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軟件求生 - 震撼！SpringAI 扛起多模態大旗：Google Vertex AI 嵌入模型太強了！

大家好，我是小米。 今天我一定要和你們分享一個我最近“玩到停不下來”的東西： Google Vertex AI 的多模態向量模型（Multimodal Embedding）整合進 SpringAI。 你有沒有這種感覺： 明明我們已經用文本向量模型玩得飛起，做語義搜索、做相似度匹配、做推薦算法……結果這時候突然有人告訴你：

機器學習 , yyds乾貨盤點 , google , 相似度 , 人工智能 , 模態

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曾經愛過的烤麪包 - 當管理者開始領導上百個“智能體”，我們該慌了嗎？

當你的同事是會感知、能決策的“智能體”，你的價值將如何重新定義？ 從軟件工具到AI同事：企業服務賽道迎來範式革命 近日，在一年一度的行業大會上，國內頭部企業管理軟件廠商金蝶宣佈，將其核心品牌全面升級為“AI”，並旗幟鮮明地指出：“企業管理軟件已進入AI時代。” 這並非個例。從全球的Salesforce、SAP，到國內的各大廠商，在基本完成“雲轉型”後，向“AI轉型”已成為整個企業服務賽道共

c++ , JAVA , Python

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商湯萬象開發者 - LazyLLM 教程 | 第 13 講：RAG + 多模態：圖片、表格通吃的問答系統

在前面的課程中，我們探討了RAG（Retrieval-Augmented Generation）的基本原理及其在純文本處理中的應用。RAG 通過從外部知識庫檢索相關信息，結合上下文生成更準確、信息豐富的回答，從而提升基於文本的問答系統能力。 然而，現實世界中的信息並不侷限於文本，例如 PDF 文檔中的圖片、表格等多模態數據也承載着大量有價值的知識。在某些情況下，這些圖文並茂的內容比純文本更直觀、

llm , 算法 , 教程 , 人工智能 , 開源

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Smartbi - 當 “頂級謀士” 住進系統：專家智能體，為你的決策破局開路

此前，我們介紹過分析智能體，它可是超靠譜的 “專屬數據夥伴”，擅長基於明確指令進行數據分析和可視化展現。 但實際中，用户提問常不明確，問句發散又靈活，沒法提前窮舉。就像有人問 “上半年經營情況怎麼樣”，沒説清看營收還是利潤、要分區域還是分產品線，而這樣的問題太常見了。 再者，像銷量下降、客户流失這樣的難題，用户可不是隻想拿到冰冷數據，他們要的是問題根源、解決策略。 這時，就需要我們另外一個數字夥伴

agent , bi , 人工智能 , 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 - 解析Html Canvas的卓越性能與高效渲染策略

一、什麼是Canvas 想必學習前端的同學們對Canvas 都不陌生，它是 HTML5 新增的“畫布”元素，可以使用JavaScript來繪製圖形。 Canvas元素是在HTML5中新增的標籤用於在網頁實時生成圖像，並且可以操作圖像內容，基本上它是一個可以用JavaScript操作的位圖（bitmap）。Canvas 由一個可繪製區域HTML代碼中的屬性定義決定高度和寬度。JavaScript代碼

canvas

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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（10.31-11.07）

本週AI領域動態密集，美團、360、銀河通用、字節、騰訊、Kimi與科大訊飛等分別發佈多模態、圖文、導航及視頻推理模型；工具層面，寒武紀、百度、崑崙萬維、騰訊均推出新平台或功能。技術方面，在長序列處理、多智能體協同及代碼執行效率上取得突破。市場方面，OpenAI與AWS達成鉅額合作，小鵬發佈人形機器人「IRON」。整體呈現高效化、多模態與實用化趨勢，一起來回顧本週發生的AI新鮮事兒吧！ AI 大模

資訊 , 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 - ThreadLocal 為何能取代 Session？

