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數據庫知識分享者小北 - 基於 PolarDB 打造企業專屬智能問答應用，完成任務可贏取保温杯、加濕器等好禮！

企業在智能化升級的浪潮中，知識問答和智能客服的需求不斷激增。然而，傳統的 RAG 方案往往依賴外部向量庫，導致架構複雜、數據同步困難和高昂的運維成本。 本方案將基於雲原生數據庫 PolarDB 構建 RAG 智能知識系統，融合原生 IMCI 向量索引與 PolarDB for AI 能力，通過原生 SQL 調用列存向量節點和 AI 節點，無需外部向量庫，實現數據與知識的閉環

MySQL , AI , 阿里雲 , 數據庫 , RAG , PolarDB

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上海拔俗網絡 - AI大模型智能體開發：把大模型變成“會幹活”的技術邏輯

大模型就像個滿腹經綸的學者，能説會道卻邁不出書房；而AI智能體，就是給這位學者裝上“行動能力”的技術方案——不用重構底層模型，核心是通過三層技術設計，讓大模型從“只會回答”變成“自主做事”。今天用大白話拆解智能體開發的核心技術，普通人也能看懂落地邏輯。 首先要明確：智能體開發的技術核心是“閉環能力”，而非創造新模型。基礎大模型（如GPT、文心一言）提供了“思考”基礎，我們要解決的技術

數據 , 自然語言 , NLP , 人工智能 , 核心技術

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犀思雲CXP - 犀思雲《AIGC全球混合雲網絡解決方案》榮獲“至臻典範·實踐創新獎”

11月22日，2025第八屆智能雲網產業發展大會在北京圓滿落幕。本屆大會以 “智驅未來，網連天下” 為主題，由中國通信學會指導，江蘇省未來網絡創新研究院主辦，匯聚阿里雲、中國電信、中國移動、天翼雲、華為、新華三等產學研用領軍力量，共繪AI時代智能雲網新藍圖。 左二：犀思雲代表 在備受矚目的 “2025智能雲網行業年度獎項” 頒

雲計算 , 雲服務 , aigc

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犀思雲CXP - 犀思雲《AIGC全球混合雲網絡解決方案》榮獲“至臻典範·實踐創新獎”

11月22日，2025第八屆智能雲網產業發展大會在北京圓滿落幕。本屆大會以 “智驅未來，網連天下” 為主題，由中國通信學會指導，江蘇省未來網絡創新研究院主辦，匯聚阿里雲、中國電信、中國移動、天翼雲、華為、新華三等產學研用領軍力量，共繪AI時代智能雲網新藍圖。 左二：犀思雲代表 在備受矚目的 “2025智能雲網行業年度獎項” 頒

雲計算 , 雲服務 , aigc

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拓端tecdat - 專題：2025-2026醫藥健康行業消費趨勢白皮書：數字化全景洞察|附180+份報告PDF、數據可視化模板彙總下載

**原文鏈接：https://tecdat.cn/?p=44379 原文出處：拓端抖音號@拓端tecdat** 當“脆皮打工人”在小紅書搜索“情緒養生方案”，當銀髮族在社區體驗智能監測設備，當跨境品牌通過AI優化健康產品出海鏈路——後疫情時代的醫藥健康行業，已從“被動治療”全面轉向“主動數字化管理”。這場變革中，消費需求從單點功能延伸至生活場景，技術革新重構行業效率，場景擴容打破傳統邊界，

機器學習 , 數據挖掘 , 算法 , 深度學習

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沃觀態勢感知 - 超越機器翻譯：具備跨文化洞察力的出海媒體監測服務

出海企業在海外社交媒體的運營過程中，面臨語言多樣、文化差異和輿情複雜化的挑戰。僅依賴機器翻譯或單一語言分析工具，難以全面理解市場動態和消費者情感，這可能導致信息誤讀或策略失誤。因此，具備跨文化洞察力的出海媒體監測服務成為企業獲取海外市場真實洞察的關鍵工具，通過專業分析和文化解讀，幫助企業在海外市場做出精準決策。 一、跨文化理解的重要性 海外市

