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愛可生開源社區 - SCALE | SQLFlash 在 SQL 優化維度上的表現評估

SQLFlash 在 SQL 優化維度上的表現評估 一、摘要 本次 SCALE 評測針對專業級 AI 應用 SQLFlash 進行。測評數據集難度升級，旨在反映模型或專業應用在處理 接近生產級 問題 SQL 調優時的穩健性。 核心結論：面對全新挑戰，SQLFlash 的各項指標雖有波動，但仍展現出其作為專項調優工具的專業能力。特別是 語法及最佳實踐遵循 仍保持高分（87.6），確保了輸出 SQL

llm , 數據庫 , SQL

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Coolmuster - iPhone短信備份與恢復：3種最佳方法及短信備份與恢復應用

在更換新手機、恢復出廠設置或防止數據丟失等情況下，iPhone 的短信備份和恢復就顯得尤為重要。然而，由於iOS系統的限制，iPhone 的短信備份和恢復並不像Android那樣簡單直接。那麼，是否存在一種可靠且免費的方式來備份和恢復 iPhone 短信呢？ 本文將提供iOS系統短信備份和恢復的全面指南，並推薦幾款適用於iPhone的最佳短信備份應用。無論您是想備份到本地存儲、iTunes還是iC

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拓端tecdat - Python實現Transformer神經網絡時間序列模型可視化分析商超蔬菜銷售數據篩選高銷量單品預測|附代碼數據

全文鏈接：https://tecdat.cn/?p=44604 原文出處：拓端數據部落公眾號 分析師：Xutao Yao 關於分析師 在此對Xutao Yao對本文所作的貢獻表示誠摯感謝，他在數據科學與大數據技術專業完成了相關學業，專注人工智能領域。擅長Python、機器學習、深度學習、網絡爬蟲。Xutao Yao曾榮獲全國大學生數學建模競賽廣東省分賽二等獎，在商超數據分析、時間序列

機器學習 , 數據挖掘 , 人工智能 , 深度學習

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數智化轉型俱樂部 - 瓴羊重磅發佈：2025數據分析Agent白皮書

2025年，既是公認的智能體（Agent）落地元年，更是數據智能發展的關鍵拐點。作為AI技術在數據領域的核心應用，數據分析Agent在這一年實現了突破性能力飛躍與企業級項目落地。回溯技術演進脈絡，從2023年LLM打破自然語言理解的桎梏，到2025年Agent技術賦予數據應用自主規劃、執行、反思的閉環能力，數據分析的演進始終圍繞降低使用門檻、提升分析效率、深化數據價值的核心目標。數據分析Agent

數據挖掘 , agent , 機器人 , 人工智能 , 數據分析

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Coolmuster - 如何將 iPhone/iPad 中的音樂傳輸到Mac ？

為了釋放 iPhone 的存儲空間，將音樂從 iPhone 傳輸到Mac是個明智之舉。或許您剛入手了一台新的Mac或Mac ，想要同步 iPhone 上的音樂以便輕鬆聆聽。然而，將音樂從 iPhone 傳輸到Mac並不像傳輸視頻那樣簡單。別擔心，本指南將為您介紹幾種將音樂從 iPhone 傳輸到Mac的有效方法。如果您想快速永久地將龐大的音樂庫遷移到Mac ， Coolmuster iOS Ass

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AI代碼猴 - GEO公司哪家好？一份關於“銀髮經濟”流量失守的診斷報告與AI時代搶灘指南

診斷對象： 所有佈局“銀髮經濟”（健康管理、適老科技、旅居養老等）但增長乏力的企業 核心症狀： SEO流量停滯，官網無人問津，高意向客户彷彿“人間蒸發” 初步診斷： 你的目標客户（及其子女）已不再用傳統方式尋找你 第一部分：急診室——當“銀髮經濟”撞上“AI截流” 2025年，一個矛盾的現象在“銀髮經濟”賽道蔓延：一邊是政策與資本熱捧，市場前景廣闊；另一邊，眾多企業卻發現，自己的官網、

