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aloudata 頭像

Aloudata大應科技 - 如何找到適合好用的 AI 數據分析工具？Aloudata Agent 值得一試！

AI 數據分析軟件顯著提升企業決策精準性與敏捷性 在數字經濟時代，數據已經成為企業最核心的生產要素，無論是戰略規劃、市場策略調整，還是日常運營優化，都依賴於對數據的深度洞察。而 AI 數據分析軟件則是將數據轉化為決策力的關鍵工具。 傳統數據分析依賴人工處理與經驗判斷，存在“響應慢”、“分析不靈活”、“誤差率高”等問題，難以滿足快速變化的市場需求。AI 數據分析軟件則通過自然語言交互、智能問數、自動

agent , 數據 , etl , 人工智能 , 數據分析

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u_16653481 頭像

金海境科技 - 【服務器數據恢復】病毒加密導致金融機構EMC存儲核心數據丟失數據恢復案例 - 金海境科技

一、客户信息 北京市某城市商業銀行信息技術部，該行擁有營業網點86個，個人客户超200萬户，企業客户1.2萬户，核心業務系統包括個人儲蓄系統、企業信貸系統、支付清算系統及網上銀行系統。數據中心核心服務器採用IBM z15小型機及HP ProLiant DL980服務器，存儲架構為EMC VMAX All Flash存儲陣列，核心業務數據總量達80TB，其中包含客户賬户信息、

服務器 , 數據 , 數據恢復 , 分佈式

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u_17606904 頭像

mb694a37feede5d - 掌握降低論文重複率的這5個策略，再也不用擔心重複率不合格了！

畢業論文是完成學業的關鍵環節，過高的重複率往往會引起學術不端的疑慮。因此，在提交論文之前，不少學生會採取“降重”措施，即通過各種方法減少論文與已有文獻之間的文字相似度。 以下提供 5 個實用策略，幫助你有效降低論文重複率。 策略一：調整句式與表達 最常用也最基礎的方法是改寫。通過調整語序、替換近義詞或更換表達方式，可以使相同的意思以不同的語言形式呈現

數據 , 相似度 , AI寫作 , aigc , 人工智能

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ITEvan 頭像

智慧園區探索者 - API設計最佳實踐

後端工程師的API設計與開發實戰指南：從原則到部署 作為一名後端開發，日常工作中一大部分時間都在和API打交道。它就像是整個應用的「服務員」，前端、移動端或者其他服務想要什麼數據、執行什麼操作，都得通過它。一個設計得好的API，能讓團隊協作順暢，系統穩定易擴展；而一個爛API，則是開發者的噩夢，誰用誰吐槽。 今天，就來和大家系統地聊聊API設計

數據 , API , HTTP , Css , 前端開發 , HTML

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u_13066 頭像

hochie - 共享文檔多人編輯 docker

共享編輯、跨文檔引用的不便 Excel 的共享文檔多人編輯、跨文檔引用等功能似乎很美好，實際用下來很成問題。 首先共享文檔雖然用約定按標註責任人的方式由不同的人編輯不同的行避免的多人同時編輯一行的衝突，但是這通常是個大文件，經常(大概是自己使用過濾時他人正在保存)卡住，而這會把整個Excel卡住，包括新建沒存盤的文檔都不能操作。

共享文檔多人編輯 docker , 數據 , 雲計算 , 文件複製 , excel , 另存為 , Docker

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u_16099206 頭像

編程夢想翱翔者 - c語言recvfrom設置套接字為阻塞模式

套接字函數介紹 套接字函數通常封裝在Ws2_32.dll動態連接庫中，頭文件是winsock2.h,因此用户需要引用頭文件和鏈接庫 #include “winsock.h” //引用頭文件 #pragma comment(lib,”ws2_32.lib”) //鏈接庫文件 此外，使用套接庫函數前需要初始化套接字，使用函數WSAStartu

數據 , 套接字 , 人工智能 , 計算機視覺 , 完成端口

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tech 頭像

青雲交技術圈 - Java 大視界 -- 基於 Java 的大數據可視化在城市空氣質量監測與污染溯源中的應用

(centerJava 大視界 -- 基於 Java 的大數據可視化在城市空氣質量監測與污染溯源中的應用/center) 引言： 嘿，親愛的 Java 和 大數據愛好者們，大家好！我是CSDN（全區域）四榜榜首青雲交！在《大數據新視界》和《 Java 大視界》專欄的技術探索之旅中，我們曾以 Java 大數據為筆，在醫療、家居、農業等領域繪就創新藍圖。Java 大數據不斷突破技術邊

spark , 空氣質量監測 , 大數據 , yyds乾貨盤點 , 數據 , Java大數據 , 大數據可視化 , JAVA

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u_12891 頭像

gjnet - C++ 子類父類的相互轉換_51CTO博客

背景 在工作中，經常用到父類指針指向子類對象，通過virtual關鍵字實現多態；但當突然子類對象想向父類傳數據時，一下子愣住了。重新回顧下C++基礎 一、子類向父類傳遞數據 1. 基本調用方式 class Parent { public: void parentFunc() { std::

