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u_15214399 - 華為開發者空間，基於倉頡與DeepSeek的MCP智能膳食助手

本案例由開發者：給無眠點壓力提供 最新案例動態，請查閲《【案例共創】華為開發者空間，基於倉頡與DeepSeek的MCP智能膳食助手》。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 MCP，全稱Model Context Protocol，中文叫“模型上下文協議”。你可以把它想象成AI的“USB 接口” --讓不同的AI模型、工具和應用程

API , 人工智能 , 深度學習 , 開發者 , Json

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軟件求生 - 別再手動 set 時間了，JPA 一行註解全幫你搞定！

大家好，我是小米，一個寫代碼也寫故事的31歲程序員。 上週五晚上，我在工位上加班修 Bug，手裏那杯咖啡都涼透了。原因嘛——老闆的一句話：“小米，你這表記錄誰創建的、什麼時候改的，怎麼都沒寫？”我一臉懵：“啊？這不是數據庫自帶的嗎？”老闆笑了笑，“你去查查 JPA Audit。” 就這樣，我打開電腦，走上了一條“審計字段自動填充”的覺醒之路。 那些年我們

字段 , yyds乾貨盤點 , 數據庫 , 後端開發 , jpa , JAVA

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曾經愛過的烤麪包 - AI重塑世界？600家企業亮出底牌，背後暗藏這些機遇...

互聯網之光博覽會現場，600餘家企業鋪開一幅AI科技全景圖，而你，是否已經準備好握住這把改變未來的鑰匙？ 世界互聯網大會烏鎮峯會近日落下帷幕，但科技的餘温未散。在“互聯網之光”博覽會上，40餘個大模型、30餘個智能體、20多項具身智能機器人同台競技，勾勒出AI技術應用的廣闊邊界。 從算力互聯互通平台的政策支持，到夸克AI眼鏡與智能體“桐小烏”結合的沉浸式服務，再到小鵬IRON機器人的全

人工智能

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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 - 代碼生成器之如何快速生成後端接口？

前言 在現代軟件開發中，重複性的增刪改查邏輯代碼的編寫往往非常耗時且容易出錯。為了提高開發效率，減少手動維護的成本，代碼生成器就成為了一個非常重要的工具，本文小編就將為大家介紹一下如何利用一個開源項目快速生成數據接口。 實現方式 環境準備 技術棧：Java，Spring-Boot，MyBatisPlus，Maven（可選） 在開始前，請先確保自己有Java開發環境，並下載好這兩個項目。 附

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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（10.24-10.31）

本週AI領域迎來密集更新，視頻生成為創新焦點，字節、MiniMax等發佈的模型實現了長視頻、多鏡頭與效率突破；多模態、3D場景與智能體平台（如華為WorldGrow、智源Emu3.5、360 SEAF）取得顯著進展；同時，ChatGPT在心理安全、OpenAI在開源安全模型以及PayPal與OpenAI的生態合作上也有關鍵動作，一起來回顧本週發生的AI新鮮事兒吧！ AI 大模型 中國科大與字節跳動

機器學習 , 算法 , 自然語言處理 , 人工智能 , 深度學習

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俞凡 - Palantir Ontology：革新商業智能的企業 AI 操作系統

本文介紹了 Palantir Ontology，基於語義 AI 實現商業智能的企業級 AI 操作系統。原文：Palantir's Ontology: The Enterprise AI Operating System Revolutionizing Business Intelligence 引言：10 億美元概念重塑企業技術 Palantir Technologies 悄無聲息完成了企

人工智能

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王中陽講編程 - 高階面經：Spring框架全析

在 Java 開發的浩瀚世界裏，Spring 框架無疑是一顆璀璨耀眼的明珠。無論是初涉編程領域的新手，還是經驗豐富的資深開發者，都難以忽視它的強大與實用。它宛如一把萬能鑰匙，為諸多複雜的企業級應用開發難題解鎖，那麼 Spring 框架究竟是什麼呢？下面就帶你一探究竟。 一、Spring 框架 是什麼？ Spring 是輕量級的控制反轉（IoC）和麪向切面（AOP）的容器框架，可以很方便地對數據庫進

spring , 框架 , java框架 , JAVA , 後端

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沉着的牙膏 - 運營商數據治理新範式：AI大模型賦能的低成本場景適配分類分級系統

一、概要: 隨着5G技術的推廣和數據量的急劇增長，運營商面臨着數據分類與合規管理的巨大壓力，尤其是在敏感數據的精準分類與新業務需求的快速適配方面。全知科技的“知源-AI數據分類分級系統”，該系統針對運營商在數據管理與合規方面的挑戰，提供了一種基於AI大模型賦能的低成本、場景適配性強的解決方案。該方案通過深度學習和知識圖譜技術，顯著提高了數據分類的效率和準確性，確保了數據在全生命週期中的安全與

