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軟件求生 - 我被問懵了：Tomcat 到底有幾種部署方式？

那是一個陽光明媚的週一早晨，我剛端起手邊的咖啡，還沒來得及喝上一口，HR小姐姐就笑眯眯地出現在我面前：“小米，下週去面試一家大廠吧？他們挺喜歡你的項目經驗。” 我一愣——面試？這可是我一年多沒換工作的第一個挑戰。於是我火速打開IDEA，開始複習八股文。JVM、Spring、Redis、MySQL……複習得正歡，突然一個題目跳了出來： “Tomcat

Spring Boot , yyds乾貨盤點 , 生產環境 , xml , 後端開發 , 熱部署

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wx6583a3b0b06d1 - TRENDRADAR Docker 容器化部署指南

概述 TRENDRADAR（中文名稱：趨勢雷達）是一款專注於多平台熱點聚合與智能推送的容器化應用。該工具以輕量部署、高效聚合為核心目標，支持從知乎、抖音、B站、微博等11個主流平台實時抓取熱點內容，並通過企業微信、飛書、釘釘、Telegram、郵件、ntfy等多渠道推送。其核心特性包括智能內容篩選、熱點趨勢分析、個性化算法排序及AI深度分析功能，幫助用户從海量信息中精準獲取

TRENDRADAR , 趨勢雷達 , 配置文件 , 數據可視化 , 推送 , 人工智能 , Docker

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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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野豹商業評論 - 從風口到風險：中信百信銀行的合規困局

9月30日，國家金融監督管理總局一張1120萬元的罰單，將國內首家獨立法人直銷銀行——中信百信銀行（下稱“百信銀行”）推上了輿論風口。這不僅是該行成立以來的最高額罰單，更是監管層對互聯網銀行野蠻生長背後合規短板的一次集中清算。 罰單直指兩項核心違規：“相關互聯網貸款等業務管理不審慎”與“監管數據報送不合規”。而這並非孤例，早在2023年8月，該行就因

盈利模式 , 風控 , 數據 , 人工智能 , 數據分析

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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

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wx6464351503832 - 測試內容json

[ [ "wrb.fr", "hNvQHb", [ [ [ [ "c_197ce1069b081dc2", "r_2e7621f2277efc20" ], [

ico , MySQL , Augmented , 數據庫 , ide , Json

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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

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Candy - 構建具備深度思考能力的 Agentic RAG 流水線，用於解決複雜查詢

原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/JnRcU-6wg6g9RjdVXe3fQA 很多 RAG 系統失敗，並不是因為 LLM 不夠聰明，而是因為它們的架構太簡單。它們試圖用線性的一次性方式，處理一個本質上循環、多步驟的問題。 許多複雜查詢需要推理、反思，以及何時行動的聰明決策，這與我們面對問題時如何檢索信息非常相似。這正是 RAG 流水線中引入“agent 驅動行為”的

人工智能

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SelectDB技術團隊 - 挑戰最全 Apache Doris 學習資料，你想要的都在這裏了！

寫在前面： 感謝各位對 Apache Doris 的喜愛，針對大家的學習和使用需求，我們從互聯網上整理彙總了 Apache Doris 相關的學習資料，包括但不限於：使用教程、技術解析、應用實踐、大會回放及 PPT 等等。 本文檔中資料均從互聯網收集整理，具體來源請參考原文鏈接。 本文檔由 SelectDB 整理提供，後期我們也會定期更新，請大家持續關注，更多內容可關注公眾號「SelectD

數據庫設計 , 數據庫 , apache-doris , 學習資料

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煩惱的沙發 - Windows 開發環境這麼難配，為什麼還有那麼多人在用？

很多第一次在 Windows 配置開發環境的同學，應該都會遇到一些問題。 裝個 Python，忘了勾 「Add to PATH」，pip 命令就得重來 教程裏一行 npm install 絲滑流暢，輪到自己就滿屏紅字，報了一堆 C++ 編譯錯誤？ 在命令行裏習慣性地敲個 ls，結果系統回一句「這不是內部或外部命令」 下載個exe，安裝完成後還得改配置文件 在 Windows 上配置一個