機器翻譯 , 人工智能 , 數據分析 , 社交媒體 , 用户態

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上海拔俗網絡 - AI智能體開發：讓大模型從“能説”到“會做”

很多人覺得AI大模型已經很厲害——能寫文案、答問題、編代碼，但其實它更像個“超級大腦”，空有知識卻沒手腳。而AI智能體，就是給這個大腦裝上“手腳”和“行動邏輯”，讓它從“只會説”變成“能落地做事”的實用工具。今天就用大白話拆解智能體開發的核心邏輯，不用複雜術語也能看懂。 智能體開發的核心不是“造新模型”，而是“用好現有大模型”。基礎大模型（比如GPT、文心一言）已經掌握了海量知識，我

數據 , 自然語言 , NLP , 人工智能 , 辦公軟件

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子午 - 魚類識別系統【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 魚類識別系統，基於TensorFlow搭建卷積神經網絡算法，通過收集了包括‘墨魚’、‘多寶魚’、‘帶魚’、‘石斑魚’等在內的30種魚類圖像數據集進行訓練，最後得到一個識別精度較高的模型，然後搭建Web可視化操作平台。 前端: Vue3、Element Plus 後端：Django 算法：TensorFlow、卷積神經網絡算法 具體功能： 系統分為管理員和用户兩個角色，登錄後根據角色顯

圖像識別 , tensorflow , Python

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巨浪888 - 使用 AI 編程工具開發郵件插件MailMind Assistant

你每天要花多少時間處理郵件？對着空白編輯框反覆修改措辭，在幾十封未讀郵件裏翻找關鍵信息，熬夜讀完長篇郵件卻漏看核心需求 —— 這是大多數職場人的日常。作為曾經的 “郵件工具人”，我發現市面上的郵件輔助工具要麼收費昂貴，要麼操作複雜，要麼適配性差。於是我想做一款插件，不用下載 APP，不用付訂閲費，在 Gmail 和 Outlook 裏直接能用，10 秒生成專業郵件，2

AIGC二三事 , AI編程 , 人工智能 , 深度學習 , 開發者 , Outlook

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玫瑰互動GEO - 騰訊新聞短視頻的“AI相關搜索”:企業GEO優化的黃金新陣地

摘要： 當你在騰訊新聞刷到一條介紹智能家居的短視頻時，屏幕下方突然彈出“AI相關搜索”選項：“智能鎖安裝貴嗎？”、“本地有哪些靠譜智能家居品牌？”——這不僅僅是用户的便捷工具，更是企業進行GEO優化（生成引擎優化） 不可錯失的戰略機遇。在AI重塑信息分發的時代，騰訊新聞這一功能為企業精準觸達目標客户打開了全新通道。 目錄： 1.騰訊新聞-短視頻出

智能家居 , 搜索 , AI寫作 , aigc , 結構化

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沃觀態勢感知 - 出海媒體監測軟件選型指南：聚焦多語言支持與預警速度的深度對比

在全球化背景下，出海企業面對的海外市場環境複雜多變。社交媒體平台繁多，用户語言多樣，輿情動態瞬息萬變。選擇一款高效的出海媒體監測軟件，能夠幫助企業實時掌握海外市場動態、競爭對手活動及用户反饋，從而優化營銷策略、提升市場敏鋭度。在出海媒體監測軟件選型過程中，多語言支持與預警速度成為關鍵考量指標，直接影響企業在海外市場的響應能力與決策效率。 一、多語言

數據 , 多語言 , 人工智能 , 數據分析 , 情感分析

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完美句號 - 網易CodeWave用AI重構研發方式，全面升級企業智能研發新模式，客服AI質檢系統最佳實踐落地

