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HelpLook - AI訓練惹爭議，如何控制單篇文章不傳給AI訓練

隨着生成式AI技術的普及，越來越多的企業開始使用AI工具來提升效率，但與此同時，關於數據隱私和AI訓練的爭議也越來越多。比如，2個月前字節跳動和WPS因為內容因為AI訓練，引發了創作者的廣泛討論。這種對未經許可內容被“餵養”AI模型的擔憂，正成為企業和個人用户在選擇數字工具時的重要考量。 企業憂慮：內部信息是否安全？ 許多企業擔憂，其內部使用的AI知識管理工具，可能未經許可就將敏感信息如新

權限控制 , 數據安全 , 人工智能 , cms , 博客搭建

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u_17569005 頭像

wx6906fb3f9b17a - 智能門禁系統是集計算機技術、微控制技術、智能卡技術與機電一體化技術於一體的現代化出入口管理控制系統，通過權限設置、實時監控與異常報警實現安全管理，支持生物識別、射頻卡、密碼及NFC等多種技術，滿足不同

智能門禁系統通過集成多種先進技術，實現了從傳統機械鎖具到現代智能化管理的轉變，不僅提高了安全性，還大大提升了管理效率。隨着技術的不斷髮展，智能門禁系統將在更多領域發揮重要作用，為人們的生活和工作提供更加安全、便捷的保障。 關於智能門禁系統的方案確定。用户需要了解門禁系統的組成結構、硬件安裝配置、軟件安裝設置及日常維護操作，同時需要補充門禁系統的技術原理、通訊協議和應用場景等

人臉識別門禁 , 門禁 , 門禁機 , 人工智能 , 深度學習 , 二維碼門禁 , 門禁考勤機

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u_14844 頭像

definitely - ADschematic怎麼一系列線名

SmartAX MT800 ADSL的默認IP是192.168.1.1，其登錄的用户名與密碼都是admin 一、設置計算機的ＩＰ地址與ADSL同一網段 　　　打開“網絡連接”，在“本地連接”屬性中設置本機ＩＰ地址 二、登錄ADSL WEB設置界面 　　　　１、打開瀏

機器學習 , 鏈路 , dns , ADschematic怎麼一系列線名 , 人工智能 , 用户名

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u_16213589 頭像

mob64ca13f9a97c - element的textarea中autosize不生效

文章目錄 DOM編程（二） 一、DOM元素特性 二、table對象 三、創建DOM對象 四、修改DOM對象 DOM編程（二） 一、DOM元素特性 element.attributes： 返回元素的所有特性 element.getAttribute(name

機器學習 , js , dom , 刪除元素 , 人工智能 , 子節點 , Javascript

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u_13354 頭像

小咪咪 - vue3 hooks 可以用template嗎

一，什麼是Hooks？ "hooks" 直譯是 “鈎子”，它並不僅是 react，甚至不僅是前端界的專用術語，而是整個行業所熟知的用語。通常指： 系統運行到某一時刻時，會調用在該時機被註冊的回調函數 而在vue中。hooks的定義會更加模糊，姑且總結一下： 在vue組合式API中被定義為,以"use"

機器學習 , vue.js , 回調函數 , 人工智能 , 複用 , 前端 , Javascript

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u_16773655 頭像

向量檢索 - 如何通過HTTP API插入或更新Doc

本文介紹如何通過HTTP API向Collection中插入或更新Doc。 説明 若調用本接口時Doc Id已存在，則等同於更新Doc；Doc Id不存在，則等同於插入Doc。 若調用本接口時不指定DocId，則等同於插入Doc，DashVector會自動生成Doc Id，並在返回結果中攜帶id信息。

