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福大大架構師每日一題 - 2025-11-25：統計極差最大為 K 的分割方式數。用go語言，給定一個整數數組 nums 和一個整數 k。 要求把 nums 劃分成若干個相鄰且非空的子數組（分段），使得每一段內元素的最大值與最

2025-11-25：統計極差最大為 K 的分割方式數。用go語言，給定一個整數數組 nums 和一個整數 k。 要求把 nums 劃分成若干個相鄰且非空的子數組（分段），使得每一段內元素的最大值與最小值之差不超過 k。 求符合條件的所有劃分方案的數量。結果可能很大，請對 1000000007 取模後輸出。 2 = nums.length = 50000。 1 = num

Go語言 , 子數組 , 最小值 , 後端開發 , 取模

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百川雲開發者 - 售後羣爆炸、問題全在聊天記錄裏？這套“AI + 社區”方案救了我們

去年年底，我們產品的售後羣爆掉的那幾天，我一度覺得自己不是在做 SaaS，而是在做“高級羣管”。 每天睜眼，手機上十幾個紅點： 客户甲在微信羣裏問：“這個接口的限流是多少？” 客户乙在企業微信單聊裏追問：“昨天説的那個配置，你幫我再看下？” 客户丙在另一個羣裏發：“你們文檔這個地方是不是寫錯了？” 看起來只是一些零散的問題，但幾個月下來，我們發現自己踩進了一個經典的坑： 所有售後信息

觀點 , 開源軟件 , 問答系統 , 人工智能 , 問答

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u_15878077 頭像

qife122 - 在AI技術唾手可得的時代，挖掘新需求成為制勝關鍵——某知名Android通訊應用框架功能探索

a.內容描述 核心功能定位：該項目是一個針對Android平台上某知名通訊應用的修改版本，提供了無需root權限的插件系統，允許用户通過安裝插件來擴展應用功能，同時攔截大部分追蹤和分析數據。 關鍵應用場景：主要面向希望增強通訊應用功能的Android用户，特別是那些希望在保持應用核心功能的同時，獲得更多自定義選項和隱私保護功能的用户羣體。 b.功能特性

功能擴展 , yyds乾貨盤點 , 需求挖掘 , 辦公效率 , AI技術 , 移動應用

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字節跳動開源 - AIBrix v0.5.0 正式發佈：實現批量API支持、KVCache v1連接器升級，全面提升P/D架構協同效能

項目地址：github.com/vllm-project/aibrix 今日，我們正式發佈 AIBrix v0.5.0。此版本引入與 OpenAI 兼容的批處理 API，專為處理高吞吐、時延不敏感的離線推理與評估任務設計，有效避免對實時端點造成干擾。同時，新版本集成了全新的 KVCache 連接器（AIBrixOffloadingConnectorV1Type3），藉助其流水線式預取與分層卸載機

資訊 , github , 開源 , 基礎架構 , 開源項目介紹

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文心快碼 - 用文心快碼寫個「隱私優先」的本地會議助手

在這個信息爆炸的時代，我們似乎習慣了把數據交給雲端。 但作為一名開發者，當涉及到敏感的會議記錄、私人語音筆記時，我總是心存顧慮： 有沒有可能打造一個完全離線、跑在瀏覽器裏、且終身免費的AI會議助手？ 面對複雜的 WebAssembly、模型量化、多線程調度，作為一個非專業的開發者，我通常需要幾周來啃文檔。 但這一次，在文心快碼（Comate） 的協助下，我僅用2小時就完成了這個會議助手的全棧開發。

教程 , 知識 , 人工智能 , 程序員 , 前端

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JEECG低代碼平台 - GitHub Star 排名靠前的 AI 開源項目推薦（Java 版）