觀點 , windows , 開發工具 , 開發環境

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Lab4AI - 10.7萬條軌跡+4大機器人構型！RoboMIND開源數據集破解機器人通用操作難題

01 | 引入 開發魯棒且通用的操作策略是機器人領域的關鍵目標。為實現有效的泛化能力，構建包含大量演示軌跡和在複雜真實環境中完成多樣化任務的綜合數據集至關重要。儘管現有研究已致力於整合各類機器人數據集，但仍缺乏統一的數據收集標準，且在多樣化任務、場景和機器人類型方面的高質量數據不足。因此，構建一個大規模、標準化的多構型機器人操作數據集具有重要意義。然而，現有數據集往往存在以下侷限： l 規模有限

機器學習 , 圖像識別 , 神經網絡 , 人工智能 , 深度學習

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Fabarta - 共築國產AI+新生態！楓清科技×麒麟軟件生態強強聯合，國產AI一體機重磅發佈

11月21日，2025京津冀信創產業集羣對接交流活動在天津舉辦。大會上，集成銀河麒麟操作系統智算能力與楓清科技AI智能體平台的“坤智國產化AI一體機”隆重發布，旨在解決企業智能轉型中的痛點。同時，楓清科技與麒麟軟件達成戰略合作，標誌着楓清科技進一步融入麒麟軟件所構建的開放共贏產業生態。 作為本次大會重點展示的成果之一，“坤智AI一體機”解決方案依託銀河麒麟操作系統的智算能力賦能

微信 , 人工智能 , 深度學習 , 解決方案 , 信息技術

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OpenBayes - OpenBayes 一週速覽｜快來生成你的專屬聲音鈴聲、Wikipedia 維基百科數據集上線

公共資源速遞 3 個數據集： Wikipedia 維基百科數據集 FMA 音樂分析數據集 RJUA-QA 首箇中文醫療專科問答推理數據集 2 個模型： Yi-34B-Chat-GGUF Falcon-7B 2 個教程： *用GPT-SoVITS 音頻合成在線 Demo *[Stable Diffusion]()在線教程 小貝快訊： *全網最簡單的 AI 聲音克隆+So

資訊 , ai開發 , 人工智能 , 開源 , 資源

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fangpin - 深入解析：使用 Triton 實現 Flash Attention2 - 讓大模型訓練飛起來

引言 你是否曾經在訓練大型語言模型時，眼睜睜地看着 GPU 內存不斷飆升，最終因為 OOM（Out of Memory）錯誤而前功盡棄？或者在處理長序列時，發現注意力機制的計算時間呈平方級增長，讓人望而卻步？ 如果你有過這樣的經歷，那麼今天這篇文章將為你帶來一個革命性的解決方案：Flash Attention2。更令人興奮的是，我們將通過 Triton 這個強大的 GPU 編程框

歸一化 , 人工智能 , 深度學習 , ide , Python

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colddawn - 神經網絡自適應控制仿真matlab 自適應 神經網絡

Adaptively Connected Neural Networks Paper link: Adaptively Connected Neural Networksarxiv.org Code link: wanggrun/Adaptively-Connected-Neural

神經網絡自適應控制仿真matlab , 自適應 , 卷積 , 數據 , 神經網絡 , 人工智能

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whao143 - 51c視覺~合集54

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視覺 , 人工智能 , 計算機視覺

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百度Geek説 - 喚醒 AI 算力，專有云 ABC Stack 面向企業級智算平台的 GPU 提效實踐

從「建好」到「用好」，企業級智算平台藉助專有云 ABC Stack 的 GPU 提效服務，應對大模型業務挑戰，喚醒 AI 算力，加速 AI 原生業務的落地。 01 難以一步到位的GPU效能 當企業的私有化智算平台項目上線一段時間後，用户普遍會反饋 GPU 效能相關的問題： 將全部資源分配給各個業務部門後，集羣全部 GPU 資源的平均利用率在 30% 左右。這個指標處於什麼水平，是否充分發揮 G

