收藏 / 列表

u_16655836 頭像

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

haixiudezhusun 頭像

高德開放平台 - 高德開放平台SDK鴻蒙版，助力千餘家應用高效構建LBS服務

高德開放平台SDK鴻蒙版自2024年3月上線以來，已成功賦能首汽約車、順豐、江蘇銀行、成都銀行等超千家應用，幫助開發者高效構建LBS服務。 該版本集成的導航SDK、定位SDK、地圖SDK，憑藉其強大的功能和穩定性，在華為SDK生態繁榮夥伴支持計劃評優中，均在所屬行業斬獲TOP1使用量，彰顯了其在鴻蒙生態中的技術實力與廣泛應用價值。 同時，高德開放平台還推出了司乘同顯SDK，在網約車場景率先適配了司

高德地圖 , 知識 , 高德lbs , harmonyos

u_16213688 頭像

mob64ca14116c53 - AI 學習必知的十大深度學習方法！

NVIDIA-GPU 標量 / 向量 / 矩陣 / 張量 你提的問題很關鍵，這些概念是理解大模型數據流轉和計算邏輯的基礎。簡單説，它們是不同維度的“數值容器”，在大模型中分別承擔着存儲單個參數、單個特徵、批量特徵和高維複雜特徵的角色。 1. 標量（Scalar）：單個數值，0維 標量是最簡單的“數值容器”，只有大小，沒有方

數組 , 標量 , 權重 , 後端開發 , 人工智能 , 深度學習 , Python

aijianshendexuegao 頭像

Protonbase - ProtonBase 榮獲 2024 技術卓越獎 · 年度創新產品

經過層層篩選，由 IT 界權威垂直門户 IT168 主辦的 2024 技術卓越獎評選結果正式公佈！在這一激烈競爭的行業盛事中，ProtonBase 憑藉其卓越的技術創新，榮獲「技術卓越獎·年度創新產品」獎項。 自 1999 年創立以來，IT168 始終致力於推動技術進步，見證了無數行業變革。其企業級業務旗艦——ITPUB 論壇，自 2001 年 9 月成立以來，已發展成為中國權威的數據庫及架構技術

MySQL , 數據倉庫 , 數據庫 , postgresql , sqlite

alixitongruanjianjishu 頭像

阿里云云原生 - 如何使用通義靈碼提高ECharts使用效率

Echarts作為百度開源的前端JS圖表庫，憑藉其豐富的圖表類型和強大的自定義能力，為開發者提供了極大的便利。 然而，對於小型團隊和初學者而言，缺乏數據分析專業人員以及開發者自身數據分析技能的不足，往往導致數據雖手頭充裕，卻難以實現有效的可視化展示，更遑論選擇最適宜的工具。 隨着AI技術的普及，這一難題已找到破解之道。 如今，我們能夠藉助AI力量來規劃展示方案，而通義靈碼憑藉以下功能，成為開發者不

echarts

u_17342767 頭像

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 - 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

u_16213630 頭像

mob64ca14038b36 - Hiveserver 2 啓動中的問題

在 Hive 生態系統中，從元數據庫初始化到 HiveServer2 啓動的每一步都可能暗藏 “陷阱”。本文將結合實際操作，詳細解決元數據庫強制連接 Derby和HiveServer2 啓動類缺失兩大核心問題，幫助你徹底打通 Hive 部署流程。 目錄 一、問題一：Hive 元數據庫初始化時強制連接 Derby 現象回

大數據 , MySQL , hive , hadoop , 後端開發 , 筆記 , Python

u_6478076 頭像

郭傳志的博客 - Agent 工具實戰

AI 實現聯網搜索 本文包含：--> -->

搜索 , 人工智能 , 深度學習

u_15677700 頭像

EasyV數字孿生可視化 - 數字孿生物流：以某物流企業數字孿生智慧鋼鐵倉儲定位系統建設為例

1.建設背景 國家“十四五”規劃明確提出加快現代物流數字化、智能化轉型，基於國家數字經濟 戰略及企業數字化轉型要求，鋼鐵物流作為重點領域，其倉儲環節的智能化升級被列為政策重點支持方向。某物流企業作為鋼鐵物流龍頭企業，隨着物流行業安全標準要求的不斷 提升，其企業業務增長與戰略佈局都有所調整，庫存管理盲區、作業監管低效、風險響應 滯後、跨域信息割裂和作業協同低效等問題嚴重阻礙

