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u_17507674 頭像

網易雲信IM - 領跑招採數字化！招採會議組件，以合規與效率重構行業標準

在國家加快建設全國統一大市場、推廣遠程異地評標的政策導向下，招採行業正迎來數字化轉型的關鍵拐點。遠程異地評標、在線開標、多方會商等場景已從 “可選” 變為 “必選”，但招採平台廠商普遍面臨三大核心痛點：音視頻技術研發門檻高、系統集成成本高昂、政策適配響應滯後。作為深耕音視頻通信領域十餘年的頭部企業，網易雲信依託億級用户服務經驗與深厚技術沉澱，重磅推出業界首個全面遵循《遠程異地評標

音視頻 , 會議組件 , aigc , bard , 招採 , 解決方案 , 遠程異地評標

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yuhaibao324 頭像

DeepSeaAI - 基於 NVIDIA Run:ai 的 GPU 調度解決方案

基於 NVIDIA Run:ai 的 GPU 調度解決方案，是一個企業級的AI算力管理與編排平台。它通過智能調度和策略管理，旨在解決GPU資源利用率低和分佈式AI工作負載管理複雜這兩大核心挑戰。 下面的表格彙總了其核心調度與策略功能，可以幫助你快速瞭解全貌： 調度策略 核心功能 解決的問題

細粒度 , 神經網絡 , 人工智能 , 解決方案 , 混合雲

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u_16099221 頭像

技術領航者之聲 - tinymce indent2em_val的使用

1.快速集成 快速集成部分參考tiny中文文檔 http://tinymce.ax-z.cn/ 第1步：下載TinyMCE TinyMCE支持多種使用方式，但是本人還是建議使用最傳統的方式，把相關資源下載到本地，放置到項目中。最新版的下載地址https://www.tiny.cloud/get-tiny/這

機器學習 , 編輯器 , 全屏 , 人工智能 , 解決方案 , Json

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aitinggedejinzhengu 頭像

愛聽歌的金針菇 - 新能源設備行業CRM解決方案：用CRM重塑管理、協作與增長

新能源設備行業正乘着時代的東風飛速發展，然而，在從傳統制造向“製造+服務”數字化轉型的道路上，企業卻面臨着獨特的挑戰。這些挑戰不僅關乎技術，更關乎管理模式和商業思維的革新。其中，客户關係管理（CRM）系統的有效應用，成為破解許多核心痛點的關鍵鑰匙。 新能源設備行業數字化轉型的普遍痛點與解決方案 其痛點主要體現在以下幾個方面，其中許多都與客户流程和數據管理息息相關： 1、獲客成本高，線索轉化難： 行

行業 , crm系統 , 人工智能 , 解決方案

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u_16213587 頭像

mob64ca13f937ae - AI 開發不僅僅是算法訓練，六節課幫你快速瞭解地平線 AI 軟硬件產品開發全過程 - 極術社區

隨着人工智能技術的快速發展，AI玩具已經從簡單的語音交互升級為具備情感識別、自適應學習、多模態交互等能力的智能夥伴。本文將從核心技術、系統架構、開發挑戰等方面，深入分析AI玩具開發技術。 一、AI玩具的核心技術組成 AI玩具的開發涉及多個技術領域，主要包括： 1. 語音交互技術 自動語音識別（ASR） 用

架構 , 後端開發 , 系統架構 , 人工智能 , 解決方案 , 語音識別 , Python

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u_16099231 頭像

半夜未央好 - net core 使用session

不知不覺中微軟已經計劃推出了下一代的.NET了，我們先來看一下新的.NET有包含什麼 　　What's new in .NET 5? 　　.NET 5將會引入新的APIs，運行時功能和新的語言特色。 在運行時體驗中將有更多的選擇性。 所有平台將提供Java 互操作性。 將會在多個操作系統提供支持 Obj