隨着人工智能（AI）技術的快速發展，Java 作為企業級應用開發的重要語言，也涌現出許多優秀的 AI 開源項目。這些項目涵蓋了從自然語言處理、對話系統、大模型集成，到 AI 工作流編排和低代碼平台等多個領域，極大地便利了開發者構建智能應用的過程。本文將為你盤點 GitHub 上最受歡迎且實用的十大 Java AI 開源項目，助力你在 AI 領域的開發之路。 1. JeecgBoot — AI

jeecg-boot , ai開發 , 自然語言處理 , 開源 , 數據處理

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技術領航博主 - Leaky ReLU和ReLU的關係

論文提出了動態ReLU，能夠根據輸入動態地調整對應的分段激活函數，與ReLU及其變種對比，僅需額外的少量計算即可帶來大幅的性能提升，能無縫嵌入到當前的主流模型中   論文: Dynamic ReLU 論文地址：https://arxiv.org/abs/2003.10027 論文代碼：https://githu

歸一化 , Dynamic , Leaky ReLU和ReLU的關係 , 激活函數 , 人工智能 , 深度學習

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u_16213693 頭像

mob64ca141275de - Flask 和 Vue.js 開發及整合部署實例 - YanbinQ的個人空間 -

視頻 vue+python 中藥可視化架構前後端分離帶數據庫echarts可視化、Flask 1 系統簡介 系統簡介：本框架是一個基於Vue+Flask+ECharts+MySQL構建的中醫熱性藥知識圖譜可視化系統，旨在為用户提供中醫藥材和方劑的知識查詢與可視化分析服務。環境的核心功能包括：首頁，展示系統概覽及熱性藥材的知識點圖譜；藥材搜索與介紹模塊，支持用户查

數據 , 搜索 , Vue , Css , 前端開發 , HTML

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icodebuddy - Spring Data JPA 最佳實踐【1/2】：實體設計指南

Spring Data JPA（系列文章共 2 篇） Spring Data JPA 最佳實踐【1/2】：實體設計指南 Spring Data JPA 最佳實踐【2/2】：存儲庫設計指南 這一系列文章是我在審查一個包含大量不良實踐的大型遺留代碼庫時撰寫的總結。為了解決這些問題，我創建了這份指南，旨在向我之前的同事推廣 Spring Data JPA 在設計實體方面的最佳實踐。 現在是將這

jpa

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運維有小鄧 - 威脅情報平台：通過上下文威脅源信息，全面防禦網絡入侵

企業防火牆突然彈出陌生 IP 連接請求，卻無法判斷是否存在風險；運維人員排查日誌時，發現多台設備與可疑域名頻繁通信，卻找不到攻擊溯源依據；更隱蔽的是，企業核心賬號憑證已在暗網泄露，而內部毫無察覺——這些真實場景，正是當下企業網絡安全的常態困境。數字化轉型中，網絡威脅早已突破 “單點攻擊” 模式，攻擊者往往通過多個階段、跨系統的潛伏行動，實現從探測、入侵到數據竊取的完整攻擊鏈。 卓豪 EventLo

運維 , 知識

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mob64ca1404476b - php深度開發,獨家：開發者不可不知的PHP框架深度解析

h2深入掌握PHP S框架高效開發秘籍與項目性能優化全攻略/h2 h2概述/h2 pPHP S框架作為現代Web開發的重要工具，其高效性與靈活性深受開發者青睞。本文將系統剖析如何深度掌握PHP S框架的核心技術，從架構設計到性能調優，從代碼規範到實際應用場景，全方位提供高效開發秘籍。四個關鍵維度的深度解析框架核心機制、

php , Android , 開發者 , 前端開發 , Javascript

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mob64ca14082604 - 最新Python學習路線發佈，值得收藏 - 編程叫獸的個人空間 -

假設你是一個外賣騎手，每天穿梭在城市的大街小巷，風吹日曬，收入卻並不穩定。2025年的外賣行業競爭激烈，平台算法不斷優化，騎手的接單效率直接影響收入。你意識到，掌握編程技能不僅能提升工作效率，還可能打開新的職業機會。於是，你決定利用業餘時間學習Python，從零開始轉型。 一、學習動機：為什麼外賣騎手要學Python？ 優化配送效率