數據 , 物聯網 , 自定義 , 數據可視化 , 人工智能

u_16213682 頭像

mob64ca140fd7c1 - grafana9合併表格Transform中的Merge

rebase和merge兩種合併分支的方式 git merge origin/master 把遠程下載下來的代碼合併到本地倉庫，遠程的和本地的合併 可以看到，merge操作會生成一個新的節點，之前的提交分開顯示。而rebase操作不會生成新的節點，是將兩個分支融合成一個線性的提交。 如果你想要一個乾淨的，沒

歷史記錄 , 解決衝突 , 雲計算 , 雲原生 , Git

u_12192 頭像

angel - 面向對象的程序設計

從單體到分佈式：Java 電梯調度系統的演進與實踐 在現代建築中，電梯系統是不可或缺的垂直交通樞紐，其調度算法的優劣直接影響着用户體驗與運行效率。本文將圍繞“單部電梯調度”這一經典問題，通過三次遞進的題集，詳細闡述一個電梯調度系統從基礎功能實現到多電梯協同調度的完整演進過程。我們將深入剖析設計決策、重構優化以及在實際開發中遇到的種種“坑”，旨在展現一個真實的軟件迭代過程。

System , 單一職責原則 , JAVA , 前端開發 , Javascript

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 - 【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

baihai_idp 頭像

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

metaxk 頭像

萬界星空科技 - QMS選型的本質與AI質檢的終極賦能

行業適配是偽命題？QMS選型的本質與AI質檢的終極賦能​ 一、選擇QMS應該如何選擇呢？ 1、功能 2、業務關聯和控制能力 3、集成能力 4、併發和大數據處理能力 5、諮詢能力，設計能力 6、其他製造業系統的熟悉程度，最好做MES，ERP。 二、AI質檢在萬界星空科技QMS中的具體應用場景 來料檢驗（IQC） 傳統方式： 抽樣檢

運維 , 工業智能化 , 人工智能 , 製造業 , 工業物聯網

openanolis 頭像

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

nocobase 頭像

NocoBase - 7 款替代 Zapier 的開源工作流工具推薦

原文鏈接：https://www.nocobase.com/cn/blog/zapier-open-source-alternatives。 在工作流自動化工具領域，Zapier 一直是最受歡迎、最成熟的解決方案之一。該項目由 Wade Foster、Bryan Helmig 和 Mike Knoop 於 2011 年創立，最初是為了幫助中小企業在不同 SaaS 平台之間實現數據自動同步。 經過十

github , 自動化 , zapier , 開源 , 工作流

liudamao 頭像

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

jdcdevloper 頭像

京東雲開發者 - Taro：高性能小程序的最佳實踐 | 京東雲技術團隊

前言 作為一個開放式的跨端跨框架解決方案，Taro 在大量的小程序和 H5 應用中得到了廣泛應用。我們經常收到開發者的反饋，例如“渲染速度較慢”、“滑動不夠流暢”、“性能與原生應用相比有差距” 等。這表明性能問題一直是困擾開發者的一個重要問題。 熟悉 Taro 的開發者應該知道，相比於 Taro 1/2，Taro 3 是一個更加註重運行時而輕量化編譯時的框架。它的優勢在於提供了更高效的代碼編寫方式

小程序 , taro , 前端

codists 頭像

codists - Programming Abstractions in C閲讀筆記:p72-p75

《Programming Abstractions In C》閲讀P72-p75，每次閲讀其實都有很多內容需要總結，這裏摘抄其中一部分。 一、技術總結 1.字符串數組 學習《Programming Abstractions in C》第75頁的時候，遇到一段代碼： static string bigCities[] = { "New York", "Los An

數據結構與算法 , c

weidejianpan 頭像

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

u_16237826 頭像

軟件求生 - 為什麼 Redis 單線程卻比多線程還快？真實原因震撼我

大家好，我是小米，一個在互聯網研發裏滾了十來年、對技術既執着又好奇、寫代碼比寫週報開心的 31 歲男人。 今天這篇文章想和你聊聊一個面試“高頻炸裂”的問題——Redis 線程模型到底是怎麼回事？ 別小看這個問題，它比你想象的“壞”多了。 有一次我去一家還算知名的互聯網公司面試，面試官是個戴着黑框眼鏡、看起來很斯文的小哥，但當他一開口，我立馬意識到這人不好

單線程 , redis , yyds乾貨盤點 , 數據庫 , 多線程

u_17420180 頭像

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