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事辯天下 - 星期零升級版雞蛋豆腐上架山姆

近日，星期零煥新升級的雞蛋豆腐在山姆會員商店全國門店正式上架。相較此前版本，新品在原料、營養與包裝等多方面實現迭代，同時保留了開盒即食和多樣化烹飪的便利性，為日常餐桌提供更豐富的蛋白選擇。 在此次產品升級中，星期零在原有非轉基因黃豆的基礎上，新增來自東北的一 級黑豆原料，形成“黃豆+黑豆”的雙豆配方。黑豆富含優質植物蛋白及膳食纖維，近年來在豆製品創新中獲得了

大數據 , 數據 , 數據倉庫 , 應用場景 , 迭代

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mob649e815b5994 - ollama全用GPU跑

在現代計算中，如何讓“ollama全用GPU跑”成為一種高效的運行機制一直是問題的核心。以下，我們將就這一技術難點展開，揭示其解決過程。 背景定位 在深度學習和模型推理的應用場景下，GPU的強大計算能力成為了必需的資源。為了確保“ollama”能夠充分利用這一資源，我們首先分析了當前的業務場景。我們在分析中考慮了模型的規模、數據的複雜度以及用户請求的併發性。由此，我們可以建立業務

請求處理 , 架構設計 , aigc , 迭代

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落花流水人家 - 機器學習 蒙特卡洛模擬因子組合最優 spss蒙特卡洛方法結果

在很多應用場景中，馬爾可夫決策過程的狀態轉移概率 \(p(s^ {\prime}|s,a)\) 和獎勵函數 \(r\left( {s,a,s^{\prime}} \right)\) 都是未知的。這種情況一般需要智能體與環境交互，然後收集一些樣本，然後再根據這些樣本來求解最優策略，這種基於採樣的學習方法稱為模型無關的強化學習 \([1]\). 1 蒙特卡羅預

機器學習 , 狀態轉移 , 強化學習 , 機器學習 蒙特卡洛模擬因子組合最優 , 人工智能 , 迭代

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mob64ca12d4a164 - AIGC製作途中有什麼心裏體會

AIGC製作途中的心理體會 隨着人工智能生成內容（AIGC）技術的不斷髮展，越來越多的公司開始關注如何利用這一技術來提升生產效率和創作質量。而在這一過程中，不同的團隊與個人面臨着種種心理挑戰和成長體驗。這篇博文將分享我在AIGC製作途中所感受到的心理體會，同時深入探討這一項目的各個階段，從背景定位到擴展應用，全面分析技術架構、性能優化以及經驗總結。 背景定位 隨着數字內容需求

技術選型 , 數據 , aigc , 迭代

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技術員阿偉 - 《遊戲平衡的高階解法：強化學習主導的參數迭代策略》

平衡從來不是靜止的數值等式，而是玩家行為與遊戲規則持續博弈的動態生態。傳統人工調參始終難以突破“滯後性”與“片面性”的桎梏—當設計師依據上週的對戰數據回調某類角色強度時，玩家早已通過新的技能組合形成新的meta玩法，導致資源產出與對戰節奏的連鎖失衡；而依賴固定閾值的平衡機制，又無法捕捉不同段位、不同場景下玩家的差異化需求。這種失衡的本質，是遊戲參數與玩家

遊戲 , redis , 數據 , 數據庫 , 開發者 , 迭代

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AI科技 - 港股2026：從“極泰”到“極盛”，AI與半導體或迎來新一輪牛市！

近日，相關媒體發佈的專題報告《港股2026：會否極泰來嗎？》指出，2025年以來，恆指和恆生科技指數累計上漲超過20%，在全球主要股市中表現搶眼。報告認為，進入2026年，港股仍有望保持上行趨勢，關鍵在於宏觀政策的寬鬆、美元流動性的寬鬆以及AI、半導體兩大賽道的疊加紅利。 一、宏觀政策與美元流動性雙重支撐 報告首先回顧了近期國內重要會議的政策信號：財政方面將繼

數字化轉型 , app , 估值 , 迭代

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u_15907379 頭像

步步為瑩 - 《Python 列表推導式：從基礎語法到複雜場景優化，3 分鐘提升代碼效率》​

1. 基礎語法：列表推導式概述 列表推導式（List Comprehension）是 Python 中用於生成列表的簡潔且高效的方式。它能通過一行代碼替代傳統的 for 循環，從而讓代碼更加簡潔和易讀。 基本語法： [expression for item in iterable] expression：生成的元素 it

生成器 , 後端開發 , .net , 嵌套 , 迭代

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嗶哥嗶特 - 磁極8合一逆變電感儲能電源效率實測99.05%！