機器學習 , 算法 , 人工智能

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温柔一刀 - metal tile memory 用於 compute

如果單從初衷和預想的價值來看，還是很誘人的。在馮諾依曼體系中，cpu計算和memory存儲是分離的，而兩者之間的data movement會造成高延遲和高耗能。 關於PIM類似的思想在50年前曾有人提出過，比如1969年WILLIAM H. KAUTZ發表的論文Cellular Logic-in-Memory Arrays和1970年在斯坦

機器學習 , google , 人工智能 , memory , 浮點數

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mob64ca12d06991 - ollama如何調用gpu加速

ollama如何調用gpu加速的描述 在機器學習和深度學習的實踐中，充分利用GPU進行加速已經成為一種重要的需求。Ollama作為一個機器學習框架，能夠通過GPU加速來提高模型訓練和推理的效率。然而，許多用户在實際應用中遇到如何正確設置GPU加速的問題，這對業務的整體性能產生顯著影響。 問題背景 在使用Ollama框架進行模型訓練時，用户希望充分利用GPU資源以提高計算效率。

機器學習 , bash , aigc , CUDA

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明日cto - 機器學習——支持向量機

支持向量機（Support Vector Machine，簡稱 SVM）是一種強大的監督學習算法，主要用於分類和迴歸任務，在分類中尤為常見。SVM 的核心思想是找到一個最優的超平面，將不同類別的數據儘可能分開 一、基本概念 1.支持向量機（SVM）定義 SVM 是一種基於最大間隔的分類方法，通過尋找使不同類別數據之間間隔最大的超平面來實現分類。

機器學習 , 核函數 , 支持向量機 , yyds乾貨盤點 , 人工智能

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悲傷的煎雞蛋_cQXuXF - 30歲前端的十字路口！兄弟們，還有其他選擇嗎？

上個月，我剛過完30歲生日。 沒有辦派對，就和家人簡單吃了頓飯。但在吹蠟燭的那個瞬間，我還是恍惚了一下。 30歲，對於一個幹了8年的前端來説，到底意味着什麼？ 前幾天，我在做團隊下半年的規劃，看着表格裏的一個個名字，再看看鏡子裏的自己，一個問題在我腦子裏變得無比清晰： 我職業生涯的下一站，到底在哪？ 28歲之前 在28歲之前，我的人生是就行直線。 我的目標非常純粹：成為一個技術大神。我的快樂，來

程序員 , 前端

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宇文成都 - 使用 C# 將 DataTable 和 Excel 數據互轉

在現代應用程序中，表格數據處理是一項基本功能。使用 C# 和 Spire.XLS for .NET 庫，我們可以方便地實現 DataTable 和 Excel 之間的數據互轉。本文將介紹如何將 DataTable 數據寫入 Excel 表格，以及如何將 Excel 數據讀取到 DataTable 中。 什麼是 Spire.XLS for .NET Spire.XLS for .NET 是一款強大的

excel , .net , datatable

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容智信息 - 容智Report Agent智能體打通業財數據孤島，實現分析效率10倍提升

在多元業務與複雜產業鏈的架構下，大型集團企業的經營管理長期面臨一個根本性挑戰：如何快速、清晰地看清全域的成本與利潤構成，並讓數據真正服務於動態決策。某業務覆蓋多領域的大型集團，其財務與經營分析部門的實踐，揭示了一個從“被動彙報”到“主動洞察”的轉型路徑。在這一過程中，智能體的引入與應用，成為推動分析效能躍遷、實現持續賦能的關鍵驅動力。 該集團旗下產品線眾多，數據分散在不同區域

