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u_15316473 頭像

阿里雲大數據AI技術 - 在 DataWorks 中一鍵部署大模型，即刻用於數據集成和數據開發

在AI應用快速落地的今天，越來越多企業希望將大模型能力融入數據處理流程——無論是文本分析、智能摘要，還是RAG知識庫構建。但傳統模式下，模型部署依賴專業MLOps團隊，需自行搭建推理環境、配置GPU資源、維護服務穩定性，門檻高、週期長、成本重。 現在，阿里雲DataWorks發佈大模型服務能力，基於Serverless資源組，支持用户一鍵部署主流大模型，並可在數據集成和數據

AI , 阿里雲 , DataWorks , 人工智能 , 數據分析 , 大模型

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nocobase 頭像

NocoBase - GitHub Star 數量前 5 的開源 AI 內部工具

原文鏈接：https://www.nocobase.com/cn/blog/top-5-open-source-ai-internal-tools-on-github 之前我們整理過很多開源 AI 項目相關的內容，包括 GitHub 上 11 款開源的 AI 無代碼平台、以及 AI 低代碼工具的盤點文章。AI 技術的快速演進，我們看到越來越多的開源項目開始主動擁抱 AI。 同樣的趨勢，也正在發生在

無代碼開發平台 , 低代碼 , ai開發 , 人工智能 , 開源

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u_15591470 頭像

ceshiren2022 - 手把手搭建自動化質量門禁：讓你的每次部署都“無憂”

“代碼終於合併完了，可以上線了嗎？” “測試用例都跑通了吧？性能測試做了沒？” “這次改動不大，應該不會有問題吧……” 上線前的會議室裏，是否常常瀰漫着這種不確定性的焦慮？依賴人工檢查發佈清單，不僅效率低下，還極易遺漏關鍵項。一個未經核對的性能迴歸、一處未達標的測試覆蓋率，都可能為線上事故埋下伏筆。 是時候為你的研發流程安裝一個自動化的 “質量門禁” 了！本文將手把手教你如何利用 Dif

性能測試 , API , 自動化 , 人工智能 , 深度學習 , 質量門禁

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u_17195309 頭像

Maverick1218 - DIEN相關概念

Transformer多頭自注意力相關 QKV投影及反向傳播更新參數（∂loss/∂W_q，∂loss/∂W_k，∂loss/∂W_v） ∂loss/∂W_q：鏈式法則層層傳遞梯度，最終告訴 W_q：往這個方向更新，可以減少損失函數（達到優化模型效果） 其他可訓練參數也都是求損失函數對這個參數的偏導數，然後朝着損失函數值降低的方向改變參數值（即權重值）達到優化模

機器學習 , DIEN相關概念 , 人工智能

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u_14400036 頭像

東沃電子 - 車用穩壓二極管BZT52B2V4-AEC完美替代BZT52-B2V4-Q

近期，東沃電子（DOWOSEMI）接收到大量客户關於TVS、ESD、二極管、三極管及MOS管等元器件替換需求，涉及安世（Nexperia）、威世（VISHAY）、安森美（ON）、力特（LITTLEFUSE）、Semtech、PROTEK、ST等多個國際知名品牌。承蒙廣大新老客户的信任與支持，東沃電子始終致力於提供高可靠性、高性能的半導體產品與解決方案，持續助力客户優化供應鏈並提升

機器學習 , 車用穩壓二極管替代 , 人工智能

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u_17590352 頭像

mb6928174700026 - AI Ping：大模型時代的“性能羅盤”——免費新上線GLM-4.7 與 MiniMax M2.1 實測

前言：新模型爆發時代，選型需要“實測羅盤” 2025年末，大模型行業迎來新品密集爆發期——智譜GLM-4.7以“性能超越GPT-5.2”震撼開源，MiniMax M2.1聚焦“真實世界複雜任務”實現全面升級。但開發者卻陷入新困境：20+供應商、400+模型中，新一代旗艦模型到底誰更能打？編碼場景選哪個？辦公協作誰更高效？成本與性能如何平衡？ AI P

