收藏 / 列表

u_17583190 頭像

fangpin - 從 0 搭建 LLM 不再難！這個 PyTorch 項目幫你吃透大模型底層邏輯

如果你曾想深入理解大語言模型（LLM）的 “五臟六腑”，卻被框架封裝的黑盒接口、複雜的源碼結構勸退；如果你希望親手實現 Transformer 的每一個組件，而非單純調用transformers庫 —— 那麼今天推薦的這個開源項目，絕對能成為你的 LLM 學習 “腳手架”。 它就是 GitHub 上的 llm-from-scratch（項目地址），一個基於 PyTorch、專為教育設

github , 自定義 , 人工智能 , 深度學習 , 開發者

u_13303 頭像

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

ivorysql_xiaozhuli 頭像

IvorySQL - 從迪拜到歐洲，IvorySQL 勾勒全球生態版圖，2026 生態大會蓄勢待發

2025 下半年，IvorySQL 以 “多場景參與、技術化破局” 的姿態，在全球範圍內勾勒生態佈局 —— 從迪拜的科技盛會，到西班牙伊維薩島、拉脱維亞里加的 PostgreSQL 專項會議，每一步都緊扣 “兼容 Oracle 的 PG 生態核心力量” 定位。這些跨越地域的實踐與洞察，最終將匯聚於 2026 年 IvorySQL 生態大會的全新舞台，實現 “走出去” 與 “引進來” 的生態閉環。

數據庫 , postgresql

huizhudev 頭像

HuiZhu - 每週8小時耗在會議上，但73%的會議紀要根本沒人看

數據顯示，職場人平均每週花費8小時在各類會議上，但調研發現：73%的會議紀要在發出後根本沒人仔細讀，92%的行動項沒有被有效追蹤。 更尷尬的是，38%的職場人承認自己"從不寫會議紀要"，原因不是懶，而是不知道該怎麼記錄才有用。 這就是會議紀要的真實現狀：會開了，時間花了，但價值沒沉澱下來。 會議紀要為什麼淪為"形式主義"？ 真正的問題不是寫不寫，而是寫了沒人用。我見過太多這樣的紀要： 會議紀要 -

generative-ai , 教程 , chatgpt , 人工智能 , prompt

chunzhendexiaogou 頭像

PoloAPI - 谷歌 AI 革命狂飆！Gemini 2.5 搜索引擎即將橫掃搜索市場，顛覆你的認知

隨着 5 月 20 日至 21 日谷歌 I/O 開發者大會的腳步臨近，一則重磅消息在科技業界引發強烈震動 —— 谷歌正緊鑼密鼓地籌備推出基於 Gemini 2.5 的下一代 AI 搜索引擎，這場變革將徹底顛覆沿用多年的傳統搜索框界面。目前，這一全新搜索模式已悄然進入灰度測試階段，標誌着谷歌決心將其最重要的流量入口全面切換至 AI 驅動的 Gemini 生態系統，此舉無疑將給 OpenAI、Perp

gemini-2.5-pro , google , 人工智能 , 後端 , 前端

puxiaoke6 頭像

一點人工一點智能 - 書籍-《正則表達式謎題與AI編碼助手》

書籍：Regular Expression Puzzles and AI Coding Assistants: 24 puzzles solved by the author, with and without assistance from Copilot, ChatGPT and more 作者：David Mertz 出版：Manning​ 編輯：陳萍萍的公主@一點

機器學習 , 人工智能 , 深度學習 , 正則表達式

aloudata 頭像

Aloudata大應科技 - Aloudata Agent 重磅功能發佈：“用户編排思路、AI 精準執行、可沉澱複用”的模塊化分析報告

自今年年初產品雛形推出以來， Aloudata Agent 保持着快速迭代，功能演進路徑清晰而堅定： 三階能力躍遷：8 月，Aloudata Agent 公開體驗版正式上線，形成了「AI 問數+智能歸因+深度報告」端到端智能分析閉環，結合“場景助手”構建了一個真正面向業務、服務於決策的分析智能體。 洞察深化：9 月，Aloudata Agent 實現了基於指標語義層的智能歸因分析能力升級，歸

chat , agent , 數據可視化 , 數據分析

u_16380863 頭像

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