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張老師講數字孿生 - 數據整合太難？標準化中間件或是數字孿生落地關鍵

數字孿生技術的應用正從概念驗證走向規模化部署，但數據整合瓶頸成為制約其落地的主要障礙。面對多源異構的工業數據，傳統定製化集成方案成本高、效率低，而標準化中間件通過構建統一的數據交換層，正成為破解這一難題的技術關鍵。 數據整合的三大技術挑戰 在數字孿生實施過程中，數據整合面臨三大核心挑戰。數據源異構性首當其衝：企業系統中同時存在關係數據庫、時序數據庫、NoSQL等多種數據存儲形式，數據格式和

機器學習 , 觀點 , 算法 , 人工智能 , 深度學習

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mb686fbcc4efbd6 - 布料缺陷破洞油污檢測數據集VOC+YOLO格式896張4類別

數據集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路徑的txt文件，僅僅包含jpg圖片以及對應的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 圖片數量(jpg文件個數)：896 標註數量(xml文件個數)：896 標註數量(txt文件個數)：896 標註類別數：4 所在倉庫：firc-dataset 標註類別名稱(注意yolo格式

數據集 , 後端開發 , JAVA , txt文件 , xml文件

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王星星LOVER - HTML5 Web IndexedDB 數據庫

IndexedDB 是一種基於瀏覽器的 NoSQL 數據庫，用於在客户端持久化存儲大量結構化數據。 IndexedDB 允許通過鍵值對存儲複雜的數據對象（如對象、數組、文件等），並支持事務、索引、版本控制和複雜查詢操作。 IndexedDB 是異步的，不會阻塞主線程，適合離線應用程序、緩存等場景。 IndexedDB 非常適合需要存儲大量結構化數據的應用程序，尤

數據 , 離線 , 數據庫 , 代碼人生

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mb686fbcc4efbd6 - 布料缺陷破洞污漬檢測數據集VOC+YOLO格式1690張2類別

數據集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路徑的txt文件，僅僅包含jpg圖片以及對應的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 圖片數量(jpg文件個數)：1690 標註數量(xml文件個數)：1690 標註數量(txt文件個數)：1690 標註類別數：2 所在倉庫：firc-dataset 標註類別名稱(注意yol

數據集 , 後端開發 , JAVA , txt文件 , xml文件

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mob649e81637cea - langchain本地嵌入向量

本篇文章記錄的主題是“langchain本地嵌入向量”的應用和問題解決過程。在實際應用中，我們遇到了一些挑戰，包括向量的嵌入、處理及多人合作中配置的不一致性等，這些因素都可能影響整體性能。以下將詳細介紹解決這一問題的過程。 問題背景 在一個使用langchain實現嵌入向量的項目中，我們需要將文本數據轉化為向量以便進行後續的處理與分析。嵌入向量的計算量大且複雜度高，參與的人員需要

數據 , 依賴庫 , aigc , ci

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u_16213425 頭像

mob64ca12eee07b - Diffusion Model matlab

Diffusion Model MATLAB 的集成與實戰應用 在當前的科技時代，Diffusion Model（擴散模型）作為研究複雜系統行為的重要工具，被廣泛應用於各種領域。本文將圍繞在 MATLAB 中實現 Diffusion Model 的過程，涵蓋環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、性能優化以及生態擴展等內容，幫助讀者更好地理解和應用這一模型。 環境準備 為順利

性能優化 , MATLAB , aigc , ci

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大仲馬小茶花 - 解密全網大模型都在推薦的數據對接工具

史上最全各大AI模型對數據集成平台分析彙總 在企業數字化轉型的深水區，異構系統間的數據割裂已成為制約業務敏捷性的核心瓶頸。當ERP、MES、WMS、CRM等系統因技術棧差異（.NET/Java/Python）、協議碎片化（REST/SOAP/數據庫直連）及數據模型衝突（多組織/多幣種/税則邏輯）形成"數據孤島"時，傳統ESB或自研微服務方案往往陷入開發週期冗長、運維成本高企、實時性難保障的困局。

教程 , 知識 , 數據庫 , 人工智能

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子午 - 昆蟲識別系統【最新版】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度學習+卷積神經網絡算法

一、介紹 昆蟲識別系統，本項目為一款基於深度學習的昆蟲識別系統，融合當前人工智能技術熱點，針對10種常見昆蟲（包括蜜蜂、甲蟲、蝴蝶、蟬、蜻蜓、蚱蜢、蛾、蠍子、蝸牛、蜘蛛）構建數據集，採用卷積神經網絡（CNN）進行模型訓練，最終實現了高精度的圖像識別模型，並搭建了完整的Web端操作平台。 前端: Vue3、Element Plus 後端：Django 算法：TensorFlow、卷積神經網絡算法 具

圖像識別 , 人工智能 , 深度學習

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圖觀 - 從“看得見”到“看得懂”：數字孿生如何重塑城市公共安全新格局

