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u_17514447 頭像

mb68b85ccf7a016 - Python智能體開發教程：從零開始構建你的第一個AI智能體

目錄 什麼是智能體？ 核心概念：智能體的四大要素 環境準備：安裝必要的庫 第一步：構建一個基礎的智能體框架 第二步：實現感知與行動 第三步：設計決策邏輯（“大腦”） 實戰項目：構建一個網絡購物智能助手 項目目標 環境定義 智能體實現 運行與交互

搜索 , 物聯網 , ide , Python

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u_16341678 頭像

YDFM - nodejs打包作為公共包使用的完整流程

前言 面給出一份「從 0 到 1」把 Node.js 代碼打包併發布為公共 npm 包的完整流程，全部步驟均來自 2024-2025 年最新社區實踐，可直接照做。 （如只想打綠色可執行文件而不發佈，可跳到最後「附：PKG 綠色可執行包」小節） 一、前置準備 安裝 Node.js ≥ 14（推薦 18 LTS） 註

可執行文件 , 搜索 , Css , 前端開發 , HTML , Json

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u_87634 頭像

新新人類 - Spark大數據分析技術 spark 大數據

Apache Spark最初在2009年誕生於美國加州大學伯克利分校的APM實驗室，並於2010年開源，如今是Apache軟件基金會下的頂級開源項目之一。Spark的目標是設計一種編程模型，能夠快速地進行數據分析。Spark提供了內存計算，減少了IO開銷。另外Spark是基於Scala編寫的，提供了交互式的編程體驗。經過10年的發展，Spark成為了炙手可熱的大數據處理平台，目前

spark , Spark大數據分析技術 , 大數據 , 搜索 , 應用程序 , hadoop

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u_16120231 頭像

wx6466f25322644 - GoOA平台的具體信息以及它與PubMed的重合度數據，醫學論文期刊下載和查詢

根據現有資料，GoOA（gooa.las.ac.cn）與PubMed的重合度沒有官方發佈的精確統計數據。兩者是性質不同的平台，但可以通過收錄範圍和學科特點進行合理推斷： OA 是 Open Access 的縮寫，中文譯為開放獲取。 在學術出版領域，OA指免費、公開、永久在線獲取學術文獻的出版模式。其核心特徵是： 免費閲

生物信息 , 搜索 , 數據庫 , 後端開發 , access , harmonyos

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u_16099276 頭像

風輕雲淡的開發 - 搜索引擎 正排索引

百度排名的規則 　　要想知道百度排名的規則，首先要知道什麼是百度蜘蛛。 　　百度蜘蛛，是百度搜索引擎的一個搜索引擎構建一個調度程序，它是來調度百度蜘蛛的工作，讓百度蜘蛛去和服務器建立連接下載網頁，計算的過程都是通過調度來計算的，百度蜘蛛只是負責下載網頁，目前的搜索引擎普遍使用廣佈式多服務器多線程的百度蜘蛛來達到多線程的目的。它的作用是訪問收集整理互聯網上的網頁、圖片、

搜索引擎 , 大數據 , 搜索 , 數據倉庫 , 搜索引擎 正排索引 , 百度

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u_13357275 頭像

上海拔俗網絡 - AI學術質量檢測系統：從“語法警察”到“科研領航員”

提到AI和學術，你首先想到的可能是“查重”。那個在論文提交前讓我們心驚膽戰的工具，像一個嚴厲的語法警察，只負責揪出重複的文字。但今天，我想和你聊的，是一款劃時代的新產品——AI學術質量檢測系統。 它早已超越了“警察”的角色，更像一位全天候的科研領航員，真正深入到論文的“靈魂”，評估其質量。 那麼，這位“領航員”究竟是如何工作的？它背後又有哪些“黑科技”？ 第一重境界：讀懂你的

數據 , 搜索 , NLP , 人工智能 , 核心技術

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u_17141077 頭像

g天命風流 - 刷題之Leetcode704題(超級詳細)

二分查找 力扣題目鏈接(opens new window) https://leetcode.cn/problems/binary-search/ 給定一個 n 個元素有序的（升序）整型數組 nums 和一個目標值 target ，寫一個函數搜索 nums 中的 target，如果目標值存在返回下標，否則返回 -1。 示例 1: 輸入: num

