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u_17602582 頭像

mb69410ac31213c - AI普惠時代：中小企業如何用智能體重構競爭力？

根據工業和信息化部2024年數據，我國專精特新“小巨人”企業中，超80%集中在人工智能等戰略性領域，但僅有不足30%實現AI技術規模化應用。這一數字背後，折射出中小企業在AI轉型中的三大結構性矛盾： 1. 技術-成本悖論 AI研發需要持續投入算力與數據資源，而中小微企業年均AI預算不足5000元/月（CSDN調研）。例如，某製造業企業嘗試部署自研質檢模型，初期算力採購

大數據 , 數據 , 數據倉庫 , 人工智能 , 開發週期

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u_15675241 頭像

螳螂觀察 - 科技時尚融合引爆新消費浪潮，這一波Rokid樂奇贏麻了

文 | 螳螂觀察 作者 | 餘一 在人類文明的長河中，眼鏡這一發明始終承載着特定的功能性使命。從13世紀的"閲讀石"，到後來的雙片眼鏡、長柄眼鏡，再到現代的各種框架眼鏡，其核心功能始終圍繞着"視覺輔助"這一基本需求。 即便是隨着時尚產業的發展，眼鏡逐漸成為重要的配飾單品，其本質仍未脱離"工具"與"裝飾"的二元範疇。 然而，站在2025年的當下，我們

人機交互 , 數據 , 後端開發 , 交互方式 , Python

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u_14224 頭像

14224 - Python基礎_6_文件_m0

目錄 簡介 1.文件 2.操作文件 1.打開文件 （1.）打開模式 （2.)open函數的複合寫法 2.讀取文件 （1.）read()方法： （2.）readline()方法： （3.）readlines()方法： （4.）for循環遍歷 3.寫入文件 (1.)write()方

數據 , 數據庫 , 編程語言 , 前端開發 , 前端 , Javascript , Python

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u_16099190 頭像

AI獨步天下 - YaRN大模型

1.DAC介紹 1.1 DAC簡介 DAC（Digital to analog converter）即數字模擬轉換器，它可以將數字信 號轉換為模擬信號。它的功能與 ADC 相反。在常見的數字信號系統中，大部分傳 感器信號被轉化成電壓信號，而 ADC 把電壓模擬信號轉換成易於計算機存儲、 處理的數字編碼，由計算機處理完成後，再由 DAC 輸出電

大數據 , yarn , 數據 , YaRN大模型 , DSP , 寄存器 , 建立時間

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u_12855 頭像

西門吹雪 - [附源碼]Python計算機畢業設計SSM健身房管理系統 （程序+LW)_基於python健身房管理系統的設計論文

一、系統概述 本項目的目標是實現一個簡易的健身房管理系統，旨在幫助健身房管理者高效地管理會員信息和健身課程信息。系統功能包括會員的添加、查詢、刪除、健身課程的添加、查看和查詢等操作，並且支持通過命令行界面進行交互。適用於小型健身房或個人健身教練管理的日常運營。系統不僅能管理員工和會員之間的互動，還能幫助管理員跟蹤課程的安排和教練的工作負擔。

課程設計 , 數據 , pycharm , 數據存儲 , 前端開發 , Javascript , Python

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u_16099203 頭像

網絡安全守衞 - “雙碳”目標，數字化的新陣地

用數據“掘地三尺”，為零碳排放找出一條最靠譜的路 ——Echo_Wish 的大數據隨想錄 要我説，“零碳排放”這四個字，看着挺玄乎，但真正落地的時候，其本質就一句話：用數據把浪費揪出來，把效率拉上去，把決策變聰明。 你別看很多企業喊着“雙碳目標”，但真正能做到落地推進的，幾乎都是數字化程度高、數據驅動意識強的團隊 —— 因為碳排

單例模式 , 大數據 , 數據 , 開發語言 , hadoop , JAVA

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u_16237826 頭像

軟件求生 - Redis 分片你只會 Cluster？這套客户端 Sharding 才是老項目救命稻草

大家好，我是你們31歲愛折騰、愛總結、愛踩坑也愛分享的小米。這周我被一個剛跳槽成功的粉絲私信戳到： 小米哥，面試官連問我三輪 Redis 集羣，我啥都答對了，結果最後被他一句： “你們有沒有用過客户端分片？講講你們的 Redis Sharding 怎麼設計的？” 我當場破防…… 説實話，這題要是放在三年前，我也得沉默良久。但現

redis , yyds乾貨盤點 , 數據 , 客户端 , 數據庫

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u_16213349 頭像

mob64ca12dc88a3 - 物聯網使用AIGC

在當前的科技背景下，物聯網（IoT）和人工智能生成內容（AIGC）的結合正迅速成為一個熱門話題。物聯網的應用場景不僅包括智能家居、智能交通、智慧城市等，也涵蓋了各行各業數據採集、處理和自主決策的潛力。而在這些應用的推動下，AIGC可以為數據分析、決策支持和個性化服務大幅度提升價值。 背景定位 物聯網的主要目標是實時收集和傳輸數據，以便進行進一步的分析和決策。結合AIGC的優勢，物

