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wx6603b05eb93d0 - 影視颶風怒懟紅星新聞：之前沒起訴手軟了！後者忙刪痛批Tim文章……

最近，影視颶風創始人Tim相親經歷，引發關注，多個話題衝上熱搜，比如Tim相親被嫌棄學歷低。 富二代，頂流創作者的身份，撞上相親失敗，可以説反差感拉滿，引發全網討論。 事情大概是，在粉絲QA視頻中的互動環節，Tim隨機抽中一條“去相親”的評論，他竟真的扛着相機現身杭州相親角。然而，這位在專業領域備受推崇的創作者，卻在相親角遭遇了“滑鐵盧”。 他在相親簡歷

視頻製作 , 人工智能 , 數據分析 , 自媒體

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求知上進 - Python 集合操作的魔法書

1. 集合數據結構概述 1.1 什麼是集合？ Python 中的集合（set）是一種無序、可變、不允許重複元素的數據結構，基於數學集合概念。集合的主要特點包括： 無序性：元素沒有固定索引，無法通過位置訪問。 唯一性：自動去除重複元素。 可變性：set支持添加、刪除元素；frozenset是不可變版本。 高效性：基於哈希表，成員測

集合運算 , 人工智能 , 深度學習 , 集合操作 , Python

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mb6911caa73d1d1 - 數字孿生賦能園區運營：一個真實案例的深度解析

在當今數字化浪潮中，園區運營管理正面臨效率提升和成本控制的挑戰。傳統的園區管理往往依賴人工巡檢和分散的系統，導致響應慢、數據孤島問題突出。數字孿生技術作為一種新興解決方案，正逐步改變這一局面。今天，我們將通過一個實際案例，探討“孿易 數字孿生 IOC 標準版”如何幫助園區實現智能運營，無需過度技術堆砌，而是聚焦於實際問題的解決。 某大型智慧園區的運營痛點 該園區佔地超

數據 , 運維 , 數據可視化 , 人工智能 , 數字孿生 , 數據分析

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wx6464351503832 - 強化學習(RL)簡介及其在大語言模型中的應用

看到huggingface上有個大模型課程，其中有個章節是講如何構建推理大模型，下面是對應的學習內容。 接下來會用最通俗易懂的方式介紹RL，就算之前完全沒接觸過也能看懂。會拆解核心概念，看看為什麼RL在大語言模型（LLMs）領域變得這麼重要。 什麼是強化學習（RL）？ 想象一下訓練一隻狗。想教它坐下。可能會説"坐下！"，如果狗坐下了，就

強化學習 , 語言模型 , 自然語言處理 , 人工智能 , Css , 大模型 , 前端開發 , HTML

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架構師李哲 - 大模型微調「數據集構建」保姆級教程（超全）

經驗之談：實踐表明，近80%的大模型微調失敗案例，根源都可追溯至數據集問題。 2024年堪稱“行業大模型元年”，金融、醫療、教育等各行各業都在積極佈局專屬AI助手。然而，許多企業在投入重金進行模型微調後，卻常常面臨“模型表現不及預期”的困境。 實踐中常見的三大困境： ● 災難性遺忘：模型在學習了新的專業知識後，原有的通用對話與理解能力顯著衰退。 ● 泛化能

數據 , AI , 大模型微調 , aigc , 人工智能 , 深度學習

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Baihai_IDP - AI 編程熱潮下的萬字思考 —— 規避風險，善用其利

編者按： 在AI技術席捲軟件工程的今天，我們是否真的可以僅憑“氛圍”和直覺，就構建出可靠、安全且可維護的生產級系統？ 我們今天為大家帶來的這篇文章，作者的核心觀點是：“氛圍編程（vibe coding）”與“AI 輔助的工程實踐”存在本質區別，前者雖在創意激發和快速原型中具有價值，但絕不能替代結構化的工程方法。 文章通過多個維度深入探討了這一觀點：從 FAANG 團隊的實際工作流程切入，指

觀點 , 資訊 , 教程 , 知識 , 人工智能

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MatrixOrigin - AI時代的數據管理新範式：Git for Data讓數據工程化

AI的發展速度，正在與企業的數據管理能力，形成一對日益尖鋭的矛盾。 一方面，算法模型日新月異，每天都有新的突破刷新認知。另一方面，企業內部的數據現狀卻不容樂觀：超過九成的數據沉睡在不同的系統中，格式雜亂、形態各異，形成一座座數據孤島。 這種割裂，讓AI開發者陷入了"巧婦難為無米之炊"的窘境。據麥肯錫調研，數據準備工作佔據了AI項目70%以上的時間。當算法的迭代以天為單位，數據準備的週期卻常常以周、

人工智能 , Git

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萬界星空科技 - 組裝及裝配行業MES系統解決方案介紹

一、組裝與裝配行業常見的產品介紹 1、家用電器：如洗衣機、冰箱、空調和電視機等，這些產品涉及大量零部件的精密裝配，確保各模塊穩定連接，最終形成高質量的成品。 2、電子設備：包括智能手機、平板電腦、筆記本電腦等3C電子產品，它們的生產要求極高的精度，尤其是在小型零部件的組裝中，必須保證每一個部件的正確位置和接觸性能。 3、汽車零部件模塊：如發動機、變速箱和傳動系統等，這些產品在總裝

