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u_15988698 頭像

代碼天地 - 融合Transformer+LSTM+CNN，時間序列預測 ！！

咱們今天來聊聊融合Transformer+LSTM+CNN，這也是有一位同學提到的。 核心點：用卷積抓短期、用 LSTM 維護狀態、用自注意力抓任意距離的依賴。 首先，咱們來看看這三位“同學”各自擅長的點在哪裏？ CNN（卷積）：擅長抓“局部模式”，像短期的波峯/波谷、週期裏的固定形狀。 LSTM（長短時記憶網絡）：擅長記住“時間上的因果和長期依賴”，把過

卷積 , 服務器 , 數據 , 時間序列 , 分佈式

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u_16018702 頭像

架構師李哲 - 告別深夜批改：用Qwen3-VL大模型打造會“理解”的作文閲卷助手

深夜十一點，李老師揉了揉發酸的眼睛，面前還有三十多篇作文等待批改。 這是無數語文教師的日常寫照——繁重的批改負擔、難以完全統一的標準、反饋到達學生手中時已失去時效性。 而在AI技術日新月異的今天，我們能否讓機器真正“理解”一篇作文的優劣？ 答案是肯定的。基於Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct大模型，我們成功打造了一款能夠深度理解中文作文的智能閲卷

數據集 , 模版 , 數據 , aigc , llama

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u_14306318 頭像

咚咚王哲 - 人工智能之數據分析 numpy：第一章 學習鏈路

人工智能之數據分析 numpy 第一章 學習鏈路 (文章目錄) 前言 本文主要學習人工智能的整體鏈路，相當於數據分析模塊的開端，學習整體思維導圖，有利於更加清晰的知道後面需要學習什麼，達到什麼樣的程度，對於單一的ai繪圖短劇小説等也是當前的熱門方向之一。掌握基礎有利於更加靈活的創造和應用解決問題的能力。 一、頂層設計：理解人工智能全景圖

機器學習 , 數據 , 後端開發 , Python

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u_13137233 頭像

鯨魚編程pyhui - 20251129_122424 函數的使用

函數的分類 無參無返回值 無參有返回 有參無返回 有參有返回 無參無返回值 void 函數名(){ 代碼 } void show(){ ... } 無參有返回值 返回值的數據類型 函數名(){ 代碼; return 數據; } int get_pwd(){ return 11; } 有參無返回值 void 函

數據類型 , 參數類型 , 數據 , 後端開發 , Python

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u_15474939 頭像

海豚調度平台 - 重磅發佈，限時領取！2025 年 Apache DolphinScheduler 案例精選集，企業實戰經驗全覽

過去一年，Apache DolphinScheduler 已深入更多企業生產環境，為複雜任務調度提供解決方案。社區精心整理了應用實踐，彙編成《2025 年 Apache DolphinScheduler 案例精選集》，現已 重磅發佈，限時 7 天免費領取！ 本精選集彙總了 2025 年 Apache DolphinScheduler 在多家企業的典型實踐，包括奇虎

spark , dolphinscheduler , 大數據 , 數據 , 生產環境 , 案例 , 開源

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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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u_16213681 頭像

16213681 - echarts官方文檔國內鏡像

前言 echarts4 官網：https://echarts.apache.org/v4/zh/option.html#series-scatter.coordinateSystem echarts5官網：https://echarts.apache.org/ echarts-liquidfill 水球圖插件官網:https:/

數據 , 雲計算 , echarts官方文檔國內鏡像 , 雲原生 , 官網 , ci

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mob64ca12e1497a - langchain chromdb

在最近的項目中，我們面臨着如何有效地使用 LangChain 和 ChromaDB 的技術挑戰。LangChain 是一個大型語言模型應用程序的構建框架，而 ChromaDB 是一個幫助管理上下文的數據庫。它們的聯合使用使得我們在處理複雜數據處理和查詢時更加高效。為了確保項目成功，我們採取了系統化的思考和方法，下面是我們面對的技術痛點和採取的解決步驟。 背景定位 初期，我們的項目

數據 , 思維導圖 , 架構設計 , aigc

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u_16655836 頭像

wx6603b05eb93d0 - 新華社評車圈營銷亂象：零件命名武俠風，拉踩陰陽友商博關注……

幾年前，小柴就發文調侃，如今的汽車行業，核心競爭力好像是車企領導們的嘴，以及養車評人加上對負面新聞的OTA能力。 比如，在創始人的嘴這方面，他們有人説，BBA這些落後的東西；還有人説，咱們不要嘲笑邁巴赫，以及千萬以內最好；還有輪端輸出扭矩超過了1.8萬匹馬力；甚至開車能延壽三十年…… 類似的還有，倒車想撞都難；公開直播更是宣稱，有了領先幾代的智駕，上車可以打盹

