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OpenBayes - OpenBayes 在線教程彙總丨Qwen 連發 SOTA 級模型，覆蓋文本渲染/視頻創作/編程輔助

近期，阿里通義千問團隊以「卷王」速度持續刷新開源效率，兩週內發佈的開源模型覆蓋圖像生成、視頻創作、編程輔助三大核心領域，並推出非思考模式的新版本模型，不僅迭代速度領跑行業平均水平，更是多次刷新領域 SOTA。 舉例而言，Qwen-Image 作為其圖像生成基礎模型，實現了精準的中文渲染；「甜品級」編程模型 Qwen3-Coder-Flash 在提供輕量級模型部署效率的同時，實現了接近頂級閉源模型的

llm , 阿里巴巴 , 圖像處理 , 編程語言 , 開源

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wx6583a3b0b06d1 - GPUSTACK Docker 容器化部署指南

概述 GPUSTACK 是一款專注於 GPU 集羣管理的中間件，旨在簡化大語言模型（LLMs）及其他 GPU 密集型應用的部署與運行流程。通過統一的集羣管理接口，GPUSTACK 能夠高效調度 GPU 資源、優化任務分配，並提供監控與運維支持，適用於 AI 實驗室、企業級 AI 平台等場景。 容器化部署作為現代應用交付的標準方式，為 GPUSTACK 提供了環境一致性

docker部署GPUSTACK , 數據 , 數據可視化 , 人工智能 , Docker , GPUSTACK

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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 - 高德開放平台攜手阿里雲，面向開發者推出地圖服務產品MCP Server

高德開放平台攜手阿里雲，面向開發者推出地圖服務產品MCP Server，通過技術能力與生態資源的深度協同，助力開發者高效構建標準化地圖服務，加速智能化場景落地。 https://www.bilibili.com/video/BV1vSugzwEQY/?aid=114833852731... 技術融合：大模型賦能地圖交互升級 基於阿里雲通義千問系列大模型領先的自然語言處理與多模態交互能力

地圖開發 , ai開發 , 阿里雲

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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 - 史上最高薪酬誕生！馬斯克“萬億美元薪酬計劃”獲批

KlipC報道：當地時間11月6日，在特斯拉舉行的新一屆股東大會上，特斯拉股東批准馬斯克價值近1萬億美元的薪酬方案。 這項薪酬方案以超過75%的支持率獲得通過。據悉，此前挪威主權財富基金等多家機構投資者明確表示將投反對票。馬斯克本人曾暗示，如果薪酬方案未通過，他將考慮離開特斯拉或辭去CEO職務。 根據新的計劃，馬斯克可以在 10 年內從特斯拉股票中賺取高達 8780 億美元。不過，馬斯克

3c , 人工智能 , 深度學習 , 2d

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mob64ca14038b36 - 如何通過chrome下載域名的pem證書

本頁面將詳細演示如何在一台全新的Windows7電腦上架設起Chrome+XX_Net的上網渠道。 本文包含以下部分： 下載和安裝Chrome瀏覽器 獲取和運行XX-Net 設置代理 手動導入證書（備選） 下載和安裝Chrome瀏覽器 下載 Chrome官網下載地址：https://www.goog

機器學習 , 擴展程序 , chrome , 人工智能

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百度Geek説 - 千萬級高性能長連接Go服務架構實踐

作者 | glstr 導讀 移動互聯網時代，長連接服務成為了提升應用實時性和互動性的基礎服務。本文主要介紹了百度系內基於golang實現的統一長連接服務。主要從統一長連接功能實現和性能優化等角度，描述了統一長連接服務在設計、開發和維護過程中面臨的問題和挑戰，重點介紹瞭解決相關問題和挑戰的解決方案和實踐經驗。 全文7631字，預計閲讀時間20分鐘。 01 摘要 移動互聯網時代，用户對服務的

長連接 , 高併發 , 架構 , go

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EasyV數字孿生可視化 - 數字孿生園區：以某景區會展中心數字孿生園區建設為例

1.建設背景 會展中心作為城市經濟的重要載體，是衡量一個城市活力、開放度和發展潛力的重要 標誌之一，涉及到城市產業鏈的多環資源，同時傳統會展行業普遍面臨資源分散、管理滯 後、服務單一等問題。某市作為該省的重點發展區域，積極響應國家政策，將該市一 5A 景點的會展中心作為城市產業升級的示範場景，要求通過高新技術實現會展資源的高效整 合。力求推進現代信息技術與會展產業深度融合，

