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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 - 萬界星空產線MES實施案例：精益數字化車間的構建與實踐

案例背景：某知名汽車零部件企業“精益數字化車間”項目 公司簡介： 行業： 汽車零部件製造（精密機加、裝配） 產品： 發動機核心部件、轉向系統零部件 產線特點： 多條半自動化生產線，包含數控機牀、機器人、自動化檢測設備及人工裝配工位。生產節奏快，質量要求極高，需滿足主機廠的嚴格追溯標準。 項目動因（為什麼需要產線級MES？）： 信息孤島嚴重： 設備獨立運行，生產數據

數字化轉型 , 工業互聯網 , 工業智能化 , 人工智能 , 製造業

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龍蜥社區 - 龍蜥社區兩大委員會月度會議圓滿召開

10 月 17 日，龍蜥社區分別召開了第 25 次技術委員會會議和第 37 次運營委員會會議。兩個會上分別回顧和總結了 10 月社區貢獻和運營概況，並圍繞龍蜥社區在智算融合、 ANCK 內核定製特性評審、開源項目申請加入，以及 2025 龍蜥操作系統大會（簡稱 2025 龍蜥大會）等議題進行了同步和探討。本次會議，來自 24 家理事單位的 53 位委員及委員代表出席，技術委員會會議由阿里雲劉寅主持

操作系統 , 開源

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NocoBase - NocoBase 如何成為 ED 的技術底座，支撐內部系統到商業化產品？

原文鏈接：https://www.nocobase.com/cn/blog/ed。 引言 我們的一個有趣經歷是：在售前階段，我們常常把 NocoBase 與 AI 結合，用極快的速度交付 POC。客户常常驚訝於：週一才剛見面，等到週三回來，就已經能看到一個完整可用的原型。通常他們都會問：“這是什麼魔法？”而當我們揭曉是 NocoBase 時，總會引發客户的驚喜與技術上的好奇。 —— Fabi

無代碼開發平台 , 開發工具 , 低代碼 , 技術架構 , 開源

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劉大貓 - SpringBoot項目的html頁面使用axios進行get post請求

説明：本項目為SpringBoot項目而不是vue項目，本項目用於練習axios使用get及post請求 get和post請求都採用兩種方式進行配置，並註明易錯點 @[toc] 1.axios是什麼 Axios 是一個基於 promise 的 HTTP 庫，可以用在瀏覽器和 node.js 中，axios是對ajax的一種封裝，而jquery也是對ajax的一種封裝。 axio

post , Ajax , 人工智能 , Axios , get

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慧星雲 - 魔多 AI 支持 Wan 系列在線訓練 ：解鎖視頻生成新高度

Wan 阿里巴巴通義實驗室推出的 Wan 系列模型憑藉突破性的技術架構與卓越的生成能力，成為行業關注的焦點。為助力開發者與創作者深挖視頻生成技術潛力，魔多 AI 社區正式宣佈全面支持通義萬相 Wan2.1 與 Wan2.2 兩款重磅視頻模型的訓練服務，為不同場景的創作需求提供專業級技術支撐。 Wan2.1Wan2.2 Wan2.1 Wan2.1 採用自研高效變分自編碼器（VAE）與

雲平台 , 雲計算 , 雲服務 , aigc

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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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u_15214399 - 基於華為開發者空間，實現RFM分析與CLTV預測的電商客户細分與營銷策略優化

本案例由開發者：天津師範大學協同育人項目–翟羽佳提供 最新案例動態，請查閲 《【案例共創】基於華為開發者空間，實現RFM分析與CLTV預測的電商客户細分與營銷策略優化》。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 隨着電子商務行業的競爭加劇，企業需要更加精細化的客户管理策略來提升客户忠誠度和營銷效率。根據最新的市場調研，電商行業平均

數據 , pytorch , Customer , 人工智能 , 開發者

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思否編輯部 - Google Cloud Next 25：AI，但加速一切

AI 的爆發式進化正在重新定義雲的價值邊界。根據 IDC 預測，到 2025 年，全球 2000 強企業中超過 40% 的核心 IT 支出將用於 AI 相關計劃，推動產品和流程創新。但同時也有多家研究機構指出，其實際落地仍然面臨諸多挑戰。 Google Cloud Next 25 正是解碼價值落地加速度的關鍵時刻。2025 年 4 月 9 日至 11 日，Google Cloud Next 25

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JavaEdge - 2025 年 AI、機器學習與數據工程趨勢報告

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 關鍵要點 AI 技術的下一個前沿將是“物理

人工智能

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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

人工智能

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合合信息解決方案 - 銀行國際結算業務單據處理系統推薦

方案介紹 在全球貿易頻繁與金融數字化轉型的雙重推動下，國際結算業務作為銀行服務跨境實體經濟的核心環節，其單據處理的效率與風控水平直接決定銀行的市場競爭力。針對信用證、提單等單據格式繁雜、版式多變的特點，以及傳統人工與半自動化處理模式存在的效能瓶頸，合合信息推出國際結算業務智能文檔處理平台，為銀行單據處理難題提供核心解決方案。 該平台依託合合信息多模態大模型文本智能技術

機器學習 , 字段 , 風控 , 數據 , 人工智能

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求知上進 - 打造行星殖民地建設遊戲：StarForge Colony

技術準備 在開始編碼之前，我們需要準備開發環境和相關工具。以下是開發 StarForge Colony 所需的技術棧和資源。 1. 技術棧 編程語言：Python 3.x（推薦 3.8 或更高版本）。 核心庫： random：生成隨機事件、資源分佈和環境挑戰。 time：控制遊戲節奏和事件觸發。 json

遊戲開發 , 初始化 , ci , Json

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疆鴻智能研發中心 - CC LINK IE與ETHERNET/IP“語病”有治了！一網關讓產線精準同步

