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螳螂觀察 - 【年度消費觀察】2025，年輕人沒有拋棄白酒

文 | 螳螂觀察 作者 | 風車 關於多渠道飛天茅台價格跌破1499元/瓶這事，外界大多將原因歸於行業週期調整的大環境因素，或者是禁酒令，或者是消費降級。 通俗地講，當下的產業狀態以及酒企集體下行的趨勢，支撐不起原有的價格了。 觸及問題本質沒有？筆者認為尚缺。 反過來看，勁酒成為年輕女性社交平台熱議的“姨媽神仙水”，這組白酒消費市場看似矛盾的景象，正

數據 , Css , 迭代 , 前端開發 , 碼率 , HTML

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上海拔俗網絡 - AI教學評價分析管理系統：用技術讓課堂評價更精準高效

傳統教學評價總繞不開“憑經驗、耗時間、不全面”的難題——專家聽課靠主觀打分，不同人評分差異率超30%，一學期最多覆蓋8%的課程，反饋報告還要等兩週。而AI教學評價分析管理系統，正是用技術打破這些侷限，讓教學評價從“模糊感知”變成“精準診斷”。 系統的核心能力，源於“多模態數據採集+智能分析”的技術閉環，就像給課堂裝了一套“智能感知中樞”。前端靠三類“感知設備”捕捉全量數據：教室的廣角

數據 , 數據採集 , NLP , 人工智能 , 模態

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mob64ca1417736e - 時序數據庫簡介

隨着風電、光伏等新能源產業的快速發展，海量時序數據的高效管理成為行業數字化轉型的關鍵瓶頸。本文針對新能源場站監控、功率預測、設備運維等核心場景，從數據採集頻率、存儲經濟性、系統可靠性、平台兼容性和智能應用支撐五個維度，系統分析選型時序數據庫的關鍵標準。基於行業實踐驗證，為新能源企業提供科學選型框架。 在新能源領域，單個風電場或光伏電站每日產生GB級時序數據，包括

數據 , 系統可靠性 , 時序數據庫 , 後端開發 , Python

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此風喚作晚安 - 數據庫事務與隔離級別深度解析

在任何一個涉及數據存儲與訪問的系統中，保證數據的準確性和一致性都是最核心的需求。想象一下銀行轉賬的場景：A向B轉賬100元。這個操作至少包含兩個步驟：從A的賬户扣款100元，向B的賬户增加100元。如果扣款成功後，系統突然出現狀況，導致B的賬户未能增加金額，其結果將是災難性的。 數據庫事務，正是為了解決這類問題而誕生的關鍵機制。它確保了即使在併發操作和潛在系統故障的情況下，

數據 , 數據庫 , 不可重複讀 , 代碼人生

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錦繡前程未央 - CRM選購指南_liaotianbao的博客

在企業數字化轉型持續深入的背景下，客户關係管理（CRM）系統已從單一的銷售輔助工具，升級為貫穿客户全生命週期、聯動多業務環節的核心數字化平台。其核心價值在於通過整合客户數據與業務流程，實現精準獲客、高效轉化與長期客户價值挖掘，成為企業提升運營效率與市場競爭力的重要支撐。本文結合 2025 年市場發展趨勢、主流品牌特性及行業應用場景，為不同類型企業提供全面的選型參考。 一、客

數據 , 管理系統 , 後端開發 , JAVA , crm

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架構師李哲 - 16k數據撬動300億大模型！用Qwen3-VL打造了一位“頂尖放射科醫生”

僅用1.6萬張醫學影像，我們讓大模型學會了“看片子”。 患者提問：“請使用中文詳細描述這張圖像並給出你的診斷結果。” 這是微調前模型的回答。雖然能夠識別出基本病變，但其分析存在明顯不足，描述過於簡略，僅關注單一病灶而忽略了圖像中實際存在的雙肺多發性結節，且診斷結論過於武斷，直接定性為"良性腫瘤"，缺乏嚴謹的鑑別診斷思

數據集 , 數據 , 人工智能 , 深度學習 , Json

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網絡小墨舞風 - 前端- 【vue3源碼】五、watch源碼解析 - 個人文章

watch 函數分為兩部分：監視的數據源，要執行的動作。 先看一個列子，列出了幾種常用數據源的情況： ref變量， 多個 ref 變量形成一個數據源， reactive 變量，默認使用深度監聽，不需要像早期版本那樣額外標明deep 函數。 點擊查看代碼 script setup im

數據源 , 數組 , 數據 , Css , 前端開發 , HTML

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合宙LuatOS - 輕鬆掌握XXTEA加密解密：極簡代碼入門實踐

