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wx6583a3b0b06d1 - DIFY-WEB Docker 容器化部署指南

概述 DIFY-WEB是Dify.AI的前端應用Docker鏡像，Dify是一款LLM應用開發平台，目前已支持超過10萬款應用的構建。該平台集成了Backend as a Service (BaaS)和LLMOps的核心概念，覆蓋了構建生成式AI原生應用所需的核心技術棧，包括內置的RAG引擎。通過DIFY，用户可以基於任何LLM模型自助部署類似Assistants API和

生產環境 , 數據可視化 , dify部署 , 人工智能 , dify , Docker

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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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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

u_16756731 頭像

KlipC小助手 - 英偉達Q3超預期財報，能否擊破“AI泡沫論”？

KlipC報道：當地時間11月19日，市場高度期待的英偉達三季度財報如期公佈，公司再度交出遠超預期的成績單。 財報顯示，英偉達三季度營收達到570億美元，同比增長62%；淨利潤319億美元，同比暴增65%；調整後每股收益（EPS）為 1.30美元，全面超出市場預估。同時，給出了超預期的四季度指引，預計營收將達到650億美元，上下浮動2%。 值得注意的是，英偉達最重要的業務板塊數據中心表現

英偉達 , 數據中心 , 人工智能 , 深度學習

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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 - 解鎖！智能代碼助手 Baidu Comate 硬核能力

近日，在全球軟件開發大會上暨智能軟件開發生態展上，來自 Baidu Comate 的資深研發工程師分享了精彩的專題演講，小編整理了演講精華，和大家一起玩轉“大模型+軟件研發”。 今天帶來——吳瑋琦《智能代碼助手 Baidu Comate 的核心能力揭秘》，一起解鎖 Baidu Comate 硬核能力。 AI 如何助推軟件生產領域代際變革 在過去的幾十年裏，軟件發展經歷了幾個重要時代。借鑑行業和學

編碼 , 人工智能

u_15677700 頭像

EasyV數字孿生可視化 - 數字孿生港口：以某交通運輸企業數字孿生物流生產管理系統建設為例

1.建設背景 某交通運輸企業作為該省重點項目以及該集團港口板塊長江中下游重要的江海聯運中轉樞紐港，承擔着大量的裝卸貨任務。隨着業務量的快速增長，傳統的生產管理模式面臨諸多挑戰，為提高整體運營效率，實現精細化管理。產生了構建數字孿生模擬仿真引擎的需求，希望打造國內一流的集綠色、智慧、高效、安全於一體的現代物流樞紐港，釋放長江深水航道水運潛力。 （以下內容均來源於《數字孿生

數據 , 私藏項目實操分享 , 物聯網 , 數據可視化 , 管理系統 , 人工智能

dbkangaroo 頭像

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

u_15316473 頭像

阿里雲大數據AI技術 - 阿里雲 Elasticsearch 的 AI 革新：高性能、低成本、智能化的搜索新紀元

數據爆炸、多模態融合、實時智能推理的浪潮，正在重塑企業的搜索需求——它們需要的不僅是“找到信息”，還要更快、更準、更智能地理解和響應複雜的業務場景。 一、AI搜索的背景與趨勢 在AIGC技術席捲全球的當下，搜索技術正迎來前所未有的升級窗口。電商平台通過多模態搜索精準理解用户需求，酒旅行業借力智能體Agent進行行程規劃與住宿推薦，傳統企業則利用獨有知

elasticsearch , 數據挖掘 , 搜索 , 阿里雲 , 人工智能 , 檢索

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Baihai_IDP - 並行智能體是否將重塑軟件開發模式？

編者按： 當AI不僅能寫代碼，還能同時處理多個開發任務，軟件工程師這一角色是否正面臨根本性的重塑？ 我們今天為大家帶來的文章，作者的核心觀點是：並行智能體是將深刻改變軟件開發模式的革命性技術。 作者從 AI 編程工具的演進談起，揭示了從 Copilot 的代碼補全到“氛圍編程”的自然語言生成，再到當前的範式突破 —— 並行智能體。作者還坦誠分享了實際應用中的成功率分佈，指出了智能體擅長與不

觀點 , llm , 知識 , 人工智能 , 深度學習

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MatrixOrigin - Git for Data：像Git一樣管理你的數據

作者 | 矩陣起源 策劃 | InfoQ李冬梅 當你的 AI Agent 突然清空核心數據庫，或是悄悄注入虛假數據時，傳統的數據恢復手段往往耗時費力。而 Git for Data 帶來的變革，能讓這一切像回滾代碼提交一樣簡單。 DATA-CTL RESET DATABASE `agent1_db` TO TIMESTAMP 2025-08-01 12:00:00.123456; 瞬間

數據庫 , 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 - SMC-R 透明加速 TCP 技術，在 Redis 場景下的應用實踐 | 乾貨推薦