Core , 應用程序 , net core 使用session , 架構 , 後端開發 , 解決方案 , 程序員

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u_16272508 頭像

事辯天下 - IDC：奧哲，2025H1蟬聯第一！

國際權威機構IDC近日正式發佈《2025上半年IDC中國低代碼和零代碼軟件市場追蹤》報告。報告顯示，奧哲再次榮膺中國低零代碼軟件市場獨立廠商第一! 自2020年以來，奧哲已連續多年穩居低零代碼軟件市場獨立廠商榜首，且市場份額持續增長，奠定中國低代碼第一品牌地位。這一成績不僅印證了奧哲在數智化領域的深厚積澱，更標誌着奧哲在AI時代的戰略轉型初見成效，持續領跑行業發展。

大數據 , 數據 , 數據倉庫 , 企業級 , 解決方案

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u_16213322 頭像

mob64ca12d5dd85 - 如何讓 Copilot顯示在系統右下角

讓 Copilot 顯示在系統右下角 在現代開發環境中，智能代碼助手如 Copilot 可以大幅提高編程效率。但是，有些用户在配置過程中遇到了一些麻煩，尤其是試圖將 Copilot 顯示在系統的右下角時。本文將詳細記錄這一問題的解決過程，包括背景介紹、錯誤現象分析、根因分析、解決方案、驗證測試和預防優化等環節，希望能為遇到相同問題的用户提供一些幫助。 問題背景 用户在使用 C

重新安裝 , aigc , 重啓 , 解決方案

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u_16213447 頭像

mob64ca12f43142 - ollama如何在gpu運行大模型

在本文中，我們將深入探討“如何在GPU上運行ollama大模型”的問題。通過詳細的背景介紹、錯誤現象分析、根因解析以及解決方案的提供，幫助用户更高效地利用GPU資源，提升模型的運行效率。 問題背景 在現代的深度學習環境中，模型的規模日益增大，傳統的CPU運算已無法滿足性能要求。為了能在較短時間內完成複雜的訓練以及推理任務，越來越多的項目選擇使用GPU加速。對於使用ollama的用

配置環境變量 , aigc , 解決方案 , CUDA

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u_16213315 頭像

mob64ca12d42833 - 如何修改llama模型的每層的結構

如何修改llama模型的每層的結構 在深度學習領域，llama模型由於其出色的性能被廣泛應用於自然語言處理（NLP）任務。然而，隨着具體業務需求的不斷變化和技術的持續發展，我發現需要對llama模型的每層結構進行修改以提升模型的適應性和效果。本文將詳細記錄這個過程，包括相關的背景信息、問題現象、深層次的根因分析、具體的解決方案、驗證測試結果，以及預防優化的方法。 問題背景 隨

加載 , 權重 , aigc , 解決方案

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u_16213374 頭像

mob64ca12e2ba6f - SysTableLookup 的 addLookupfield 方法

“SysTableLookup 的 addLookupfield 方法”是 Dynamics 365 FO 中用於表格字段取值的一個重要方法。在實現更復雜的表格交互時，它常常需要與其他數據源進行聯合查詢。在本篇博文中，我們將系統地介紹處理“SysTableLookup 的 addLookupfield 方法”所需的各個方面，包括環境預檢、部署架構、安裝過程、依賴管理、擴展部署和遷移指南。

字段 , aigc , 安裝過程 , 解決方案

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lizhuo6 頭像

oioihoii - Visual Studio 2026真的值得升級嗎中國開發者實測報告

2025年11月11日，微軟正式發佈Visual Studio 2026，國內開發者社區瞬間炸鍋！這款號稱"世界首個智能開發環境（IDE）"的更新，解決5000多個bug、響應300多項功能請求，實測解決方案加載速度和UI響應時間直接砍半，最關鍵的是承諾100%兼容VS2022的項目和擴展。面對這樣的開發神器，你還要守着VS2022當"釘子户"嗎？ 為什麼現在必須升級到Visual

