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軟件部長 - 想搭建視頻監控平台？先搞懂這兩類成本再説！

視頻監控平台的成本包含哪些呢？視頻監控平台的成本包含兩類，一類是建設成本，一類是運營成本，也就是一次性的投入成本和持續化的使用成本。我們在分解各種成本前，先講解下視頻監控平台的整體架構，以便詳細分解清楚各種成本。 那麼我們先來看下整個視頻監控平台的整體架構，整體架構包含如下，接入層，平台管理層與業務應用層 首先我們來看一次性投入的成本，包括硬件的成本，那麼上述的所有功能裏邊除了

監控 , 物聯網 , 監控工具

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流冠代理IP - 為什麼要使用動態代理IP？數據採集為何要使用動態代理？

動態代理IP是指利用代理服務器來轉發網絡請求，並通過不斷更新IP地址來保護訪問者的原始IP，從而達到匿名訪問、保護隱私和提高訪問安全性的目的。動態代理IP在多個領域中都有廣泛的應用，能夠幫助用户降低賬户被封禁的風險，提高營銷效果。此外，它還常用於內容訪問、網絡測試等領域。 使用動態代理IP的主要原因有以下幾點： 1、防止IP被封禁 在進行網絡爬蟲、批量註冊、網絡營銷等操作時，由於頻繁地訪問目標服

數據採集 , ip地址 , 爬蟲

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Lab4AI - 【項目復現上新】Karpathy開源GitHub高分項目NanoChat！僅用100美元+8000行代碼手搓ChatGPT

The best ChatGPT that $100 can buy. 10 月 13 日，AI 領域大神 AndrejKarpathy 發佈了自己的最新開源項目。截至當前，​GitHub 項目上已經達到 29.1KStar​。 nanochat 是什麼 nanochat 是 AI 領域專家 AndrejKarpathy 發佈的開源項目，該項目包含從數據準備、預訓練、中期訓練、監督微調（S

機器學習 , 圖像識別 , 自然語言處理 , 知識 , 深度學習

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Lab4AI - 【Github熱門項目】DeepSeek-OCR項目上線即突破7k+星！突破10倍無損壓縮，重新定義文本-視覺信息處理

當“8000 行代碼手搓 ChatGPT”的熱度還未褪去，大模型領域又迎來新驚喜——DeepSeek 團隊於 10 月 20 日開源的DeepSeek-OCR，以“上下文光學壓縮”為核心突破，重新定義了 OCR（光學字符識別）的效率邊界。這款僅 30 億參數量的模型，不僅能以 100 個視覺 token 超越傳統模型 256 個 token 的性能，更在單張 A100-40G 顯卡上實現每日 20

機器學習 , 圖像識別 , 自然語言處理 , 人工智能 , 深度學習

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發怒的錢包 - 當 Claude Agent 告訴你“要沙箱化”，它真正的意思是什麼？

“你需要沙箱化”：一句建議背後的深刻變革 如果你深入閲讀了Anthropic最新發布的Claude Agent SDK部署指南，你會在最開頭看到一句看似簡單但至關重要的建議： For security and isolation, the SDK should run inside a sandboxed container environment. 這不僅僅是Anthropic官方文檔的一

sdk , 沙箱 , claude-code , sandbox , claude

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英勇無比的羽毛球 - Zoho Projects 的新功能如何幫助改善項目管理?

Zoho Projects 是一款遵循傳統瀑布式項目管理方法的項目管理工具。它不斷髮展，不斷引入新功能，簡化項目管理。本文將幫助您概覽這些新功能，以幫助您瞭解 Zoho Projects 如何幫助您簡化項目管理流程。 基於用户的日曆 項目經理可以為跨地域工作的用户設置不同的業務日曆。這有助於更好地協調會議、團隊任務和截止日期。此外，用户還可以設置休息時間，從而更有效地管理時間。 問

項目管理 , 項目管理軟件 , 項目管理系統

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蛋先生DX - RAG 切片利器 LumberChunker 是如何智能地把文檔切割成 LLM 愛吃的塊

丹尼爾：蛋兄，問個問題唄。RAG 裏的文檔應該怎麼切割比較好呢？按固定的字符數或詞數？按句？按段落？加個重疊窗口？感覺這些都太簡單粗暴，容易把相關的內容給拆散了 蛋先生：恩，你説得對。這些方法一刀切，確實沒辦法考慮上下文的語義關係。現在大模型越來越強大，完全可以藉助它們的能力，比如 LumberChunker 丹尼爾：LumberChunker？ 蛋先生：這個名字起得非常有意思。"Lumber"

llm , ai開發 , 語義化 , 人工智能 , 文檔

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3Q聊工具 - 2025年10大項目管理軟件寶藏級推薦與精細測評全攻略

