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u_16213562 頭像

技術極客傳奇 - 搜索引擎爬蟲導致網站流量飆升如何解決

教程一：Python爬蟲學習系列教程 這個博主的這個爬蟲學習系列教程，很詳細啊，從入門到實戰、進階等都有詳細的文檔介紹，對爬蟲感興趣的小夥伴推薦一看。 教程二：學習網站上的爬蟲教程 實驗樓的爬蟲教程不是太多，但是都有詳細的講解和代碼，而且有在線開發環境，對於學習者是非常不錯的。其中最喜歡的就是那個 爬豆瓣熱門電影的教程 ，因為我自己超喜

知乎 , 大數據 , 數據倉庫 , 反爬蟲 , 搜索引擎爬蟲導致網站流量飆升如何解決 , Python

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阿里雲大數據AI - 面向 Interleaved Thinking 的大模型 Agent 蒸餾實踐

前言 大語言模型Agent在複雜任務中展現出卓越能力。相比傳統線性推理鏈(Chain-of-Thought)，"交錯思維"(InterleavedThinking)通過"思考→行動→觀察→再思考"的閉環機制，有效解決了狀態漂移和上下文遺忘問題，顯著提升多輪交互的連貫性與策略調整能力。 阿里雲PAI團隊結合交錯思維的推理機制，構建了涵蓋多輪交互的訓練數據集，訓練更符合交錯思維特性的輕量級Agent模

阿里雲 , 人工智能

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pannideniupai 頭像

雨大王 - 汽車製造柔性排產：實現高效響應與資源優化的關鍵路徑

隨着汽車行業逐步向多品種、小批量和定製化生產模式轉型，傳統剛性排產體系已難以應對日益複雜的市場環境與生產擾動。柔性排產作為智能製造的核心環節，正成為車企提升生產彈性、降低運營成本的重要技術手段。它並非簡單的時間表調整，而是一套融合實時數據感知、動態優化算法和業務規則嵌入的智能決策系統，能夠在訂單變化、物料延遲、設備異常等不確定情境下，快速生成可行且高效的生產方案。尤其在新車型迭代加速、新能源與燃油

人工智能

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u_17540178 頭像

Hommy168 - 【開源剪映小助手】在現有草稿中添加多種類型的素材內容，包括音頻、視頻、圖片和文字

EASY_CREATE_MATERIAL API 接口文檔 接口信息 POST /openapi/capcut-mate/v1/easy_create_material 功能描述 在現有草稿中添加多種類型的素材內容，包括音頻、視頻、圖片和文字。該接口可以一次性向草稿添加多種媒體素材，自動處理素材的時長、尺寸等屬性，並智能管理不同類型的媒體軌道。是視頻創作的核心接口之一。

aigc , AI作畫 , Javascript , Python

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u_87634 頭像

新新人類 - bp 爆破 recurive grep

此次爆破使用的網站是DVWA來進行測試 工具：Burp suite 1、進去DVWA網站，選擇高級安全等級，再進入到Brute Force（爆破）模塊，假設此時已知賬號是admin的情況下我們不知道密碼，需要爆破密碼，在賬號輸入框輸入admin，密碼框隨便輸入。 2、打開BP進行攔包，把攔到的包發送到Intruder模塊，

bp 爆破 recurive grep , 密碼框 , 雲計算 , 雲原生 , 直接插入 , 迭代

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u_16213582 頭像

mob64ca13f7ecc9 - azure雲服務 AI 應用成功案列

微軟雲介紹 http://msdn.microsoft.com/zh-cn/ff380142 什麼是雲開發？（概述） 雲計算是指遠程運行並通過 Internet 訪問的計算機和應用程序。在雲計算中，虛擬機在大型數據中心中運行

windows , azure雲服務 AI 應用成功案列 , 雲計算 , azure , 應用程序 , 雲服務

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miro 頭像

mb6900529f6798c - JavaScript 2024：5個即將改變你開發方式的ES新特性（附實戰示例）

JavaScript 2024：5個即將改變你開發方式的ES新特性（附實戰示例） 引言 JavaScript 作為現代 Web 開發的基石，其語言規範（ECMAScript）每年都在不斷演進。2024 年，TC39（負責 ECMAScript 標準制定的委員會）又將帶來一系列令人興奮的新特性，這些特性不僅會提升開發效率，還可能徹底改變我們的編碼方式。本文將深入探討 5 個最值得期

