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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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高德開放平台 - 高德開放平台全球LBS服務，MCP Server正式登陸阿里云云市場

高德地圖作為全球領先的LBS提供商，憑藉其強大的數據處理能力和廣泛的地理信息覆蓋，每日處理定位及路徑規劃需求超過千億次。高德地圖數據覆蓋全球200多個國家和地區，擁有7000w個國內POI數據、1.2億海外POI數據，同時覆蓋全球4億地址數據。並且基於全球路網、路況數據的全面覆蓋，為用户提供全球範圍內的精準、實時的地圖服務，滿足多樣化的地理信息需求。 今日，高德開放平台宣佈正式入駐阿里云云市場，推

地圖開發 , 資訊 , 人工智能 , 前端

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mob64ca14116c53 - rknn模型的形狀

RL讀書筆記1 概述 強化學習與監督學習的對比 通過與監督學習的比較，我們可以總結出強化學習的一些特徵。 標準強化學習和深度強化學習 序列決策 獎勵 序列決策 動作空間 問題 概述

機器學習 , 強化學習 , 數據 , 監督學習 , 人工智能 , rknn模型的形狀

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Protonbase - AI 時代， 需要什麼樣的數據底座？

作者：楊克特 ProtonBase 技術副總裁 畢業於浙江大學計算機系，獲碩士學位，具備 10 多年核心系統設計和研發經驗。曾任阿里巴巴資深技術專家，負責過搜索引擎、資源調度、實時監控等系統的設計和研發。具備豐富的開源經驗，是 Apache Flink 和 Apache Druid 的 PMC 成員，以及 Apache 軟件基金會成員。 概念科普：Data Warebase = Data Ware

大數據 , 數據庫 , 人工智能 , 雲原生 , 分佈式

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野豹商業評論 - 從"小微之王"到"罰單大户"：民生銀行的雙面2025

當51.42億元信用卡不良資產在銀登中心掛牌轉讓，當2025年度罰沒金額逼近9500萬元，中國民生銀行——這家曾被譽為“民營銀行標杆”的金融機構，正站在矛盾交織的十字路口。 一邊是時隔四年重拾增長的營收曲線，一邊是連續七個季度下滑的淨利潤；一邊是不良資產轉讓中“嚴禁暴力催收”的合規表態，一邊是罰單扎堆暴露的內控漏洞。 民生銀行究竟怎麼了？這場橫

差異化 , 風控 , 數據 , 人工智能 , 數據分析

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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

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mob64ca14038b36 - 梅爾變換 CNN

生成函數(母函數) 什麼是生成函數：wiki上的介紹 在數學中，某個序列 的母函數（又稱生成函數，英語：Generating function）是一種形式冪級數，其每一項的係數可以提供關於這個序列的信息。使用母函數解決問題的方法稱為母函數方法。 母函數可分為很多種，包括普通母函數、指數母函數、L級數、貝爾級數和狄利克雷級數。對每個序列都可以寫出以上每個類型的一個

機器學習 , 母函數 , 斐波那契數列 , 人工智能 , 生成函數 , 梅爾變換 CNN

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百度Geek説 - 從打點平台談打點治理

作者 |ttt 導讀 本文介紹了打點治理的概念和其對於數據質量保障的重要性，分享了日誌中台在打點治理方面的解決方案與實踐經驗。文章從用户痛點和打點治理的難點出發，介紹了日誌中台如何通過質量標準的制定、在線化流程的建設和相應的配套工具來解決這些問題。 全文4808字，預計閲讀時間6分鐘。 打點是指在網站或者APP中加入一些統計代碼，通過日誌記錄用户在APP內觸發的一系列行為，包括點擊、滑動

數據 , 日誌

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EasyV數字孿生可視化 - 數字孿生物流：以某物流企業數字孿生智慧鋼鐵倉儲定位系統建設為例

