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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 - 深夜調Bug：那次我被@OneToMany坑到懷疑人生

大家好，我是小米，一個31歲的Java後端開發者。 我發現程序員這行啊，最容易讓人“精神內耗”的不是加班、不是需求改動，而是——被註解支配的恐懼。 有一天，我在項目裏寫了一個看似普通的實體類映射，然後一運行，控制枱瞬間爆紅： com.fasterxml.jackson.databind.JsonMappingException: Infinit

Spring Boot , yyds乾貨盤點 , 遞歸 , 外鍵 , 後端開發 , jpa

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曾經愛過的烤麪包 - 警用眼鏡1秒識別車輛，背後隱藏的AI浪潮如何改變你的職業？

看到交警戴上智能眼鏡的那一刻，你的職業生涯正在面臨一場革命。 近日，廣州交警一線警力開始配備新型智能眼鏡，用於路面車輛查驗工作。該眼鏡具備車牌識別與比對功能，可快速判斷車輛是否持有“十五運會”及“殘特奧會”專用車證，實現高效放行。 據交警部門介紹，以往通過警務通手動輸入車牌查詢的方式，如今被眼鏡掃描替代，查驗時間從人工輸入縮短至1到2秒，大幅提升了通行效率，減少因查驗造成的交通干擾。 智慧交管：從

人工智能

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商湯萬象開發者 - LazyLLM x MemU：20 行代碼打造有長記憶的知識問答

在開發知識問答助手的過程中，常見的挑戰之一就是如何讓智能體記住之前的對話和交互內容。 很多應用在實現多輪問答時，會遇到信息丟失或上下文混亂的問題：用户提過的問題、提供的數據、甚至助手之前的回答都無法被系統持續記憶，導致體驗斷層。對於企業級知識庫或面向用户的個人助手來説，這種缺失不僅影響回答的準確性，也使得智能體難以形成長期價值。 構建一個能夠記憶的問答系統，並非簡單地將對話記錄寫入數據庫。 智能

科技 , 人工智能 , 開源 , llama , dify

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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向Collection中插入或更新Doc

本文介紹如何通過Python SDK向Collection中插入或更新Doc。 説明 若調用本接口時Doc Id已存在，則等同於更新Doc； Doc Id不存在，則等同於插入Doc。 若調用本接口時不指定Doc Id，則等同於插入Doc，DashVector會自動生成Doc Id，並在返回結果中攜帶id信息。 前提條件 已創建Cluster 已獲得API-KEY 已安裝最

向量 , 數據庫 , 人工智能 , 大模型

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葡萄城技術團隊 - TV 端 APP 界面設計：原則、模式與實用指南（下） | 葡萄城技術團隊

TV 端 APP 界面設計：原則、模式與實用指南（下） 在上篇中，我們詳細解析了電視體驗的底層交互範式，如今是時候進入實踐環節了。在本系列的第二篇文章中，你將探索"10 英尺體驗"的核心構建模塊，以及如何在設計中充分發揮它們的價值。 上篇已梳理了電視的發展歷史與傳統遺產，現在我們聚焦更實際的問題。需要快速回顧的是："10 英尺體驗"及其對遙控器 6 個核心按鈕的依賴，是我們所有設計工作的基礎---

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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（10.17-10.24）

本週AI領域動態頻出，百度、阿里、DeepSeek推出高效OCR與視覺語言模型，提升文檔解析與多模態能力；騰訊、字節跳動分別開源世界模型與3D生成模型，推動3D內容生成；Anthropic、OpenAI、Google升級AI工具，聚焦生命科學、瀏覽器集成與開發體驗；華為鴻蒙6、宇樹機器人H2及多項評測基準發佈，推動AI向終端與實體場景加速落地，一起來回顧本週發生的AI新鮮事兒吧！ AI 大模型 百

機器學習 , 機器人 , 自然語言處理 , 人工智能 , 深度學習

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俞凡 - 產品管理的第一性原理

本文介紹了產品管理的第一性原理，即“最大化使命的影響”以及“通過他人達成目標”，並通過體育教練來類比產品經理，剖析了產品管理的基本原則。原文：The First Principles of Product Management 我所認識的一些最出色的產品經理都會基於第一性原理來做決策，第一性原理指的是“無法從任何其他命題或假設中推導出來，最基本的、基礎性的命題或假設”。 一個例子是我們為開發

後端

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王中陽講編程 - 面試阿里，直呼太難了！

我發現一件事，今年的秋招比去年來的更早一些，像什麼小度、深信服、OPPO、科大訊飛、華夏銀行等等知名的公司都開始了，想問問要找工作的各位：你們準備好了嗎？ 這真不是危言聳聽，需要參加今年秋招的小夥伴真的要抓緊時間準備了，八股、算法、項目都要按部就班地往前推進了，畢竟時間不等人，我在星球裏還遇到過秋招錯過、春招也錯過的球友，後續真的是十分被動。 今天分享一位粉絲投稿的阿里面經，這是他第一次約到阿里的

阿里巴巴 , 面試 , go

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沉着的牙膏 - 領先的安全可靠的數據分類分級廠商推薦

概要：隨着《數據安全法》《個人信息保護法》以及《數據安全技術數據分類分級規則（2024版）》的實施，數據分類分級已從企業可選能力升級為合規運營的必備能力。在海量數據環境下，智能化的數據分類分級不僅能幫助企業梳理核心數據資產，更是數據安全治理體系的基礎支撐。IDC《2024年度中國數據安全市場報告》顯示，中國數據安全市場規模達402億元，同比增長19.7%，其中數據分類分級相關產品年增幅超過35%，