本文探討了 Session 的原理及其與 Cookie 和 Token 的區別。Session 通過服務器端存儲 Session ID 來識別用户狀態，涵蓋創建、存儲、維護和銷燬的完整流程。與 Cookie 和 Token 比較，分析了它們在存儲、安全性、生命週期和應用場景上的差異。此外，Session 在高併發場景下可能面臨查找效率、代碼複雜性、線程安全、網絡傳輸和性能等問題。 為解決

threadlocal , 數據存儲 , session

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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

人工智能

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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 - 我用24小時把一個瀕臨超時的任務救活【告急項目救命經驗】

寫在前面 當你正在深夜對着 IDE 狂敲代碼、看着日誌裏紅得發紫的 ERROR，卻忽然發現——速度、穩定性、成本，樣樣掣肘——別急，十分鐘後你可能會加入那個「不用為 API 報錯掉頭髮」的羣體。下面這篇實戰體驗，帶你看看我如何用 勝算雲 Router 把一個瀕臨超時的 AI 服務救活，並把本月賬單砍掉 80 %。 一、凌晨 1:42 —— 項目告急 那天凌晨，測試同事一連甩來三條 e

generative-ai , cursor , chatgpt , visual-studio , claude

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vivo互聯網技術 - 高性能無鎖隊列 Disruptor 核心原理分析及其在i主題業務中的應用

作者：來自 vivo 互聯網服務器團隊- Li Wanghong 本文首先介紹了 Disruptor 高性能內存隊列的基本概念、使用 Demo、高性能原理及源碼分析，最後通過兩個例子介紹了 Disruptor 在i主題業務中的應用。 一、i主題及 Disruptor 簡介 i主題是 vivo 旗下的一款主題商店 app，用户可以通過下載主題、壁紙、字體等，實現對手機界面風格的一鍵更換和自定義。 D

內存 , 緩存 , 隊列

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Alluxio - Alluxio 聯手 Solidigm 推出針對 AI 工作負載的高級緩存解決方案

作者：Wayne Gao, Yi Wang, Jie Chen, Sarika Mehta Alluxio 作為全球領先的 AI 緩存解決方案供應商， 提供針對 GPU 驅動 AI 負載的高速緩存。其可擴展架構支持數萬個節點，能顯著降低存儲帶寬的消耗。Alluxio 在解決 AI 存儲挑戰方面的前沿技術在很大程度上推動了大語言模型( LLM )在全球範圍內的成功。 “Solidigm 和 Allu

數據挖掘 , 算法 , 緩存 , 存儲 , 人工智能

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AMIN - Markmap，用Markdown語法輕鬆創建思維導圖，AI助力提升工作效率

Markmap介紹 首先，什麼是 Markmap? Markmap 是一個開源項目，旨在用 Markdown 語法來製作思維導圖。 它的目的是：允許你使用簡單的 Markdown 語法來快速編寫思維導圖。 值得一提的是，中文Markmap 在此基礎上進一步引入了AI技術，實現了自動生成思維導圖的功能。 用户只需輸入內容，AI就會自動將其轉化為思維導圖，這大大地提高了工作效率，省去

思維導圖 , Markdown

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Momodel - ColBERT——以詞元級別的向量嵌入提升信息檢索效果

介紹 檢索增強一代 （RAG） 自成立以來就風靡全球。RAG 是大型語言模型 （LLM） 提供或生成準確和事實答案所必需的。我們通過RAG解決LLM的事實性，我們嘗試為LLM提供一個與用户查詢上下文相似的上下文，以便LLM將處理此上下文並生成事實正確的響應。我們通過以向量嵌入的形式表示我們的數據和用户查詢並執行餘弦相似性來做到這一點。但問題是，所有傳統方法都以單個嵌入表示數據，這對於良好的檢索系統

llm , 向量 , 編碼 , 人工智能 , 檢索系統

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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 - 邏輯漏洞挖掘之CSRF漏洞原理分析及實戰演練 | 京東物流技術團隊