1.建設背景 國家“十四五”規劃明確提出加快現代物流數字化、智能化轉型，基於國家數字經濟 戰略及企業數字化轉型要求，鋼鐵物流作為重點領域，其倉儲環節的智能化升級被列為政策重點支持方向。某物流企業作為鋼鐵物流龍頭企業，隨着物流行業安全標準要求的不斷 提升，其企業業務增長與戰略佈局都有所調整，庫存管理盲區、作業監管低效、風險響應 滯後、跨域信息割裂和作業協同低效等問題嚴重阻礙

數據 , 物聯網 , 自定義 , 數據可視化 , 人工智能

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mob64ca140fd7c1 - grafana9合併表格Transform中的Merge

rebase和merge兩種合併分支的方式 git merge origin/master 把遠程下載下來的代碼合併到本地倉庫，遠程的和本地的合併 可以看到，merge操作會生成一個新的節點，之前的提交分開顯示。而rebase操作不會生成新的節點，是將兩個分支融合成一個線性的提交。 如果你想要一個乾淨的，沒

歷史記錄 , 解決衝突 , 雲計算 , 雲原生 , Git

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angel - mtd overlay 是什麼

20179214 2017-2018-2 《密碼與安全新技術》第三次作業 課程：《密碼與安全新技術》 班級： 201792 姓名： 劉勝楠 學號：20179214 上課教師：謝四江 上課日期：2018年3月29日 必修/選修： 選修 學習內容總結 網絡空間

mtd overlay 是什麼 , 數據 , 雲計算 , 人工智能 , 雲原生 , 模態

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袋鼠 - 袋鼠數據庫工具 8.90.1 版已上線

袋鼠數據庫工具 是一款 AI 驅動的熱門數據庫系統客户端(MariaDB / MongoDB / MySQL / Oracle / PostgreSQL / Redis / SQLite / SQLServer / ...) ，支持建表、查詢、模型、同步、導入導出等功能，支持 Windows / Mac / Linux 等操作系統，致力於打造一款好用、好玩、開發友好的開發者工具。 重點特性介紹 這

MySQL , mongodb , mariadb , postgresql , sqlite

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阿里雲大數據AI技術 - EMR Serverless Stella 1.0 技術分享：StarRocks企業級版本內核重大突破

在今年雲棲大會上，EMRServerlessStella1.0正式發佈，這是一款面向企業級場景深度優化的高性能數據分析引擎。阿里雲開源大數據平台OLAP引擎負責人周康系統性地分享了Stella在存算分離架構、Lakehouse場景以及全文檢索等三大核心場景下的深度優化經驗，為業界提供了大規模OLAP系統工程化實踐的寶貴參考。Stella引擎的發佈將為企業級用户提供更加專業、高效的

大數據 , 數據倉庫 , 阿里雲 , Lakehouse , starrocks , Stella , olap

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Baihai_IDP - 對 GPT 5 模型路由機制的深度解析

編者按： 我們今天為大家帶來的文章，作者的觀點是：GPT-5 通過引入“智能路由器”架構，實現了按需調用不同專家模型的動態協作機制，標誌着大模型正從“全能單體架構”邁向“專業化協同架構”的新範式。 文章深入剖析了 GPT-5 路由機制的四大決策支柱 —— 對話類型、任務複雜度、工具需求與用户顯性意圖，並對比了其相較於 GPT-4、Toolformer 及早期插件系統的突破性進步。作者還詳細拆

llm , 知識 , chatgpt , openai , 人工智能

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萬界星空科技 - 鈑金加工行業數字化轉型MES方案

一、 行業痛點：鈑金加工行業普遍面臨以下挑戰： 訂單多樣化、小批量、定製化需求增多：傳統生產模式難以適應快速變化的市場需求。 生產流程複雜、工序繁多：涉及切割、折彎、焊接、表面處理等多個環節，協同效率低。 生產過程不透明、信息傳遞不暢：難以實時掌握生產進度、質量狀況和設備狀態。 依賴人工經驗、生產效率低：生產計劃安排不合理，物料配送不及時，設備利用率低。 質量追溯困難、成本