向量檢索 , 大數據 , yyds乾貨盤點 , 數據倉庫 , AI , 數據庫 , 人工智能 , 大模型

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u_13357275 頭像

上海拔俗網絡 - 防溺水 AI 預警系統：用技術織密水域安全防護網

每到暑假，家長最擔心的就是孩子去河邊、湖邊玩耍 —— 傳統的 “人防” 模式，靠保安巡邏、志願者勸導，不僅覆蓋範圍有限，還容易因疲勞出現疏漏。而防溺水 AI 預警系統的出現，就像給水域裝上了 “智能安全管家”，能主動發現危險、快速響應。作為產品經理，我用大白話講講這套系統的技術亮點，看看它如何守住水域安全的 “最後一道防線”。 先説説它怎麼 “揪出” 危險，關鍵靠動態行為識別技術。系

無人機 , 行為識別 , 數據 , NLP , 人工智能

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u_16099289 頭像

編程小匠人傳奇 - MapQuickItem用法sourceItem是否會覆蓋上一個

一、insert ◦1）用insert函數插入pair數據 ◦mapint, string mapStudent; ◦mapStudent.insert(pairint, string(1, “student_one”)); ◦2)用insert函數插入value_type數據 ◦mapint, string mapStudent; ◦mapS

機器學習 , 數據 , 迭代器 , Pair , 人工智能

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u_17605237 頭像

yuer2025 - 為什麼未來 3 年，AI 系統如果“不會拒絕”，就無法進入生產環境？

過去幾年，AI 系統的能力提升速度非常快： 模型更強、推理更快、Agent 越來越“像人”。 但在真實工程落地中，很多團隊逐漸意識到一個殘酷現實： AI 系統不是“跑不跑得通”的問題，而是“允不允許上線”的問題。 而決定這一點的，往往不是模型能力，而是一個被長期忽略的工程能力： 系統是否具備“不可繞過的拒絕執行機制”。

sed , 生產環境 , 交叉驗證 , 人工智能 , 數據結構與算法

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JavaEdge 頭像

JavaEdge - 從 100 TPS 到 700+！微服務登錄性能調優與 BLOCKED 鎖定位實戰

0 前言 前文還沒優化完，接着來折騰。 登錄要對個人信息對比驗證，驗證過程又要調用相應加密算法，而加密算法對性能要求很高。複雜加密算法安全性高，但性能差；不復雜加密算法性能好，但安全性低，要取捨。還有Session存儲和同步。大型系統，不管你在哪個系統訪問，調用其他系統時如需驗證身份就要同步Session信息，且做業務時，也要把相應Session信息帶上，不然就識別不

加密算法 , yyds乾貨盤點 , 人工智能 , JAVA , 深度學習 , ide

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u_17562481 頭像

思考的袋鼠 - 精確的動態聯動閉環醫療數據庫審計和監測方案

概要： （提示：本章節概述方案整體價值，強調數據化落地與可視化管理成果。） 在醫療行業數字化和智能化進程加速的背景下，醫療數據庫安全面臨前所未有的挑戰。患者身份信息、病歷記錄、影像數據、檢驗結果、處方信息及支付交易數據等構成了醫療機構最核心的數據資產，其敏感性和價值均極高。一旦泄露或被篡改，不僅可能引發嚴重的隱私和法律風險，也會影響醫院的運營和公眾信任。針對這一行業痛

字段 , 數據庫 , 數據庫安全 , 人工智能 , 深度學習

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u_16213584 頭像

mob64ca13f87273 - 單層感知機是邏輯迴歸嗎

1.感知機模型 如圖為人體神經網絡圖，輸入信號從樹突傳入，在細胞核處彙總，輸出信號從軸突處傳出傳入其他神經元，從而構成了一個人體的神經網絡。而感知機其類似於一個神經元。 一個單層感知機與人體神經元類似，為輸入結點，及神經元的輸入信號，為各輸入結點的權重，可以理解為神經元各個樹突的電阻，到達細