搜索 , 整型 , 升序 , 前端開發 , Javascript

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deephub 頭像

deephub - 解決語義搜索痛點，基於對比學習的領域特定文本嵌入模型微調實踐

文本嵌入模型能夠將文本轉換為具有語義意義的向量表示，廣泛應用於檢索、分類等多種任務場景。然而，通用嵌入模型在處理特定領域任務時往往存在性能瓶頸。微調技術為解決這一問題提供了有效途徑。本文將深入探討嵌入模型微調的核心原理，並以AI職位匹配為例，詳細闡述基於對比學習的微調實現過程。 檢索增強生成中的嵌入應用 檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）

llm , 搜索 , 人工智能 , 深度學習

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u_17590687 頭像

長袖員大表哥 - 如何提高App在App Store的搜索排名？

要提高 App 在 App Store 的搜索排名，核心是做好 ASO（應用商店優化），圍繞蘋果搜索算法關注的關鍵詞相關性、用户行為數據等核心因素，從元數據優化、轉化環節打磨、用户口碑維護等多方面推進，以下是具體可落地的策略： 優化元數據，築牢排名核心基礎元數據是影響 App 搜索排名的關鍵，蘋果算法對標題、副標題、關鍵詞字段的權重傾斜明顯，需精準佈局。

移動開發 , app , 搜索 , 權重 , ios

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u_16099211 頭像

笑傲江湖求敗 - 人工智能導論——人工智能學科研究的基本內容及主要研究領域

人工智能導論 人工智能（Artifical Intelligence，簡稱AI） 人工智能的本質：人工智能是一門研究如何製造出人造的智能機器或智能系統，來模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學。 一、如何判定人工智能的存在（人工智能系統的智能存在性判別） 1、圖靈測試 （1） 概述： 圖靈測試是哲學領域，思想實驗，從形式上判別人工智能（從

搜索 , 理論基礎 , 人工智能 , Css , 前端開發 , HTML

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elhix0bg 頭像

阿里雲大數據AI - AI 搜索開放平台 x Qwen3：智能搜索全棧解決方案新升級

隨着 AI 技術的飛速發展，搜索已不僅是“查找信息”，更是“創造價值”的核心引擎。阿里雲 AI 搜索開放平台與 Qwen3 模型的深度融合，為企業和開發者提供了從基礎能力到複雜場景的全棧解決方案，讓智能搜索的落地門檻更低、效率更高、體驗更佳。 一、AI 搜索開放平台介紹 阿里雲 AI 搜索開放平台面向企業及開發者提供豐富的 AI 搜索組件化服務，用户可靈活調用多模態數據解析、大語言模型、效果測評等

大數據 , 搜索 , 阿里雲 , 人工智能

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over_50 - OceanBase學習筆記

OceanBase分佈式數據庫-海量數據 筆筆算數 OceanBase數據庫視頻中心 OceanBase seekdb_AI 原生混合搜索數據庫_AI 搜索數據庫_AI 數據庫 關鍵字： OMS、MyCat2、數據遷移與同步、 ⚠️ 注意事項 🎯 TLDR

MySQL , 搜索 , 數據庫

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u_16213720 頭像

mob64ca14193248 - XGBRegressor中的eval_metric

2. Find Max and Min 3. Matrix Search 這個問題有一個十分美好的前提，那就是我們所給的$n\times n$矩陣是行列皆有序的，在這樣的條件下，我們要尋找某個元素$x$在不在矩陣中，通過對手論證，我們可以做到線性時間$O(n)$。 首先是一個並不高效的方法，

複雜度 , 雲計算 , 搜索 , Max , 雲原生

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u_16213588 頭像

mob64ca13f96cda - javascript刪除字符串最後一個字符-js教程

簡介：在JavaScript中，字符串是不可變類型，因此刪除字符串中最後一個指定字符需要通過創建新字符串來實現。本文介紹了使用slice、replace、split與join結合、以及reduce等多種方法完成該操作的技術細節，適用於日常開發中的字符串處理需求。通過本示例（包含main.js和README.txt），開發者可深入理解JavaScript字符串操作的核心邏輯與常用A

字符串 , 搜索 , 後端開發 , bc , Python

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阿里雲大數據AI - 快速使用Milvus MCP Server，0代碼搭建智能搜索Agent

引言 在AI時代，搜索場景已從傳統的關鍵詞匹配過渡到語義化、向量化的智能深度搜索。一個高效的智能搜索Agent能通過自然語言理解、語義表示和向量檢索，實現更精準的信息匹配。然而想要搭建這樣一個Agent往往需要面臨和解決很多問題，如產品技術選型、模型的選擇與部署、向量數據的存儲和處理以及返回結果的實時性保障等。 現在使用Milvus MCP Server即可實現快速高效搭建智能搜索Agent，簡化

milvus , agent , 搜索

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u_16017771 頭像

wangfang呀 - Composition API 設計思想(第11節)

哈嘍，各位小夥伴，歡迎來到我是wangfang呀的博客！我是我是wangfang呀，雖然還在編程的“菜鳥”階段，但我已經迫不及待地想和大家分享我一路上踩過的坑和學到的小技巧。如果你也曾為bug頭疼，那麼你來對地方了！今天的內容希望能夠給大家帶來一些靈感和幫助。 一、為什麼要引入 Composition API？——Vue 團隊是真的被逼急了 😅 1️⃣ Optio