數據挖掘 , 自動駕駛 , 自然語言處理 , 人工智能 , 深度學習

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圍爐聊科技 - 租用共績算力4090實測龍貓圖片編輯

本人實測發現，本地配備的 16GB 顯存顯卡無法運行 LongCat-Image（龍貓圖片編輯）項目，即便開啓 CPU offloading（CPU 卸載）功能緩解顯存壓力，依然因顯存不足導致運行失敗。 為此，我在網上尋找共享算力資源，最終選擇租用 4090 顯卡進行測試，所使用的算力平台為【共績算力】（官網：https://www.gongjiyun.com/）。

機器學習 , 雲主機 , 人工智能 , Image , Python

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未聞花名AI - 構建AI智能體：四十四、線性迴歸遇見大模型：從數學原理到智能實戰

一、什麼是線性迴歸 結合我們生活中例子，如果你是一個水果店老闆，你想知道“草莓的重量”和“它的價格”之間有什麼關係。憑經驗你知道，越重的草莓肯定越貴。線性迴歸就是幫你把這種模糊的經驗，變成一個精確的數學公式。 核心思想：找到一個線性方程（一條直線），來最好地描述自變量 (X)（比如：重量）和因變量 (Y)（比如：價格）之間的關係。 公式：Y = wX +

擬合 , yyds乾貨盤點 , 數據 , 最小二乘法 , 人工智能 , 數據結構與算法

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程序員阿偉 - 《跳出強制分享思維：遊戲高質量自然增長的行為設計指南》

開發實踐中最關鍵的認知突破，是跳出“自然增長=強制分享”的固化思維，轉而挖掘玩家行為背後的“體驗認同傳導”“價值共鳴擴散”“社交認同驅動”三大隱性邏輯，讓每一種核心行為都成為增長的催化劑，既具備玩家主動參與的內生動力，又能催生自發傳播的外部勢能。這種增長模式的核心優勢的是，轉化而來的用户精準度更高、留存率更強，且增長成本能持續降低，其底層邏輯是讓遊戲內行為本身具備“體驗價值+傳播價值”雙重屬性，當

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程序員阿偉 - 《跳出資源短缺思維：遊戲進度中免費轉付費的黃金心理時機》

免費玩家向付費玩家的轉化，從來不是隨機觸發的消費衝動，而是遊戲進度與玩家心理需求精準咬合的必然結果，其核心邏輯藏在進度推進中層層遞進的心理閾值突破裏，而非簡單依附於關卡通關或道具解鎖的表層節點。開發實踐中最關鍵的認知，是跳出“付費引導=資源短缺”的固化思維，轉而挖掘進度推進中玩家對“體驗完整性”“成長連貫性”“價值認同感”的隱性訴求，當這些訴求與進度節點形成共振時，付費轉化的心理阻力會降至最低，成

遊戲

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技術博客達人 - 關鍵字 Evaluate JavaScript

如何不給花一分錢，關鍵詞怎麼霸屏百度首頁？先不廢話，上幾個圖給大家看看！ 這是如何做到的呢？ 第一招：搜狐自媒體 不論百度指數是幾十還幾百上千的關鍵詞，都可以做到首頁，不光收錄快，而且還可帶鏈接，百度指數100左右的基本上可以做到百度首頁。 1、首先要申請一個搜狐自媒體，用公司營業執照申請比較容易，如果個人申請，如果在其它自媒體上有

百度知道 , 百度文庫 , 百度 , 前端開發 , Javascript

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騰訊藍鯨智雲 - 【運維自動化-標準運維】如何創建條件分支流程

什麼是分支網關 分支網關：用來標識分支流程的開始，通過和匯聚網關配對使用，可以根據分支表達式的計算結果，動態的控制多個分支中某一個分支執行。 如何使用 1、編輯流程 配置第一個節點 配置 執行失敗、執行成功 節點 配置分支條件 執行效果 執行成功： 執行失敗： 附：分支表達式的語法 二元操作符語法和使用示例參考下面的

容器 , paas , 服務器 , 運維自動化 , saas

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mob64ca13fdd43c - nest 全局privider