當儲能電源行業還在為“效率突破 98%” 歡呼時，惠州市磁極新能源科技有限公司(下稱“磁極”)悄悄交出了一份更震撼的答卷——[145 千瓦 8 合一逆變電感磁路集成] 儲能電源產品實測效率達99.05%。 這組打破儲能電源行業認知的數據背後，不僅是磁性元件從“分立器件堆疊” 到 “磁路集成創新” 的關鍵跨越，更藏着磁極儲能電源產品 “效率、體積、成本” 三重困局的核心密碼，

技術儲備 , 功率密度 , 人工智能 , 數據分析 , 迭代

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mb691327edb400f - AI人工智能

在數字化轉型加速與人才競爭白熱化的當下，企業招聘正陷入前所未有的多重困局。一方面，經濟下行壓力下企業招聘預算普遍收緊，但業務擴張、人才迭代帶來的崗位需求卻愈發迫切，人才市場中核心崗位的薪酬成本持續攀升，HR團隊卻往往面臨人手不足、技術工具匱乏的資源困境；另一方面，海量簡歷如同“信息海洋”，HR僅依靠人工逐一審閲不僅耗時耗力，還易因主觀判斷出現疏漏，即便經過多輪面試，仍常出現候選人

數據 , 人工智能 , 深度學習 , 迭代

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mb691327edb400f - HR的下半場：不靠加班，而靠升級為AI指揮官

HR的下半場：不靠加班，而靠升級為AI指揮官 “再努力也招不到優秀的人”正在成為HR的共同焦慮。許多HR加班篩簡歷到深夜，卻仍錯過關鍵人才；安排面試滿滿一週，卻被候選人臨時放鴿子；做了大量流程工作，卻常常被質疑“招聘為什麼這麼慢、這麼不準”。 我們正在進入一個現實：人才不是稀缺，識別能力才是稀缺。 與此同時，市場變化、業務迭代、候選人體驗與僱主品牌競爭，

快速啓動 , 數據 , 人工智能 , 深度學習 , 迭代

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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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架構師李哲 - 當 AI 落地到了“深水區”：到底是 Prompt 不行、RAG 不夠，還是該考慮微調了？

這兩年，大家對大模型已經不再停留在“技術演示多酷炫”，而是越來越現實地問一句： “為什麼模型看起來很強，但真要放進我們自己的業務裏，用起來總差點意思？ 尤其是——明明接入了私域知識庫，效果還是不穩定？” 答案往往不在某一個“神技”，而是在你怎麼 同時使用 Prompt、RAG 和微調，以及它們和業務的“耦合深度”。 先釐清三個“槓

數據 , aigc , llama , 回滾 , 迭代

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福大大架構師每日一題 - 2025-12-28：位計數深度為 K 的整數數目Ⅰ。用go語言，給定兩個正整數 n 和 k。對任意正整數 x，構造數列 a0 = x，ai+1 = f(ai)，其中 f(y) 表示 y 的二進制表示

2025-12-28：位計數深度為 K 的整數數目Ⅰ。用go語言，給定兩個正整數 n 和 k。對任意正整數 x，構造數列 a0 = x，ai+1 = f(ai)，其中 f(y) 表示 y 的二進制表示中 1 的個數（例如 f(7)=3，因為 7 的二進制是 111）。反覆應用 f 後，序列必然會落到 1。定義 x 的“二進制1的迭代次數”為使得 ad = 1 的最小非負整數 d（例如 x

Go語言 , 後端開發 , 迭代

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ghpsyn - 電梯調度項目總結_weixin

一、前言：三次迭代的知識圖譜與能力躍遷 1.1 知識點覆蓋全景 三次題目集以"單部電梯調度"為核心，構建了從基礎實現到面向對象設計的完整知識鏈： 題目集1（7-5）：聚焦基礎編程能力，涵蓋枚舉類型應用（Direction、State）、隊列數據結構（LinkedList）、字符串解析（正則表達式提取內容）、條件判斷與循環控制。

狀態機 , 後端開發 , 類圖 , 迭代 , harmonyos

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長腿大壯 - JS 中 break 與 continue 關鍵詞的使用解析

JS 中 break 與 continue 關鍵詞的使用解析 在 JavaScript 中，break和continue是專門用於控制循環流程的核心關鍵詞，二者均作用於for、while、do...while循環及switch語句，但核心行為截然不同：break用於終止整個循環 /switch，continue用於跳過當前循環迭代，直接進入下一次。掌握這兩個關鍵詞的用法，能精準控制循

oracle , while循環 , 數據庫 , 迭代 , for循環

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mob64ca140ee96c - gensim word2vec 説明文檔 gensim訓練word2vec

