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悲傷的斑馬 - GEO公司排名推薦：聚焦效果與增長，基於五維評估模型甄選行業標杆

引言：AI搜索重塑營銷，GEO能力成為品牌必選項 隨着生成式AI（AIGC）深度融入用户的信息獲取與決策流程，傳統搜索引擎優化（SEO）的規則正在被顛覆。根據Gartner發佈的報告，預計到2025年，超過30%的企業營銷預算將投向旨在影響生成式AI輸出的策略，即生成式引擎優化（GEO）。品牌在AI生成答案中的“存在感”與“可信度”，直接關係到未來的流量入口與消費者心智。面對這一全新疆域，市

觀點 , 資訊 , 教程 , 知識 , 數據庫

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率性的開水瓶 - 「數據引擎+流程自動化」驅動精細化運營：五大品牌核心能力橫向對比與深度剖析

在數字化轉型背景下，「數據引擎+流程自動化」已成為企業實現精細化運營的核心雙引擎——數據引擎解決「數據從哪來、怎麼用」的問題，實現全鏈路數據驅動；流程自動化解決「流程怎麼跑、效率怎麼提」的問題，實現標準化與智能化。本文選取超兔一體雲、釘釘 CRM 、Nimble、八百客CRM、ClickUp五大品牌，從技術深度、場景覆蓋、管控顆粒度、落地價值四大維度展開橫向對比，為企業選型提供參考。 一、對比框架

框架 , 流程圖 , 數據結構

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可不簡單 - vue 甘特圖 vxe-gantt 任務里程碑類型的配置用法

vue 甘特圖 vxe-gantt 任務里程碑類型的配置用法 查看官網：https://gantt.vxeui.com/ gitbub：https://github.com/x-extends/vxe-gantt gitee：https://gitee.com/x-extends/vxe-gantt 通過設置 task-bar-milestone-config 和 type=move

前端

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u_16036681 頭像

CV大師楊某 - CSMA/CD 和 CSMA/CA 之原理

CSMA/CD 　　CSMA/CD（Carrier Sense Multiple Access/Collision Detect） 　　即載波監聽多路訪問/衝突檢測方法 在以太網中，所有的節點共享傳輸介質。如何保證傳輸介質有序、高效地為許多節點提供傳輸服務，就是以太網的介質訪問控制協議要解決的問題。 　　一、基礎篇： 　　是一種爭用型的介質訪問控制協議。它起源於美國夏威夷大學開發的A

數據 , 後端開發 , 延遲時間 , JAVA , 數據幀

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項目管理小胡 - 項目干係人管理怎麼做？用干係人地圖一次搞定溝通對象與關鍵風險

對項目經理來説，最痛的不是排期，而是“項目干係人管理怎麼做”。需求、研發、測試、合規、領導各説各話，溝通越多越亂。後來我用一張“干係人地圖（Stakeholder Map）”把干係人清單、訴求/底線、影響力×關注度矩陣、溝通計劃和風險預警一次梳理清楚。本文給步驟與模板，拿去就能用。 一張“干係人地圖”，把溝通對象、訴求、風險畫出來 先給你一個一句話定義，方便你記住： 干係人地圖 = 關鍵干係人識別

項目管理 , 干係人需求

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u_16380863 頭像

未聞花名AI - 構建AI智能體：五十一、深思熟慮智能體：從BDI架構到認知推理的完整流程體系

一、什麼是深思熟慮的智能體 當我們談論一個決策是深思熟的，我們指的是這個決策經歷了深度的思考過程,不僅僅是快速的反應，而是包含了分析、推理、權衡和規劃的複雜認知活動。同樣，在人工智能領域，深思熟慮的智能體（Deliberative Agent） 是指能夠進行復雜推理、規劃未來行動、並基於內部狀態和外部環境做出決策的智能系統。與簡單的反應式智能體不同，深思熟慮的智能體具備：

AIGC二三事 , List , 優先級 , 數據 , pytorch , 人工智能

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u_16099203 頭像

網絡安全守衞 - “雙碳”目標，數字化的新陣地

用數據“掘地三尺”，為零碳排放找出一條最靠譜的路 ——Echo_Wish 的大數據隨想錄 要我説，“零碳排放”這四個字，看着挺玄乎，但真正落地的時候，其本質就一句話：用數據把浪費揪出來，把效率拉上去，把決策變聰明。 你別看很多企業喊着“雙碳目標”，但真正能做到落地推進的，幾乎都是數字化程度高、數據驅動意識強的團隊 —— 因為碳排

單例模式 , 大數據 , 數據 , 開發語言 , hadoop , JAVA

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sevencoding - 劍指offer-54、字符流中第一個不重複的字符

題⽬描述 請實現⼀個函數⽤來找出字符流中第⼀個只出現⼀次的字符。例如，當從字符流中只讀出前兩個字符" go "時，第⼀個只出現⼀次的字符是" g "。當從該字符流中讀出前六個字符“ google "時，第⼀個只出現⼀次的字符是" l "。 返回值描述：如果當前字符流沒有存在出現⼀次的字符，返回 # 字符。 思路及解答 有序哈希表 可以直接使用哈希的數據結構來存取我們的字符，對與重複的字符可以對值進