技術分享 , AI寫作 , aigc , JAVA , 編程教程

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IT陳寒 - SpringBoot 3.2實戰：用這5個冷門技巧讓你的API性能飆升50%

SpringBoot 3.2實戰：用這5個冷門技巧讓你的API性能飆升50% 引言 在微服務架構盛行的今天，API性能直接影響着用户體驗和系統擴展性。SpringBoot作為Java生態中最受歡迎的框架之一，其3.2版本帶來了諸多性能優化可能。但令人驚訝的是，大多數開發者僅使用了框架20%的基礎功能，而忽略了那些能帶來顯著性能提升的"隱藏寶石"。 本文將深入剖析5個被嚴重低估

技術分享 , AI寫作 , aigc , JAVA , 編程教程

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angelasp 頭像

Angelasp - Windows11系統下VMware Workstation 16安裝全攻略

​ 簡要説明 VMware Workstation 16作為經典的虛擬化工具，具備穩定的性能和便捷的操作體驗，適用於開發者測試環境搭建、IT從業者技能演練等多種場景。本文將詳細講解在Windows11系統中安裝VMware Workstation 16的完整流程，包括安裝前準備、分步安裝操作、後續配置激活及常見問題解決，幫助用户快速完成部署並規避典型風險。 一、安裝前準備 1.1 系統與硬件要求校

操作系統

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Chikaoya - AI工具21天磨練計劃：Day 2 - 文本處理能力大比拼

📚 今日目標：全面測試六大AI的文本處理基礎能力 1. 測試材料準備 📌 原文素材（請複製保存）： 人工智能的發展正在深刻改變教育行業。近年來，越來越多的學校開始引入AI教學助手，這些系統能夠根據學生的學習進度提供個性化輔導。研究表明，使用AI輔助學習的學生，在數學和語言課程上的成績平均提升了15-20%。 然而，AI教育也面臨挑戰。數據隱私問題

編程挑戰 , 數據隱私 , AI寫作 , aigc , 人工智能

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u_17513518 頭像

愛看C語言的BK - 21天AI大模型實戰磨練計劃：第二天·數據彙總與格式化展現工具深度對比

在數據處理與可視化領域，選擇合適的AI工具能顯著提升工作效率。本文將針對六大主流AI模型在數據彙總、格式化處理與可視化展現方面的能力進行深度對比，幫助您找到最適合的工具。 一、DeepSeek：免費高效的批量數據處理專家 核心能力 多格式數據處理：支持CSV、Excel、PDF等多種格式數據導入，自動識別表格結構並提取關鍵信息。 智能數據清洗：

數據 , AI寫作 , aigc , 數據分析 , 數據處理

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香椿烤地瓜 - “高精度IP地址定位查詢免費入口”真的存在嗎？其精度、數據源和可靠性應如何客觀評估？

在我們技術部日常處理用户行為分析、風險控制和地域定製邏輯時，頻繁會遇到一個問題：“有沒有一個‘全世界都能用、免費、高精度’的IP地址定位數據源？” 初看這個問題，答案似乎很吸引人：互聯網提供了很多所謂的“免費IP定位入口”；但在工程實踐中，我們發現這些入口往往有非常明顯的精度、更新頻率和數據源質量差異。如果單憑一句“免費且高精度”，很容易誤導團隊做出錯誤的架構選擇。 本文結合我們內部的調研

ip , 數據庫

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雨大王 - 汽車製造數字大腦：驅動未來智能製造的核心引擎