機器學習 , 神經網絡 , 感知機 , 人工智能 , 深度學習 , 單層感知機是邏輯迴歸嗎

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dewujishu 頭像

得物技術 - 得物基於AIGC生成測試用例的探索與實踐

一、背景 隨着人工智能技術的快速發展，尤其是在自然語言處理（NLP）、計算機視覺和生成對抗網絡（GANs）等領域，AIGC（AI Generated Content）得到了廣泛應用，這一技術的進步使得內容創作變得更加高效與多樣化，推動了各個行業的創新與變革。對於測試而言，基於AI進行測試用例生成也逐漸從夢想變成現實。 傳統問題 目前我們在編寫測試用例時，大部分依賴人工編寫，在實際編寫過程中主要存在

效率 , 人工智能

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u_16776161 頭像

天潤融通科技 - 人工佔比減少70%，天潤融通把家居品牌“安裝客服”做成了新優勢

在家居行業的售後服務中，“安裝”一直是最讓客户頭疼的環節。 根據行業調研數據顯示，超過60% 的售後投訴都與安裝環節相關，其中近一半的問題集中在“説明書難以理解”“配件使用錯誤”“安裝耗時過長”等方面。傳統客服方式下，一個安裝諮詢平均要佔用人工客服 30-60 分鐘，高峯時段甚至讓其他客户排隊等待。 而引入天潤融通的對話式AI產品 ZENAVA 後，這一局面正在被徹底

人工智能 , 深度學習

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zhuifengdekaomianbao 頭像

張老師講數字孿生 - 揭秘數字孿生三大技術原理：統一幾何表示+數據同化

工業機器人在虛擬環境中不斷“試錯”和迭代，數字孿生正悄然成為產業智能化的核心引擎。 在剛剛揭幕的第八屆中國國際進口博覽會上，西門子展示了一場引人深思的“漢諾塔AI腦力對決”：當觀眾隨機打亂漢諾塔後，多個AI大模型迅速生成解題路徑，並在三維協作平台中進行驗證，最終驅動機械臂精準完成拼搭。 這不僅是AI的展示，更是數字孿生技術在工業場景深度應用的信號。 01 數字孿生：虛擬與現實的橋樑

資訊 , 智能設備 , 人工智能 , 後端 , 前端

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deephub 頭像

deephub - 解決語義搜索痛點，基於對比學習的領域特定文本嵌入模型微調實踐

文本嵌入模型能夠將文本轉換為具有語義意義的向量表示，廣泛應用於檢索、分類等多種任務場景。然而，通用嵌入模型在處理特定領域任務時往往存在性能瓶頸。微調技術為解決這一問題提供了有效途徑。本文將深入探討嵌入模型微調的核心原理，並以AI職位匹配為例，詳細闡述基於對比學習的微調實現過程。 檢索增強生成中的嵌入應用 檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）

llm , 搜索 , 人工智能 , 深度學習

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duoqingdeqingwa 頭像

多情的青蛙 - 實測推薦：2025年12月GEO公司核心能力解析

IDC最新行業報告顯示，2025年中國GEO（生成式引擎優化）市場規模已突破42億元，年複合增長率達38%，而AI搜索月活用户突破10億，其中34.7%的用户會依據AI回答做出消費決策。這組數據印證了GEO的核心價值——在品牌營銷全鏈路中，GEO已成為“搶佔AI心智、建立用户信任、促進決策轉化、強化客户忠誠”的關鍵抓手。但“GEO公司哪家好”卻讓企業陷入困境：通用方案效果疲軟、技術虛標屢見不鮮、全

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mb691327edb400f - 智能招聘新範式

人才戰爭下半場：AI重構精準招聘新範式 當生成式AI從炫技工具變為生產力標配，企業競爭已悄然進入“人機協同”的深水區。數據顯示，仍沿用傳統方式招聘的企業，正以每年15%的速度流失人才競爭力。招聘的終極戰場，早已從“找到更多人”升級為“精準識別對的人”。 現實中，大多數HR團隊仍陷在簡歷海嘯中，用人類寶貴的情感判斷力，去完成本應由AI處理的數據篩選。這種

數據 , 上傳 , ATS , 人工智能 , 深度學習

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天潤融通科技 - 從客服到“數字員工”：天潤融通AI如何接管連鎖門店的後台運營