在快節奏的數字化浪潮中，選對一款項目管理軟件，就如同為團隊配備了最得力的“數字中樞”。本文將為您呈現一份兼具深度與廣度的 「寶藏級推薦」 ，並通過精細測評全攻略，助您在海量選擇中精準鎖定那把關鍵的“鑰匙”。 本文將要精細測評的10款項目管理軟件包括：禪道、Asana、Jira、Trello、ClickUp、Notion、monday.com、Microsoft Project、Wrike、F

項目管理工具 , 項目管理 , 項目管理軟件 , 項目經理 , 企業管理工具

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螞蟻百寶箱 - 百寶箱開放平台開放流程

本文將介紹使用開放平台實現智能體相關能力集成的大致流程，各開放能力間可能有些許差異，請以具體的接口文檔為準。 流程概覽 操作步驟 步驟一： 創建及發佈應用在開放平台，智能體應用是除模型效果盲測能力外，各項能力的必要載體，在使用 API 或 SDK 進行能力集成前，請先完成智能體應用的創建以及發佈，並獲取對應應用 ID。 1、創建應用 2、發佈應用 發佈應用並開啓 SDK 授權：

sdk , 物聯網 , 教程 , 知識

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葡萄城技術團隊 - Microsoft 代理框架簡介（預覽版）：讓每個開發人員都能輕鬆使用 AI 代理

Microsoft 代理框架簡介（預覽版）：讓每個開發人員都能輕鬆使用 AI 代理 引言 人工智能代理（AI Agents）正逐漸成為現代軟件開發的重要組成部分，它們能夠結合推理、上下文和工具來追求特定目標。然而，許多開發人員在構建 AI 代理時面臨複雜編排邏輯、多模型連接困難以及部署基礎設施繁瑣等問題。Microsoft 代理框架（Microsoft Agent Framework）的推出，旨在

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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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aqi00 - FFmpeg開發筆記（八十三）國產的視頻裁剪框架AndroidVideoTrimmer

​《FFmpeg開發實戰：從零基礎到短視頻上線》一書的“第 12 章 FFmpeg的移動開發”介紹瞭如何使用FFmpeg在手機上剪輯視頻，方便開發者更好地開發類似剪映那樣的視頻剪輯軟件。那麼在Android系統上還有一款國產的開源視頻裁剪框架Android-Video-Trimmer，通過該框架可以更快地裁剪視頻片段，下面就來介紹如何在App工程中使用Android-Video-Trimmer。

移動端開發

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微軟技術棧 - Microsoft AI Genius | 用 MCP 解鎖實時數據，重新定義交互邊界

當智能體逐漸成為企業數字化轉型的核心助手，一個關鍵問題愈發凸顯：為什麼很多智能體的回答總是“差點意思”？答案往往藏在“信息差”裏：傳統智能體受限於單一知識庫，無法動態獲取外部最新數據，導致面對複雜問題時只能給出片面甚至錯誤的回答。 在 Microsoft AI Genius 第二季的首場專題課程中，我們將帶您深度解析如何通過 Model Context Protocol（MCP）為智能體“開眼界、

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代碼匠心 - Lambda架構：實時與批處理的完美融合

引言 在當今數據爆炸的時代，企業面臨着前所未有的數據處理挑戰——如何同時滿足海量歷史數據的批處理分析需求和實時數據的低延遲查詢需求？2014年，Storm的作者Nathan Marz提出了一種革命性的架構模式——Lambda架構，為解決這一矛盾提供了優雅的解決方案。 Lambda架構通過巧妙地將數據處理分解為批處理層(Batch Layer)、加速層(Speed Layer)和服務層(Servin

大數據處理 , 大數據 , hadoop , flink

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小童童 - 申威（sw_64）架構下如何安裝java-1.8.0-swjdk的rpm包？

​ 專門為申威（sw_64）架構的電腦打造的Java 8運行環境。 ​1. 下載文件​ 安裝包下載：https://pan.quark.cn/s/936281541bdf ，確保你已經下載了java-1.8.0-swjdk-8u212-8.ky10.sw_64.rpm，並記住它放在哪個文件夾裏（比如“下載”）。 ​2. 打開終端​ 按Ctrl + Alt + T打開終端，進入你放文件的目錄：

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ApacheFlink - Flink Agents 0.1.0 發佈公告

ApacheFlink社區很高興地宣佈發佈ApacheFlinkAgents的首個預覽版本（0.1.0）。 什麼是ApacheFlinkAgents ApacheFlinkAgents是ApacheFlink的全新子項目，用於在Flink的流處理運行時之上直接構建事件驅動的AI智能體。它在同一框架內統一了流處理與自主智能體能力，將Flink在規模、低時延、容錯能力和狀態管理方面的成熟優勢，與構建智

大數據 , flink , 實時計算

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Lab4AI - 【每日Arxiv熱文】ICLR2026 ！SAM3重磅來襲：能“聽懂人話”的分割模型，性能狂飆2倍！