在工業4.0和智能製造浪潮的推動下，汽車製造業正經歷一場深刻的數字化轉型。作為這一轉型的核心支撐技術，“數字大腦”逐漸成為車企提升運營效率、優化生產流程和增強市場競爭力的關鍵工具。數字大腦並非單一的技術系統，而是一種融合數據感知、實時分析、智能決策和動態優化的綜合性數字治理框架。它通過對企業全域數據的集中管理與智能挖掘，實現從供應鏈管理、生產製造到銷售服務的全鏈條協同與自治優化。尤其在汽車行業，面

人工智能

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魚弦CTO - Midjourney V6：從一句話到“封神”級設計稿的魔法指南

1. 引言：一句話生成高質量設計的革命 在傳統設計領域，從概念到設計稿的轉化通常需要經歷頭腦風暴、草圖繪製、多輪修改的漫長過程。2023年底，Midjourney V6的發佈徹底改變了這一範式——僅用一句精準的描述，即可在60秒內生成堪比專業設計師數小時工作成果的設計稿。這場變革不僅關乎效率，更在於它打破了創意表達的技術壁壘，讓非設計師也能將腦海中的視覺概念快速具象

midjourney , 私藏項目實操分享 , 產品設計 , aigc , 人工智能 , 模型 , ui

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許國棟 - 2026年Jira替代方案評測：10款類似項目管理工具對比

本文圍繞“Jira替代方案”對比測評了 ONES、Azure DevOps、YouTrack、GitLab、GitHub Projects、Linear、Rally、Planview AgilePlace、Tuleap、OpenProject 10款工具在項目管理、工作流治理、端到端交付閉環與數據度量上的能力差異，幫助企業中高層研發負責人、PMO、效能管理與 DevOps 負責人降低選型與遷移風險

項目管理工具 , 項目管理 , 項目管理軟件 , 項目管理系統 , jira

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huizhudev 頭像

HuiZhu - 考試不是請客吃飯，是一場精心計算的“降維打擊”

大多數人備考失敗，不是因為不夠努力，而是因為努力得太盲目。 你拿着厚厚的教材從第一頁開始啃，試圖記住每一個知識點，就像一個試圖喝乾整個太平洋的人。而真正的考霸，從來不拼“蠻力”，他們拼的是“情報”和“算力”。 在戰爭中，擁有衞星地圖的一方對戰只有紙質地圖的一方，就是降維打擊。在考場上，一份被AI深度解構的大綱，就是你的軍事衞星地圖。 面對PMP、軟考、AWS認證或者CPA這些龐然大物，普通人看到的

程序員發展 , chatgpt , 學習方法 , 深度學習 , prompt

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hunt1574 頭像

jsj_007 - 新版本MOS ORA-600/ORA-7445工具地址

ORA-600/ORA-7445工具地址 ORA-600/ORA-7445/ORA-700 Error Look-up Tool KA600 https://support.oracle.com/support/?anchorId=documentId=KA600page=sptemplatesptemplate=km-article

oracle , ora-600 , mos , 數據庫

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Lab4AI - 榨乾H100算力！GLM-4.6V×vLLM 極致推理實戰：從9B到106B MoE的全鏈路優化

榨乾H100算力！GLM-4.6V×vLLM 極致推理實戰：從9B到106B MoE的全鏈路優化 我是大模型實驗室Lab4AI，一個面向高校科研人員、AI開發者、行業用户及AIGC創作者的高性能GPU場景內容社區，持續分享火熱項目實戰。 最近，我完成了一個GLM-4.6V與vLLM的深度整合項目，成功在H100上實現了從輕量版9B到106B MoE模型的全鏈路推理優化。 今天，就帶大家揭秘如何用v

