收藏 / 列表

u_16655836 頭像

wx6603b05eb93d0 - 新華社評車圈營銷亂象：零件命名武俠風，拉踩陰陽友商博關注……

幾年前，小柴就發文調侃，如今的汽車行業，核心競爭力好像是車企領導們的嘴，以及養車評人加上對負面新聞的OTA能力。 比如，在創始人的嘴這方面，他們有人説，BBA這些落後的東西；還有人説，咱們不要嘲笑邁巴赫，以及千萬以內最好；還有輪端輸出扭矩超過了1.8萬匹馬力；甚至開車能延壽三十年…… 類似的還有，倒車想撞都難；公開直播更是宣稱，有了領先幾代的智駕，上車可以打盹

數據 , 汽車行業 , 人工智能 , 數據分析 , 核心技術

u_16970152 頭像

求知上進 - Python 字典推導式：從入門到精通

1. 字典推導式概述 1.1 什麼是字典推導式？ 字典推導式是 Python 提供的一種語法糖，用於在一行代碼中創建字典。它基於列表推導式（List Comprehension）的概念，允許開發者通過循環和條件邏輯快速生成鍵值對。字典推導式結合了 Python 的動態性和簡潔性，特別適合數據轉換、過濾和映射任務。 基本語法： {key_expr:

鍵值對 , List , 初始化 , 人工智能 , 深度學習

u_16349720 頭像

短短同學 - 對象住哪裏?——深入剖析JVM內存結構與對象分配機制

對象住哪裏？—— 深入剖析 JVM 內存結構與對象分配機制 在 Java 程序運行時，我們創建的每一個對象（如new User()）都需要佔用 JVM 內存，但這些對象究竟 “居住” 在哪個內存區域？為何有的對象很快被回收，有的卻能長期存活？要解答這些問題，必須先理清 JVM 的內存結構劃分，再深入對象從創建到銷燬的全生命週期分配邏輯 —— 這不僅是面試高頻考點，更是理解

User , jvm , 人工智能 , 深度學習 , 常量池

u_13303 頭像

colddawn - STM32F407 cubemx adc注入法加規則

文章目錄 前言 一、ADC 什麼是ADC？ ADC主要特性有那些？ ADC的功能説明 二、實驗步驟 代碼部分講解 代碼示例 總結 前言 本文參考了網上的博文，並加以歸納總結，幫助新手

機器學習 , 初始化 , 採樣週期 , 人工智能 , 寄存器

baihai_idp 頭像

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

matrixorigin 頭像

MatrixOrigin - 企業落地 NL2SQL，需要的是 AI-ready data 和小模型

作者 | 矩陣起源 轉載自 | InfoQ 當 NL2SQL 從 Demo 走向生產，關鍵不在"更大的模型"，而是"更乾淨的數據底座 + 更小的專用模型 + 更可控的工程化流程"。 摘要 先數據、後模型：把元數據、業務語義、權限、樣例 SQL 做成"AI-ready data"，是 NL2SQL 能否可靠落地的第一性問題。 小模型足夠用：以 3B-7B 級別的代碼/SQL 友好模型，配合 LoR

數據庫 , 人工智能 , SQL

metaxk 頭像

萬界星空科技 - MES生產管理系統源碼，萬界星空科技開源MES

MES生產管理系統源碼，實時監控生產過程、管理生產數據、優化生產計劃 MES生產製造執行系統源碼，可以試用，支持二次開發，商業授權後可商用；萬界星空科技MES，公司提供項目合作、分析、指導及技術支持。 MES是“Manufacturing Execution System”的英文縮寫，中文翻譯為“製造執行系統”“生產實施系統”等。是一種用於實時監控、追蹤和控制生產過程的計算機化系統。

工業互聯網 , 開源軟件 , 運維 , 源碼 , 開源

openanolis 頭像

龍蜥社區 - 超全參會指南 “操作系統開源與 AI 進化分論壇”就等你來 | 2025 雲棲大會

2025 雲棲大會將於 9 月 24-26 日即將在杭州雲棲小鎮拉開帷幕。9 月 24 日，阿里雲聯合龍蜥社區在 D3-1 舉辦“操作系統開源與 AI 進化分論壇”（以下簡稱“分論壇”），聚焦智算時代操作系統 AI 演進與開源生態共建，深度解析阿里雲服務器操作系統在 OPPO、貨拉拉等客户在智駕領域 AI 性能增強、原生安全、智能運維等維度上的突破性實踐，與清華大學合作創新技術的探索實戰，攜手 I