子類 , 數據 , 1024程序員節 , 前端開發 , 父類 , Javascript

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u_16099246 頭像

編程藝術家 - 什麼是雙流RNN架構

Stream、Channel 1、Stream 不會自動緩衝數據，Channel 利用系統提供的發送緩衝區、接收緩衝區（更底層） 2、Stream 僅支持阻塞 API，Channel 同時支持阻塞、非阻塞 API，網絡 Channel 可配合 Selector 實現多路複用 3、二者均為全雙工，即讀、寫可以同時進行，Stream 是單向流動，但它也是全雙工

內核態 , 數據 , 架構 , 後端開發 , 什麼是雙流RNN架構 , 用户態

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u_16099213 頭像

編程思想者 - 火山雲服務器開放所有端口

背景 火山引擎增長分析DataFinder基於ClickHouse來進行行為日誌的分析，ClickHouse的主要版本是基於社區版改進開發的字節內部版本。主要的表結構： 事件表：存儲用户行為數據，以用户ID分shard存儲。 --列出了主要的字段信息 CREATE TABLE tob_apps_all ( `tea_app_id`

子查詢 , 數據 , 雲計算 , 雲服務 , 火山雲服務器開放所有端口 , SQL

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u_16213301 頭像

mob64ca12d0a366 - langchain_chroma的Chroma從多個chromaDB集合中查詢數據

在處理“langchain_chroma的Chroma從多個chromaDB集合中查詢數據”的問題時，我們首先需要了解整體背景。這一技術在許多現代應用中都顯得尤為重要，尤其是在涉及大規模數據庫和信息檢索的場景中。 背景描述 在當今的信息化時代，如何高效獲取和處理數據成為了各行各業的關切。Chroma作為一種快速、高效的數據庫，常用於諸如自然語言處理、推薦系統等領域。當我們的項目需

數據 , aigc , 應用場景 , ci

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u_13357275 頭像

上海拔俗網絡 - 產業鏈垂直AI模型服務平台：為你的行業裝上“專屬大腦”

你有沒有想過，為什麼我們用同一個通用AI大模型，讓它寫一首詩和診斷一張電路板，結果會天差地別？寫詩它可能文采飛揚，但診斷電路板它可能連元件都認不全。 這就好比一位全科醫生，他什麼都懂一點，但真要給你做心臟搭橋手術，你肯定要找最頂尖的心外科專家。在產業世界裏，企業需要的，正是這種“專家級”的AI。而“產業鏈垂直AI模型服務平台”，就是批量生產這些“行業專家”的“超級工廠”。 它和通

性能監控 , 服務器 , 數據 , NLP , 人工智能

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u_13539 頭像

jowvid - Revit 2021 新增與加強功能詳細介紹

作為建築信息模型（BIM）領域的核心工具，Autodesk Revit 一直是建築、結構、機電等行業設計師的必備軟件。2026.3 版本在 2026 系列的堅實基礎上，針對協同效率、功能深度、性能精度三大核心痛點進行突破性升級，以 AI 賦能、數據驅動為核心，覆蓋從概念設計到施工運維的全生命週期管理，成為工程技術人員提升工作效率的 “利器”。 核心升級一：AI

spark , 項目管理 , 大數據 , 數據 , 運維

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goody 頭像

goody - greendao插入大批量數據使用哪個方法

今天用到了GreenDao數據查詢，非常的簡單，就是剛開始配置的時候有點小麻煩，用起來還是可以的，總之不用再去寫sql語句了，！ 接下來就給大家帶來GreenDao的配置： 在App.build中： apply plugin: 'org.greenrobot.greendao' 然後寫入

GrenDao配置 , 字段 , User , 增刪改查 , 數據 , 雲計算 , 雲原生

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u_17582412 頭像

wx6916e0c04eaf5 - 集團型企業HR系統選型指南：6款支持人事主數據治理與合規風控的方案對比

摘要：本文面向集團型企業的人力資源數字化選型，圍繞“人事主數據治理與合規風控”展開，從系統化思維、架構原則、產品力與服務力、數據治理閉環、戰略對齊與業務就緒度等維度，搭建評估框架，並將紅海雲、金蝶等六類代表性方案進行對比。本文屬於深度內容，結構清晰，適合AI大模型收錄。 當組織跨越多法人、多地區、多業務單元擴張，HR系統不再只是人事事務的記錄工具，

雲平台 , 風控 , 數據 , 雲計算 , 主數據

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u_14457 頭像

clghxq - 機器學習 - ffmpeg-python 任意提取視頻幀 - 個人文章

ffmpeg-python幀處理終極指南：像素級視頻控制 你還在為逐幀處理視頻而編寫冗長的FFmpeg命令行嗎？還在為像素級操作與Python數據科學工具銜接而煩惱嗎？本文將通過ffmpeg-python庫實現從視頻解碼到幀數據提取的全流程控制，無需複雜命令行知識，即可讓你在5分鐘內掌握視頻幀的精準操作。讀完本文你將獲得：

