收藏 / 列表

u_15214399 頭像

u_15214399 - 基於華為開發者空間雲主機部署Typora高效內容創作，實現圖片自動上傳

本案例由開發者：徐建國提供 最新案例動態，請查閲《【案例共創】基於華為開發者空間雲主機部署Typora高效內容創作，實現圖片自動上傳》。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 在日常技術博文的創作實踐中，內容產出效率與寫作體驗往往受到編輯工具的顯著制約。長期以來，許多創作者依賴 Microsoft Word 這類傳統文檔處理器。然

辦公效率 , 雲主機 , 開發者 , Markdown

u_16237826 頭像

軟件求生 - 別再死記八種策略了！Redis 淘汰機制其實超簡單！

有時候，技術面試就像一場心理戰。你以為面試官在聊 Redis 緩存？其實他在考你對“內存管理”的理解。今天，我就帶你用一個小故事，輕鬆搞懂 Redis 的內存淘汰策略，讓你在面試中胸有成竹、侃侃而談！ 那場面試，讓我對“Redis 淘汰策略”徹底改觀 上個月，我去參加一家金融科技公司的社招面試。面試官是個看起來不苟言笑的大哥，問的第一個問題就挺硬核：

redis , yyds乾貨盤點 , 數據 , 緩存 , 數據庫

zengjingaiguodekaomianbao 頭像

曾經愛過的烤麪包 - AI崗瘋了？AI應屆生的“起薪通脹”來了

AI行業的薪資，已經“卷”到讓人目瞪口呆。 過去年薪80萬是高管的待遇，如今——可能只是一個AI應屆生的起點。 “搶人大戰”全面打響：AI崗供不應求 脈脈發佈了《2025年 AI 人才流動報告》數據顯示：截至今年7月，脈脈上已有超1000家企業發佈AI相關崗位超7.2萬個。 從互聯網大廠（字節、小紅書、阿里、騰訊），到車企（比亞迪、小鵬、理想），再到智駕公司（文遠知

人工智能

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

smartbidashuju 頭像

Smartbi - Smartbi 10 月版本亮點：AIChat對話能力提升，國產化部署更安全

10 月版本煥新上線！Smartbi AIChat 與一站式 ABI 平台再升級，聚焦「交互體驗、數據效率、部署適配、安全管控」四大方向，解決溝通閉環、國產化遷移、大規模授權加載慢等實際業務痛點，讓數據分析更順暢、部署更靈活、安全更可靠，助力企業降本提效！下文為你拆解功能亮點～ 01 Smartbi AIChat 1 新增對話評論與回覆，雙向溝通更高效 AIChat 以往的反饋是單向的：用户提交問

大數據 , 版本更新 , 數據分析

bizidadejianbing 頭像

DashVector - 如何通過Python SDK更新Collection中已存在的Doc

本文介紹如何通過Python SDK更新Collection中已存在的Doc。 説明 若更新Doc時指定id不存在，則本次更新Doc操作無效 如只更新部分屬性fields，其他未更新屬性fields默認被置為None Python SDK 1.0.11版本後，更新Doc時vector變為非必填項 前提條件 已創建Cluster 已獲得API-KEY 已安裝最新版SDK 接口定義

向量 , 數據庫 , 人工智能 , 大模型

grapecity 頭像

葡萄城技術團隊 - 從100秒到10秒的性能優化，你真的掌握 Excel 的使用技巧了嗎？

從100秒到10秒的性能優化，你真的掌握 Excel 的使用技巧了嗎？ Qusetion：核心提問場景 如何提升 Excel 批量複製含複雜公式行的性能？ 怎樣只複製 Excel 公式而不復制普通單元格的值？ Excel 公式相對引用特性有什麼作用？ Answear： 要提升 Excel 批量複製含複雜公式行的性能，可採用分離公式與格式複製過程的方法；若想只複製公式而不復制普通單元格的值

excel

huamingshixunkeji 頭像

華明視訊科技 - 2025年國內口碑不錯的智能閘口系統廠家推薦

隨着智慧物流、智慧口岸建設的不斷深入，智能閘口作為物流鏈的關鍵節點，其效率和準確性直接關係到整個作業流程的順暢。2025年，面對市場上眾多的智能閘口系統供應商，企業該如何選擇一家既靠譜又專業的合作伙伴？今天，我們就為大家推薦兩家在業內擁有極佳口碑和深厚技術底藴的深圳企業。 一、孚為智能科技 如果您追求的是一家技術紮實、深耕垂直領域的高科技企業，那麼深圳市孚為智能科技有限公司絕對是一個值