操作系統 , 開源

nocobase 頭像

NocoBase - 華數傳媒用 NocoBase 快速搭建 AI 多模態研發平台

原文鏈接：華數傳媒用 NocoBase 快速搭建 AI 多模態研發平台 引言 過去幾年，生成式 AI （AIGC）的浪潮正在快速改變傳媒行業。無論是圖片、視頻，還是交互式內容，AIGC 正在成為新的增長引擎，並重塑內容的生產方式。 作為國內數字電視和傳媒領域的重要力量，華數傳媒也在積極擁抱 AIGC。在這樣的背景下，華數團隊開啓了全新的探索。 圖片由 AI 生成 場景 在華數傳媒的 AIGC 探

無代碼開發平台 , 開發工具 , 低代碼 , 技術架構 , 開源

liudamao 頭像

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

huandanshendeshoushudao 頭像

慧星雲 - Gemini 2.0：集多模態、強性能、優交互於一身的 AI 新寵

谷歌 在科技飛速發展的當下，人工智能領域不斷涌現出令人矚目的創新成果，谷歌推出的新一代大模型Gemini2.0無疑是其中一顆璀璨的新星，正以其卓越的性能和強大的功能，為我們開啓了智能化交互的嶄新篇章。 Gemini2.0 Gemini2.0 使用Gemini2.0構建的最新版本中的改進包括： 更順暢的對話：ProjectAstra現在能夠使用多種語言和混合語言進行交談，從而更好地理

llm , 雲計算 , google , aigc , 人工智能

codists 頭像

codists - 翻譯：《實用的Python編程》02_04_Sequences

目錄| 上一節 (2.3 格式化) | 下一節 (2.5 Collections模塊) 2.4 序列 序列數據類型 Python 有三種序列數據類型。 字符串：如 'Hello'。字符串是字符序列 列表：如 [1, 4, 5]。 元組：如 ('GOOG', 100, 490.1)。 所有的序列都是有序的，由整數進行索引，並且具有長度。 a = 'Hello'

python3.x , 網頁爬蟲 , 人工智能 , 數據結構和算法 , 後端

writers 頭像

思否編輯部 - 2025 OSCAR！開源大模型系列標準解讀

開源的核心要義在於開放共享與可復現性。相較於傳統開源軟件，開源大模型的構建不僅需提供完整的模型訓練與推理源代碼，還要求充分公開模型參數、訓練數據及相關文檔。然而，開源大模型在實際應用中存在風險影響範圍廣、系統關聯複雜、生成內容風險漸進累積等特徵。當前，大模型在開放與應用過程中普遍缺乏統一的評估標準，透明度差異顯著，企業在治理體系建設方面亦存在明顯不足。為系統提升大模型的成熟度與透明度，加強企業對開

開源軟件 , 開源 , 開源項目介紹

u_17580222 頭像

mb691327edb400f - AI 智能體

AI重塑人才選拔：效率與精準的雙重革新 人才選拔賽道的競爭日趨激烈，招聘官深陷堆積如山的簡歷與密集的面試流程，卻仍面臨核心人才難尋、面試主觀性強、招聘成本高企的困境。當HR團隊疲於應對初篩與基礎面試時，企業正為這些低效流程承擔高昂代價。 艾瑞諮詢數據顯示，AI技術已貢獻HR SaaS市場60%的價值，其中個性化評估是核心應用場景。這場技術革命正從培訓領

上傳 , 人工智能 , 深度學習 , 應用場景 , 解決方案

u_17420180 頭像

合合信息解決方案 - 銀行國際結算業務單據處理系統推薦

方案介紹 在全球貿易頻繁與金融數字化轉型的雙重推動下，國際結算業務作為銀行服務跨境實體經濟的核心環節，其單據處理的效率與風控水平直接決定銀行的市場競爭力。針對信用證、提單等單據格式繁雜、版式多變的特點，以及傳統人工與半自動化處理模式存在的效能瓶頸，合合信息推出國際結算業務智能文檔處理平台，為銀行單據處理難題提供核心解決方案。 該平台依託合合信息多模態大模型文本智能技術

機器學習 , 字段 , 風控 , 數據 , 人工智能

u_17512334 頭像

疆鴻智能研發中心 - CC LINK IE與ETHERNET/IP“語病”有治了！一網關讓產線精準同步

CC LINK IE與ETHERNET/IP“語病”有治了！一網關讓產線精準同步 在電子製造車間裏，PCB測試線如同一道精密的脈搏。一側，三菱PLC控制着機械臂的每一次起落；另一側，羅克韋爾PLC指揮着檢測儀的每次測量。這本應是完美的配合，卻因兩大工業巨頭“語言不通”——CC LINK IE與ETHERNET/IP協議無法直接對話，導致機械臂與檢測儀動作存在毫秒級延遲，最終