百度

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IvorySQL - AI時代雲原生數據庫一體機的思考

本文整理自 IvorySQL 2025 生態大會暨 PostgreSQL 高峯論壇的演講分享，演講嘉賓：唐成，中啓乘數科技 CTO，資深 PostgreSQL 專家。 引言 AI 技術正從訓練轉向推理與應用，數據基礎設施面臨新的挑戰。傳統數據庫難以滿足 AI Agent 對實時性、多模態檢索和彈性擴展的需求。PostgreSQL 因其擴展性成為 AI 時代的數據基石，雲原生數據庫一體機通過存算分離

數據庫 , postgresql , 人工智能 , 程序員 , 後端

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HuiZhu - 【免費】我做了個 Chrome 擴展，一鍵召喚 17 個 AI 大模型幫你總結一切！

哈嘍，各位思否的掘友們！ 作為一名開發者，大家每天是不是跟我一樣，被海量的技術文章、冗長的 YouTube 教程和看不完的官方文檔給淹沒了？經常是收藏夾裏吃灰，腦子裏空空。 為了解決這個信息過載的問題（順便可以光明正大地“摸魚”），我開發了一款完全免費的 Chrome 擴展：AI Summarizer - Web YouTube。 它就像你的隨身 AI 閲讀助手，能把任何網頁、視頻、甚至是 PD

chrome , 資訊 , chatgpt , 人工智能 , claude

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PoloAPI - Gmail整合Gemini AI功能，支持用户直接管理日曆提升日程效率。

谷歌近期在Gmail移動應用中深度整合Gemini AI功能，實現了郵件與日程管理的無縫銜接。該功能主要通過以下創新提升用户日程效率： 一、跨應用功能整合‌ 支持在Gmail應用內直接創建、修改和刪除日曆事件，無需切換至Google Calendar或其他應用 通過"Ask Gemini"入口實現語音/文字指令操作，例如輸入“將週四會議改到下午3點”即可觸發智能修改 提供每日日程智能概覽功

gemini-2.5-pro , google , 人工智能 , 後端 , 前端

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JavaEdge - Embedding Atlas：Apple推出的開源Embedding可視化工具！

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

聚類 , yyds乾貨盤點 , 數據 , 人工智能 , 深度學習 , 開發者

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合合信息解決方案 - 「醫療票據識別」重磅上線！10類複雜醫療票據一站式智能分類識別

合合信息TextIn平台的新產品——醫療票據識別！ 產品支持住院發票、門診發票、醫療費用結算單、醫療費用明細等10類核心醫療票據的一站式智能切分、分類、識別，可快速提取票據中的6大類關鍵信息，為解決醫療行業在票據處理環節長期面臨的痛點提供了精準、高效的自動化解決方案。 在醫保審核、醫療與醫藥機構財務對賬等場景的數據錄入過程中，處理各式各樣的醫療票據一直

機器學習 , 數據 , 切圖 , 人工智能 , 圖像質量

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傲視眾生的香蕉_bvX78Q - 亞馬遜Kiro強勢挑戰Cursor霸主地位，AI IDE大戰誰能笑到最後？

2025年，AI驅動的開發工具生態系統正在經歷前所未有的變革。在Cursor重新定義AI IDE概念之後，亞馬遜推出的Kiro以其獨特的"規劃優先"理念強勢入場，為開發者帶來了全新的編程體驗。這兩款工具雖然都致力於提升開發效率，但在架構設計、工作流程和生產力提升方式上卻展現出截然不同的哲學。 本文將從技術架構、功能特性、開發者體驗等維度深度對比這兩款AI IDE，探討它們如何重塑現代軟件開發流程。

開發工具 , 人工智能 , ide

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數據小玩子 - 【營銷數據洞察系列7】營銷效果覆盤沉澱：營銷活動做完覆盤，如何避免只停留在數據羅列？

活動覆盤的核心是“從數據到洞察，從洞察到行動”，只有將數據轉化為可複用的經驗與方法，才能實現營銷能力的持續迭代。藉助助睿BI搭建覆盤專屬看板，整合活動目標、執行數據、優化動作、最終成果等全鏈路信息，形成可複用的覆盤模板，讓成功經驗沉澱為標準化方法，後續活動直接參考複用。 助睿BI鏈接：https://www.zhurui.com/

數據挖掘 , bi , 人工智能 , 數據分析