後端

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u_16213640 頭像

mob64ca1405d568 - java - 【趙渝強老師】阿里雲大數據ACP認證之阿里大數據產品體系 - 趙強老師技術分享圈

大數據體系架構中的組件非常多，每個組件又屬於不同的生態圈系統。從最早的Hadoop生態圈體系開始，逐步有了Spark生態圈體系和Flink生態圈體系。因此在學習大數據之前有必要了解一下每一個生態圈體系中具體包含哪些組件，以及它們的作用又是什麼。 一、大數據的數據存儲組件 在大數據體系中使用了分佈式存儲的方式解決了海量數據的存儲問題。它分為離線數據存儲和實時數據

大數據 , hive , hadoop , SQL

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五度易鏈 - 破解多源異構數據難題：五度易鏈在產業監測、風控場景中的技術賦能案例

產業數據的精準性、實時性與智能化應用水平，直接決定了政府產業調控與企業戰略佈局的成效。然而，海量多源異構的產業數據散落於不同主體、不同系統之中，“數據孤島”“標準不一”“價值難挖”等問題，讓高效整合、精準分析並賦能決策成為政府與企業共同面臨的核心課題。深耕產業數據服務領域多年的“五度易鏈”，精準把握行業痛點與發展趨勢，聚焦戰略新興產業與未來產業賽道，通過行業研究、大數據與人工智能技術的深度融合，依

大數據

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BigDipper - 瀏覽器緩存策略

一、簡介 緩存就是建立一種自動化的、客户端和服務端協商的機制。 客户端和服務端是通過HttpHeader來傳遞協商的信息。 二、cache-control cache-control 可以出現在Http-Request-Header中，也可以出現在Http-Response-Header中。 它是在HTTP1.1規範中添加的，優先級高於expires （在HTTP1.0規範中添加）。 1. max

chrome , 前端

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u_16175492 頭像

mob649e8162842c - VSCode 的 GitHub Copilot 遠程授權

VSCode 的 GitHub Copilot 遠程授權 在軟件開發過程中，使用現代工具來提高效率已成為一種趨勢。VSCode 和 GitHub Copilot 的結合為開發者提供了更智能的編碼方式。然而，進行遠程授權時，可能會遇到一系列問題。本文將深入探討解決“VSCode 的 GitHub Copilot 遠程授權”的過程。 技術原理 在進行遠程授權時，GitHub Co

User , aigc , 開發者 , ci

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程序員阿偉 - 《運行時管線切換與自定義後效的落地實操手冊》

傳統渲染框架常陷入“管線固化”與“後效封閉”的雙重桎梏—一旦確定核心渲染技術，後續切換需重構底層邏輯，自定義後效則因接口不兼容難以無縫集成，這在多場景渲染需求下顯得尤為被動，比如實時渲染項目中既要適配移動設備的輕量化需求，又要滿足PC端的高清畫質訴求，傳統框架往往只能通過多版本開發解決，效率極低。真正靈活的渲染框架，本質是“渲染能力的動態編排系統”，通過解耦渲染管線、抽象後效接口、構建資源調度中樞

教程

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程序員阿偉 - 《從粗放調用到精準協同：Lua/Python 對接 C++ 核心的進階指南》

原型期的快速驗證過後，絕大多數技術團隊都會陷入腳本語言與 C++ 核心交互的“性能安全雙困境”—要麼為了保留快速迭代的靈活性，繼續沿用原型期粗放的直接調用模式，導致高併發場景下響應延遲呈指數級增長，數據流轉過程中頻繁出現格式錯亂；要麼盲目追求底層性能優化，過度封裝交互接口，讓交互層變得臃腫冗餘，後期維護成本陡增，甚至制約業務的快速調整。真正成熟的協同架構，從來不是簡單實現“腳本調用 C++ 接口”

c++ , Python

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mob64ca12eb3858 - docker離線部署stable diffusion

在本篇博文中，我們將介紹如何“docker離線部署stable diffusion”的詳細過程。這一解決方案將涵蓋從環境準備到擴展應用的多個階段，確保您可以順利部署並運行Stable Diffusion模型。 環境準備 在進行Docker離線部署之前，確保您的系統符合以下硬件和軟件要求。 軟硬件要求 項目 規格

bash , aigc , Docker

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東邊有耳 - 圖文：銀行核心賬務處理邏輯（白話篇）

您好，您的 1 萬元存款已到賬，當前餘額 12500 元。 這條短信的出現，其實在銀行系統裏已經完成了一整套記賬操作：​賬户餘額更新 銀行現金科目變動 憑證歸檔​。 我們每天在銀行的存錢、轉賬、辦貸款等等，其實銀行基本都在進行賬務處理。 一、對內賬和對外賬 銀行的賬務體系分為兩條線，一條線管自己，一條線服務客户，兩者互不干擾、又相互關聯。 對內賬務 銀行自己的賬，核心是算清​銀行自己的資產和負