數據 , 汽車行業 , 人工智能 , 數據分析 , 核心技術

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u_15851118 - 智能電子表格：Airtable、NocoDB、teable、APITable

概述 之前彙總過BaaS(Backend as a Service，後端即服務)平台或項目，參考BaaS；也彙總過低代碼平台，參考低代碼平台。 BaaS和低代碼 兩者還是有一些共通之處 flowchart TD subgraph A [低代碼/零代碼平台] direction TB A1["可視化UI構建"] A2["拖

數據 , API , excel , Css , 前端開發 , 電子表格 , HTML

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u_16213397 頭像

mob64ca12e83232 - ollama 怎麼計算模型推理需要多少gpu

要解決“ollama 怎麼計算模型推理需要多少GPU”這個問題，我們首先需要明確模型推理的背景與現象。模型在進行推理時，各種參數的設置與系統的硬件資源密切相關。因此，計算推理所需的GPU數量顯得尤為重要。 在此背景下，我們可以建立數學模型來描述推理的規模。對於一個模型，假設其計算複雜度為 $C$，輸入數據的大小為 $N$，則推理所需的GPU數量可以用以下公式表示： $$ GPU_

複雜度 , System , 數據 , aigc

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u_17602582 頭像

mb69410ac31213c - 5大核心優勢！華為雲Flexus AI智能體解決AI應用的“最後一公里”

在當今AI技術飛速發展的時代，企業面臨的挑戰從是否要採用AI，轉變為如何高效地應用AI。根據Gartner的數據，2025年全球AI支出預計將達到近1.5萬億美元，企業對於AI技術的需求呈現爆炸式增長。 對廣大企業而言，面對洶涌而來的AI浪潮，急需一款配置靈活、安全可控且兼具性能和穩定的智能體工具。華為雲Flexus AI智能體作為一站式AI應用平台，支持工作流編排、智能體

大數據 , 數據 , 數據倉庫 , 官網 , 調優

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u_17321650 頭像

ZKMALL - 技術合規無風險！ZKmall開源商城：基於Spring Boot3，安全可商用

在電商數字化轉型浪潮中，“技術不合規、架構老舊、商用有風險、運維無保障”成為企業佈局電商的核心顧慮：不少開源商城基於老舊技術框架開發，存在安全問題與合規隱患；部分平台開源協議模糊，商用易引發版權糾紛；更有系統缺乏合規認證，數據安全、隱私保護不達標，企業陷入“用則擔風險、棄則費成本”的兩難困境。行業亟需一款“技術合規、架構先進、商用安全、運維可靠”的開源商城解決方案。ZKmall開

開源協議 , yyds乾貨盤點 , 數據 , 運維 , 架構 , 後端開發

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沃觀態勢感知 - 防患於未然：構建企業級的境外輿情監控預警與快速響應服務體系

在全球化競爭日益激烈的環境下，企業在境外市場運營時面臨的不僅是商業競爭，更有輿情風險。海外社交媒體信息傳播迅速，任何負面信息都可能在短時間內引發輿論風暴，對品牌聲譽、市場推廣甚至法律合規造成影響。因此，構建企業級的境外輿情監控預警與快速響應服務體系，成為企業防範潛在危機、保障品牌穩定的重要手段。 一、建立全面的輿情監控體系 企業級境外輿情監控

數據 , 企業級 , 人工智能 , 數據分析 , 數據驅動

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雲和恩墨 - 醫療多系統數據融合實戰：HIS/LIS/PACS 集成與數據庫性能提升方案

在醫療機構數字化建設中，HIS（醫院信息系統）、LIS（檢驗信息系統）、PACS（影像歸檔和通信系統）是核心業務系統，但各系統獨立建設導致的數據不通、性能瓶頸等問題，嚴重影響了診療效率和患者體驗，成為醫療機構數字化轉型的“絆腳石”。本文結合醫療行業數據庫集成項目實踐，分享HIS/LIS/PACS系統數據打通與性能優化的實戰方案，助力醫療機構提升信息化服務水平。 第一

oracle , 性能優化 , 數據 , 數據庫

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mob64ca1419e0cc - Spark問題定位並且解決

文章目錄 RDD簡介 RDD常用的算子 通過並行化scala集合創建RDD union求並集 intersection求交集 join(連接) groupByKey cogroup cartesian笛卡爾積 WordCount

spark , List , d3 , 大數據 , 數據 , Spark問題定位並且解決

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u_15591470 頭像

ceshiren2022 - n8n高級測試指南：Function節點的自定義斷言與複雜數據驗證

在構建自動化工作流時，許多人能熟練地串聯節點，卻常常在數據驗證環節遭遇瓶頸。你可能遇到過這些情況：上游API返回的結構時而變化，基礎字段驗證無法滿足複雜的業務規則，或是測試用例需要對多種邊界條件進行檢查。當n8n自帶的“IF”節點和基礎驗證顯得力不從心時，是時候深入瞭解一個強大工具——Function節點了。 為什麼需要自定義驗證？ 上週，一位同事在處理電商訂單數據時遇到了麻煩。

n8n , 數據 , 自動化 , 人工智能 , 深度學習

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mb691327edb400f - AI浪潮下的HR生存戰：淘汰還是升級，關鍵看這一步