人工智能

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jiang_5f3236dd7afd1 頭像

Serverless - AgentRun 實戰：快速構建 AI 輿情實時分析專家

輿情分析是企業感知市場脈搏、預警公關危機的“聽診器”，然而傳統的輿情分析系統更像是一個個“手工作坊”，面臨數據收集效率低、分析深度不夠、實時性差等問題，經常反饋之後，等企業拿到報告時，輿論熱點早已轉移，錯過最佳時間。這些挑戰，正是所有輿情繫統開發者共同的痛點。 本方案將基於真實的代碼實現，向您介紹如何使用函數計算 AgentRun 平台，構建一個現代化的“輿情分析專家”，該系統不僅實現了從數據採集

阿里雲 , 雲原生 , serverless

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Johny_Zhao - 黑客msfconsole滲透工具超詳細使用説明

Metasploit Framework的msfconsole是一個功能強大的滲透測試框架，核心在於其模塊化結構。你可以通過組合不同的模塊，構建完整的測試流程。下表概述了其核心模塊類型及典型用途： 模塊類型 主要功能 典型應用場景舉例 常用命令/關鍵詞 輔

網絡安全

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u_16237826 頭像

軟件求生 - 這道 Java 面試題，90% 的人都沒講清楚：熱點數據 vs 冷數據

大家好，我是小米，31 歲，寫代碼快十年了。如果你問我： 後端面試裏，被問得最多、但被答得最爛的問題是什麼？ 我一定投 “緩存” 一票。尤其是這道看起來人畜無害的題： “什麼是熱點數據？什麼是冷數據？哪些數據適合緩存？” 很多同學第一反應是：熱點數據訪問多，冷數據訪問少。這話沒錯，但也幾乎等於沒説。 先講個

redis , yyds乾貨盤點 , 數據 , 緩存 , 數據庫

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huangxincheng 頭像

一線碼農 - 記一次 .NET 某MES上位機拍照系統 內存暴漲分析

一：背景 1. 講故事 這是訓練營裏的一位朋友找到我的，説他們的系統會有偶發的內存暴漲情況，自己也沒分析出來，讓我幫忙看下怎麼回事，拿了一個20G+的dump文件，這文件是夠大的，我個人建議一般是不超過10G，不然的話windbg分析起來很吃力。 二：內存暴漲分析 1. 為什麼會內存暴漲 還是老辦法，使用 !address -summary 觀察提交內存，輸出如下： 0:000 !address

.net , 後端

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JuiceFS - 3D-AIGC 存儲架構演進：從 NFS、GlusterFS 到 JuiceFS

光影煥像（Lightillusions）是一家專注於空間智能技術，結合 3D 視覺、圖形學和生成模型技術，致力於打造創新的 3D 基礎模型公司。公司由譚平教授領導，譚教授曾擔任阿里巴巴達摩院實驗室負責人，目前是香港科技大學的教授，同時擔任馮諾伊曼人工智能研究室副院長，並是香港科技大學與比亞迪聯合實驗室的主任。 區別於二維模型，三維模型單個模型的大小可達幾 GB，尤其是點雲數據等複雜模型。當數據量達

運維 , 數據庫 , 人工智能

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數據庫知識分享者 - 阿里雲 Tair KVCache 仿真分析：高精度的計算和緩存模擬設計與實現

導讀 在大模型推理邁向“智能體時代”的今天，KVCache 已從性能優化手段升級為系統級基礎設施，“顯存內緩存”模式在長上下文、多輪交互等場景下難以為繼，而“以存代算”的多級 KVCache 架構雖突破了容量瓶頸，卻引入了一個由模型結構、硬件平台、推理引擎與緩存策略等因素交織而成的高維配置空間。如何在滿足 SLO（如延遲、吞吐等服務等級目標）的前提下，找到“時延–吞吐–成本”的最優平衡點，成為規模

資訊 , nosql , 知識 , 數據庫 , SQL

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