實踐項目 , 人工智能 , 前端開發 , Javascript , Python , Web

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龍智DevSecOps - Perforce《2025遊戲技術現狀報告》Part 1：遊戲引擎技術的廣泛影響以及生成式AI的成熟之路

Perforce《2025遊戲技術現狀報告》現已正式發佈，由JetBrains提供洞察支持。該報告基於對全球521位來自遊戲、媒體與娛樂、汽車與製造業等行業領袖及創作者的深入調研，全面揭示了遊戲引擎與生成式AI如何作為核心驅動力，從“實驗探索”邁向“業務必需”，並正在重新定義各行業的創新邊界。 龍智作為Perforce中國授權合作伙伴，將此重磅報告完整翻譯為中文，並將以系列文章的形式陸續發佈，旨在

generative-ai , unity , 遊戲開發

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mob64ca12f66e6c - 設置本地ollama用gpu加速

在當今的機器學習和深度學習領域，使用GPU加速已經成為了提升性能的常規手段之一。特別是在本地使用Ollama這類工具時，GPU加速能夠顯著提高模型訓練和推理的速度，從而提升整體效率。在這篇文章中，我們將逐步介紹如何設置本地Ollama以實現GPU加速，包括參數解析、調試步驟、性能調優和排錯指南等方面。 背景定位 在運行Ollama的過程中，許多用户可能會遇到性能不足的問題。尤其是

性能調優 , 加速比 , aigc , CUDA

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mob64ca12ebb57f - ollama 本地通義千問

在構建以“ollama 本地通義千問”為核心的技術方案時，我發現了幾個關鍵的流程需要記錄。本文將通過環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、性能優化及生態擴展來詳細討論如何構建與管理這一系統。 首先，我準備了一個技術棧兼容性矩陣，以便我們可以清晰地知道所需要的各個組件之間的兼容性。 組件 版本 兼容性

技術棧 , API , aigc , ci

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細心的紅酒 - 除了加密，SSL證書還在悄悄為你做這3件事

當人們談論SSL證書時，第一個、也往往是唯一一個被提及的好處就是——加密。沒錯，那把小小的綠鎖確實在你瀏覽器和網站服務器之間建立了一條安全通道，防止黑客竊取你的信用卡號和密碼。 但故事遠未結束。SSL證書就像一位沉默的瑞士軍刀，除了其廣為人知的加密主刀外，還隱藏着多個至關重要的工具。今天，我們就來揭示SSL證書在暗中為你做的另外三件大事。 第1件事：為你的網站貼上“官方認證”的信任標籤 這

後端 , 前端

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魁梧的松鼠 - DV SSL證書 vs. OV SSL證書：不僅僅是那把“小鎖”的區別

當您訪問一個網站時，是否曾留意過瀏覽器地址欄左側的那個“小鎖”圖標？這個標誌意味着該網站使用了SSL證書，啓用了HTTPS加密協議，能夠保護您與網站之間傳輸的數據不被竊取或篡改。然而，並非所有的“小鎖”都代表着同等級別的安全與信任。在SSL證書的世界裏，域名驗證型（DV） 和組織驗證型（OV） 是兩種最常見且差異顯著的類型。理解它們的區別，對於網站所有者和訪問者都至關重要。 核心區別：驗證

ssl

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傻傻的開心果 - 網站SSL證書過期了怎麼解決？

一、SSL 證書過期：這些風險比你想象的更嚴重​ SSL 證書作為網站 “安全身份證”，一旦過期會引發連鎖問題，直接影響用户信任和業務運轉：​ 瀏覽器警告：用户訪問時將看到 “不安全連接” 提示，Chrome、Firefox 等主流瀏覽器會攔截訪問，導致流量暴跌；​ 數據傳輸風險：HTTPS 降級為 HTTP，用户提交的密碼、支付信息等數據可能被竊聽或篡改；​ 搜索引擎懲罰：Goo

ssl證書

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mob64ca12efd81c - AIGC音頻模型

AIGC音頻模型是一種基於人工智能生成內容的音頻處理技術，廣泛應用於音頻生成、轉換、處理等場景。隨着語音識別和合成技術的發展，AIGC音頻模型的適用場景越來越多，比如語音助手、在線教育、遊戲音效生成等。 根據《人工智能音頻技術研究報告》，AIGC音頻模型通過深度學習技術對音頻內容進行分析和生成，展示出強大的創新能力。 適用場景分析 在實際應用中，AIGC音頻模型