數字化轉型 , 工業互聯網 , 運維 , 工業智能化 , 製造業

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龍蜥社區 - 龍蜥社區第 35 次運營委員會會議圓滿結束

近日，龍蜥社區召開了第 35 次運營委員會線上會議，來自 24 家理事單位的 23 位委員及委員代表出席，7 人請假。本次會議由龍蜥社區運營委員、麒麟軟件劉敏主持。會上總結和回顧了龍蜥社區 7 月運營發展情況，同步了龍蜥社區 3 大運營目標進展、2025 年⻰蜥操作系統⼤會的籌備進展等內容。 （圖/部分參會委員合照） 會議伊始，龍蜥社區運營委員會主席陳緒博士做開場發言。他特別提到龍蜥

操作系統 , 開源

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NocoBase - 6 個替代 Microsoft Access 的開源數據庫工具推薦

原文鏈接：https://www.nocobase.com/cn/blog/microsoft-access-open-source...。 在 Reddit 上，一位開發者用一段話生動描繪了 Microsoft Access 的生命週期： 這段話幾乎濃縮了 Access 在現實企業中的使用場景：從最初的便利，到團隊共享，再到數據損壞和性能瓶頸，最後不得不被更現代的數據庫解決方案取代。 作為微軟

github , 低代碼 , 數據庫 , 開源 , access

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劉大貓 - Linux下版本控制器(SVN) -命令行客户端

@[toc] 進階知識-Linux下版本控制器(SVN) 5、命令行客户端 5.1 創建兩個工作區目錄模擬兩個開發人員 mkdir -p /root/workspace/harry mkdir -p /root/workspace/sally 5.2 檢出 作用：完整下載版本庫中的全部內容。 命令： svn checkout svn://192.168.70.140/pro

算法 , svn , 人工智能 , tortoisesvn , 大模型

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慧星雲 - Adobe 添加 AI 工具!讓設計師告別加班

Adobe 什麼！就連Adobe也開始進軍AI了？你們沒有看錯，作為咱們設計界的老大哥，Adobe也開始推出一系列AI工具，設計行也將迎來一場革命性的變革。 Adobe AI應用上新 Adobe作為設計軟件領域的絕對霸主，其一舉一動都牽動着整個行業的神經。近期，Adobe正式宣佈全面進軍AI生成領域，推出了包括Firefly、AI增強版Photoshop和Illustrator、A

設計 , adobe , 雲計算 , 人工智能

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codists - 翻譯：《實用的Python編程》01_06_Files

目錄 | 上一節(1.5 列表) | 下一節 (1.7 函數) 1.6 文件管理 大多數的程序需要從某處讀取輸入。本節討論文件訪問。 文件輸入和輸出 打開一個文件： f = open('foo.txt', 'rt') # Open for reading (text) g = open('bar.txt', 'wt') # Open for writing (text) 讀取所有的

網頁爬蟲 , 人工智能 , 數據結構與算法 , 後端 , Python

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思否編輯部 - 最新！2025 OSCAR 開源產業大會完整版議程揭曉

開源作為一種開放共享的新型生產模式，已成為數字經濟創新、開放、共享和可持續發展的核心驅動力。由中國通信標準化協會牽頭主辦，中國信息通信研究院具體承辦的2025 OSCAR 開源產業大會將於 10 月 28 日在北京中關村國家自主創新示範區會議中心舉行。大會以“可信開源泳萬業，無邊智域啓未來”為主題，現公佈會議完整議程： 會議概況： 會議時間：2025 年 10 月 28 日 主辦單位：中國通

開源協議 , 開源 , 開源項目介紹

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mb691327edb400f - AI面試智能體

培訓預算削減的背後，是時候重新審視招聘的真正成本。 年底覆盤，不少HR對着培訓報表愁眉不展：預算花了近百萬，員工滿意度剛過及格線，業務部門還抱怨“培訓沒用”。降本增效的要求之下，培訓預算首當其衝被壓縮。問題真的出在培訓本身嗎？或許，根源在於招聘環節——選錯人，才是企業最大的成本浪費。 01 培訓無效的背後：選錯人是最昂貴的成本 當業務部門抱怨“培訓沒用”時，他們

沉浸式 , 一對一 , 人工智能 , 深度學習

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合合信息解決方案 - 申請試用智能財務單據處理平台

方案介紹 面對財務單據處理中“效率低、易出錯、合規難”的痛點，這款AI驅動的一站式財務單據自動化處理平台應運而生，為中小企業提供全方位的財務文檔處理解決方案。平台深度融合AI技術與財務管理場景，支持海內外不同版式、不同類型財務文檔的全流程自動化處理，涵蓋智能採集、解析、分類、信息抽取及智能審核等核心功能。 在單據覆蓋方面，無論是發票、銀行回單、承兑匯票、完税證明等標準

機器學習 , 表單 , 上傳 , 自定義 , 人工智能

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短短同學 - 正則表達式進階用法：從基礎到實戰的全場景指南