機器學習 , 圖像識別 , 神經網絡 , 人工智能 , 深度學習

nizi_60e514d097c9a 頭像

MIAOYUN - MIAOYUN | 每週AI新鮮事兒（10.24-10.31）

本週AI領域迎來密集更新，視頻生成為創新焦點，字節、MiniMax等發佈的模型實現了長視頻、多鏡頭與效率突破；多模態、3D場景與智能體平台（如華為WorldGrow、智源Emu3.5、360 SEAF）取得顯著進展；同時，ChatGPT在心理安全、OpenAI在開源安全模型以及PayPal與OpenAI的生態合作上也有關鍵動作，一起來回顧本週發生的AI新鮮事兒吧！ AI 大模型 中國科大與字節跳動

機器學習 , 算法 , 自然語言處理 , 人工智能 , 深度學習

yufan_645f1d6e3f1d1 頭像

俞凡 - 10 分鐘搞定神經網絡

本文簡單介紹了神經網絡的基本原理、組成和基礎算法，並通過示例介紹了最簡單的神經網絡是如何工作的。原文：Learn How Neural Networks Work 神經網絡是人工智能中最重要的組成部分之一，若沒有神經網絡，像 ChatGPT 這樣的大語言模型就不會存在。實際上，幾乎所有深度學習模型都在某種程度上使用了神經網絡。 這就是為什麼瞭解神經網絡的工作原理如此重要。所以，讓我們重温一

人工智能

wangzhongyang_go 頭像

王中陽講編程 - 高階面經：Spring框架全析

在 Java 開發的浩瀚世界裏，Spring 框架無疑是一顆璀璨耀眼的明珠。無論是初涉編程領域的新手，還是經驗豐富的資深開發者，都難以忽視它的強大與實用。它宛如一把萬能鑰匙，為諸多複雜的企業級應用開發難題解鎖，那麼 Spring 框架究竟是什麼呢？下面就帶你一探究竟。 一、Spring 框架 是什麼？ Spring 是輕量級的控制反轉（IoC）和麪向切面（AOP）的容器框架，可以很方便地對數據庫進

spring , 框架 , java框架 , JAVA , 後端

chenzhuodeyagao 頭像

沉着的牙膏 - 金融行業低誤差高性能符合審計要求的數據庫風險審計與監測方案

概要：在金融行業日益數字化的背景下，數據庫成為企業核心資產，亦是合規審計與安全防控的重要戰場。面對多源異構、跨域流轉、高併發訪問等複雜環境，金融機構亟須一套「低誤差、高性能、符合審計要求」的數據庫風險審計與監測方案。本文圍繞“金融行業低誤差高性能符合審計要求的數據庫風險審計與監測方案”展開，首先闡述其背景與挑戰，再深度分析風險類型、提出解決方案、展現落地應用成效，最後探討其推廣價值，並附問答與用户

深度學習

codesheep_pro 頭像

CodeSheep - 我天，Java 已淪為老四。。

略想了一下才發現，自己好像有大半年都沒有關注過 TIOBE 社區了。 TIOBE 編程社區相信大家都聽過，這是一個查看各種編程語言流行程度和趨勢的社區，每個月都有榜單更新，每年也會有年度榜單和總結出爐。 昨晚在家整理瀏覽器收藏夾時，才想起了 TIOBE 社區，於是打開看了一眼最近的 TIOBE 編程語言社區指數。 沒想到，Java 居然已經跌出前三了，並且和第一名 Python 的差距也進一步拉

JAVA , c , go , Javascript , Python

tizuqiudexiangpica 頭像

DM今天肝到幾點 - 7.16 勝算 AI 資訊日報：DeepMind 自信悖論、LG 混合模型登場、Astra AI 垂直突圍、瑞士千語開源

DeepMind 披露 LLM 的“自信悖論” 最新論文指出，LLM 在多輪追問或遭遇矛盾信息時，往往一面頑固堅持錯誤答案，另一面又輕易放棄已驗證的正確結論，呈現“過度自信 + 過度懷疑”的雙重失衡。(X (formerly Twitter), arXiv) 勝算短評：這相當於把“漂移”和“幻覺”結合成一個新級別風險：即便提示工程再精細，也可能在深層對話中被拖入邏輯黑洞。

