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u_15214399 - 基於華為開發者空間雲主機部署Typora高效內容創作，實現圖片自動上傳

本案例由開發者：徐建國提供 最新案例動態，請查閲《【案例共創】基於華為開發者空間雲主機部署Typora高效內容創作，實現圖片自動上傳》。小夥伴快來領取華為開發者空間進行實操吧 一、概述 1. 案例介紹 在日常技術博文的創作實踐中，內容產出效率與寫作體驗往往受到編輯工具的顯著制約。長期以來，許多創作者依賴 Microsoft Word 這類傳統文檔處理器。然

辦公效率 , 雲主機 , 開發者 , Markdown

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軟件求生 - 深夜調Bug：那次我被@OneToMany坑到懷疑人生

大家好，我是小米，一個31歲的Java後端開發者。 我發現程序員這行啊，最容易讓人“精神內耗”的不是加班、不是需求改動，而是——被註解支配的恐懼。 有一天，我在項目裏寫了一個看似普通的實體類映射，然後一運行，控制枱瞬間爆紅： com.fasterxml.jackson.databind.JsonMappingException: Infinit

Spring Boot , yyds乾貨盤點 , 遞歸 , 外鍵 , 後端開發 , jpa

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曾經愛過的烤麪包 - AI淘汰倒計時，誰能笑到最後？

政策驅動：人工智能+行動計劃出爐 2025年8月國務院發佈《關於深入實施“人工智能+”行動的意見》，明確了三階段目標： · 2027年：AI與六大重點領域深度融合，智能終端/智能體普及率達 70%（當前約20%） · 2030年：普及率提升至 90%，智能經濟成為重要增長極 · 2035年：全面進入智能經濟與智能社會 這一政策藍圖清晰地表明：AI不再是選擇題，而是必答題。

後端

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商湯萬象開發者 - LazyLLM教程 | 第14講：實戰：構建一個支持複雜學術論文問答的RAG系統

在前面的課程中，我們學習了 RAG 相關的知識，以及如何自定義 Reader 組件和在 RAG 任務中處理圖片和表格數據。本節內容將在此基礎上，利用前面學到的知識，搭建一個基於論文的問答系統。 在信息爆炸的時代，科研論文的數量激增，研究人員在查閲文獻時面臨諸多挑戰。論文內容專業性強、邏輯複雜，傳統的關鍵詞檢索方式難以精準提取核心信息，導致獲取有效內容的成本較高。 為了解決這一問題，RAG技術被廣泛

論文 , 教程 , 知識 , 系統架構 , 人工智能

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Smartbi - Smartbi 10 月版本亮點：AIChat對話能力提升，國產化部署更安全

10 月版本煥新上線！Smartbi AIChat 與一站式 ABI 平台再升級，聚焦「交互體驗、數據效率、部署適配、安全管控」四大方向，解決溝通閉環、國產化遷移、大規模授權加載慢等實際業務痛點，讓數據分析更順暢、部署更靈活、安全更可靠，助力企業降本提效！下文為你拆解功能亮點～ 01 Smartbi AIChat 1 新增對話評論與回覆，雙向溝通更高效 AIChat 以往的反饋是單向的：用户提交問

大數據 , 版本更新 , 數據分析

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DashVector - 如何通過Python SDK在Collection中分組檢索Doc

本文介紹如何通過Python SDK在Collection中按分組進行相似性檢索。 前提條件 已創建Cluster 已獲得API-KEY 已安裝最新版SDK 接口定義 Python示例： Collection.query_group_by( self, vector: Optional[Union[List[Union[int, float]], np.n

ai開發 , 數據庫 , 人工智能

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葡萄城技術團隊 - 火狐退出中國後，Zen 瀏覽器會是「理想平替」嗎？