憑藉高效率與標準化運營，連鎖便利店已成為零售市場增長最快的業態。但當規模擴張至上千家門店，規模效應也同樣伴隨複雜的管理與支持挑戰。 對於連鎖品牌而言，總部不僅承擔商品供應、它還需要為門店提供報損、調撥、營銷、會員、物流等多維度支持。全國數百、上千家門店每天的諮詢與請求，形成了巨大的運營流量。 如何高效地運作、管理、支撐這些門店，已成為連鎖品牌的核心挑戰。 然而，

人工智能 , 深度學習

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qingfouai 頭像

青否Ai - 青否數字人轉化率提升63%，老羅直播間GMV環比激增313%！

2025年“雙11省心好物節”圓滿收官！數字人直播成為增長新引擎，開播規模提升119%，GMV增長91%，高説服力數字人轉化率提升63%。平台AI能力全面賦能，核心商家GMV提升44%，“省心選”IP矩陣整體增長42%。 老羅直播間創新“真人+數字人”雙軌模式，季度GMV環比增長313%。各大品類齊頭並進，珠寶、茶器、服飾等多賽道商家GMV實現新突破，智能電商範式再次得到成功驗證。（青否數字人源頭

機器學習 , 算法 , 人工智能 , 深度學習

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mob64ca140a59b0 - deepseek v3商用

一筆4.6億的資金，剛剛流向自動駕駛重卡賽道，融資方：DeepWay深向，這是由百度和獅橋聯合發起的自動駕駛卡車公司。 A輪投後，DeepWay估值已達到30億元。 2022年當下這個時間點，大環境並不理想，一家才成立不久的自動駕駛公司，在這樣一個玩家已經很多的賽道上，憑什麼獲得認可？ 尤其是在幹線物流自動駕駛卡車賽道，已有圖森未來這樣被視作範例的頭部企

大數據 , deepseek v3商用 , 編程語言 , aigc , 人工智能 , JAVA , bard

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RTE開發者社區 - 米哈遊聯創推出可對話「貓貓」AI，具備情緒與獨立思考；微軟研究發現空間音頻可將 AI 同傳理解度翻倍丨日報

開發者朋友們大家好： 這裏是 「RTE 開發者日報」 ，每天和大家一起看新聞、聊八卦。我們的社區編輯團隊會整理分享 RTE（Real-Time Engagement） 領域內「有話題的技術」、「有亮點的產品」、「有思考的文章」、「有態度的觀點」、「有看點的活動」，但內容僅代表編輯的個人觀點，歡迎大家留言、跟帖、討論。 本期編輯：@瓚an、@鮑勃 01 有話題的技術 1、DeepSeek V3.2

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墨守成規de網工 - dct離散餘弦變換pytorch

離散餘弦變換（Discrete Cosine Transform，簡稱DCT變換）是一種與傅立葉變換緊密相關的數學運算。在傅立葉級數展開式中，如果被展開的函數是實偶函數，那麼其傅立葉級數中只包含餘弦項，再將其離散化可導出餘弦變換，因此稱之為離散餘弦變換。 　　離散餘弦變換（DCT）是N.Ahmed等人在1974年提出的正交變換方法。它常被認為是對語

視頻圖像 , 視頻壓縮 , 算法 , pytorch , 變換編碼 , dct離散餘弦變換pytorch , 人工智能

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qq6899a711e7e29 - 10億用户引爆中國AI模型市場：2025格局重塑與生態革命

2025年，中國AI模型市場正式邁入“10億用户俱樂部”，主流C端模型用户總量突破10億人次，標誌着人工智能從“技術概念”全面轉向“生產力核心”。數據顯示，2025年中國AI核心產業規模將突破8200億元，生成式AI用户達36.5%，未來五年年複合增長率維持21.5%以上，成為新質生產力爆發的核心引擎。政策端“人工智能+”行動持續加碼，技術端多點突破，共同勾勒出中國AI產業的黃金

數據 , 人工智能 , 數據分析 , 生成式

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