AI浪潮下的生存戰：淘汰還是升級，關鍵看這一步 當AI智能體從冰冷工具進化為能獨立思考、自主執行的“數字員工”，人力資源領域的無聲革命已然來臨。事務型、經驗型、非數據驅動的面試官正被時代浪潮推向邊緣，依賴人工篩選、主觀判斷與機械流程的傳統招聘模式，早已成為企業人才升級的桎梏。生存還是淘汰？答案不在於抗拒變化，而在於能否率先擁抱下一代招聘生產力工具。 近嶼智能面向審核客

自動回覆 , 數據 , 人工智能 , 深度學習 , 數據驅動

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智能探索者之家 - 神策數據微信小程序 SDK 功能介紹 | 數據採集

神策數據官方 Java 埋點 SDK（sa-sdk-java）是一款專為 Java 端打造的輕量級數據採集工具，幫助開發者輕鬆實現應用數據的埋點採集與上報。本文將帶你快速掌握這款埋點神器的安裝配置方法，讓數據採集工作變得簡單高效！ 📚 為什麼選擇神策數據 Java 埋點 SDK？ ✅ 核心優勢解析 輕量級設計：極簡架構不佔用過多系統資源，完美

數據 , 後端開發 , JAVA , Python

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歲月靜好呀 - wps 動態 java

該文是以前的博文，本文中有一列是快遞單號，其實這一列根本不需要，一般快遞幾天就到，在excel表中存快遞單號，純屬浪費時間，快遞單號一般都會有客户留存聯，而且也登入了網上的表格，所以個人用的excel表格不需要這一列。 由於該文是以前的，以前沒有紅字發票的經歷，後來才瞭解到紅字發票的使用。 關於紅字發票的填卡和注意事項，看查看本文兩篇相關博文：

數據 , wps 動態 java , 後端開發 , excel表格 , JAVA , 狀態欄

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andyxi_linux - 數據平滑處理算法03——中心移動平均

中心移動平均 中心移動平均主要用於時間序列分解，特別是在估計趨勢-週期成分時。它的核心特點是“對稱性”。 核心思想：將移動平均窗口置於數據的“中心”，使得平均值能夠對齊到窗口的時間中點，從而最大限度地減少滯後性。 計算方法 對於一個時間序列，其 N 期中心移動平均值是將窗口置於當前點的兩側。

數據 , MySQL , 算法 , i++ , 數據庫 , JAVA , 前端

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u_16993624 頭像

長腿大壯 - H2 數據庫觸發器、函數及備份恢復關鍵字

H2 數據庫觸發器、函數及備份恢復關鍵字 在 H2 數據庫的高級應用中，觸發器關鍵字實現數據操作的自動化響應，函數定義關鍵字封裝可複用的計算邏輯，備份恢復關鍵字保障數據安全。這三類關鍵字覆蓋了自動化處理、邏輯複用和數據保障等關鍵場景，熟練運用能讓數據庫操作更智能、高效且安全。 一、觸發器相關關鍵字 觸發器就像數據庫中的 “自動響應器”，當表發生 INSERT、UPDATE、D

oracle , 觸發器 , 數據 , 數據庫

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數碼精靈abc - MES系統採集數據的方式

MES系統，也叫生產管理系統，是實現工廠生產過程透明化、精細化管理的核心軟件。如用MES系統採集設備數據，應結合“自動化為主、人工為輔”的方式，結合硬件對接、協議轉換和系統集成，實現全類型設備數據的實時獲取與標準化處理。其具體採集方式有三種。 一是基於硬件接口的直接採集：對有數據輸出功能的設備（傳感器、PLC等），可通過傳感器/PLC直連獲

數據 , 獲取數據 , 管理系統 , 後端開發 , 網絡 , harmonyos

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鹽焗西蘭花 - 跨設備剪貼板數據：實現應用間內容共享

跨設備剪貼板數據：實現應用間內容共享 概述 在 HarmonyOS 生態系統中，跨設備剪貼板功能讓用户能夠在一台設備上覆制內容，然後在同一賬號下的其他設備上粘貼使用。這項技術打破了設備邊界，為開發者提供了全新的內容共享體驗。 官方參考資料： HarmonyOS API 參考 剪貼板服務指南 跨設備剪貼板 重

移動開發 , 數據 , 剪貼板 , Android , Json

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