一、前言： 在上一期我們接觸過網易“CodeWave智能開發平台”實踐過一個電商管理系統後，也有一段時間了，期間也是一直在關注村長的直播新特性，趁着這次機會來實踐並總結一些AI更多的實際案例來進行“AI+可視化”賦能。 隨着AI人工智能的不斷髮展，各行各業開始不斷的探索各種AI的使用方案，比如智能體、AI應用、AI Agents、大模型，那麼“Cod

開發平台 , 低代碼 , 拖拽 , 網易CodeWave

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子午 - 植物識別系統【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 植物識別系統，基於TensorFlow搭建卷積神經網絡算法，通過對6種常見的植物葉片圖片數據集（涵蓋廣玉蘭、杜鵑、梧桐、樟葉、芭蕉、銀杏六類常見植物）進行訓練，最後得到一個識別精度較高的模型，然後搭建Web可視化操作平台。 前端: Vue3、Element Plus 後端：Django 算法：TensorFlow、卷積神經網絡算法 具體功能： 系統分為管理員和用户兩個角色，登錄後根據

圖像識別 , tensorflow , Python

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觀測雲 - Kubernetes CRD 方式配置容器日誌採集最佳實踐

一、概述 DataKit 通過 Kubernetes Custom Resource Definition (CRD) 提供了一種聲明式的容器日誌採集配置方式。用户可以通過創建 ClusterLoggingConfig 資源來自動配置 DataKit 的日誌採集，無需手動修改 DataKit 配置文件或重啓 DataKit，同樣也無需重啓業務。 二、前置條件 Kubernetes 集羣版本 1

日誌分析

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IT開發者筆記 - Vaadin：可能你不瞭解，但值得試一次的企業級Web開發框架

在國內前端生態中，Vue、React、Angular 已經非常成熟了。大部分企業的技術選型也很清晰：後端用 Java/Spring，全棧用前後端分離，表格控件就選擇 Element/Ant Design/AG Grid…… 但有一個國外企業級框架，近兩年在全球 Java 圈越來越火，它的名字叫Vaadin。如果你還不熟悉它，這篇文章可能會讓你重新思考一句話：Java 開發者，有沒有可能“不寫

後端

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software-Development 頭像

IT開發者筆記 - AG Grid與Bryntum達成戰略合作：共同打造更強大的數據密集型應用組件生態

近日，全球知名的高性能數據表格與圖表解決方案提供商AG Grid宣佈與專注於高級排程與項目管理 Web 組件的Bryntum達成戰略合作伙伴關係，並獲得來自Adelis Equity Partners的長期投資支持。本次合作將進一步強化雙方在現代 Web 應用領域的技術佈局，持續為全球開發者提供更高性能、更豐富、更易用的前端組件生態。 慧都科技是AG Grid 在中國區的合作伙伴，與AG Gri

前端

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萌萌朵朵開 - 微服務鏈路追蹤：SkyWalking 部署與實戰使用

微服務架構下，一個請求可能會經過多個服務、跨多個節點，一旦出現響應緩慢或調用失敗，排查問題就像“大海撈針”——不知道請求卡在哪個服務、哪個環節出了問題。這時候就需要鏈路追蹤工具，而 SkyWalking 憑藉其輕量級、低侵入的優勢，成為微服務鏈路追蹤的熱門選擇。它能自動採集請求鏈路、記錄服務調用關係和耗時，還能監控服務健康狀態，幫你快速定位性能瓶頸和故障根源。這篇就分享 SkyW

服務端 , 鏈路 , 微服務 , 雲計算 , 雲服務

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mb688aca45159a6 - 【最新版】Edge v142.0.3595.76 瀏覽器安裝！綠色增強版+官方安裝包+禁止Edge更新的軟件

軟件簡介 Microsoft Edge 是微軟研發的網頁瀏覽器，綠色免安裝、解壓即用，軟件數據存放在軟件目錄內實現便攜式，增強標籤頁和標籤欄操作方式，移除開發者模式警告和更新錯誤警告，去除自動更新。 除了增強功能之外，相比原版啓動速度更快、後台進程更少，關閉之後不會有殘留進程。 軟件下載 Edge