c++ , 後端開發 , 解決方案 , 開發者 , Visual , c

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u_16147706 頭像

火星情報 - Zenlayer 攜手Palo Alto Networks 重塑 AI時代安全訪問解決方案

11 月 21 日，PaloAltoNetworks Ignite onTour2025上海年度安全峯會圓滿落幕。作為聚焦網絡安全前沿的行業盛會，本次活動以“安全釋放 AI 時代無限潛能”為主題，聚焦在 AI 時代，如何將網絡安全從傳統的防禦手段轉變為推動創新的核心引擎。作為 PaloAltoNetworks核心技術合作夥伴，Zenlayer 受邀參與了此次活動，不僅在現場展示最

機器學習 , 安全策略 , 組網 , 人工智能 , 解決方案

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u_14206262 頭像

融雲 - 融雲與阿里雲聯手，共同按下「AI&通信雲」生態加速鍵

11 月 26 日，融雲與阿里雲在“阿里雲香港峯會 2025”上正式簽署合作備忘錄，阿里雲智能港澳區總經理袁志明先生與融雲 CEO 董晗女士出席了簽約儀式。 此次合作標誌着雙方將攜手開啓“AI 和通信雲”融合新篇章，致力於將頂尖 AI 通信能力高效賦能至各行各業。 同時，融雲海外業務總經理宋清晨先生受邀出席了峯會圓桌論壇，分享了對智能通信雲服務演進與生態共建的

數字化轉型 , 雲服務 , 解決方案 , 開發者

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u_16164933 頭像

謝爾登_ - 跨域問題解決方案的棄子——JSONP

今天一位學弟“哭着”來找我，説他面試美團（實習崗）的時候，被問到了跨域問題的解決方案，回答的並不好。我還正想着，這麼常見的問題回答不出來，這不就是基礎不過關。但誰知道，面試官讓他封裝 JSONP 來實現跨域！怪我當時還告訴他們這種方案現在很少用，看一眼八股瞭解即可，現在可謂是啪啪打臉！ 既然都問到了這個問題，那這篇文章就來詳細講講跨域解決方案的棄子——JSONP

Css , 解決方案 , 前端開發 , 跨域 , HTML , Json

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一線數智 - 實戰為王！這場“AI・共創”會議 憑“強實用 + 高互動” 圈粉，嘉賓直呼“拿來就能用”

　　【一線數智資訊】2026 年被業界公認為 AI 規模化爆發的關鍵一年，AI 正從實驗室走向企業生產一線。近日，一場聚焦“AI・共創”為主題的AI與數智化創新研討會（以下簡稱研討會）在北京召開。會議現場邀請到火山引擎、光環雲等企業從模型能力、算力支持、數據治理三大核心維度，拆解了 AI 落地的實戰路徑，乾貨滿滿且福利豐厚。 　　本文將完整覆盤分享核心內容，為企業和從業者提

數據 , 人工智能 , 深度學習 , 解決方案 , 迭代

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u_12891 頭像

gjnet - 如何利用RabbitMQ生產一個簡單的消息

上週在Review學員代碼的時候，我們發現了一個很基礎但很重要的問題：支付回調流程中缺少了庫存扣減環節。這類問題雖然基礎，但如果直接進入生產環境，可能導致庫存的數據和實際銷售的情況不一致，出現超賣的情況。能夠及時發現這種問題，這就是Review代碼的重要性。 先看這段有問題的代碼： // 原來的支付回調邏輯（問題代碼） func P

數據 , rabbitmq , ruby , 後端開發 , 分佈式 , 解決方案 , harmonyos

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lizhuo6 頭像

oioihoii - C++對象生命週期與析構順序深度解析

一、全局/靜態對象的構造與析構時機 構造順序：跨編譯單元的挑戰 全局對象和靜態對象的構造順序在C++標準中沒有明確定義，特別是對於位於不同編譯單元中的對象。這可能導致危險的初始化依賴問題。 // file1.cpp extern int global_from_file2; int global1 = global_from_file2 + 1; // 危險！可能使用未初始