數據 , 異構 , 數據可視化 , 人工智能 , 信息技術

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mob64ca140fd7c1 - postgis授權其它schema

剛剛裝完了PostgreSql與pgadmin，現在又要裝PostGIS。説實話，現在還不知道它是幹嗎用的。據説，是個類似處理地理信息數據的增強包。可以有更豐富的函數調用。也有人叫擴展。（今天剛接觸，説的不對的，歡迎批評指正。後期，我瞭解了再更改見解吧）。不扯閒篇，下面就介紹安裝過程。 首先，還是借鑑前人的經驗，參考文獻：； 安裝上面的

機器學習 , 配置文件 , postgresql , 人工智能 , 安裝過程 , postgis授權其它schema

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angel - Rust入門系列（一）

目錄 引言 1. Rust Web開發生態概覽 1.1 為什麼選擇Rust進行Web開發？ 內存安全 零運行時開銷 併發安全 1.2 Rust Web開發生態系統 編輯 2. Tokio異步運行時：高併發的基石 2.1 Tokio核心概念 任務系統 執行器 反應器 通道

開發語言 , rust , 高性能Web服務 , 後端開發 , 異步編程 , 前端 , Python

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袋鼠 - 袋鼠數據庫工具 7.98.1 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 / MySQL / Oracle / PostgreSQL / Redis / SQLite / SQL Server / ...) ，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 這個版本實現 Red

redis , 數據庫 , 人工智能 , sqlite , SQL

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阿里雲大數據AI技術 - 【跨國數倉遷移最佳實踐 12】阿里雲 MaxCompute 實現 BigQuery 10 萬條 SQL 智能轉寫遷移

作者：曹霖 本系列文章將圍繞東南亞頭部科技集團的真實遷移歷程展開，逐步拆解BigQuery遷移至MaxCompute過程中的關鍵挑戰與技術創新。本篇為第十二篇，基於阿里雲MaxCompute實現BigQuery10萬條SQL智能轉寫遷移。 注：客户為東南亞頭部科技集團，文中用GoTerra表示。 一、項目背景 在全球化和數字化加速

MaxCompute , 大數據 , 數據倉庫 , 數據遷移 , 阿里雲 , SQL

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Baihai_IDP - AI 編程熱潮下的萬字思考 —— 規避風險，善用其利

編者按： 在AI技術席捲軟件工程的今天，我們是否真的可以僅憑“氛圍”和直覺，就構建出可靠、安全且可維護的生產級系統？ 我們今天為大家帶來的這篇文章，作者的核心觀點是：“氛圍編程（vibe coding）”與“AI 輔助的工程實踐”存在本質區別，前者雖在創意激發和快速原型中具有價值，但絕不能替代結構化的工程方法。 文章通過多個維度深入探討了這一觀點：從 FAANG 團隊的實際工作流程切入，指

觀點 , 資訊 , 教程 , 知識 , 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 - 基礎設施SIG月度動態：龍蜥官網新增CSDN第三方賬號登錄，內核CI新增測試任務停止功能

基礎設施 SIG（OpenAnolis Infra SIG）目標：負責 OpenAnolis 社區基礎設施工程平台的建設，包括官網、Bugzilla、Maillist、ABS、ANAS、CI 門禁以及社區 DevOps 相關的研發工程系統。 01 SIG 整體進展 龍蜥社區官網與 CSDN devpress 龍蜥專區打通，新增第三方登錄流程。 龍蜥社區官網賬號新增修改功能，反饋功能新增未登錄

操作系統 , 內核 , 開源 , ci

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NocoBase - GitHub 上 Star 數量前 18 的開源 AI Agent 項目

原文鏈接：https://www.nocobase.com/cn/blog/github-open-source-ai-agent-...。 大概一個多月前，我在 Hacker News 上刷到一篇討論熱度很高的文章——《停止構建 AI Agent》。 作者在文中分享了自己的親身經歷：他用 CrewAI 組建了一個“研究小組”——三名 Agent、五個工具，紙面上分工完美無缺。但真正運行時，研究

agent , 代理 , ai開發 , 人工智能 , 開源

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劉大貓 - Linux下版本控制器(SVN) -命令行客户端