數字化轉型 , 工業互聯網 , 工業智能化 , 製造業 , 互聯網

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龍蜥社區 - virtio 1.2 來了！龍蜥社區攜手業界打造新版虛擬化 IO 標準

一、virtio spec 是什麼? 在雲計算如火如荼的今天，我們應該經常可以在雲計算平台上看 "virtio" 這個詞，它出現在雲計算機的各種設備上： 它是怎樣的一種存在，在虛擬化的技術領域扮演着一種怎樣的角色呢?virtio 是一種 I/O 半虛擬化解決方案，是一套通用 I/O 設備虛擬化的程序，是對半虛擬化 Hypervisor 中的一組通用 I/O 設備的抽象。一般來説，我們所説的 vi

虛擬化 , 雲計算 , 開源 , io

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NocoBase - GitHub 上 Star 數排名前 40 的開發者工具

原文鏈接：https://www.nocobase.com/cn/blog/github-open-source-developer...。 過去一年，我們持續追蹤 GitHub 上的開源項目動態，發佈了多篇深度內容： GitHub Star 數量前 12 的開源無代碼（零代碼）工具 GitHub Star 數量前 15 的開源低代碼項目 GitHub Star 數量前 13 的自託管項目

github , 開發工具 , 低代碼 , 開源 , 開發者

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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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京東雲開發者 - 從原理聊JVM（一）：染色標記和垃圾回收算法

作者：京東科技康志興 1 JVM運行時內存劃分 1.1 運行時數據區域 • 方法區 屬於共享內存區域，存儲已被虛擬機加載的類信息、常量、靜態變量、即時編譯器編譯後的代碼等數據。運行時常量池，屬於方法區的一部分，用於存放編譯期生成的各種字面量和符號引用。 JDK1.8之前，Hotspot虛擬機對方法區的實現叫做永久代，1.8之後改為元空間。二者區別主要在於永久代是在JVM虛擬機中分配內存，而元空間

jvm , 垃圾回收機制 , 垃圾回收 , JAVA , 後端

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codists - 《計算機組成及彙編語言原理》閲讀筆記：p177-p177

《計算機組成及彙編語言原理》學習第 13 天，p177-p177 總結，總計 1 頁。 一、技術總結 1.real mode A programming model where the program has access to the entire capability of the machine, bypassing security and memory management. Usefu

python3.x

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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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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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wx6583a3b0b06d1 - ETCD-HOST Docker 容器化部署指南

概述 ETCD-HOST是一款基於ETCD的容器化部署方案，旨在簡化ETCD服務的搭建與管理流程。作為分佈式系統中的核心組件，ETCD提供高可用的鍵值存儲服務，廣泛應用於服務發現、配置管理、分佈式鎖等場景。通過Docker容器化部署ETCD-HOST，可實現環境一致性、快速部署和資源隔離，顯著降低運維複雜度。本文將詳細介紹ETCD-HOST的Docker部署流程，包括環境準

生產環境 , etcd , etcd-hosts , 數據可視化 , 人工智能 , Docker

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思考的袋鼠 - 構建數據庫安全新範式：以規範為基石，實現精確與實時動態防護

概要： （提示：當防護邊界逐漸模糊，數據自身的“行為軌跡”成為新的安全焦點。） 在數字經濟的核心結構中，數據庫不再僅是支撐業務的技術組件，而是企業數字資產的“原礦”。金融機構的交易流水、互聯網平台的用户畫像、醫療系統的病歷檔案——所有這些關乎隱私、業務與監管的數據，都以數據庫為載體在組織內流轉與沉澱。但隨着數據量與訪問頻率呈指數級增長，傳統以“靜態防護”為核心的數據庫

數據 , 數據庫 , 數據庫安全 , 人工智能 , 深度學習