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

vivo_tech 頭像

vivo互聯網技術 - Redis key 消失之謎

作者：vivo 互聯網存儲團隊 - Lin Haiwen、Xu Xingbao 本文從一次生產環境業務服務報錯，逐步對問題進行定位，深入分析之後發現導致問題的原因，給出相應的優化方法，提升業務可用性。 1分鐘看圖掌握核心觀點👇 一、問題描述 1.1 報錯信息 應用服務報錯，通過監控日誌發現凌晨2點的時候，應用報錯獲取不到Redis key。 1.2 告警與監控信息 首先想到是否由於內存

redis , 數據庫 , 抓包解密

alluxio_com 頭像

Alluxio - Alluxio Enterprise AI 3.5 發佈，全面提升AI模型訓練性能

近日，Alluxio 發佈 Alluxio Enterprise AI 3.5 版本。該版本憑藉僅緩存寫入模式 ( Cache Only Write Mode )、高級緩存管理策略以及 Python 的深度集成等創新功能，大幅加速 AI 模型訓練並簡化基礎設施運維，助力企業高效處理海量數據集、優化 AI 工作負載性能。 AI 驅動的工作負載常因海量的數據管理複雜度高導致效率瓶頸以及訓練週期延長。

緩存命中率 , 機器學習 , 數據挖掘 , 緩存 , 人工智能

amin_671603a27d1a0 頭像

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

momodel 頭像

Momodel - ColBERT——以詞元級別的向量嵌入提升信息檢索效果

介紹 檢索增強一代 （RAG） 自成立以來就風靡全球。RAG 是大型語言模型 （LLM） 提供或生成準確和事實答案所必需的。我們通過RAG解決LLM的事實性，我們嘗試為LLM提供一個與用户查詢上下文相似的上下文，以便LLM將處理此上下文並生成事實正確的響應。我們通過以向量嵌入的形式表示我們的數據和用户查詢並執行餘弦相似性來做到這一點。但問題是，所有傳統方法都以單個嵌入表示數據，這對於良好的檢索系統

llm , 向量 , 編碼 , 人工智能 , 檢索系統

liuyuedekele 頭像

六月的可樂🥤 - Vue3項目中集成AI對話功能的實戰經驗分享

前言 最近在項目中需要集成AI對話功能，經過調研後選擇了ai-suspended-ball-chat這個Vue3組件庫。使用了一段時間後，想從技術使用者的角度分享一下真實的體驗和踩過的坑，希望對有類似需求的開發者有所幫助。 項目背景與選擇理由 我們的項目是一個企業級的管理後台，需要為用户提供智能客服和代碼助手功能。在選擇方案時，主要考慮了以下幾個因素： 開發效率：不想從頭開發聊天UI和

vue.js , 人工智能 , 前端 , html5 , Javascript

jdcdevloper 頭像

京東雲開發者 - MCube動態化與原生工程結合最佳實踐 | 京東雲技術團隊

跨端動態化開發方案重要性日益凸顯，本文對我們團隊MCube動態化實踐做了總結，為大家提供經驗和借鑑。 接入背景 隨着我們工程的需求迭代，暴露出了業務需求量大，分端開發和發版更新成本高等痛點，使用H5頁面來代替，在用户體驗和性能相較原生有差異，所以我們團隊開始了對動態化改造的研究。 在做過一些列動態化開發的嘗試，並對多種方案進行調研後，我們選擇了MCube的動態化方案。之所以選用MCube，是因為它

動態化 , 跨平台開發 , 跨域 , 前端

alijishu 頭像

阿里雲開發者 - 通過 HTTP/2 協議案例學習 Java & Netty 性能調優：工具、技巧與方法論

摘要 Dubbo3 Triple 協議是參考 gRPC、gRPC-Web、Dubbo2 等協議特點設計而來，它吸取各自協議特點，完全兼容 gRPC、Streaming 通信、且無縫支持 HTTP/1 和瀏覽器。 當你在 Dubbo 框架中使用 Triple 協議，然後你就可以直接使用 Dubbo 客户端、gRPC 客户端、curl、瀏覽器等訪問你發佈的服務，不需要任何額外組件與配置。

dubbo , 阿里雲 , 性能 , netty , JAVA

javaedge 頭像

JavaEdge - 2025 年 AI、機器學習與數據工程趨勢報告

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：編程嚴選網 0 關鍵要點 AI 技術的下一個前沿將是“物理

人工智能

u_17423871 頭像

美狐美顏SDK開放平台 - 直播美顏SDK中的抖動特效實現難點：識別、渲染與延遲控制全攻略

在短視頻與直播行業快速演進的今天，用户對“視覺體驗”的要求不斷提高。美顏不再僅僅是磨皮、美白、瘦臉，而是追求更具互動感和趣味性的抖動特效（ShakeEffect）。從直播美顏SDK的角度來看，要實現一個自然、不卡頓、匹配主播動作的抖動特效，其實遠比看上去複雜。 如果你是技術負責人、產品經理，或者正關注直播美顏SDK集成方案、直播特效算法開發、實時渲染優化等問題，那麼這篇文章

視頻美顏sdk , 美顏api , 人工智能 , 直播美顏sdk , 計算機視覺 , 第三方美顏SDK , 在51CTO的第一篇博文 , 美顏SDK

fabarta 頭像

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

人工智能