多語言 , API , NLP , Max , 人工智能

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u_16099298 頭像

墨守成規de網工 - system和init

從 sysvinit 到 systemd 近年來，Linux 系統的 init 進程經歷了兩次重大的演進，傳統的 sysvinit 已經淡出歷史舞台，新的 init 系統 UpStart 和 systemd 各有特點，而越來越多的 Linux 發行版採納了 systemd。本文簡要介紹了這三種 init 系統的使用和原理，每個 Linux 系統管理員和系統軟件開發者都應該瞭

機器學習 , 發行版 , 初始化 , 運行模式 , 人工智能 , system和init

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u_17580222 頭像

mb691327edb400f - AI 招聘：提升效率與精準度

AI 招聘：提升效率與精準度 AI招聘：重構企業招聘的效率與精準度 過去一年，AI 持續釋放組織產能，幫助員工節省超 120 小時重複勞動，推動生產率平均提升 30%，勞動力成本下降 19%。86% 的首席人力資源官已將“數字勞動力整合”納入核心職責，AI 正成為企業招聘領域的重要變革力量。 AI面試智能體：從輔助工具到決策支撐

上傳 , ATS , 人工智能 , 深度學習 , 解決方案

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u_16213664 頭像

mob64ca140bbb8b - BGA100EMMC定義圖

電路框架 如上。 UJA1169是一款微型高速CAN系統基礎芯片（SBC），包含符合ISO 11898-2：201x（即將合併的ISO 11898-2 / 5/6）的HS-CAN收發器和集成的5 V或3.3 V 250 mA微控制器和/或其他負載的可擴展電源（V1）。它還具有看門狗和串行外圍設備接口（SPI）

機器學習 , 看門狗 , 引腳 , 人工智能 , 寄存器 , BGA100EMMC定義圖

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u_15469972 頭像

mb61c46a7ab1eee - 【AI 風向標】打造可行動的智能助手：AI Agent 原理、架構與設計模式詳解 - 教程

作者：姚瑞南 AI-agent 大模型運營專家/音樂人/野生穿搭model，先後任職於美團、獵聘等中大廠AI訓練專家和智能運營專家崗；多年人工智能行業智能產品運營及大模型落地經驗，擁有AI外呼方向國家專利與PMP項目管理證書。 目錄 一、 AI Agent 基礎概念 1. 定義 2. 核心要素 3. 與大模型 / RAG 的關係

設計模式 , 人工智能 , 應用場景 , 前端開發 , Javascript

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yuanshaolong 頭像

大數據在線 - AI時代的數據革命：曙光存儲如何連通產業？

如果將AI比作新一代工業革命的“新石油”，那麼智算中心恰如“煉油廠”。在這個新系統中，一張能夠承載千行百業需求的“管路網”就變得至關重要。 如今，隨着《人工智能+行動計劃》全面部署，AI與行業場景加速融合，數據的流動與應用愈發重要。因此，各界普遍認為，這張“管路網”就是數據存儲。面對AI技術帶來的數據井噴，傳統存儲系統已舉步維艱，如何鋪設好連通產業的全新“管路網”，就成為整

數字化轉型 , AI存儲 , 曙光存儲 , 2025數據存儲產業大會 , 人工智能 , 數據存儲

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fabarta 頭像

Fabarta - 告別耗時無果：迭代構建AI知識庫，幫業務部門輕鬆上手、早見效益

作者：王傳陽 楓清科技（Fabarta）技術合夥人 現狀與挑戰 企業在構建AI應用時，通常會由業務部門負責構建相關的業務知識庫。業務部門在構建AI知識庫時，普遍面臨兩大核心挑戰：其一，對AI知識庫與傳統知識庫的本質差異認知不足，缺乏適配AI語義理解的知識梳理方法，導致知識應用準確率難以達標；其二，存在 “一勞永逸” 的認知誤區，傾向於耗時數月構建覆蓋全場景的 “大而全”

最佳實踐 , 人工智能 , 深度學習 , 模態 , 迭代

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OpenPie - 拓數派創始人兼CEO馮雷履職嘉興海聯會常務理事，聯動1024基金會捐助香港大埔火災重建