作為一名在城市公共安全領域深耕多年的從業者，我深知傳統安防系統的痛點：數據孤島林立、應急響應遲緩、決策依賴經驗。直到我們引入了數字孿生智能運營中心—孿易IOC，才真正實現了從“被動應對”到“主動防控”的跨越。今天，我想通過幾個真實場景，分享這項技術如何讓城市安全“活”起來。 一、當消防警鈴響起時，我們看到了什麼？ 過去，接到火警報警後，我們需要調取建築圖紙、查看監控畫面、聯繫現場人員……信息碎片化

資訊 , 知識 , 可視化

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躺柒 - 讀社會工程：防範釣魚欺詐（卷3）03保護課程

1.保護課程 1.1.批判性思維 1.1.1.很多時候人們把批判性思維和逆反、缺乏信仰或者為了質疑而質疑聯繫在一起 1.1.2.告誡自己不要事事都信以為真 1.1.3.攻擊者不希望你思考，尤其不希望你進行批判性思考 1.1.3.1.會利用情緒來阻止你的批判性思維或者邏輯思考，並且會試圖喚起你的恐懼、憂傷或者憤怒等情緒，迫使你採取一些你不該採取的行動

企業信息化

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Serverless - 【本不該故障系列】告別資源“不確定性”，SAE如何破解剛性交付核心困境

作者：娜米 資源的剛性交付，不是雲上天生就具備的能力。當選擇自建或自管理一個 Kubernetes/ECS 資源池時，就必須直面一個殘酷的現實：所依賴的底層 IaaS 資源本身就是非剛性的。 阿里雲上 ECS 有多代實例規格（如 g6、c7i、r8y 等），基於 Intel、AMD 及自研倚天 ARM 芯片，但這並不保證在任何時刻、任何地域、任何可用區，所需要的那款機型就一定有庫存。這種底層資源的

阿里雲 , 雲原生 , serverless

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京東雲開發者 - 深入理解分佈式共識算法 Raft

“不可靠的網絡”、“不穩定的時鐘”和“節點的故障”都是在分佈式系統中常見的問題，在文章開始前，我們先來看一下：如果在分佈式系統中網絡不可靠會發生什麼樣的問題。 有以下 3 個服務構成的分佈式集羣，並在 server\_1 中發生寫請求變更 A = 1，“正常情況下” server\_1 將 A 值同步給 server\_2 和 server\_3，保證集羣的數據一致性： 但是如果在數據變更時發生

程序員

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圖觀 - 當城市裝上"數字大腦"：看數字孿生如何重塑現代城市治理新格局

清晨7點，城市交通早高峯如期而至。在某個城市的指揮中心大屏上，整座城市的運行狀態以三維立體的形式實時呈現：主幹道的車流如血液般奔涌，地鐵線路如神經網絡般閃爍，重點區域的安防監控如敏鋭的眼睛般警惕。這不是科幻電影的場景，而是數字孿生技術在城市治理中的真實應用。 一、從"經驗決策"到"數據驅動"的治理變革 傳統城市治理往往依賴於管理者的經驗和分散的數據報表。當突發事件發生時，各部門信息不通、決策滯後的

資訊 , 知識 , 可視化

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京東雲開發者 - 京東雲海存儲成為全球最大規模基於國產CPU的AI存儲技術應用

近日，在全球最權威的存儲系統性能評測IO500榜單上，京東雲海躋身榜單全球前四、國產自研第一。由此，京東雲海存儲成為全球最大規模基於國產CPU的AI存儲技術應用，也是目前全球性能最強的基於通用NVMe架構的AI存儲。 一、極致存儲性能，斬獲多項全球第一 基於通用 NVMe 盤存儲服務器，結合全棧自研軟件體系與深度調優，此次雲海 AI 存儲斬獲了多項 “全球第一”： 首先，通用硬件性能第一，不使用

程序員

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圖觀 - 實戰分享：如何用數字孿生IOC打造國防航天領域的“智慧指揮大腦”

作為一名數字孿生應用開發者，我深知在國防航天這類高精尖領域，構建一個高效、可靠的智能運營中心（IOC）有多麼重要。過去，我們常常面臨數據孤島、系統響應慢、應急指揮效率低等問題。直到我們團隊引入了“孿易 數字孿生IOC ”，這些問題才迎刃而解。今天，我想和大家分享一些實際使用中的技巧，希望能幫助同行們少走彎路，快速上手這個強大的工具。 一、數據集成：讓多元數據“活”起來 國防航天項目通常涉及海量數據

資訊 , 知識 , 可視化

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iReaShare - iPhone到Android 傳輸應用：12款傳輸工具測評

當用户更換到更新的iQOO機型時，不僅僅是獲得更快的手機或更好的相機——還需要保留他們的數字生活。在人們攜帶的所有數據中，短信通常包含關鍵信息——如密碼、地址、驗證碼，甚至與個人重要時刻相關的情感信息。本文探討了將短信從iQOO傳輸到iQOO的4種智能方法，使傳輸過程順利且無壓力。無論你是技術達人還是首次遷移手機的用户，都能找到適合自己的方法，從內置工具到第三方解決方案。 方法一：使用iReaS