安全

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CodeSheep - JetBrains出手了，IDEA重大調整，來了！

昨晚我在家網上衝浪例行刷博客時又看到了一個事關 IntelliJ IDEA 變化的重磅消息，可能有些同學也看到了。 JetBrains 決定將 IntelliJ IDEA 全部遷移到統一發行版。 這是什麼意思呢？ 大家都知道，在此之前，在 IntelliJ IDEA 官網其實一直是提供有兩套安裝包供用户去下載和安裝使用的。 分別為： IntelliJ IDEA Ultimate：專業旗艦版

intellij-idea , JAVA , 後端 , 前端 , Javascript

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DM今天肝到幾點 - 【7.17 勝算雲AI資訊日報：ChatGPT 對話結賬內測、五角大樓 8 億 AI 大單、MIT CodeSteer 智能教練

1️⃣ MIT 發佈 CodeSteer：讓大模型學會“打組合拳” 當你拋出一道需要既寫代碼又解釋邏輯的難題時，現有 LLM 往往陷入“只説不算”或“只算不説”的尷尬。MIT CSAIL 最新提出的 CodeSteer（論文同時在 arXiv 與 MIT News 官網公開）就是針對這一弱點而生： 動態決策器：首先用一個輕量策略網絡判斷下⼀步應當觸發“代碼模式”還是“文本模式”，避免模

chatgpt , openai , 人工智能 , visual-studio , claude

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vivo互聯網技術 - 百萬級羣聊的設計實踐

作者：來自 vivo 互聯網服務器團隊- Cai Linfeng 本文介紹了服務端在搭建 Web 版的百萬人級別的羣聊系統時，遇到的技術挑戰和解決思路，內容包括：通信方案選型、消息存儲、消息有序性、消息可靠性、未讀數統計。 一、引言 現在IM羣聊產品多種多樣，有國民級的微信、QQ，企業級的釘釘、飛書，還有許多公司內部的IM工具，這些都是以客户端為主要載體，而且羣聊人數通常都是有限制，微信正常羣人數

im , websocket , MySQL , nosql , JAVA

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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 - 2024-2025, 四大翻譯工具與AI翻譯的深度評測

前言 在過去兩年中，人工智能技術的迅猛發展對翻譯工具產生了深遠的影響。 本期特意挑選了四款翻譯工具以及一個AI翻譯工具， 對其性能進行評測，看看在AI技術的加持下，它們的質量提升如何。 以下是參賽選手的簡介： 谷歌翻譯 谷歌翻譯自2006年推出以來，一直是全球最受歡迎的翻譯工具，穩居翻譯工具的領導地位。 必應翻譯 必應翻譯憑藉其穩定可靠的翻譯質量，以及與

gpt-4 , gemini-pro , 人工智能 , 翻譯 , Javascript

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Momodel - 生成式 AI 如何重塑動畫的景觀？

介紹 動畫一直是一種迷人的藝術形式，通過運動的魔力將角色和故事帶入生活。多年來，技術進步徹底改變了動畫行業，現在，生成式人工智能正在成為中心舞台。生成式人工智能是指使用人工智能算法來創建原創和獨特的內容。在動畫領域，這項技術正在重塑景觀，提供新的可能性並突破創造力的界限。 瞭解動畫中的生成式 AI 動畫中的生成式 AI 涉及使用算法和機器學習技術自主生成內容。這些算法在大量數據上進行訓練，

動畫 , 人工智能

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六月的可樂🥤 - 強烈推薦 Web前端在線代碼IDE(代碼編輯器)

好用代碼在線編輯器推薦 在前端開發的世界裏，一款高效、便捷的代碼編輯器是每位開發者的得力助手。今天，我將以一名前端技術愛好者的身份，為大家介紹一款專注於前端領域的免費在線代碼編輯器——ColaOnlineCoder。它不僅支持在線編輯和預覽HTML、CSS、JavaScript等前端代碼，還集成了豐富的在線前端框架模板，以及強大的AI編程助手能力，為前端開發帶來了前所未有的便捷與可能。 這裏先貼一

css3 , 人工智能 , typescript , 前端 , html5

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京東雲開發者 - 掃盲Kafka？看這一篇就夠了！

作者：京東科技 於添馨 kafka的使用場景 為什麼要使用 Kafka 消息隊列？ 解耦、削峯：傳統的方式上游發送數據下游需要實時接收，如果上游在某些業務場景：例如上午十點會流量激增至頂峯，那麼下游資源可能會扛不住壓力。但如果使用消息隊列，就可以將消息暫存在消息管道中，下游可以按照自己的速度逐步處理； 可擴展：通過橫向擴展生產者、消費者和broker, Kafka可以輕鬆處理巨大的消息流； 高吞吐

中間件 , 程序員

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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 - 美顏SDK性能優化實戰：GPU加速與AI人臉美型的融合開發

在過去幾年，美顏SDK的競爭已經不只是比“濾鏡有多好看”了，而是上升到實時性能、AI智能化、人臉美型精細度等多維度的體驗較量。尤其在直播、短視頻與視頻會議業務爆發後，任何輕微卡頓、延遲、鋸齒感，都會直接影響用户留存。 所以，業界逐漸達成共識： 性能，是美顏效果的底層保障；AI智能，是新一代美顏SDK的核心競爭力。 本文將結合行業經驗，分享美顏SDK在

視頻美顏sdk , 美顏api , 美狐美顏sdk , 人工智能 , 直播美顏sdk , 計算機視覺 , 在51CTO的第一篇博文 , 美顏SDK

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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

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