正則表達式（Regular Expression，簡稱 Regex）是文本處理的 “瑞士軍刀”，它通過簡潔的語法規則，實現對字符串的匹配、提取、替換與驗證。在前文哈希機制的學習中，我們瞭解到 “映射” 是核心邏輯；而正則表達式的核心，則是 “模式定義”—— 用特定語法描述目標文本的結構，再通過解釋器執行匹配操作。本文將從基礎語法拓展到進階技巧，結合 10 + 實戰場景，帶你掌握正

正則 , bc , 人工智能 , 深度學習 , 正則表達式

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疆鴻智能研發中心 - 協議不通？CC-Link IE轉Ethernet/IP網關來當“端水大師”

協議不通？CC-Link IE轉Ethernet/IP網關來當“端水大師” 在製藥車間錯綜複雜的管線與設備之間，總有一些無形的“橋樑”在悄然運作，它們雖不顯眼，卻是整個生產流程順暢運行的命脈。今天，就讓我們走進一座特殊的通信橋樑——CC-Link IE轉Ethernet/IP協議轉換網關，看看它如何在一家大型製藥企業的生產線中扮演着關鍵角色。

ETHERNET , ip , CCLINKIE , 協議轉換 , 人工智能 , 深度學習 , 網關 , 工業自動化

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未聞花名AI - 構建AI智能體：十四、從“計算”到“洞察”：AI大模型如何讓時間序列數據“開口説話”

一、我需要學習“時間序列”嗎 今天主題是“時間序列模型”，在開始之前我們先討論一下學習大模型需要了解時間序列嗎，首先要看我們的目標，學習大模型也必須也要有自己的目標。 應用型工程師： 如果想成為一名應用大模型的專業工程師，比如構建一個智能聊天客服機器人、開發一個文檔總結工具、創建一個代碼生成助手，那麼，不需要深入研究時間序列模型，此時你的核心技能應該是：

擬合 , yyds乾貨盤點 , 數據 , NLP , 人工智能 , 時間序列

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colddawn - DB where 字段 is null 會走索引嘛

1.對查詢進行優化，要儘量避免全表掃描，首先應考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 2.應儘量避免在 where 子句中對字段進行 null 值判斷，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如： select id from t where num is null 最好不要給數據庫留NULL，儘可能的使用NO

字段 , 大數據 , 存儲過程 , 數據倉庫 , bc

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Candy - 構建具備深度思考能力的 Agentic RAG 流水線，用於解決複雜查詢

原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/JnRcU-6wg6g9RjdVXe3fQA 很多 RAG 系統失敗，並不是因為 LLM 不夠聰明，而是因為它們的架構太簡單。它們試圖用線性的一次性方式，處理一個本質上循環、多步驟的問題。 許多複雜查詢需要推理、反思，以及何時行動的聰明決策，這與我們面對問題時如何檢索信息非常相似。這正是 RAG 流水線中引入“agent 驅動行為”的

人工智能

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SelectDB技術團隊 - Apache Doris 4.0 版本正式發佈：全面升級 AI 與搜索能力，強化離線計算

點擊關注，瞭解更多實時數倉領域前沿資訊與技術實踐！ 親愛的社區小夥伴們，我們很高興地向大家宣佈，近期我們迎來了 Apache Doris 4.0 版本的正式發佈，歡迎大家下載使用體驗。 本次發佈圍繞 “AI 驅動、搜索增強、離線提效” 三大核心方向，新增向量索引、AI 函數等關鍵特性，完善搜索功能矩陣，優化離線計算穩定性與資源利用率，並通過多項底層改進提升查詢性能與數據質量，為用户構建更高效、更

人工智能 , apache

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煩惱的沙發 - Golang 上傳文件到 MinIO？別瞎折騰了，這 5 個庫拿去用

米娜桑，日常開發裏，有誰是沒有跟文件上傳下載打交道的？圖片、視頻、日誌、備份……這些往哪兒擱？一個很不錯的選擇就是對象存儲，而 MinIO 就是其中的明星選手。 MinIO 是一個用 Go 寫的、開源的、能自己部署的對象存儲服務，API 完全兼容亞馬遜 S3，可以算是自己私有的阿里雲 OSS 或者亞馬遜 S3，數據攥在自己手裏，美滋滋。 不過，在享受 MinIO 帶來的便利之前，得先把它跑起來。官

資訊 , 開發工具 , go , 後端

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傲視眾生的香蕉_bvX78Q - Google Gemini 推出全新 AI 圖像生成器 Imagen 3：引領下一代視覺AI革命

AI圖像生成技術正以前所未有的速度發展，從早期的GAN網絡到如今的擴散模型，每一次技術迭代都在重新定義着創作的邊界。2024年8月，Google正式發佈了其最新一代圖像生成模型——Imagen 3，並將其集成到Gemini AI助手中，這標誌着Google在AI視覺領域的又一次重大突破。 Imagen 3不僅在圖像質量上實現了顯著提升，更在提示詞理解、風格多樣性和安全性方面樹立了新的行業標杆。作

google , 生成器 , 人工智能