編者按：SMC-R 作為一套與 TCP/IP 協議平行、向上兼容 socket 接口、底層使用 RDMA 完成共享內存通信的內核協議棧，其設計意圖是為 TCP 應用提供透明的 RDMA 服務，同時保留了 TCP/IP 生態系統中的關鍵功能。本文轉自浪潮信息操作系統公眾號，介紹了在龍蜥操作系統衍生版 KeyarchOS （浪潮信息雲巒服務器操作系統）環境下，使用 SMC-R 透明加速 TCP 技術在

tcp , 操作系統 , 開源

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NocoBase - 如何設計 RBAC（基於角色的訪問控制）系統

原文鏈接：https://www.nocobase.com/cn/blog/how-to-design-rbac-role-base...。 一、為什麼 RBAC 很重要？ 在現代企業應用中，控制“誰可以訪問什麼數據、可以做哪些操作”是一項基礎但至關重要的能力。隨着企業組織的擴張，系統功能越來越複雜，涉及的用户角色也越來越多，數據安全、權限管理和合規要求變得愈發嚴苛。這時候，就需要一套清晰、可維護

權限控制 , 無代碼開發平台 , rbac , 低代碼 , 開源

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劉大貓 - TortoiseSVN使用-TortoiseSVN更換或重置登錄用户

@[toc] 3.4.9 TortoiseSVN更換或重置登錄用户 1，打開SVN的settings 2，找到Saved Data欄，右側Authentication data項點擊清除按鈕clear 3，再次打開SVN，會要求輸入username和password 本人其他相關文章鏈接 1.Windows下版本控制器(SVN) - 1、開發中的實際問題+2、版本控制簡介 2.

算法 , tortoisegit , svn , 人工智能 , tortoisesvn

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京東雲開發者 - 如何利用燭龍和谷歌插件優化CLS(累積佈局偏移) | 京東雲技術團隊

簡介 CLS 衡量的是頁面的整個生命週期內發生的每次意外佈局偏移的最大突發性_佈局偏移分數_。佈局變化的發生是因為瀏覽器傾向於異步加載頁面元素。更重要的是，您的頁面上可能存在一些初始尺寸未知的媒體元素。這種組合意味着瀏覽器在加載完成之前無法確定單個元素將佔用多少空間。因此，這種不確定性帶來的劇烈佈局轉變就會導致一個高的CLS分數，也就説明用户體驗將會很糟糕。 累積佈局偏移的計算公式 = 影響比例*

佈局 , 前端 , Javascript

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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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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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思考的袋鼠 - 精確的動態聯動閉環醫療數據庫審計和監測方案

概要： （提示：本章節概述方案整體價值，強調數據化落地與可視化管理成果。） 在醫療行業數字化和智能化進程加速的背景下，醫療數據庫安全面臨前所未有的挑戰。患者身份信息、病歷記錄、影像數據、檢驗結果、處方信息及支付交易數據等構成了醫療機構最核心的數據資產，其敏感性和價值均極高。一旦泄露或被篡改，不僅可能引發嚴重的隱私和法律風險，也會影響醫院的運營和公眾信任。針對這一行業痛

字段 , 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 - 最佳實踐丨讓蘇東坡"復活"！我用Qwen3-8B實現了與千古文豪的跨時空對話

"你是誰？" "我是一個多才多藝的文學家、書法家和畫家，生活在北宋時期。我是蘇東坡，我……" 這不是穿越劇的台詞，而是藉助大模型技術實現的真實對話。在人工智能的賦能下，千年前的文豪蘇東坡以“數字分身”的形式“復活”，與今人吟詩作對、暢談人生，展開一場跨越時空的交流。 這是微調前大模型的回答。此時的模型如同一個精準的“知識庫”，回答客觀

AIGC二三事 , 數據集 , 數據 , 大模型微調 , 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 - 從 Clickhouse 到 Apache Doris：有贊業務場景下性能測試與遷移驗證

本文導讀： 當前，電商運營的主要痛點不僅來自多變的市場和客户需求，也受困於碎片化用户觸達等帶來的競爭與挑戰。為了深度挖掘用户價值、培養用户忠誠度、實現業績增長，有贊為商家搭建了全方位 OLAP 分析系統，提供實時與離線分析報表、智能營銷與人羣圈選等 SaaS 服務。本文將詳細介紹有贊從 Clickhouse 至 Apache Doris 的遷移規劃和性能對比測試實踐，分享如何基於 Apache D

大數據處理 , 數據庫 , 性能 , 數據分析 , apache

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煩惱的沙發 - 別再用 if err != nil 了，學會這幾個技巧，假裝自己是Go高手

一提到 Go 的錯誤處理，大家腦海裏可能立馬浮現出滿屏的 if err != nil。它邏輯清晰，非常符合 Go 的設計哲學，這個沒法反駁。 但我發現僅僅會寫 if err != nil 是遠遠不夠的。這就像學車，拿到駕照只是第一步，上路還得重新學習。Go 官方也明確表示，未來不會引入類似 try-catch 的新語法，所以我們必須在現有的模式上玩出花來。 那些真正厲害的 Go 開發者，他們寫的系

知識 , go , 後端