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阿里雲大數據AI - 1TB數據，ES卻收到了2TB？揪出那個客户端中的“隱形復讀機”

你是否經歷過這樣的“靈異事件”： 業務監控顯示，你的日誌服務每秒只寫入了 50MB 的數據，全天累計寫入 1TB。 但在雲廠商的賬單，或者內網交換機的監控上，流量卻高達 100MB/s，全天消耗了 2TB 的帶寬。 網卡經常莫名其妙被打滿，造成正常的業務請求卡頓、丟包。 排查了一圈： 不是 TCP 重傳（Retransmission 正常）。 不是 SSL 握手膨脹（HTTPS 開銷沒那麼大

elasticsearch , 監控 , 阿里雲

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旅途中的圍巾_d7edGc - Linux系統巡檢常用命令

Linux系統需要定期巡檢，以檢查服務器軟硬件使用情況，相當於對人的體檢，確保可以及時發現問題、解決問題，降低損失，常用的巡檢命令如下： uname -a # 查看內核/操作系統/CPU信息 head -n 1 /etc/issue # 查看操作系統版本 cat /proc/cpuinfo # 查看CPU信息 hostname # 查看計算機名 lspci -tv # 列出PCI設備 lsusb

linux運維 , Linux

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拓端tecdat - Python、Amos汽車用户滿意度數據分析：BERT情感分析、CatBoost、XGBoost、LightGBM、ACSI

全文鏈接：https://tecdat.cn/?p=44650 原文出處：拓端數據部落公眾號 關於分析師 在此對 Jiajun Tang 對本文所作的貢獻表示誠摯感謝，他在浙江工商大學完成了應用統計專業的碩士學位，專注數據分析領域。擅長 Python、stata、spss、機器學習、深度學習、數據分析 。 Jiajun Tang 曾在科技領域從事數據分析師相關工作，參

機器學習 , 數據挖掘 , 人工智能 , 深度學習

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DigitalOcean - 從零開始，用 n8n 設計可擴展的自動化工作流

自動化已經成為現代軟件開發與運維中不可或缺的一部分。從在不同工具之間同步數據，到觸發複雜的業務流程，團隊越來越依賴工作流自動化平台來減少人工操作與錯誤。n8n（讀作 “n-eight-n”）是一款強大的開源工作流自動化工具，可用於連接各類應用、服務和 API，構建靈活、可擴展的自動化流程。 與許多無代碼或低代碼自動化工具不同，n8n 對開發者非常友好，高度可定製，並且支持自託管，讓你能夠完全掌控自

devops , 教程

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mob64ca12d12b68 - ollama用多個gpu

在當今深度學習和高性能計算的領域，使用多個 GPU 能顯著提高模型訓練的效率。然而，在實施過程中可能會遇到一些挑戰。本文將詳細記錄如何解決“ollama用多個gpu”的問題，具體涵蓋備份策略、恢復流程、災難場景、工具鏈集成、日誌分析以及驗證方法。 首先，我們需要制定一個可靠的備份策略，以確保在出現問題時能夠快速恢復。備份策略的流。以下是該策略的流程圖： flowchart TD

數據 , Backup , aigc , storage

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mob64ca12e01b7d - docker ollama 刪除無用模型

在Docker環境中使用Ollama管理和刪除無用模型是提升資源利用效率的重要措施。本文將詳細介紹如何進行操作，包括環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、排錯指南，以及生態擴展。 環境準備 在開始之前，你需要準備相應的環境，確保已安裝Docker和Ollama。以下是依賴安裝的指南： 安裝Docker：請參考Docker的官方網站，下載安裝包並按照提示進行

sed , 刪除操作 , aigc , Docker

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有點小煩擾 - 北京dns首選和備用填多少？

DNS作為域名系統的核心，是連接用户與互聯網資源的關鍵橋樑。正確配置DNS服務器地址，尤其是首選和備用DNS，直接關係到網絡連接的穩定性、響應速度及安全性。北京作為我國互聯網核心樞紐之一，其DNS配置有特定的推薦方案。本文將圍繞北京DNS的定義、分類，以及如何正確選擇和配置首選與備用DNS展開，旨在幫助用户優化網絡連接體驗。 一、北京DNS的定義與分類 北京DNS通常指由位於北京的網絡服務提供商或

dns

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mob649e8163af7d - 將數據庫查詢到的結果放入langchain歷史數據內存中

最近，我在一個項目中遇到了一個非常有趣的挑戰——如何將數據庫查詢到的結果放入Langchain的歷史數據內存中。這個過程中，我體會到了數據集成的重要性，也瞭解到一些配置和實現的細節問題。接下來，我將詳細記錄這個過程，包括問題背景、錯誤現象、根因分析、解決方案、驗證測試和預防優化的策略。 問題背景 在我們的系統中，歷史數據內存用於存儲用户交互的上下文信息，以便在後續的請求中進行更好

數據 , 數據庫 , aigc , 歷史數據

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