一、前言 2月份的1.2億條用户地址信息泄露再次給各大公司敲響了警鐘，數據安全的重要性愈加凸顯，這也更加堅定了我們推行安全測試常態化的決心。隨着測試組安全測試常態化的推進，有更多的同事對邏輯漏洞產生了興趣，本系列文章旨在揭秘邏輯漏洞的範圍、原理及預防措施，逐步提升大家的安全意識。第二篇選取了廣為熟知的CSRF漏洞進行介紹。 二、CSRF漏洞介紹 1、CSRF漏洞的定義 跨站請求偽造（Cross-s

漏洞 , 安全測試 , csrf , 安全漏洞 , 安全

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阿里雲開發者 - 【OpenVI—論文解讀系列】達摩院細粒度分類SoftTriple Loss ICCV高引論文深入解讀

一、背景 度量學習是一種機器學習方法，它主要用於在相似性度量的基礎上進行數據挖掘。具體來説，度量學習通過學習一種函數來度量兩個數據樣本點的相似性。這種函數稱為度量函數，它的目的是在儘可能減少度量錯誤的同時最小化相似數據樣本點之間的距離。典型的度量學習方法包括Triplet Loss、ProxyNCA、Npairs等。度量學習可以應用於許多領域，例如： 1.）圖像分類：度量學習可以用來幫助計算

函數 , 機器學習 , 數據 , 阿里雲

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老紀的技術嘮嗑局 - 向量數據庫在 UGC 社區個性化推薦的落地指南

作者：Gundy 1. 場景與目標 UGC 社區典型特點：內容量大、更新快、長尾重。推薦系統要同時兼顧“眼下的即時興趣”和“用户的穩定偏好”，並在一次請求內完成多路候選召回與融合，保證毫秒級延遲。 本文給出一套雙向量用户興趣 + 一次 SQL 多路召回的實踐方案，數據庫層使用 OceanBase 原生向量能力，結構化與向量同庫，避免“兩庫同步/一致性坑”。 2. 為什麼選 OceanBase（直

數據庫設計 , oceanbase , 人工智能

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迅易科技 - 破局企業AI落地難題！迅易科技DeepSeek私有化部署全場景解決方案

在 AI 快速發展的浪潮中，DeepSeek-R1 以卓越的開源能力，為企業提供高效、低成本的 AI 模型解決方案的強大引擎。然而，如何快速、高效、穩定地部署 DeepSeek-R1系列及其V3版本，仍是企業面臨的關鍵挑戰。 一、多數企業在部署過程中不斷踩坑 在與企業客户的深度對接中，我們發現客户在部署DeepSeek過程中往往會遇到以下三類AI落地陷阱： ❌ 誤區1：“有云計算團隊就能搞定”

部署 , deepseek

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wx6603b05eb93d0 - 新華社評車圈營銷亂象：零件命名武俠風，拉踩陰陽友商博關注……

幾年前，小柴就發文調侃，如今的汽車行業，核心競爭力好像是車企領導們的嘴，以及養車評人加上對負面新聞的OTA能力。 比如，在創始人的嘴這方面，他們有人説，BBA這些落後的東西；還有人説，咱們不要嘲笑邁巴赫，以及千萬以內最好；還有輪端輸出扭矩超過了1.8萬匹馬力；甚至開車能延壽三十年…… 類似的還有，倒車想撞都難；公開直播更是宣稱，有了領先幾代的智駕，上車可以打盹

數據 , 汽車行業 , 人工智能 , 數據分析 , 核心技術

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KlipC小助手 - 數據缺失與美聯儲官員“潑冷水”，12月降息預期驟降！

KlipC報道：當地時間11月13日，美股市場再度遭遇重挫。截至收盤，道指跌幅為1.65%，納指下挫2.29%，標普跌1.66%，大型科技股普遍走低，拋售情緒持續升温。 科技股估值過高的擔憂情緒進一步發酵，引發科技股大幅拋售。有經濟學家指出，市場正在對AI板塊進行“健康但痛苦”的修正，同時出現從超配科技向標配防禦資產的板塊輪動跡象。 此外，華爾街分析師表示，“市場關注點正從政府停擺結束迅

數據 , 人工智能 , 深度學習 , 估值