數據 , 物聯網 , aigc , 數據分析

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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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u_15022783 頭像

u_15022783 - 國產工業時序數據庫—DolphinDB的技術突破與實踐優勢

1. 工業數字化轉型的“數據焦慮” 隨着工業物聯網（IIoT, Industrial Internet of Things）浪潮的全面深入，全球製造業正經歷一場深刻的數字化轉型（Digital Transformation）。數以億計的傳感器和智能設備被部署到生產一線，形成了龐大的工業數據網絡。這場變革的基石——海量、高頻的工業時序數據，也成為了企業邁向智能化生產最大的“數

大數據 , 數據 , 毫秒級 , 數據倉庫 , 高可用

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u_17609401 頭像

mb694eadf88a4f7 - 使用 Python 高效寫入多類型數據至 Excel 文件

在數據驅動的工作流中，Microsoft Excel 作為廣泛使用的電子表格工具，常用於數據存儲、分析與報告生成。然而，手動維護和更新 Excel 文件不僅效率低下，還容易引入人為錯誤。在需要處理大規模數據、生成周期性報表或集成異構系統輸出的場景下，自動化方案顯得尤為必要。 Python 憑藉其豐富的生態系統，在辦公自動化領域展現出顯著優勢。本文將介紹如何使用Free Sp

字符串 , 數據 , 後端開發 , Python

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u_17578007 頭像

wx690f565d7bc78 - wps 插件 java開發示例

WPS 插件的 Java 開發主要基於 WPS 開放平台的 JS 插件體系 + Java 後端服務 實現（WPS 插件核心運行環境是瀏覽器內核，前端用 JS/HTML，Java 作為後端提供業務邏輯支撐）；若需深度集成（如本地插件），可基於 WPS 提供的 C++ SDK 封裝 Java 調用（JNI）。 以下是最常用的 WPS 在線/桌面插件（前端 JS + 後端 Jav

spring , 數據 , MySQL , 數據庫 , JAVA

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u_16099169 頭像

編程夢想家 - 添加過磁盤鏡像的磁盤恢復出廠設置

服務器數據恢復環境： 一台HP DL系列服務器，通過hp smart array控制器掛載一台磁盤陣列設備，作為公司內部的文件服務器使用； 該磁盤陣列設備中有一組由十幾塊SCSI硬盤組建的RAID5； 上層安裝LINUX操作系統並部署了NFS+FTP。 服務器故障初檢： 服務器和磁盤陣列設備從老機房搬遷

服務器 , 數據 , 雲計算 , 數據恢復 , 雲原生 , 添加過磁盤鏡像的磁盤恢復出廠設置

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u_16099279 頭像

夜行者3號 - flink-cdc實時增量同步mysql數據到elasticsearch_51CTO博客

一、整體架構與 Demo 思路 本 Demo 裏會啓動 4 個容器： observer：OceanBase CE 單機 mini 集羣； oblogproxy：OceanBase 日誌代理，用於提供日誌流； elasticsearch：7.6.0 版本，用來存儲 Flink 下游數據； kibana：可視化

elasticsearch , 數據 , oceanbase , flink , Css , Docker , 前端開發 , HTML

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lizhuo6 頭像

oioihoii - 深入解析進程間通信（IPC）及其應用場景

在計算機的世界裏，進程就像一個個獨立的“小王國”，它們擁有自己獨立的內存空間和資源。然而，一個複雜的應用往往需要多個進程協同工作，比如你的音樂播放器進程需要和系統音量控制進程通信，瀏覽器的一個標籤頁崩潰了也不能影響其他標籤頁。 那麼，這些“小王國”之間如何安全、高效地傳遞信息呢？答案就是進程間通信。 什麼是進程間通信？ 進程間通信是指兩個或多個進程之間傳輸數據或信號的技術。由

數據 , 進程間通信 , c++ , 後端開發 , 信號量 , c

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u_16213645 頭像

mob64ca1407216b - langchain pdf 解析 表格

日常辦公場合中，除了常規的Excel、Word、PPT等文檔外，還有一個不可忽略的文件格式是pdf格式，而對於想從pdf文件中獲取信息時，常規方法將變得非常痛苦和麻煩。此篇給大家送一pdf文件提取信息大集合，幾乎可涵蓋日常pdf文件提取信息的所有場景。 業務場景 在日常工作中，為了保護數據免於被二次利用和為了在文件分發過程中，可以不受其他電腦因為軟件