Gensim（http://pypi.python.org/pypi/gensim）是一款開源的第三方Python工具包，用於從原始的非結構化的文本中，無監督地學習到文本隱層的主題向量表達。 主要用於主題建模和文檔相似性處理，它支持包括TF-IDF，LSA，LDA，和word2vec在內的多種主題模型算法。Gensim在諸如獲取單詞的詞向量等任務中非常有用。 1. gen

機器學習 , 默認值 , 人工智能 , 詞向量 , 迭代 , 自然語言處理NLP

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mb694d0268a850a - AI Ping性能羅盤：免費開源雙雄！GLM-4.7與MiniMax M2.1實測橫評

AI Ping性能羅盤：免費開源雙雄！GLM-4.7與MiniMax M2.1實測橫評 2025年12月23日，國產免費開源大模型領域迎來“雙旗艦雄”同台時刻——智譜AI正式發佈免費開源旗艦GLM-4.7，MiniMax同步推出免費迭代升級款M2.1，兩款模型均聚焦編程能力、智能體協同與複雜任務處理，迅速成為開發者社羣焦點。作為大模型時代的“性能羅

多語言 , Max , 人工智能 , 數據結構與算法 , 迭代

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咚咚王哲 - 人工智能之數據分析 numpy：第七章 數組迭代排序篩選

人工智能之數據分析 numpy 第七章 數組迭代排序篩選 (文章目錄) 前言 在 NumPy 中，數組的迭代、排序與篩選是數據處理中的三大基礎操作。雖然 NumPy 強調​向量化操作​（避免顯式 Python 循環以提升性能），但在某些場景下仍需對數組進行迭代（如逐行/逐元素處理）。本文將系統講解這三類操作，並結合實際示例説明如何高效使用。

數組 , yyds乾貨盤點 , 後端開發 , 迭代 , Python

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素雨末 - 遞歸和迭代比較優缺點

一、定義簡述 遞歸：函數在執行過程中調用自身，通過不斷縮小問題規模，最終達到一個“基準條件”後返回。 迭代：通過循環結構（如for、while）重複執行一段代碼，直到滿足退出條件。 二、優缺點對比 維度

Stack , 遞歸 , 後端開發 , JAVA , 迭代

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mob64ca140d61c6 - 禪道的新手教程 - 禪道開源版使用幫助

一、 基礎準備：權限與組織搭建（管理員） 初始登錄：默認賬號admin，密碼123456，登錄後立即修改強密碼。 組織與權限配置 進入後台 → 組織：創建部門、添加用户（填寫賬號、姓名、郵箱，設置角色如產品經理 / 項目經理 / 開發 / 測試）。 進入後台 → 權限：按角色分配權限（如產品經理可管理需求，測

優先級 , 產品經理 , 後端開發 , 迭代 , Python

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最多選5個技能 - 信息系統項目管理師高難度選擇題精講

一、高級計算分析題（15題） 1. 某項目採用關鍵鏈法，原關鍵路徑長度45天，考慮資源約束後增加緩衝： 項目緩衝：5天 接駁緩衝：3天（2條路徑） 資源緩衝：2天 項目最終計劃工期為： A. 45天 B. 50天 C. 55天 D.

項目管理 , 數據 , 後端開發 , 迭代 , Python

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mob64ca12da726f - Stable Diffusion 有mac版嗎

在計算機視覺的快速發展中，模型生成圖像的效果日益引人注目，其中“Stable Diffusion”作為一個頗具知名度的圖像生成模型，因其優越的性能和質量吸引了廣泛的關注。然而，對於Mac用户而言，是否存在適合其系統的Stable Diffusion版本，成為了一個重要的問題。 初始技術痛點 在探索Stable Diffusion是否有Mac版之前，首先需要釐清用户的痛點。在大多數

aigc , ci , 迭代 , Mac

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ZKMALL - 技術黨力薦！ZKmall開源商城：Vue 3架構加持，開源電商平台必入手

在開源電商平台選型中，“前端架構老舊、開發效率低、適配性差”成為技術黨的核心痛點：不少開源電商系統沿用老舊前端框架，性能卡頓、擴展性弱，二次開發難度極大；部分系統適配性不足，無法兼容多終端場景，界面渲染錯亂；更有系統開發體驗差，組件複用率低、調試繁瑣，技術黨需投入大量精力重構優化。技術黨亟需一款“基於Vue 3架構、性能能打、開發高效、適配全面”的開源電商平台。ZKmall開源商

yyds乾貨盤點 , Vue , 架構 , 後端開發 , 複用 , 迭代

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