內存分配方式： 1：從靜態存儲區分配：全局變量，靜態變量 2：從棧分配：局部變量，函數參數 3：從堆分配（動態內存分配）：使用malloc或者new 原則：使用棧存儲和靜態存儲就能滿足要求，那麼就不要使用動態存儲（造成大得多額外開銷） 常見的內存錯誤： 1：內存分配未成功 使用p==NULL來判斷是否為

內存釋放 , 初始化 , 內存分配 , 架構 , 後端開發 , nest 全局privider

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星星上的絲瓜 - JSAPIThree 加載單體三維模型學習筆記：SimpleModel 簡易加載方式

在三維場景中加載模型是最常見的需求之一。雖然可以直接使用 Three.js 的 GLTFLoader，但在不同投影方式下需要手動處理座標轉換，比較麻煩。今天就來學習 mapvthree 提供的 SimpleModel 類，看看它是如何簡化這個過程的。 瞭解 SimpleModel SimpleModel 是 mapvthree 對 Three.js 模型加載的封裝，主要解決了以下問題： 原生 Th

three.js , 學習筆記 , 三維模型

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mob64ca13f96cda - 數據飛輪：數據戰略四步法

在生成式AI搜索浪潮中，企業投入GEO（生成式引擎優化）已蔚然成風。然而，艾瑞諮詢2025年的調研揭示了一個嚴峻現實：儘管超過83%的品牌已佈局GEO，但其中高達62%因技術架構的先天缺陷，其AI引用率長期低於行業均值。當多數服務仍停留在追逐單次排名波動時，一個決定長期成敗的分水嶺已然顯現：服務商擁有的，究竟是一個靜態的“數據看板”，還是一個能夠自我增強的“數據飛輪”。

數據 , 看板 , 數據庫 , 後端開發 , Python

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level - 給視頻加上自己的水印，再也不用擔心被盜圖了

小夥伴們，在職場中有沒有遇到下面這種讓人生氣的情況：辛辛苦苦剪了一週的視頻，發到羣裏或發給客户預覽，結果轉頭就被別人拿去用了，還沒署名，簡直讓人無語！我之前剛上班的時候，這種情況真的遇見過不少！其實，防止盜用、提升專業度簡單的辦法，就是在視頻里加上自己的專屬水印。 但問題是，已經拍好或導出的成品視頻，還能添加水印嗎？難道還要重新渲染一遍？不用這麼麻煩！ 今天，

上傳 , 後端開發 , 拖拽 , 視頻轉換 , Python

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mob64ca12e9cad4 - aigc疑似度檢測工具

在現代信息技術的發展中，“aigc疑似度檢測工具”作為一種智能輔助工具越來越被廣泛應用。在內容生成、語義理解等領域，通過其強大的檢測能力，能夠識別出生成內容與真實內容之間的相似性，進而提高信息的準確性和可靠性。然而，伴隨着這一技術的進步，我們也面臨着一系列的挑戰，比如如何有效運行和優化這一類工具。 背景定位 當前，aigc技術的推廣已成為整個行業的趨勢。然而，在構建aigc疑似度

配置文件 , 相似度 , aigc , ci

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IT劍客風雲 - 企業級的文件傳輸和文件同步軟件推薦

在數字化轉型過程中，高效的文件同步軟件扮演着至關重要的角色。企業需要選擇適合其需求的軟件，以實現高效的數據管理與協作。首先，文件同步軟件應具備便捷的操作界面，提升員工的使用體驗。其次，密切關注軟件的傳輸速度和數據壓縮能力，以確保在高峯期仍能保持快速的文件傳輸。此外，安全性特性如數據加密和權限管理也非常重要，它們有助於防止數據泄露和內部風險。最後，實時監控和日誌記錄功能能夠讓企業隨

數據 , 文件同步 , 後端開發 , 文件傳輸 , Python

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