11月26日，香港新界大埔宏福苑多棟住宅樓發生火災，造成重大人員傷亡，災情牽動人心。“一方有難，八方支援”。作為拓數派的姐妹機構，1024數字產業基金會迅速響應浙江省海外聯合會倡議，向受災居民進行捐款，用於緊急救助與災後重建，傳遞來自內地的關懷與支持。 拓數派創始人兼CEO馮雷（Ray Von）作為1024基金會發起人，近日正式獲任嘉興市海外聯誼會（簡稱“嘉興海聯會”）第二屆常務理事。在通過浙江省

人工智能

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u_16213618 頭像

mob64ca1400bfa8 - optisystem中光接收機叫什麼

備註： 這些是常用的調制解調器命令。 某些命令可能並不適用於所有的調制解調器。 如果遇到問題，請參見調制解調器的有關文檔，或與調制解調器製造商的技術支持部門聯繫。 所有命令（有兩個例外）均必須以字符 AT 開始。 這兩個例外的命令是轉義序列 (+++) 和重複命令 (A/)。 命令行前綴（字母 AT）和隨後的命令序列，可以按大寫或小寫輸入（用於舊型號調制解調器），但一般情況下不要

機器學習 , 命令行 , 修飾符 , 命令模式 , 人工智能 , optisystem中光接收機叫什麼

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qeasy_cloud 頭像

大仲馬小茶花 - 解密全網大模型都在推薦的數據對接工具

史上最全各大AI模型對數據集成平台分析彙總 在企業數字化轉型的深水區，異構系統間的數據割裂已成為制約業務敏捷性的核心瓶頸。當ERP、MES、WMS、CRM等系統因技術棧差異（.NET/Java/Python）、協議碎片化（REST/SOAP/數據庫直連）及數據模型衝突（多組織/多幣種/税則邏輯）形成"數據孤島"時，傳統ESB或自研微服務方案往往陷入開發週期冗長、運維成本高企、實時性難保障的困局。

教程 , 知識 , 數據庫 , 人工智能

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u_17512334 頭像

疆鴻智能研發中心 - 精密製造的通信紐帶：疆鴻智能PROFIBUS轉RS485網關在汽車零部件生產中的應用

精密製造的通信紐帶：PROFIBUS轉RS485網關在汽車零部件生產中的應用 1. 工廠背景 在長三角一家現代化的汽車零部件製造工廠裏，生產線正面臨一個典型的工業通信難題。該工廠配備了來自不同供應商的生產設備：核心控制系統採用西門子S7系列PLC，通過PROFIBUS-DP協議進行數據交換；而生產線上多台關鍵設備——包括三台高精度激光切割機（分別用於金屬和塑料材料加

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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u_17579295 頭像

mb6911caa73d1d1 - 從“被動響應”到“主動智治”：看數字孿生如何重塑城市公共安全

在城市治理現代化的宏大敍事中，公共安全始終是核心命題。面對日益複雜的城市風險與海量異構的管理數據，傳統的“煙囱式”系統與平面化指揮模式，正面臨“看不清、管不全、響應慢”的嚴峻挑戰。如何構建一個全域感知、智能研判、高效協同的現代化公共安全運營體系？一家領先的系統集成商，通過引入孿易數字孿生IOC，為某特大型城市的核心區打造了“城市安全智慧大腦”，交出了一份令人矚目的答卷。

數據 , 異構 , 數據可視化 , 人工智能 , 數字孿生 , 安全管理

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u_16213708 頭像

mob64ca14163a4f - 人工智能 - 華為發佈算力最強 AI 處理器 Ascend 910 及全場景 AI 計算框架 MindSpore - SegmentFault

在華為 910B 服務器（通常指搭載 昇騰 Ascend 910B AI 芯片 的 AI 服務器）上，若你想查看服務器終端信息（如設備狀態、NPU 信息、驅動版本、算力使用情況等），可通過以下命令和工具進行操作。這些操作通常在 Linux 系統終端（如 Ubuntu/CentOS） 中執行。 ✅ 1. 確認是否安裝 CANN（昇騰計算架構）

