鑰就是加密和解密使用相同的秘鑰，所謂的秘鑰就是一段數據，我們使用秘鑰對數據進行加密，需要進行解密時我們只需要使用相同的秘鑰進行解密

非對稱加密 , 對稱加密 , 數據 , 後端開發 , Python

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mage3218 頭像

馬哥天才3218 - 爬小紅書圖片軟件：根據搜索關鍵詞，一鍵批量採集筆記，並下載無水印圖片

（一）前言 在當今數據驅動的時代，小紅書作為中國領先的社交電商平台，積累了大量的用户生成內容，這些數據對於市場分析和內容創作具有重要價值。為了合法合規地利用這些數據，我開發了一款名為“爬小紅書圖片軟件”的工具，它不僅能夠抓取紅薯圖片，還能採集筆記和評論數據，助力企業和創作者深入瞭解用户喜好和趨勢。 小紅書是一個高活躍度的社區平台，用户在這裏分享購物經驗、生活方式和產品評價。

數據 , 後端開發 , Python

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u_15675241 頭像

螳螂觀察 - 【年度消費觀察】2025，年輕人沒有拋棄白酒

文 | 螳螂觀察 作者 | 風車 關於多渠道飛天茅台價格跌破1499元/瓶這事，外界大多將原因歸於行業週期調整的大環境因素，或者是禁酒令，或者是消費降級。 通俗地講，當下的產業狀態以及酒企集體下行的趨勢，支撐不起原有的價格了。 觸及問題本質沒有？筆者認為尚缺。 反過來看，勁酒成為年輕女性社交平台熱議的“姨媽神仙水”，這組白酒消費市場看似矛盾的景象，正

數據 , Css , 迭代 , 前端開發 , 碼率 , HTML

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u_13357275 頭像

上海拔俗網絡 - AI教學評價分析管理系統：用技術讓課堂評價更精準高效

傳統教學評價總繞不開“憑經驗、耗時間、不全面”的難題——專家聽課靠主觀打分，不同人評分差異率超30%，一學期最多覆蓋8%的課程，反饋報告還要等兩週。而AI教學評價分析管理系統，正是用技術打破這些侷限，讓教學評價從“模糊感知”變成“精準診斷”。 系統的核心能力，源於“多模態數據採集+智能分析”的技術閉環，就像給課堂裝了一套“智能感知中樞”。前端靠三類“感知設備”捕捉全量數據：教室的廣角

數據 , 數據採集 , NLP , 人工智能 , 模態

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mob64ca1417736e - 時序數據庫簡介

隨着風電、光伏等新能源產業的快速發展，海量時序數據的高效管理成為行業數字化轉型的關鍵瓶頸。本文針對新能源場站監控、功率預測、設備運維等核心場景，從數據採集頻率、存儲經濟性、系統可靠性、平台兼容性和智能應用支撐五個維度，系統分析選型時序數據庫的關鍵標準。基於行業實踐驗證，為新能源企業提供科學選型框架。 在新能源領域，單個風電場或光伏電站每日產生GB級時序數據，包括

數據 , 系統可靠性 , 時序數據庫 , 後端開發 , Python

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此風喚作晚安 - 數據庫事務與隔離級別深度解析

在任何一個涉及數據存儲與訪問的系統中，保證數據的準確性和一致性都是最核心的需求。想象一下銀行轉賬的場景：A向B轉賬100元。這個操作至少包含兩個步驟：從A的賬户扣款100元，向B的賬户增加100元。如果扣款成功後，系統突然出現狀況，導致B的賬户未能增加金額，其結果將是災難性的。 數據庫事務，正是為了解決這類問題而誕生的關鍵機制。它確保了即使在併發操作和潛在系統故障的情況下，

數據 , 數據庫 , 不可重複讀 , 代碼人生

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錦繡前程未央 - CRM選購指南_liaotianbao的博客

在企業數字化轉型持續深入的背景下，客户關係管理（CRM）系統已從單一的銷售輔助工具，升級為貫穿客户全生命週期、聯動多業務環節的核心數字化平台。其核心價值在於通過整合客户數據與業務流程，實現精準獲客、高效轉化與長期客户價值挖掘，成為企業提升運營效率與市場競爭力的重要支撐。本文結合 2025 年市場發展趨勢、主流品牌特性及行業應用場景，為不同類型企業提供全面的選型參考。 一、客

數據 , 管理系統 , 後端開發 , JAVA , crm

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架構師李哲 - 16k數據撬動300億大模型！用Qwen3-VL打造了一位“頂尖放射科醫生”

僅用1.6萬張醫學影像，我們讓大模型學會了“看片子”。 患者提問：“請使用中文詳細描述這張圖像並給出你的診斷結果。” 這是微調前模型的回答。雖然能夠識別出基本病變，但其分析存在明顯不足，描述過於簡略，僅關注單一病灶而忽略了圖像中實際存在的雙肺多發性結節，且診斷結論過於武斷，直接定性為"良性腫瘤"，缺乏嚴謹的鑑別診斷思

數據集 , 數據 , 人工智能 , 深度學習 , Json

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網絡小墨舞風 - 前端- 【vue3源碼】五、watch源碼解析 - 個人文章

watch 函數分為兩部分：監視的數據源，要執行的動作。 先看一個列子，列出了幾種常用數據源的情況： ref變量， 多個 ref 變量形成一個數據源， reactive 變量，默認使用深度監聽，不需要像早期版本那樣額外標明deep 函數。 點擊查看代碼 script setup im

數據源 , 數組 , 數據 , Css , 前端開發 , HTML

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合宙LuatOS - 輕鬆掌握XXTEA加密解密：極簡代碼入門實踐