@[toc] 進階知識-Linux下版本控制器(SVN) 5、命令行客户端 5.1 創建兩個工作區目錄模擬兩個開發人員 mkdir -p /root/workspace/harry mkdir -p /root/workspace/sally 5.2 檢出 作用：完整下載版本庫中的全部內容。 命令： svn checkout svn://192.168.70.140/pro

算法 , svn , 人工智能 , tortoisesvn , 大模型

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京東雲開發者 - 聊聊前端性能指標那些事兒

作者：京東科技 郝梁 前言：作為 C 端前端研發，除了攻克業務難點以外，也要有更深層的自我目標，那就是性能優化。這事兒説大不大，説小也不小，但難度絕對不一般，所涉及的範圍優化點深入工程每個細胞。做好前端性能優化絕非簡單之事！文章主要內容介紹前端性能考核指標及優化方案。 一、前端性能指標有哪些？ 根據 chrome Lighthouse 最新規則，前端性能指標考量主要有 FCP（First Cont

性能優化 , 前端性能 , 前端

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codists - 翻譯：《實用的Python編程》01_05_Lists

目錄 | 上一節 (1.4 字符串) | 下一節 (1.6 文件) 1.5 列表 本節介紹 Python 原始數據類型列表（list）。 列表是一種有序的集合。 創建列表 使用方括號 [] 來定義列表字面量。 names = [ 'Elwood', 'Jake', 'Curtis' ] nums = [ 39, 38, 42, 65, 111] 有時候，列表也可以通過其它方法創建。例如：使用字符串

網頁爬蟲 , 人工智能 , 數據結構與算法 , 後端 , Python

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合合信息解決方案 - 中小企業如何選擇適合的財務單據處理工具

語義概念 財務單據處理工具是指基於AI技術，針對企業財務場景中各類單據（如發票、銀行回單、合同等）提供智能採集、解析、分類、信息抽取及審核等一體化服務的數字化工具。其核心價值在於替代傳統人工處理模式，通過自動化手段提升財務單據處理的效率與準確性，保障財務數據合規，為企業成本核算、税務申報、資金管理等核心工作提供可靠支撐。這類工具高度適配中小企業財務管理需求，能夠解決單據處理

機器學習 , 數據 , 單文檔 , 自定義 , 人工智能

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思考的袋鼠 - 自適應分類的可落地規模化政府部門數據分類分級解決方案

概要： （提示：本章節概述解決方案的核心價值與落地成效，幫助讀者快速理解方案全貌。） 在數字政府建設快速推進的背景下，政務數據已成為政府提升治理能力、優化公共服務的重要資源。然而，政務數據存在“多源異構、跨域流轉”特點，分散於各委辦局業務系統和電子政務雲中，傳統人工管理難以應對海量數據資產的識別和分類需求。針對這一痛點，全知科技提出的“知源-AI數據分類分級系統”，以

數據 , 數據安全 , 人工智能 , 深度學習 , 複用

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wx6464351503832 - Agent實戰教程：深度解析async異步編程在Langgraph中的性能優化

在現代Python開發中，異步編程已經成為提高程序性能的重要手段，特別是在處理網絡請求、數據庫操作或AI模型調用等耗時操作時。本文將通過實際的LangGraph 示例，深入解析async的真正作用，並揭示一個常見誤區：為什麼異步順序執行與同步執行時間相近？ async的核心作用 async的主要價值在於創建異步編程環境，讓程序在等待耗

性能優化 , redis , 執行時間 , 智能體 , 數據庫 , 人工智能 , 大模型

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架構師李哲 - 大模型微調「數據集構建」保姆級教程（超全）

經驗之談：實踐表明，近80%的大模型微調失敗案例，根源都可追溯至數據集問題。 2024年堪稱“行業大模型元年”，金融、醫療、教育等各行各業都在積極佈局專屬AI助手。然而，許多企業在投入重金進行模型微調後，卻常常面臨“模型表現不及預期”的困境。 實踐中常見的三大困境： ● 災難性遺忘：模型在學習了新的專業知識後，原有的通用對話與理解能力顯著衰退。 ● 泛化能

數據 , AI , 大模型微調 , aigc , 人工智能 , 深度學習