CC LINK IE與ETHERNET/IP“語病”有治了！一網關讓產線精準同步 在電子製造車間裏，PCB測試線如同一道精密的脈搏。一側，三菱PLC控制着機械臂的每一次起落；另一側，羅克韋爾PLC指揮着檢測儀的每次測量。這本應是完美的配合，卻因兩大工業巨頭“語言不通”——CC LINK IE與ETHERNET/IP協議無法直接對話，導致機械臂與檢測儀動作存在毫秒級延遲，最終

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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思考的袋鼠 - AI加持下的數據流轉安全，打造高效可溯源的API風險防護體系

概要： （提示：在數字世界中，數據不再靜止，而是不斷流動；因此，安全防護的焦點，也應從“靜態防護”轉向“流轉安全”。） 當外賣訂單在幾秒內完成支付、銀行轉賬在瞬息之間到賬、短視頻平台精準推送你喜愛的內容時，數據正在通過成千上萬條API通道高速流轉。API作為數字世界的“數據動脈”，承載着企業業務邏輯、交易指令和用户隱私，是現代數字體系中最關鍵的連接層。 然而，數

數據 , API , 數據安全 , 人工智能 , 深度學習

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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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Candy - Langflow：面向 AI Agent、API 與 LLM 的拖拽式流程構建工具

我最近一直在探索一個叫Langflow的工具。 如果你曾經試着把LLMs、APIs和各種工具連起來，你就會知道那種挫敗感——太亂了。 一大堆樣板代碼，好多問題像“為什麼這個不工作”，通常花太多時間在設置上。 Langflow試圖讓這一切變得更容易。 它基本上就是一個AI工作流的視覺構建器。 拖動東西，連接塊，突然你就有一個agent，能執行任務比如抓取URL或解決數學問題。 當你準備好了，

llm , 人工智能

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SelectDB技術團隊 - Apache Doris 與 ClickHouse：運維與開源閉源對比

引言 在當今數據驅動的商業環境中，OLAP（在線分析處理）數據庫的選擇對企業的數據分析能力和運維成本有着深遠影響。Apache Doris 和 ClickHouse 作為業界領先的高性能 OLAP 數據庫，各自在不同場景下展現出獨特優勢。 Apache Doris 以其優秀的寬表查詢能力、多表 JOIN 性能、實時更新、search 以及湖加速特性而著稱。 ClickHouse 同樣在寬表處

數據庫 , apache

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煩惱的沙發 - 你沒有聽説過的7個Windows開發必備工具

在Windows平台上進行軟件開發，一個配置得當、高效流暢的開發環境是項目成功的保證。它不僅能顯著提升開發者的工作效率，更能確保團隊協作的順暢與代碼質量的穩定。本文將為Windows開發者推薦一系列實用工具，助您打造極致高效的開發工作站。 ServBay：一站式本地Web開發管理 https://www.servbay.com ServBay是一款專為開發者設計的本地Web開發管理工具，它集成了多

軟件開發 , 開發工具 , 開發環境 , 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

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美狐美顏SDK開放平台 - 從0到1開發直播美顏SDK：算法架構、模型部署與跨端適配指南

在短視頻與直播行業不斷加速的今天，美顏能力已經不再是“錦上添花”，而是直播間的基礎設施。無論是主播個人直播、電商帶貨，還是B端平台的直播工具，都離不開一個穩定、輕量、可擴展的美顏SDK。 很多開發者會把美顏理解成“磨皮、美白、瘦臉”這些基礎效果，但真正從0到1搭建完整SDK時，你會發現：它既是一場技術戰，也是一門產品學，更是一門跨端適配的“工程藝術”。 本篇文章，小編

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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mb691327edb400f - AI人工智能

在數字化轉型加速與人才競爭白熱化的當下，企業招聘正陷入前所未有的多重困局。一方面，經濟下行壓力下企業招聘預算普遍收緊，但業務擴張、人才迭代帶來的崗位需求卻愈發迫切，人才市場中核心崗位的薪酬成本持續攀升，HR團隊卻往往面臨人手不足、技術工具匱乏的資源困境；另一方面，海量簡歷如同“信息海洋”，HR僅依靠人工逐一審閲不僅耗時耗力，還易因主觀判斷出現疏漏，即便經過多輪面試，仍常出現候選人

數據 , 人工智能 , 深度學習 , 迭代

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天潤融通科技 - 天潤融通ZENAVA上崗3C家電售後，90%的報修無需人工處理

在競爭日趨激烈的家電行業，售後服務已成為影響消費者忠誠度和品牌口碑的關鍵戰場。 過去，面對一台壞掉的空調、洗衣機，消費者要撥打售後熱線，重複描述問題、等待人工響應、排隊建單、安排維修……流程複雜、響應慢、體驗差，品牌好感度就這樣一點點流失。 而現在，這一切正被AI徹底改寫。 在大量真實客户的服務場景中，天潤融通推出的對話式AI產品ZENAVA，已經將90%以上的

人工智能 , 深度學習

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短短同學 - 大模型的秘密:從三元一次方程組到KV Cache

大模型的秘密：從三元一次方程組到 KV Cache 當我們驚歎於大模型生成流暢文本、解答覆雜問題的能力時，其底層核心並非不可捉摸的 “黑魔法”，而是從基礎數學逐步構建的精密系統。從初中數學的三元一次方程組，到 Transformer 架構中的 KV Cache 優化，這條技術脈絡清晰展現了 “簡單原理→複雜擴展→效率突破” 的進化路徑。本文將拆解這一過程，揭開大模型高效運行

方程組 , 線性變換 , 緩存 , 人工智能 , 深度學習