取文本 , 數據 , langchain pdf 解析 表格 , aigc , 人工智能 , bard

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u_16099263 頭像

IT狼人9號 - 可視化界面_可視化界面開發——NodeRED環境搭建

Node-RED UI Builder 是一個革命性的開源工具，它徹底改變了在Node-RED環境中構建前端應用的方式。這個強大的模塊讓開發者能夠輕鬆創建數據驅動的Web用户界面，支持實時數據面板和WebSocket實時通信，為您的物聯網項目提供完整的前端可視化解決方案。 🚀 開篇亮點：為什麼選擇UI Builder？ UI Builder 最大的創新點在於

數據 , 後端開發 , Python , ui , Web

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u_15912723 頭像

讓世界更美好 - 超越單點：深入淺出理解與構建Redis高可用架構

在現代應用架構中，Redis憑藉其驚人的性能和豐富的數據結構，早已成為緩存、會話存儲和消息隊列等場景的基石。然而，當我們享受其帶來的速度與便利時，一個核心一個核心問題無法迴避：如果這台Redis服務器宕機了，怎麼辦？ 單個節點的故障足以導致整個應用的雪崩。因此，因此，構建一個高可用（High Availability） 的Redis環境，確保服務在部分節點失敗時依然能夠持續

redis , yyds乾貨盤點 , 數據 , 數據庫 , 高可用

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u_16099262 頭像

信息流星 - db2 刪除分區報錯 set integrity

海量信息即大規模數據，隨着互聯網技術的發展，互聯網上的信息越來越多，如何從海量信息中提取有用信息成為當前互聯網技術發展必須面對的問題。 在海量數據中提取信息，不同於常規量級數據中提取信息，在海量信息中提取有用數據，會存在以下幾個方面的問題： （1）數據量過大，數據中什麼情況都可能存在，如果信息數量只有20條，人工可以逐條進行查找、

海量數據 , 大數據 , 字符串 , 數據 , 算法 , 數據倉庫

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u_12868 頭像

langrisser - temu統一服務標準提升體驗一致性

1.簡述CAP理論 簡介： CAP理論是分佈式的理論基礎 起初都是單體應用，隨着業務擴展，流量越來越大，單體扛不住高併發，分佈式將業務拆分成子業務部署到不同的機器上，不同的機器節點通過網絡進行通信，協作服務； 分佈式系統必須要考慮網絡分區的問題： 有網絡，就會有網絡交互的問題，假如A節點到

機器學習 , temu統一服務標準提升體驗一致性 , 數據 , 強一致性 , 數據一致性 , 人工智能 , 分佈式

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u_16297326 頭像

虎斑嘟嘟 - 大模型訓練數據的版權爭議：合理使用原則與創作者權益的平衡

大模型訓練數據的版權爭議：合理使用原則與創作者權益的平衡 引言：數據洪流中的版權困境 在人工智能的快速發展中，大語言模型的訓練數據規模已從最初的數十GB擴展到如今的數百萬GB。這種數據飢渴的背後隱藏着一個日益尖鋭的矛盾：模型的訓練需求與創作者版權保護之間的衝突。2023年，多個知名作家和新聞機構對OpenAI等公司提起集體訴訟，指控其未經授權使用受版權保護的作品進行模

List , yyds乾貨盤點 , 數據 , 後端開發 , JAVA , ci

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計算機專業指導老師 - 基於VUE的學生黨建系統[VUE]-計算機畢業設計源碼+LW文檔

摘要：學生黨建工作是高校思想政治教育的重要組成部分。隨着高校學生數量的增加和信息化的快速發展，傳統的學生黨建管理方式已難以滿足工作需求。本文設計並實現了基於VUE的學生黨建系統，旨在提高學生黨建工作的效率和管理水平。系統具備用户管理、學生黨員信息管理、活動報名管理、入黨申請管理等功能。通過實際應用測試，系統運行穩定，操作便捷，有效提升了學生黨建工作的信息化和規範化程度。 關

業務邏輯 , 軟件研發 , 數據 , 信息管理

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雲間月1314 - 在openEuler操作系統基礎上實現機器學習開發以及openEuler優勢分析

一、openEuler操作系統與機器學習開發適配性概述 我們都知道，openEuler 作為華為開源的企業級 Linux 操作系統，憑藉對鯤鵬架構的深度定製優化、經過工業級驗證的穩定內核性能以及持續擴容的開源生態支持，已成為機器學習開發領域的優選底座。其內核層面針對異構計算場景設計的智能算力調度機制，能夠動態分配 CPU、GPU 及 NPU 等硬件資源，精準匹配機器

機器學習 , 數據集 , 數據 , AI寫作 , aigc

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