華為 , 910B , 服務器 , 昇騰 , 人工智能 , 前端開發 , Javascript

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u_12897 頭像

jordana - c語言 sqlite3性能

#include #include using namespace std; void doTest() { sqlite3* conn = NULL; //1. 打開數據庫 int result = sqlite3_open("D:/mytest.db",conn); if (result != SQLITE_OK) { sqlite3_close(conn);

字段 , 結果集 , c語言 sqlite3性能 , sqlite3 c語言編程 , 人工智能 , sqlite , 計算機視覺

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rivers_chaitin 頭像

百川雲開發者 - AI如何讓企業知識庫從成本中心變成效率引擎

你有沒有算過，你的團隊每天花在找資料上的時間有多少？ 上週我拜訪了一家科技公司，他們的技術總監給我看了一組數據：平均每個工程師每天要花1.5小時在內部資料檢索上。不是他們效率低，而是公司的知識庫已經變成了一個“信息黑洞”——文檔散落在各個角落，版本混亂，搜索功能形同虛設。 “我們不是沒有知識庫，而是有太多‘知識庫’了。”他苦笑着説，“Confluence裏有一部分，飛書文檔裏有一部分，還有一堆本地

人工智能 , 深度學習

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u_15690955 頭像

出手吧Glen - 幹翻谷歌Banana？阿里出品最強AI繪圖來了（整合包）

谷歌近期發佈了Nano Banana Pro，號稱“最強AI繪圖”，4K畫質、支持中文、效果炸裂！但谷歌Nano Banana Pro存在特殊網絡環境與月度會員雙重門檻，普通用户難以觸及。 （谷歌Nano Banana Pro生成） 沒關係，阿里通義實驗室最新發布的Z-Image-Turbo做到了最強平替，效果不輸谷歌

機器學習 , AI 繪畫 , 文件名 , 普通用户 , 人工智能 , Image

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AUTO芯球 - 9系雙旗艦引關注！極氪9X重塑中國豪華車市場認知

11月21日，極氪攜全系豪華陣容登陸廣州車展，其中極氪9X與009組成的“豪華9系雙旗艦”成為全場焦點。官方數據顯示：極氪9X交付量已突破1萬台，均價達53.8萬元；品牌累計銷量突破60萬輛，單車均價穩居30萬元以上，最高售價逼近90萬元大關，持續鞏固其在中國豪華新能源汽車市場的領軍地位，也為行業樹立了“中國品牌向上突破”的極氪範式。 9X成現象級爆款，映射高端消費

差異化 , 數據 , 人工智能 , 深度學習

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子午 - 【垃圾識別系統】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度學習+卷積網絡+resnet50算法

一、介紹 垃圾識別系統，基於TensorFlow搭建卷積神經網絡算法，通過對10種常見的垃圾圖片數據集（'剩飯剩菜', '塑料', '乾電池', '舊衣服', '玻璃', '紙張', '紙板', '金屬', '陶瓷器皿', '鞋'）進行訓練，最後得到一個識別精度較高的模型，然後搭建Web可視化操作平台。 前端: Vue3、Element Plus 後端：Django 算法：TensorFlow、卷

圖像識別 , 人工智能 , 深度學習 , Python

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shirleyyd 頭像

ShirleyYD - 騰訊雲智能體開發平台：讓 AI 在真實場景中創造價值

歷經數十載的演進，人工智能領域正迎來一個前所未有的活躍期。隨着生成式 AI 等技術推開產業的大門，全球開發者社區的關注焦點，已從對技術可能性的宏大探討，徹底轉向了對其實用價值的具體驗證。開發者們越發迫切地探索，這些新的 AI 能力究竟能在多大程度上解決真實世界的問題。 早期的興奮點集中在與 AI 的對話上，開發者們比拼誰的提示詞能激發出更驚豔的單次回覆。但很快，焦點便從“一次完美的回答”轉向了“一

騰訊雲 , 人工智能 , 開發者

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