API , 搜索 , 後端開發 , JAVA , 複用

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u_13594311 頭像

Geo專家於磊老師 - Geo優化【雙核四驅】驅動企業增長：權威專家於磊深度解析

Geo優化（Generative Engine Optimization, GEO）已成為AI時代企業數字營銷的戰略高地。隨着大語言模型驅動的生成式搜索逐漸取代傳統的鏈接聚合模式，企業與用户之間的信息觸達邏輯正在發生根本性變革。中國信通院在2024年第四季度的報告中指出，主流AI平台的月活躍用户已突破8.3億，這標誌着一個全新的、以內容質量和信任為核心的數字生態已經形成【1】。

數字化轉型 , 數據 , 搜索 , 交叉驗證

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u_14767244 頭像

u_14767244 - 字節跳動：Apache Doris + AI 一站式融合數據引擎的探索與實踐

隨着人工智能技術在業務中的滲透，我們逐漸意識到：AI 不僅是提升效率的工具，更是重構數據處理與消費方式的核心驅動力。在這一背景下，我們思考：能否構建一款「AI + Data」一站式融合的數據引擎？ 它不僅能夠統一處理文本、音視頻等非結構化數據與傳統結構化數據，還能為算法工程師提供流暢的數據開發體驗，實現數據處理與 AI 模型無縫銜接，並能確保數據處理負載與在線服務負載完全隔離。這是 20

大數據 , 數據 , 搜索 , 數據倉庫 , AI , 人工智能 , Python

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u_16213579 頭像

雲端築夢工匠 - grep 提取日誌後10行

內容查找 grep 回憶 上次我們嘗試了一下各種在vi中執行外部程序 可以排序 可以改大小寫 還可以用管道 直接對於緩衝buffer文件進行操作 還是很方便的 其實還有一個外部命令很重要 根據內容搜索grep 這個

雲計算 , 搜索 , grep 提取日誌後10行 , vim , 雲原生 , 新窗口

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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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玫瑰互動GEO - 搜狗AI搜索GEO優化核心邏輯大揭秘附貝葉斯推理原理

摘要 本文科普搜狗AI搜索GEO優化的核心邏輯，從推理原理思路規則三方面拆解，揭示其讓品牌信息精準融入AI結果的底層邏輯，説明GEO優化對企業曝光的重要性，助力企業掌握AI時代流量密碼。 目錄 搜狗GEO優化推理原理 搜狗GEO優化推理思路 搜狗GEO優化推理規則 理解貝葉斯推理的三個核心環節 想象一

搜狗AI搜索結果優化 , 搜狗 , SEO優化技巧 , 搜索 , AI寫作 , aigc , 搜狗GEO優化

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mob64ca13ff5b03 - html5 - React驗證碼組件實現

📖 前言 在現代Web應用中，驗證碼系統是保障安全的重要組成部分。本文將詳細介紹如何從零開始構建一個功能完整的驗證碼圖片管理系統，涵蓋前端React開發、後端接口對接、狀態管理等關鍵技術點。 🎯 項目概述 系統功能： 驗證碼圖片列表展示與分頁 關鍵詞搜索過濾 批量選擇與刪除 單個驗證碼答案實時

搜索 , 後端開發 , 驗證碼 , typescript , 前端 , Python

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前端碼農2025 - javaScript事件onkeydown使用及代碼

onkeydown是JavaScript中用於監聽鍵盤按鍵按下事件的常用方法。當用户按下鍵盤上的任意鍵時，會觸發onkeydown事件，無論該鍵是否有字符與之關聯。 基本概念 觸發時機：用户按下鍵盤按鍵時立即觸發（無需等待按鍵釋放） 事件順序：onkeydown → onkeypress → onkeyup 支持範圍：能識別所有按鍵，包括功能

回車鍵 , 搜索 , 前端開發 , 代碼示例 , React.js

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u_17061379 頭像

AI編程社區 - 藉助 Qoder 3 天吃透 LDR 源碼

大家好，我是阿里雲公共雲技術服務部的徐劍寒。日常工作中，我們會與 SA 和商務團隊協同，共同為客户提供服務支持。今天我要分享的主題是《藉助 Qoder 3 天吃透 LDR 源碼》。 一、LDR 技術介紹 LDR 是"Local Deep Research"的縮寫，可能有些朋友對這個概念還不熟悉。需要説明的是，Deep Research 技術本身並不算新，但也不是過時的

機器學習 , 數據結構 , 搜索 , 源碼分析 , 人工智能

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