葡萄城思否問答子站 引言 從隱私保護到擴展兼容，無縫承接國內用户需求，用革新設計重塑瀏覽體驗 Mozilla Firefox（火狐瀏覽器）曾是國內不少用户的「隱私首選」------憑藉開源內核、豐富擴展生態和自主可控的隱私設置，它一度成為避開 Chromium 生態的重要選擇。但近日火狐即將宣佈徹底關閉中國市場後，不僅官方服務支持中斷、本地化功能（如中文同步、國內鏡像更新）逐步失效，「如何找

瀏覽器

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華明視訊科技 - 鐵路車號識別裝置：賦能鐵路貨運智能化的核心

在現代化鐵路貨運管理中，效率與準確性是衡量運營水平的關鍵尺度。傳統依賴人工抄錄車號的方式，不僅效率低下、成本高昂，更因人為因素導致數據不準，已成為制約礦區、編組站、貨運站等場景智能化升級的瓶頸。鐵路車號識別裝置，正是為解決這一核心痛點而生的智能化解決方案。 什麼是鐵路車號識別裝置？ 鐵路車號識別裝置是一套基於前沿人工智能深度學習技術的自動化識別系統。它通過高清圖像捕捉與智能分析，對貨運

機器學習 , 圖像識別 , 神經網絡 , 人工智能 , 深度學習

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MIAOYUN - MIAOYUN | 每週AI新鮮事兒（10.17-10.24）

本週AI領域動態頻出，百度、阿里、DeepSeek推出高效OCR與視覺語言模型，提升文檔解析與多模態能力；騰訊、字節跳動分別開源世界模型與3D生成模型，推動3D內容生成；Anthropic、OpenAI、Google升級AI工具，聚焦生命科學、瀏覽器集成與開發體驗；華為鴻蒙6、宇樹機器人H2及多項評測基準發佈，推動AI向終端與實體場景加速落地，一起來回顧本週發生的AI新鮮事兒吧！ AI 大模型 百

機器學習 , 機器人 , 自然語言處理 , 人工智能 , 深度學習

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俞凡 - 10 倍學習法

本文介紹瞭如何利用 AI 輔助學習，讓 AI 在學習過程中扮演六種角色，通過“類比 → 分解 → 記憶 → 練習 → 反饋 → 反思”框架優化學習流程，打造個性化的高效學習框架。原文：How to Learn Anything 10x Faster 你是個愛學習的人，決定學點新東西 —— 也許是 Python，也許是某個複雜業務流程，又或許是嘗試去搞懂機器學習。你可能收藏了十幾篇文章，保存

人工智能

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王中陽講編程 - 基於 Code 開源版二次開發流程：DDD 架構落地用户模型管理全流程

最近有基於coze開源版做二次開發，踩了不少坑，我把花了幾天時間梳理出來的開發流程分享給大家。 下面以自定義用户接入的模型舉例： coze開源版的模型是在配置文件中配置的，不夠靈活，我們希望讓用户能夠在網站直接配置自己的模型，類似下面這種效果： 大家理解清楚需求之後，看下面的實現思路，你們開發別的功能也可以參考我的開發流程，能讓你少踩很多坑： 一、領域層（Domain - 核心層，聚焦純業

程序員 , 後端

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沉着的牙膏 - 教育行業AI賦能一鍵部署智能化的API安全解決方案實踐

概要：在教育領域，隨着“智慧校園”建設加速與數字化轉型深入，教學管理、學籍數據、科研成果、家-校服務等系統中大量數據通過 API 接口流轉，帶來巨大效率提升的同時，也產生了嚴峻的數據安全風險。基於對此背景，本文剖析教育行業面臨的 API 安全挑戰，採用一種 AI 賦能、一鍵部署、智能化的 API 安全解決方案實踐，並通過典型高校案例展示實際落地效果：該校在部署後 3 個月內累計捕獲風險事件 121