XXTEA加密解密輕鬆掌握不是夢，極簡代碼入門更高效。本文結合實際操作與簡明代碼，讓你快速入門，體驗加密解密的便捷與安全。 XXTEA（eXtended eXtended Tiny Encryption Algorithm）是一種輕量級的對稱分組加密算法，由David Wheeler和Roger Needham在1998年提出，旨在改進其前身TEA和XTEA算法的安全性。

字符串 , 數據 , 物聯網 , 16進制 , 硬件工程

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計算機專業指導老師 - 基於VUE的MBTI人格測試系統 [VUE]-計算機畢業設計源碼+LW文檔

摘要：MBTI（Myers-Briggs Type Indicator）作為一種廣泛應用的人格測評工具，能夠幫助人們更好地瞭解自己和他人的人格特徵。本文介紹了一個基於VUE框架開發的MBTI人格測試系統，闡述了系統的需求分析、技術架構、功能模塊設計以及實現過程。該系統實現了用户管理、測試信息管理、MBTI測試、結果展示與統計等功能，為用户提供了一個便捷、高效的人格測試平台。通過實

軟件研發 , 數據 , 測試數據 , 用户信息

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子丶不語 - JavaScript 自定義事件實戰

概述 在日常開發中，我們經常遇到這樣的場景：用户點擊了按鈕，需要更新多個地方的顯示；訂單完成後，需要同時刷新列表、發送通知、更新統計；購物車添加商品時，需要更新數量、計算總價、保存到本地。如果每個地方都直接調用，代碼會變得又亂又難維護。 這時候，自定義事件就派上用場了。它就像廣播電台，某個地方"廣播"了一個消息，所有"收聽"這個消息的地方都能收到通知並做出響應。瀏覽器

數據 , 監聽器 , 自定義事件 , Css , 前端開發 , HTML

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上海拔俗網絡 - AI業務洞察系統：讓數據替業務“説真話”

做業務的朋友大概都有過這樣的困擾：報表堆了一屏幕，卻找不到業績波動的原因；花幾天整理數據，結論還可能出錯。而AI業務洞察系統，就像給業務裝上了“智能大腦”，能自動從海量數據裏找規律、提預警，讓決策不再靠“猜”。 這個系統的核心技術，其實一點都不玄乎。首先是“數據整合術”——它能自動對接銷售、庫存、用户等多個系統的數據，不用人工再做“複製粘貼”。不管是Excel表格裏的舊數據，還是實時

數據 , NLP , 實時監控 , 人工智能 , 數據分析

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上海拔俗網絡 - AI大模型視覺檢測平台：讓“機器眼”精準識別千萬場景

傳統視覺檢測總陷“兩難”：簡單場景靠人工累到眼痠，複雜場景靠普通算法漏檢錯檢；換個檢測對象，又得重新標註數據、訓練模型，耗時耗力。AI大模型視覺檢測平台，就像給機器裝了“進化版火眼金睛”，靠大模型加持的核心技術，打破“場景受限、效率低下、適配困難”的困局。今天就用通俗的話，拆解它的技術邏輯。 核心技術之一是大模型預訓練+微調技術，讓檢測模型“一學多用”。傳統視覺模型像“偏科生”，只懂

數據 , NLP , 人工智能 , 核心技術 , 模態

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u_17398972 - 探索 AIGC 生圖：原理、案例與代碼示例

目錄 引言 一、AIGC 生圖技術原理 （一）技術基礎 1.深度學習： 2.生成式模型： （二）主要模型 1.生成對抗網絡（GAN）： 2.擴散模型（Diffusion Model）： （三）工作原理 1.數據學習： 2.特徵提取： 3

數據 , API , 人工智能 , 深度學習 , Json

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圍爐聊科技 - Ilya Sutskever在最近訪談中的關鍵觀點及對IT技術人員的啓示

Dwarkesh Patel 與 Ilya Sutskever 近期進行了深度對話，視頻以及英文原文可以參見https://www.dwarkesh.com/p/ilya-sutskever-2 ，個人及AI輔助整理核心觀點及啓示如下。 一、訪談核心觀點 Ilya Sutskever 作為 AI 領域的頂尖學者、SSI 公司創始人，在訪談中圍繞 AI

機器學習 , it , 數據 , 泛化 , 人工智能

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網猴兒 - mysql基礎查詢

目錄 前言 目錄 1.基本查詢 2.表的增刪查改 1.increase 1.Create 2.Insert 3.替換 2.Retrieve 1.select列 2.where條件 3.結果查詢 3.update 4.delete 5.插入查詢結果 6.聚合函數

數據 , MySQL , 升序 , 數據庫 , 前端開發 , Javascript

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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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IT劍客風雲 - I2C硬件與模擬的區別

記錄 i2c程序 #include "iic.h" #include "port.h" #include "sys.h" /*IIC應用配置*/ const iic_handle item_i2c[iic_even_num] = { {GPIOB, GPIOB, GPIO_PIN_7, GPIO_PIN_6}, }; /** * @brief:

數據 , 寄存器 , 句柄 , 前端開發 , Javascript

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金海境科技 - 【服務器數據恢復】物流企業WMS系統硬盤固件損壞導致庫存數據丟失數據恢復案例 - 金海境科技

一、客户信息 深圳市某大型物流企業，專注於電商倉儲及配送服務，在全國擁有18個倉儲中心，倉儲面積超50萬平方米，日均處理訂單量達20萬單，服務京東、拼多多等多家知名電商平台。企業核心倉儲管理系統（WMS）部署於5台聯想ThinkSystem SR650服務器，採用5塊8TB SAS硬盤組建RAID5陣列，存儲全國倉儲中心的庫存數據、訂單配送信息、貨物位置信息等核心數據，數據

服務器 , 數據 , mongodb , 固件 , 數據庫

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掃地小沙彌J - Rust 所有權機制詳解：內存管理的第三條路

這是一篇關於 Rust 所有權 (Ownership) 的深度解析教程。 作為後端開發者，你習慣了 Java/Python 的 GC（垃圾回收）或者 C++ 的手動內存管理。而 Rust 只有所有權。這是 Rust 最難翻越的大山，也是它能在不需要 GC 的情況下保證內存安全的核心魔法。 本文將通過5 個經典案例，帶你徹底看懂 Rust 編譯器到底在“糾結”什麼。

數據 , rust , 代碼人生 , 編譯報錯

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EasyV數字孿生可視化 - 數字孿生物流：以某物流企業數字孿生智慧鋼鐵倉儲定位系統建設為例

1.建設背景 國家“十四五”規劃明確提出加快現代物流數字化、智能化轉型，基於國家數字經濟 戰略及企業數字化轉型要求，鋼鐵物流作為重點領域，其倉儲環節的智能化升級被列為政策重點支持方向。某物流企業作為鋼鐵物流龍頭企業，隨着物流行業安全標準要求的不斷 提升，其企業業務增長與戰略佈局都有所調整，庫存管理盲區、作業監管低效、風險響應 滯後、跨域信息割裂和作業協同低效等問題嚴重阻礙

數據 , 物聯網 , 自定義 , 數據可視化 , 人工智能

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mob649e816209c2 - ollama linux連接GPU

在現代的計算機圖形學和深度學習領域，將處理大規模數據任務和快速運算的能力與高效的計算硬件結合是一個極具挑戰的技術需求。尤其是對於利用 GPU 進行加速的計算任務，確保 Linux 系統與 GPU 的良好連接和性能優化是實現高效運算的基礎。本文將詳細記錄解決“ollama linux連接GPU”問題的全過程，包括背景定位、演進歷程、架構設計、性能攻堅、故障覆盤以及擴展應用。 背景定位

數據 , 架構設計 , aigc , 迭代

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mb68c23637232fb - iLeadE-588邊緣計算網關-領嵌

1. 多通道視頻接入與AI分析 支持4路攝像頭同時接入，實時視頻流處理。 內置高性能AI算力，支持人臉識別、行為分析、車牌識別等算法，自動匹配場景需求，無需手動編程。 智能算法一鍵部署，自動優化計算資源分配。 2. 工業級網絡與設備連接 4個千兆網口，支持多設備級聯與數據高速傳輸。 工業接口全覆蓋：配備RS485、CAN總線，可直接連接傳感器、

雲平台 , 數據 , 物聯網 , 人工智能 , 數據分析

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IP人生 - 動態IP代理與靜態IP代理：詳細區別與場景化選擇指南

在跨境業務、網絡爬蟲、社交媒體運營及市場研究等領域，代理IP已成為不可或缺的工具。然而，面對市場上琳琅滿目的代理服務，許多從業者，尤其是新手，常常會陷入一個核心困惑：我究竟該選擇動態IP代理還是靜態IP代理？這兩種代理類型並非孰優孰劣，而是各有其獨特的應用場景和優劣。選擇錯誤，輕則效率低下，重則可能導致賬號被封、數據獲取失敗。本文旨在深入剖析兩者的區別，並提供清晰的選型指南，最後

數據 , ip , 社交媒體 , 代碼人生

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學技術贏未來 - CANN為教育產業賦能.人工智能實踐

CANN賦能智慧教育：開啓AI驅動的教與學新範式 在數字經濟加速滲透的今天，智慧教育已成為教育信息化轉型的核心方向，其核心訴求是通過技術手段破解教育資源不均衡、教學模式固化、個性化需求難以滿足等痛點。華為昇騰AI基礎軟硬件平台的核心組件——CANN（Compute Architecture for Neural Networks，神經網絡計算架構），憑藉其高效的AI算力調度、靈活的異

應用開發 , 數據 , 推送 , 人工智能 , 深度學習

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