Android

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圖觀 - 數據中心運維新革命：圖觀數字孿生引擎的實戰應用

作為一名深耕數據中心運維領域多年的從業者，我深知這個行業面臨的挑戰：設備數量龐大、系統複雜、故障定位困難、運維效率低下。傳統的二維監控系統已經難以滿足現代數據中心精細化管理的需求。直到我們遇見了圖觀數字孿生應用開發引擎，才真正找到了破局之道。 從平面到立體：運維視角的全面升級 記得第一次使用圖觀場景編輯器時，我們被其強大的三維場景構建能力所震撼。通過導入BIM模型和實際設備數據，我們快速構建了一個

觀點 , 知識 , 可視化

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圖觀 - 數字孿生賦能園區運營：孿易IOC標準版如何打造高效智能運營中心

在當今快速發展的數字化時代，園區運營管理面臨着前所未有的挑戰與機遇。從傳統工業園區到現代化科技園區，運營方需要實時掌握園區內設備運行、能耗管理、安防監控等複雜信息，同時還要應對突發事件、優化資源配置。數字孿生技術作為數字化轉型的重要工具，正在為園區運營帶來革命性的變化。 孿易數字孿生IOC作為一款專業的數字孿生智能運營中心構建平台，已經在多個園區項目中得到成功應用。 一、多源數據整合：打破園

可視化

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icodebuddy - Java 應用容器化與部署

如何開始打包、分發並將 Java 交付至生產環境 應用程序的容器化 提供了一種方法，可以將所有必需的應用程序資源——包括程序和配置文件、環境變量、網絡設置等——組合到一個標準化、易於管理的包中。 從單個容器鏡像可以啓動、運行、管理和終止多個功能相同的容器，確保從鏡像創建點開始的一致性。容器可以在截然不同的操作平台上運行，從本地機器到全球可擴展的雲環境，以及介於兩者之間的一切。可以構建流水線

JAVA , Docker

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福大大架構師每日一題 - 2025-11-27：為視頻標題生成標籤。用go語言，給定一個字符串 caption（視頻標題），按下面順序處理並輸出一個標籤： 1. 將標題中的各個詞合併成一個單一的駝峯形式詞串：第一個詞全部小寫，

2025-11-27：為視頻標題生成標籤。用go語言，給定一個字符串 caption（視頻標題），按下面順序處理並輸出一個標籤： 將標題中的各個詞合併成一個單一的駝峯形式詞串：第一個詞全部小寫，之後每個詞首字母大寫，其餘字母小寫；在最前面加上字符 '#'. 除了開頭的 '#'，把所有非英文字母的字符都去掉，只保留 A–Z 和 a–z。

Go語言 , 字符串 , 首字母 , include , 後端開發

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星星上的絲瓜 - JSAPIThree UI 控件學習筆記：用內置控件提升交互

作為剛接觸 mapvthree 的新手，今天我專門學習了 UI 控件模塊。這裏整理出最常用的控件和實用技巧，幫助和我一樣的初學者快速上手。 控件管理入口：engine.widgets mapvthree 中的控件由 EngineWidgets 管理，實例化後可以通過 engine.widgets 訪問。控件分兩種啓用方式： 初始化時配置：在 new Engine() 時，通過 widgets

地圖開發 , compass , 學習筆記 , zoom

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宇文成都 - 如何使用 C# 將 RTF 轉換為 PDF

RTF（Rich Text Format）是一種通用的文檔格式，允許用户在不同的文字處理軟件中保存和交換格式化文本。PDF（Portable Document Format）則是一種廣泛使用的文檔格式，它能夠保留文檔的原始佈局，無論在哪種設備上查看都能保持一致。因此，將 RTF 文件轉換為 PDF 文件在許多應用場景中都十分重要。本文將介紹如何使用 Spire.Doc for .NET 來實現這一

rtf , pdf , c#

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mob64ca12e6f33c - ollama 部署 safetensors

在這篇文章中，我們將深入探討如何有效地部署“safetensors”到“ollama”的環境中。本文將從環境準備開始，涵蓋分步指南、配置詳解、驗證測試、排錯指南，直到擴展應用，希望大家能在這個過程中充分理解每個環節的細節與流程。 環境準備 首先，我們需要為部署做好前置依賴的安裝。確保你的系統上具備以下環境： Python 3.8+ Node.js 14.x 或以

排錯 , bash , aigc , Docker

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健兒 - 關於vue3的watch綁定解析

什麼時候寫deep這個問題 困擾了我很久。這次深度解析下： 需要 deep: true 的情況 // 情況1：直接監聽一個 ref/reactive 對象，且可能只修改內部屬性 const obj = ref({ a: { b: 1 } }) watch(obj, callback) // 不會觸發 obj.value.a.b = 2 // 修改內部屬性 watch(obj, ca

vue3 , 前端

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