System , 響應時間 , aigc , 人工智能

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藍夢之翼 - 代碼隨想錄算法訓練營第三天｜ 203.移除鏈表元素、 707.設計鏈表、206.反轉鏈表

LeetCode203 移除鏈表元素、LeetCode707 設計鏈表、LeetCode206 反轉鏈表 代碼隨想錄算法訓練營第三天 | 203-移除鏈表元素、707-設計鏈表、206-反轉鏈表 LeetCode203 移除鏈表元素 題目鏈接：https://leetcode.cn/problems/remove-linked-list-ele

i++ , 鏈表 , Css , 前端開發 , HTML

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追風的苦咖啡 - 跨域信任體系中IP證書的信任傳遞機制與風險控制

一、信任傳遞機制的核心框架 PKI信任模型的適配應用 嚴格層次結構：以根CA為錨點，通過樹狀證書鏈逐級驗證，適用於政府或大型企業的高封閉網絡。 橋接信任模型：引入第三方橋CA連接異構信任域，解決跨組織互認難題，如金融行業跨機構系統對接。 分佈式信任結構：採用區塊鏈存儲證書哈希值，實現去中心化驗證，避免單點故障。 動態信任評估與調整 行

vagrant , kubernetes , devops , 運維 , Docker

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拓端tecdat - 專題：2025AI產業全景洞察報告：企業應用、技術突破與市場機遇|附920+份報告PDF、數據、可視化模板彙總下載

原文鏈接：https://tecdat.cn/?p=44391 原文出處：拓端抖音號@拓端tecdat 2025年，AI產業已邁入“上游算力支撐-中游技術突破-下游應用落地”的全鏈路爆發期。生成式AI重構企業運營效率，對話式AI優化人機交互體驗，AI視頻生成開闢內容創作新賽道，而算力芯片與生態建設則成為支撐產業前行的核心底座。但繁榮背後，產業鏈各環節仍面臨結構性矛盾：中小企業落地遭遇“技能

機器學習 , 數據挖掘 , 算法 , 人工智能 , 深度學習

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數據集成與治理 - 什麼是數據融合？怎麼用數據支持決策？

我認識一些搞數據的朋友，天天都在説説“數據融合”。但數據融合到底是什麼，他們也説不清楚。 數據融合還真不是單純地把數據合併在一起就完事了。 如果數據融合的不好，這很容易因為數據問題而產生對事實現象洞察的不全面，從而導致決策效率低；這是件很嚴重的事，不僅耗時耗力，還得再推倒重來，實在是吃力不討好。 今天我們就來一起討論為什麼要進行數據如何，要怎麼融合，數據融合的類型有哪些。 一、什麼是數據融合？ 數

資訊 , 教程 , 知識 , 數據庫 , 安全

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mob649e8168b406 - langchain本地RAG

在這篇博文中，我們將深入探討“langchain本地RAG”的實現。在這個快速發展的技術時代，RAG（檢索增強生成）成為了許多企業獲取信息的常用工具。本文將從背景定位、演進歷程、架構設計、性能攻堅、覆盤總結和擴展應用幾個方面，詳細闡述如何成功實施本地RAG模式。 背景定位 在當今的企業環境中，大量的信息生成需求促使了對高效信息檢索和生成的渴望。藉助於RAG技術，企業能夠更快速、精

架構設計 , aigc , 解決方案 , 迭代

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