1.論文概述 論文標題：SAM3: Segment Anything with Concepts 作者團隊：Anonymous authors 發佈時間：ICLR2026 論文鏈接：https://openreview.net/pdf?id=r35clVtGzw 👉Lab4AI 大模型實驗室鏈接： https://www.lab4ai.cn/paper/detail/reprodu

機器學習 , 圖像識別 , 知識 , 人工智能 , 深度學習

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CryptoRzz - Java 對接印度股票數據源實現 http+ws實時數據

以下是使用 Java 對接 StockTV 印度股票數據源的完整實現，包括實時行情、K線數據、公司信息等功能。 1. 項目依賴 首先在 pom.xml 中添加必要的依賴： dependencies !-- HTTP 客户端 -- dependency groupIdorg.apache.httpcomponents/groupId artifactI

觀點 , 資訊 , 教程 , 知識 , 爬蟲

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JackJiang - 可靠傳輸的TCP協議send成功就意味着數據一定發出去了？

本文來自小白debug的原創分享，原題“【修正版】動圖圖解！代碼執行send成功後，數據就發出去了嗎？”，下文有修訂和排版優化。 1、引言 回覆過很多IM初學者關於MobileIMSDK通信層代碼的疑問，最基礎的問題就是“明明用的是TCP協議，而TCP協議也被稱為可靠的通信協議，那為什麼TCP代碼中明確能知道數據是否發送成功，為什麼仍然需要應用層去實現消息應答和重傳這種邏輯？”。要真正講清楚

im , 網絡編程 , 即時通訊

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TechubNews - Tria：讓 AI 代理在多鏈世界中獲得自由行動力

撰文：Tia，Techub News 在 AI 與區塊鏈交匯的浪潮中，一個核心問題正日益凸顯——儘管智能代理（AI Agents）被寄予厚望，能夠執行自動化投資、跨鏈操作與智能決策，但現實中，它們卻被困在單鏈架構的孤島上。Tria 的出現，正是為了打破這一限制，讓 AI 真正能夠在多鏈世界中自由行動，成為去中心化生態中的主動智能體。 單鏈困境：AI 被困在區塊鏈的「圍牆花園」中 目前市面上諸多 A

比特幣

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美團技術團隊 - 從0到1建設美團數據庫容量評估系統

美團數據庫團隊推出了數據庫容量評估系統，旨在解決數據庫容量評估與變更風險防控等領域難題。本文介紹了系統架構和主要功能：系統使用線上流量在沙盒環境回放驗證變更安全，結合倍速回放技術探測集羣性能瓶頸，構建容量運營體系實現集羣容量觀測與治理閉環。系統具備數據操作安全、結果真實可靠、靈活高效賦能等特點，有效提升數據庫穩定性與資源利用率。 01 項目背景 數據庫作為業務系統的核心基石，其重要性不言而喻。隨着

數據庫 , 美團

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vuxuan - 記一次Docker版本不兼容導致的Elasticsearch容器啓動失敗

背景 這幾天迴歸小型進銷存系統之後，由於落下同伴太多的知識點，就想着先啓動一下整個項目來操作操作。然後去學習一些新的代碼、新的知識、新的解決方法。 一開始後台啓動失敗，定位到 elasticsearch 這一塊。然後，才發現離組時間中，添加了很多新的鏡像：redis、elasticsearch... 接着 docker-compose up -d 拉去鏡像，但是還是報錯。 自己弄

elasticsearch , rosetta , Docker

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體育數據服務商 - 看球總刷比分？好奇數據哪來的？你該認識一下「體育API」了

看球時總忍不住一遍遍刷新最新比分？好奇手機裏的體育應用為何總能精準推送你關心的賽事動態？這一切流暢體驗的背後，往往站着一個低調的“數據搬運工”——體育 API。 簡單來説，體育 API 就像是一條高效運轉的數據流水線，它將全球各地的賽事信息——從比分、賽程到球員統計——打包成標準格式，供開發者直接調用。這意味着，無論是你常用的體育資訊 APP，還是專業俱樂部的戰術分析系統，都不必再“手動”收集信息

運維 , 數據庫 , 爬蟲

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微軟技術棧 - Microsoft AI Genius 第二季火熱開啓！解鎖 AI 與開發實戰新場景

當 AI 從“輔助工具”進化為“深度協作者”，如何讓智能體更懂業務邏輯？如何讓數據與 AI 真正無縫協同，提升全流程效率？如何藉助 AI 副駕駛讓開發與運維更智能？繼第一季廣受好評之後，Microsoft AI Genius 第二季強勢開啓！ 三場專題課程特邀微軟技術專家，聚焦智能體升級、數據/AI 工作流一體化、DevOps 智能提效三大開發者核心場景，分享微軟生態前沿的 AI 落地方法論！

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