ETHERNET , ip , CCLINKIE , 協議轉換 , 人工智能 , 深度學習 , 網關 , 工業自動化

u_16380863 頭像

未聞花名AI - 構建AI智能體：十三、大數據下的“搭積木”：N-Gram 如何實現更智能的語義搜索

一、什麼是 N-gram 核心定義：N-gram 是來自給定文本或語音序列的N 個連續項（如單詞、字符）的序列。它是一種通過查看一個項目的前後文來建模序列的概率模型。 N：代表連續項的數量。 項（Item）：通常是單詞（Word），也可以是字符（Character）或音節。 核心思想：N-gram 模型基於一個簡化的假設：一個詞的出現概

Ngram , yyds乾貨盤點 , 數據 , 似然函數 , NLP , 自定義 , 人工智能

candy_68fb0dfb0afd0 頭像

Candy - 讓機器學習更簡單的 8 個 Python 庫

Machine Learning 再也不神秘了。 你已經熟悉 scikit-learn、PyTorch 和 XGBoost。很好——現在別再重複造輪子，來看看我在需要更快的實驗、更安全的 models，或在招聘經理眼裏像魔法一樣的 features 時真正會用的 8 個庫。它們不是人人都在列的“trendy”清單——而是優雅地解決了我在 production 和 research 中遇到的

機器人 , 人工智能

selectdb 頭像

SelectDB技術團隊 - 數據無界、湖倉無界， Apache Doris 湖倉一體解決方案全面解讀（上篇）

導讀：湖倉一體架構融合了數據湖的低成本、高擴展性，以及數據倉庫的高性能、強數據治理能力，高效應對大數據時代的挑戰。為助力企業實現湖倉一體的建設，Apache Doris 提出了數據無界和湖倉無界核心理念，並結合自身特性，助力企業加速從 0 到 1 構建湖倉體系，降低轉型過程中的風險和成本。本文將對湖倉一體演進及 Apache Doris 湖倉一體方案進行介紹。 在過去的數年間，數據分析技術棧

github , 數據倉庫 , 架構設計 , 數據分析 , 數據湖

fannaodeshafa 頭像

煩惱的沙發 - 7個沒聽過但很好用的Mac工具

説起好用的MacOS工具，總離不開 Notion、Raycast，但好工具遠不止於此。今天分享幾個冷門的好用工具。 Swish ：把觸控板的潛力壓榨到極致 MacBook的觸控板非常方便，習慣之後，就可以完全擺脱鼠標。但macOS原生的窗口管理，説實話，有點對不起這塊優秀的硬件。Swish就是那個補全最後一塊拼圖的應用。 它沒有複雜的界面，安裝即用，通過各種直觀的手勢來管理窗口。雙指在窗口標題欄

編輯器 , 資訊 , 知識 , 程序員 , 後端

aoshizhongshengdexiangjiao_bvx78q 頭像

傲視眾生的香蕉_bvX78Q - Google Gemini 推出全新 AI 圖像生成器 Imagen 3：引領下一代視覺AI革命

AI圖像生成技術正以前所未有的速度發展，從早期的GAN網絡到如今的擴散模型，每一次技術迭代都在重新定義着創作的邊界。2024年8月，Google正式發佈了其最新一代圖像生成模型——Imagen 3，並將其集成到Gemini AI助手中，這標誌着Google在AI視覺領域的又一次重大突破。 Imagen 3不僅在圖像質量上實現了顯著提升，更在提示詞理解、風格多樣性和安全性方面樹立了新的行業標杆。作

google , 生成器 , 人工智能

u_16776161 頭像

天潤融通科技 - AI替代人工：車企如何用天潤融通ZENAVA重塑試駕邀約流程

在競爭白熱化的汽車市場裏，試駕已經成了成交的入口。數據顯示，超過70%的客户在完成試駕後才會做出購車決定。換句話説，錯過試駕，就等於錯過大部分成交機會。 然而現實卻殘酷：一線銷售每天要撥打成百上千通電話，往往是上百次撥號，換不來幾次有效邀約。人力消耗巨大，結果卻參差不齊。更雪上加霜的是，客户對“騷擾電話”的反感與日俱增，傳統邀約方式正在快速失靈，寶貴的銷售線索不斷流失。

人工智能 , 深度學習

u_17583190 頭像

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

ivorysql_xiaozhuli 頭像

IvorySQL - Oracle 19c數據庫遷移到IvorySQL 4.6實戰

1. 背景 在國家數字化轉型與信創產業加速推進的背景下，數據庫作為信息系統的核心基礎設施，其國產化替代已成為企業數字化建設的重要戰略方向。Oracle 數據庫憑藉成熟的技術體系長期佔據市場主導地位，但在自主可控、成本優化及適配本土生態等需求驅動下，基於開源技術演進的國產數據庫逐漸成為遷移替代的優選方案。 IvorySQL 作為一款兼容 PostgreSQL 生態的國產數據庫，不僅繼承了 Postg

oracle