軟件下載 , MySQL , 自動更新 , 數據庫 , Linux , 程序員 , 檢查更新

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SelectDB技術團隊 - 深入理解 Doris Variant：如何讓 JSON 查詢性能追平列存，還能承載萬列索引字段？｜Deep Dive

摘要：在如 Snowflake、ElasticSearch、ClickHouse.... 等傳統系統中，對於 JSON 的處理往往面臨靈活性及性能無法兼得的困境，而 Apache Doris 的 VARIANT 類型，通過動態子列、稀疏列存儲、延遲物化和路徑索引等能力，實現了靈活結構 + 列存性能的平衡。本文將對該能力的實現一一講解，全面展示其優勢。 在大數據時代，JSON 已成為數據交換的事實

資訊 , 數據庫 , apache

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mob64ca1402a190 - 入門-ArcGIS-二次開發的基礎對象關係圖

ArcGIS作為GIS領域的領先平台，具備處理海量空間數據、執行復雜空間分析、製作專業地圖、進行遙感圖像處理和分析、實現二次開發等眾多優勢。它支持與多種空間數據庫連接，提供了協作工具和持續的技術支持，擁有龐大的用户社區和教育資源，是空間分析和地理信息科學不可或缺的工具。 結合ArcGIS和GPT的優勢，本次重點：AI大模型應用、ArcGIS工作流程

數據讀取 , 綜合應用 , arcgis , 文心一言 , 數據 , aigc

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我就是不長肉而已 - BAT54C-ASEMI可直接替代安世BAT54C

編輯：ll BAT54C-ASEMI可直接替代安世BAT54C ASEMI首芯半導體可替代安氏半導體功率器件 型號：BAT54C 品牌：ASEMI 封裝：SOT-23 特性：肖特基二極管 正向電流：0.2A 反向耐壓：30V 恢復時間：35ns 引腳數量：2 芯片個數：1 芯片尺寸：MIL 浪涌電流：1

ASEMI , 大數據 , BAT54C , hadoop , 在51CTO的第一篇博文 , 肖特基二極管

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qq688ac5fc71654 - 又一家網盤倒閉了！我們還能用哪些網盤？

又一家網盤倒閉了！我們還能用哪些網盤？ 官方原文在這裏看：mp.weixin.qq.com/s/1TN0RivOn… 奶牛團隊説法是，為了更好地服務創作者，他們未來將專注於“稿定設計”的升級和創新，如果用户在奶牛快傳終止服務後仍有文件分享、多人協作、在線設計或 AI 創作等需

文件分享 , redis , windows , github , 數據庫 , 文件傳輸

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曾深愛過的洋葱 - mapvthree Engine 設計分析——二三維一體化的架構設計

mapvthree Engine 作為二三維一體化渲染引擎的核心，其設計理念既不同於傳統地圖引擎，也不同於純粹的 3D 渲染引擎。本文將從架構設計的角度，深入分析 Engine 如何巧妙地融合兩種設計範式，創造出獨特的二三維一體化架構。 注： mapvthree 是 JSAPI Three（百度地圖 JavaScript API Three）在代碼中的命名空間。 一、設計理念概述 1.1

地圖開發 , 架構設計 , three.js , 3d , Engine

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RestCloud - ETL調優指南：內存、併發、批量插入的取捨

在數據驅動的時代，高效、穩定的ETL流程是數據倉庫、數據湖乃至現代數據平台的基石。設計流程的時候我們想要通過提高併發來加速處理，又希望利用大批量插入來減輕數據庫壓力，同時還得時刻警惕內存溢出（OOM） 。這三者相互關聯、相互制約，本文將探討如何在這三者之間做出最明智的取捨，從而打造出既快又穩的ETL管道。 一、內存、併發和批量插入 內存：內存是ETL流程中的硬約束。不同於CPU使用率可以短暫峯值，

etl , 併發 , 數據處理 , 數據傳輸

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