人工智能

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CodeSheep - 稚暉君公司的最新工資和招人標準

作為具身智能領域的獨角獸，智元機器人這兩年在資本市場可謂是備受關注. 誰都沒有想到，這家成立僅僅才兩年的創業公司，如今已經成為了國內具身智能領域估值最高的公司之一。 成立兩年多，智元已經完成了多輪次融資。 而當我們翻開智元機器人的股東名冊，可是堪稱科技創投界的“明星陣容”：既有高瓴創投、紅杉中國、鼎暉投資等頂級風投；也包含比亞迪、上汽、北汽等車企巨頭；除此之外還有像立訊精密等這樣的產業龍頭。

人工智能 , JAVA , 後端 , 前端 , Javascript

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DM今天肝到幾點 - 別問“我會不會被AI取代”，先問“我+AI 能做多強？”

**話題：《AI 編程會取代程序員嗎？還是讓開發更自由？》 ——AI固然取代了一部分程序員日常需要去做的事情，但AI 編程並非“職業終結者”，而是幫助程序員擺脱重複性勞動、聚焦高價值創造的“超級外援”** 1. 先拋結論：AI ≠ 職業終結者，而是“超級外援” 替代的是單調機械的 30 % API 接口封裝、樣板代碼生成、重複性測試腳本……這些工作 AI 已經能 24

cursor , chatgpt , 人工智能 , visual-studio , claude

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vivo互聯網技術 - vivo Pulsar 萬億級消息處理實踐（4）-Ansible運維部署

作者：Liu Sikang、互聯網大數據團隊-Luo Mingbo Pulsar作為下一代雲原生架構的分佈式消息中間件，存算分離的架構設計能有效解決大數據場景下分佈式消息中間件老牌一哥"Kafka"存在的諸多問題，2021年vivo 分佈式消息中間件團隊正式開啓對Pulsar的調研，2022年正式引入Pulsar作為大數據場景下的分佈式消息中間件，本篇文章主要從Pulsar運維痛點、Ansi

中間件 , 大數據 , 運維自動化 , ansible , pulsar

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Alluxio - Alluxio Enterprise AI 3.5 發佈，全面提升AI模型訓練性能

近日，Alluxio 發佈 Alluxio Enterprise AI 3.5 版本。該版本憑藉僅緩存寫入模式 ( Cache Only Write Mode )、高級緩存管理策略以及 Python 的深度集成等創新功能，大幅加速 AI 模型訓練並簡化基礎設施運維，助力企業高效處理海量數據集、優化 AI 工作負載性能。 AI 驅動的工作負載常因海量的數據管理複雜度高導致效率瓶頸以及訓練週期延長。

緩存命中率 , 機器學習 , 數據挖掘 , 緩存 , 人工智能

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AMIN - 告別生硬翻譯！AI谷歌翻譯：讓你的文字“説人話“

還在為生硬的機器翻譯而苦惱嗎？ 還在為無法準確傳達意思而抓狂嗎？ 是時候告別這些煩惱了！ AI谷歌翻譯，基於先進的神經網絡技術，讓你的文字“説人話”，輕鬆跨越語言障礙，實現自然流暢的溝通。 AI谷歌翻譯的核心技術是基於神經網絡的深度學習模型。 這種模型能夠模擬人腦的學習過程，通過海量的語料庫訓練，逐漸掌握語言的細微差別和語境的複雜性。 與傳統的機器翻譯不同，神經網絡翻

人工智能 , 翻譯

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Momodel - 首批！18個“人工智能+高等教育”應用場景典型案例

近日，教育部發布通知，公佈了首批18個“人工智能+高等教育”應用場景典型案例—— 為深入貫徹落實國家關於開展“人工智能+”行動的戰略部署，積極推動高等教育與人工智能技術的融合發展，利用智能技術支撐人才培養模式的創新、教學方法的改革、教育治理能力的提升，教育部高等教育司組織了首批“人工智能+高等教育”典型應用場景案例的徵集和論證工作，尋找、發掘和推廣在人工智能技術應用上具有代表性、前瞻性且能