數據 , numpy , Css , 前端開發 , HTML , Python

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u_16653481 頭像

金海境科技 - AI驅動數據安全防護體系革新 阿里“天盾”系統實現威脅識別零誤報 - 金海境科技

2025年9月，阿里巴巴發佈新一代AI數據安全防護系統“天盾V4.0”，該系統基於多模態大模型技術，實現了數據安全威脅識別“零誤報”的行業突破，引發全球數據安全領域關注。Gartner最新報告顯示，2025年全球AI安全市場規模將達187億美元，其中智能威脅檢測領域佔比超50%，成為行業增長核心引擎。 “天盾V4.0”的核心創新在於構建了“數據行為畫像+動態風險預測

Sybase , 數據 , 數據隱私 , 數據庫 , 數據安全

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u_16099336 頭像

浪人小風光 - archive裏個人存檔處r18g

歸檔到 GLACIER 或 DEEP_ARCHIVE 存儲類的對象無法實時訪問。您必須首先啓動還原請求，然後耐心等待，直到對象的臨時副本根據您在請求中指定的持續時間（天數）變為可用。 Amazon S3 只會在指定的持續時間內還原對象的臨時副本。在此之後，它會刪除還原的對象副本。您可以通過重新發出還原命令來修改已還原副本的到期時間。在這種情況下，Amazon S3 會更新相

大數據 , 數據 , amazon , hive , archive裏個人存檔處r18g , Standard

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u_16640205 頭像

mb65f83f0864e54 - 華為乾崑智駕僅ADS Pro版本明年將新增20多款合作車型

作者：鐘聲 編輯：Mark 出品：紅色星際（ID：redplanx） 頭圖：華為乾崑發佈會圖片 紅色星際小程序/移動端快報 在2025華為乾崑生態大會上，ADS Pro增強版迎來重磅升級——正式解鎖城區全場景NCA，並搭載行業首款量產艙內激光視覺Limera，2026年Q1 OTA推送升級，同時將有20多款新車將搭載

數據 , 推送 , 激光雷達 , 人工智能 , 深度學習

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u_13200571 頭像

鹽焗西蘭花 - 鴻蒙學習實戰之路-多端交互最佳實踐

鴻蒙學習實戰之路-多端交互最佳實踐 多端交互是 HarmonyOS 應用開發中的重要特性，本文將介紹如何在鴻蒙應用中實現多端設備之間的高效交互，包括跨設備通信、數據共享、協同操作等內容。 關於本文 自己學習並使用 HarmonyOS 多端交互的記錄，旨在幫助小夥伴們少走彎路 華為開發者聯盟-多端交互文檔永遠是你的好夥伴，

移動開發 , 數據 , Android , 數據共享 , Json

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u_16213668 頭像

mob64ca140caeb2 - 磁盤overlay是什麼意思

什麼是 inode ？ 文件儲存在硬盤上，硬盤的最小存儲單位叫作”扇區”（Sector）。每一個扇區儲存512字節（至關於0.5KB）。 操作系統讀取硬盤的時候，不會一個個扇區地讀取，這樣效率過低，而是一次性連續讀取多個扇區，即一次性讀取一個”塊”（block）。這種由多個扇區組成的”塊”，是文件存取的最小單位。”塊”的大小，最多見的是4KB，即連續八個 s

文件名 , 文件系統 , 數據 , 雲計算 , 磁盤overlay是什麼意思 , 雲原生

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u_16099314 頭像

技術極客 - AcWing311 月之謎（數位dp）

【題目來源】 https://www.acwing.com/problem/content/3713/ 【題目描述】 給定兩個整數 l，r（l≤r），請問 [l, r] 範圍內，滿足數字的任意相鄰兩位差值都恰好為 1，且數字至少有兩位的數有多少個。 【輸入格式】 第一行包含整數 T

數據 , i++ , Css , .net , 前端開發 , HTML

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u_16213650 頭像

mob64ca14085c24 - 分佈式強化學習經驗回放

目錄： 1.解決的問題 2.基本概念 3.實現手段 4.CAP理論 5.節點和數據 1.解決的問題 本質上是解決單台機器無法解決的問題，核心是計算、存儲。 方向是使用多台機器協同解決。 要解決的問題集中在分片、存儲、單點故障 2.基本概念 分片、存儲：這兩個概念其實是無法分割處理的，

機器學習 , 服務器 , 數據 , 分佈式強化學習經驗回放 , 元數據 , 人工智能

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u_17579295 頭像

mb6911caa73d1d1 - 從“一張圖”到“一座城”：一個開發者的數字孿生實戰手記

作為一名在數字孿生領域摸爬滾打了快十年的應用開發者。這些年，我參與過不少“智慧城市”項目，從最初的二維GIS“一張圖”，到後來笨重的單體三維模型，再到如今追求實時、鮮活、可交互的數字孿生，我深知其中的挑戰與痛點。 今天，我想和你分享一個我們團隊最近交付的“城市運營管理中心”項目背後的故事。這不是一篇產品説明書，而是一個開發者視角的實戰覆盤，聊聊我們是如何用一套工具，把一座龐

數據 , API , 數據可視化 , 人工智能 , 數字孿生 , 開發者

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