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CodeSheep - Jetbrains正式官宣免費，太炸裂了！！

提到 Jetbrains，相信搞開發的同學應該都不陌生。 眾所周知，該公司盛產各種編程IDE和開發工具。 2000年才成立，到現在卻已經發布了超30款世界頂級的編程軟件，同時也收穫了來自全球範圍內開發者和用户的青睞。 而就在不久前，Jetbrains 又放出了一個爆炸式的消息，那就是： Jetbrains 正式官宣： WebStorm 和 Rider 這兩款強大的IDE從現在開始對非商業用途全

ecmascript-6 , c# , typescript , 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 - 基於 Three.js 的 3D 模型加載優化

作者：來自 vivo 互聯網前端團隊- Su Ning 作為一個3D的項目，從用户打開頁面到最終模型的渲染需要經過多個流程，加載的時間也會比普通的H5項目要更長一些，從而造成大量的用户流失。為了提升首屏加載的轉化率，需要儘可能的降低loading的時間。這裏就分享一些我們在模型加載優化方面的心得。 一、前言 近段時間，我們使用three.js完成了vivo擬我形象的開發工作，大家可以在vivo賬號

rust , three.js , webassembly , 3d

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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 - 一天一款實用的AI工具，第9期，AI轉黏土風格

工具介紹 本期推薦這款【AI轉黏土風格】工具，它能將任何照片瞬間變成軟萌圓潤的黏土動畫風！ 它完美模擬了真實黏土的柔和質感與磨砂紋理，讓人物如同定製手辦，可愛氛圍拉滿。 效果預覽 操作示例 進入該工具的網站(https://www.min2k.com/tk/055-clay)，如下圖： 1號標：上傳你的圖片。 2號標：設置寬高比例。 3號標：選擇色彩方案。 4號標：點擊開始轉

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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🥤 - 智能API代碼示例生成工具AiRestful

一、產品介紹 AiRestful是一款基於智能AI的,幫助小白快速生成任意編程語言的API接口調用示例代碼的編程工具.它的特點是:簡單易用、集成支持、多主流編程語言覆蓋.它是面向學生、編程愛好者、編程小白的實用工具. AiRestful官網: 點擊直達AiRestful官網 二、如何使用 AiRestful是簡單易用的,只需要三步即可為您生成您需要的編程語言的代碼示例. 1、第一步(必須): 根

restful , 人工智能 , 深度學習 , 前端 , Javascript

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京東雲開發者 - 你真的瞭解@Async嗎？ | 京東雲技術團隊

使用場景： 開發中會碰到一些耗時較長或者不需要立即得到執行結果的邏輯，比如消息推送、商品同步等都可以使用異步方法，這時我們可以用到@Async。但是直接使用 @Async 會有風險，當我們沒有指定線程池時，他會默認使用其Spring自帶的 SimpleAsyncTaskExecutor 線程池，會不斷的創建線程，當併發大的時候會嚴重影響性能。所以可以將異步指定線程池使用 簡介： @Async是Sp

spring , async , springboot , 後端

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阿里雲開發者 - 構建可靠的物聯網系統：瞭解 MQTT 性能測試

引言 近十年來，物聯網迎來了爆炸式的增長。面對海量的設備及其產生的數據，物聯網應用和服務變得越來越複雜。我們不僅要保證這些物聯網系統的業務功能正確無誤，還要保證系統能夠支持大量設備之間持續穩定地通信。 因此，我們需要通過性能測試以確保所構建的物聯網系統是穩定可靠的。 完整內容請點擊下方鏈接查看： https://developer.aliyun.com/article/1240780?utm_co

數據 , 物聯網 , 阿里雲 , 性能 , mqtt

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JavaEdge - 你的JAR包放對了嗎？​​後端開發必知的Linux目錄規範

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

yyds乾貨盤點 , 文件系統 , jar , 應用程序 , 人工智能 , 深度學習

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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 - 六問「大模型落地」— 如何打通企業智能化轉型最後一公里？

作者：張紅兵 楓清科技（Fabarta）合作人 ChatGPT 2022年底出現以來，大模型熱度持續不減，尤其是今年年初DeepSeek的爆火，更讓大模型走入更多人的視野。大模型除了在C端（個人用户）廣泛應用，在B端（企業）也有越來越多的企業在做落地。2025年8月26號， 國務院發佈《關於深入實施“人工智能+”行動的意見》，更將以大模型為主的人工智能技術放到更加突出的位置。“

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