學習 , 人工智能 , 分享

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六月的可樂🥤 - SSE請求多種實現方式總結

文前推薦一下👉 前端必備工具推薦網站(圖牀、API和ChatAI、智能AI簡歷、AI思維導圖神器等實用工具): 站點入口：http://luckycola.com.cn/ 什麼是SSE SSE（Server-Sent Events）是一種用於實現服務器主動向客户端推送數據的技術，也被稱為“事件流”（Event Stream）。它基於 HTTP 協議，利用了其長連接特性，在

typescript , HTML , 前端 , html5 , Javascript

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京東雲開發者 - React請求機制優化思路 | 京東雲技術團隊

説起數據加載的機制，有一個繞不開的話題就是前端性能，很多電商門户的首頁其實都會做一些垂直的定製優化，比如讓請求在頁面最早加載，或者在前一個頁面就進行預加載等等。隨着react18的發佈，請求機制這一塊也是被不斷談起，並且在後續其實也給出了明確的方向。 假如我們頁面中有三個組件C1、C2、C3依次嵌套，每個組件中有對應的請求F1、F2、F3，通常大多數人會使用useeffect和state變量來實現

性能優化 , react , 前端性能 , 前端 , Javascript

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阿里雲開發者 - 程序員寫好技術文章的幾點小技巧

簡介：其我本身並不喜歡寫字，之前寫的幾篇文章，涉及的話題自帶流量，所以閲讀量多了一些，談不上有多擅長。不過我還是分享一下我自己寫文章時用到的一些小技巧吧，希望對大家有幫助。 作者 | 門柳 來源 | 阿里技術公眾號 去年成為了內網技術分享平台的年度作者，受邀寫一篇關於“如何寫好文章”的文章。我本身並不喜歡寫字，去年寫的幾篇文章，涉及的話題自帶流量，所以閲讀量多了一些，談不上有多擅長。

weex , 小程序 , 人工智能 , 開發者 , 程序員

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JavaEdge - 別隻怪客户端宕機！還有這些導致 Redis 分佈式鎖“死鎖”的原因

本文已收錄在Github，關注我，緊跟本系列專欄文章，咱們下篇再續！ 🚀 魔都架構師 | 全網30W技術追隨者 🔧 大廠分佈式系統/數據中台實戰專家 🏆 主導交易系統百萬級流量調優 車聯網平台架構 🧠 AIGC應用開發先行者 | 區塊鏈落地實踐者 🌍 以技術驅動創新，我們的征途是改變世界！ 👉 實戰乾貨：編程嚴選網 0 前言 除了“持有鎖的進程崩潰、未釋放鎖”這一經典

JAVA

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美狐美顏SDK開放平台 - 直播美顏SDK中的抖動特效實現難點：識別、渲染與延遲控制全攻略

在短視頻與直播行業快速演進的今天，用户對“視覺體驗”的要求不斷提高。美顏不再僅僅是磨皮、美白、瘦臉，而是追求更具互動感和趣味性的抖動特效（ShakeEffect）。從直播美顏SDK的角度來看，要實現一個自然、不卡頓、匹配主播動作的抖動特效，其實遠比看上去複雜。 如果你是技術負責人、產品經理，或者正關注直播美顏SDK集成方案、直播特效算法開發、實時渲染優化等問題，那麼這篇文章

視頻美顏sdk , 美顏api , 人工智能 , 直播美顏sdk , 計算機視覺 , 第三方美顏SDK , 在51CTO的第一篇博文 , 美顏SDK

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Fabarta - AI賦能生物醫藥，楓清科技連續中標頭部醫藥公司產業智能升級項目

在全球醫藥科技加速迭代、產業競爭日趨激烈的背景下，國家以政策為引領、以人工智能技術為核心驅動力、以全產業鏈協同為關鍵路徑，完善“AI +醫藥”系統性發展佈局。其中，《醫藥工業數智化轉型實施方案（2025—2030年）》進一步明確全鏈條轉型路徑，將AI技術定位為突破產業瓶頸、提升醫藥工業核心競爭力的核心抓手，為行業智能化升級提供清晰方向。 楓清科技緊扣“AI賦能醫藥產業全鏈條”核心目標，圍繞

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