XXTEA加密解密輕鬆掌握不是夢，極簡代碼入門更高效。本文結合實際操作與簡明代碼，讓你快速入門，體驗加密解密的便捷與安全。 XXTEA（eXtended eXtended Tiny Encryption Algorithm）是一種輕量級的對稱分組加密算法，由David Wheeler和Roger Needham在1998年提出，旨在改進其前身TEA和XTEA算法的安全性。

字符串 , 數據 , 物聯網 , 16進制 , 硬件工程

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計算機專業指導老師 - 基於VUE的MBTI人格測試系統 [VUE]-計算機畢業設計源碼+LW文檔

摘要：MBTI（Myers-Briggs Type Indicator）作為一種廣泛應用的人格測評工具，能夠幫助人們更好地瞭解自己和他人的人格特徵。本文介紹了一個基於VUE框架開發的MBTI人格測試系統，闡述了系統的需求分析、技術架構、功能模塊設計以及實現過程。該系統實現了用户管理、測試信息管理、MBTI測試、結果展示與統計等功能，為用户提供了一個便捷、高效的人格測試平台。通過實

軟件研發 , 數據 , 測試數據 , 用户信息

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子丶不語 - JavaScript 自定義事件實戰

概述 在日常開發中，我們經常遇到這樣的場景：用户點擊了按鈕，需要更新多個地方的顯示；訂單完成後，需要同時刷新列表、發送通知、更新統計；購物車添加商品時，需要更新數量、計算總價、保存到本地。如果每個地方都直接調用，代碼會變得又亂又難維護。 這時候，自定義事件就派上用場了。它就像廣播電台，某個地方"廣播"了一個消息，所有"收聽"這個消息的地方都能收到通知並做出響應。瀏覽器

數據 , 監聽器 , 自定義事件 , Css , 前端開發 , HTML

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上海拔俗網絡 - AI業務洞察系統：讓數據替業務“説真話”

做業務的朋友大概都有過這樣的困擾：報表堆了一屏幕，卻找不到業績波動的原因；花幾天整理數據，結論還可能出錯。而AI業務洞察系統，就像給業務裝上了“智能大腦”，能自動從海量數據裏找規律、提預警，讓決策不再靠“猜”。 這個系統的核心技術，其實一點都不玄乎。首先是“數據整合術”——它能自動對接銷售、庫存、用户等多個系統的數據，不用人工再做“複製粘貼”。不管是Excel表格裏的舊數據，還是實時

數據 , NLP , 實時監控 , 人工智能 , 數據分析

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上海拔俗網絡 - AI大模型視覺檢測平台：讓“機器眼”精準識別千萬場景

傳統視覺檢測總陷“兩難”：簡單場景靠人工累到眼痠，複雜場景靠普通算法漏檢錯檢；換個檢測對象，又得重新標註數據、訓練模型，耗時耗力。AI大模型視覺檢測平台，就像給機器裝了“進化版火眼金睛”，靠大模型加持的核心技術，打破“場景受限、效率低下、適配困難”的困局。今天就用通俗的話，拆解它的技術邏輯。 核心技術之一是大模型預訓練+微調技術，讓檢測模型“一學多用”。傳統視覺模型像“偏科生”，只懂

數據 , NLP , 人工智能 , 核心技術 , 模態

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u_17398972 - 探索 AIGC 生圖：原理、案例與代碼示例

目錄 引言 一、AIGC 生圖技術原理 （一）技術基礎 1.深度學習： 2.生成式模型： （二）主要模型 1.生成對抗網絡（GAN）： 2.擴散模型（Diffusion Model）： （三）工作原理 1.數據學習： 2.特徵提取： 3

數據 , API , 人工智能 , 深度學習 , Json

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圍爐聊科技 - Ilya Sutskever在最近訪談中的關鍵觀點及對IT技術人員的啓示

Dwarkesh Patel 與 Ilya Sutskever 近期進行了深度對話，視頻以及英文原文可以參見https://www.dwarkesh.com/p/ilya-sutskever-2 ，個人及AI輔助整理核心觀點及啓示如下。 一、訪談核心觀點 Ilya Sutskever 作為 AI 領域的頂尖學者、SSI 公司創始人，在訪談中圍繞 AI

機器學習 , it , 數據 , 泛化 , 人工智能

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u_14126 頭像

網猴兒 - mysql基礎查詢

目錄 前言 目錄 1.基本查詢 2.表的增刪查改 1.increase 1.Create 2.Insert 3.替換 2.Retrieve 1.select列 2.where條件 3.結果查詢 3.update 4.delete 5.插入查詢結果 6.聚合函數

數據 , MySQL , 升序 , 數據庫 , 前端開發 , Javascript

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上海拔俗網絡 - AI大模型智能體開發：把大模型變成“會幹活”的技術邏輯

大模型就像個滿腹經綸的學者，能説會道卻邁不出書房；而AI智能體，就是給這位學者裝上“行動能力”的技術方案——不用重構底層模型，核心是通過三層技術設計，讓大模型從“只會回答”變成“自主做事”。今天用大白話拆解智能體開發的核心技術，普通人也能看懂落地邏輯。 首先要明確：智能體開發的技術核心是“閉環能力”，而非創造新模型。基礎大模型（如GPT、文心一言）提供了“思考”基礎，我們要解決的技術

數據 , 自然語言 , NLP , 人工智能 , 核心技術

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IT劍客風雲 - I2C硬件與模擬的區別

記錄 i2c程序 #include "iic.h" #include "port.h" #include "sys.h" /*IIC應用配置*/ const iic_handle item_i2c[iic_even_num] = { {GPIOB, GPIOB, GPIO_PIN_7, GPIO_PIN_6}, }; /** * @brief:

數據 , 寄存器 , 句柄 , 前端開發 , Javascript

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