初始化 , c++ , 後端開發 , 解決方案 , 全局對象 , c

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TDengine濤思數據 - 新簽約 | 從數小時到實時：海康智聯用時序數據庫 TDengine 加速智慧交通決策

在智慧交通的建設浪潮中，車路協同已成為推動自動駕駛落地的關鍵環節。隨着車端設備數量激增、數據上報頻率不斷提升，海量的時序數據正以前所未有的速度產生。對於像海康智聯這樣承擔全國多地示範項目的企業而言，如何實現車輛數據的高效採集、可靠入庫與快速分析，成為智能道路建設的核心挑戰。 海康智聯長期專注於智能網聯與車路協同領域，以物聯網、大數據、人工智能技術為核心，形成一體化的全棧智能網聯

數據 , 物聯網 , c++ , 後端開發 , 解決方案 , c

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mob64ca12e7b5cf - 基於AIGC的人工智能應用框架圖

在這個博文中，我將詳細記錄如何構建一個"基於AIGC的人工智能應用框架圖"，並涵蓋以下核心內容：環境配置、編譯過程、參數調優、定製開發、錯誤集錦和進階指南。 首先，我們需要確保系統具有合適的環境配置。在環境配置階段，涉及依賴的安裝、配置與版本的管理。下圖即展示了該過程的流程圖，幫助大家理解整個步驟。 flowchart TD A[環境準備] -- B[安裝依賴]

System , aigc , 人工智能 , 解決方案

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mob649e8169b366 - Fitten copilot

Fitten copilot 是一個集成了智能助手功能的工具，它具備了在多元化任務中提供高效輔助的能力。隨着計算技術的飛速發展，開發者們常常面臨如何簡化複雜邏輯和增強工作效率的挑戰。而“Fitten copilot”正是基於這一背景而孕育出來的解決方案，旨在幫助開發者提升生產效率，優化技術工作流程。 初始技術痛點 在開始這個項目時，我們面臨多個技術痛點，這些痛點主要體現在：

架構設計 , aigc , 解決方案 , 開發者

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mob64ca13ffd0f1 - brainstorm流程

頭腦風暴（Brainstorming）是一種激發集體智慧產生和提出創新設想的思維方法，建議與Brainwriting、Brainwalking、and Braindumping搭配使用。 頭腦風暴是無限制的自由聯想和討論的代名詞，頭腦風暴的力量在於讓參與者在自由思考環境中與吸引他們的想法之間建立聯繫，從而擴大解決方案空間。這些想法不是你坐下來拿着紙

brainstorm流程 , 思維方法 , Storm , 大數據 , 產品經理 , Power , 解決方案

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u_16213638 頭像

mob64ca1405664d - 【週末閲讀】你不得不知道的10大AI賦能行業，你身邊都能找到！

行業痛點分析 當前AI教育培訓領域面臨多重技術挑戰。數據顯示，教育機構在數字化轉型過程中普遍存在技術應用效率低下、個性化教學實施困難等問題。測試顯示，超過67%的教育機構在應用AI技術時遭遇技術門檻過高、師資培訓不足的困境，而82%的機構反映現有AI教育產品難以滿足實際教學場景需求。 在AI時代，教育行業還面臨着內容生產效率低下

數據 , 後端開發 , 技術方案 , 解決方案 , Python

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冷月星 - python 錯誤處理

文章目錄 背景 問題初現 排查過程 階段一：依賴版本核對 階段二：新依賴安裝受阻 階段三：定位根本原因——Python版本不兼容 解決方案：安裝新版本的 Python 總結 背景 在軟件開發週期中，“本地運行正常，服務器報錯”是一個高頻出現的場景。此類問題往

服務器 , 後端開發 , 解決方案 , Python

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