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05:52 PM · Oct 25 ,2025
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deephub 頭像

deephub - 解決GRPO優勢歸因錯誤,Chunk-GRPO讓文生圖模型更懂"節奏"

文本到圖像(T2I)生成模型的發展速度超出很多人的預期。從SDXL到Midjourney,再到最近的FLUX.1,這些模型在短時間內就實現了從模糊抽象到逼真細膩的跨越。但問題也隨之而來——如何讓模型生成的不僅僅是"一張圖",而是"正確的那張圖"？這涉及到如何讓AI理解人類在審美、風格和構圖上的真實偏好。 強化學習(RL)成為解決這個問題的關鍵技術。通過將人類偏好分數作為獎勵信號,可以對這些大模型進

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六邊形架構 - 真相！Dify和n8n這兩款LLM應用開發平台的最大區別，90%的人都不知道!

文 / 勇哥 原創文章，轉載請聯繫授權 一、前言 大家好，我是勇哥！繼上一篇《震驚！我，一個技術小白，竟然用Dify+Ollama手搓出了自己的AI聊天助手！》帶大家簡單地瞭解了一下普通人如何自己搭建一個屬於自己的AI智能助手之後，就有讀者問我，作為一名傳統的開發者，該怎樣進入AI的行業或者是學習AI的技能呢？我作為一名過來人，我給大家的建議是：好好地去學習AI應用開發的技能，然後通過

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星星上的柳樹 - 物理感知 RTL 合成

1、PAS：縮短設計閉環的先鋒技術 物理感知合成（PAS）將物理設計信息（如佈局、連線、擁塞、功耗）提前納入 RTL 合成階段，使合成結果與後端佈局更一致，從而減少反覆迭代，提升設計效率與 PPA（性能-功耗-面積）表現。 2、核心技術亮點與典型案例 I. 時序驅動綜合（Timing-Driven Synthesis） 結合 Cadence Innovus 工具進行物理信息驅動的

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數據集成與治理 - 一文講清數據要素，數據資產，數據治理和數字資產

我前些年在做數據支持的時候，每到開會時總會聽到： 業務部門説盤活數據資產，技術團隊卻在強調必須先做好數據治理； 管理層要求要釋放數據價值，財務部門卻在質疑：這些數據投入到底能帶來多少實際收益？ 更麻煩的是，不同團隊對同一個數據指標的理解各不相同，導致報表數據對不上，會議時間都浪費在基礎概念的爭論上。 這些問題，其實就是沒把數據要素、數據資產、數據治理和數字資產幾個核心概念理清楚。 接下來，

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Feng_Fanfan - 前端工程師復健筆記-JavaScript 核心深度複習-原型與繼承

我們來深入、系統地詳解 JavaScript 的原型與繼承。這是 JavaScript 中最核心、最獨特的特性之一。 第一部分：核心概念 - 為什麼需要原型？ JavaScript 在誕生之初，被設想為一種簡單的腳本語言，並未打算引入類的概念。為了實現對象之間的屬性和方法共享，從而節省內存並建立繼承關係，設計了基於原型的繼承模型。 第二部分：理解 __proto__ 與 prototype 這是

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雨大王 - 數字孿生技術怎麼應用於智能製造和工業互聯網？

隨着第四次工業革命的深入推進，數字孿生技術作為連接物理世界與數字空間的關鍵橋樑，已成為推動智能製造、智慧運維、數字城市等領域數字化轉型的核心引擎。其本質是基於多源異構數據、人工智能算法和實時交互機制，構建物理實體的動態虛擬映射，實現“虛擬實體”與“真實對象”之間的雙向同步與閉環優化。該技術不僅打破了傳統信息系統與物理世界之間的壁壘，更在複雜系統建模、動態仿真分析和智能決策支持等方面展現出強大的價值

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老李説技術 - React中useContext的基本使用和原理解析

React 中 useContext 的使用方法 在 React 中，useContext 是一個內置的 Hook，用於在函數組件中輕鬆訪問 Context（全局公共狀態），避免了手動逐層傳遞 props 的複雜性。它依賴於 Context API，通過 Provider 提供數據，後代組件通過 useContext 消費數據。以下是詳細的使用方法和步驟，基於 React 官方指南和實踐經驗。 1

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數據集成與治理 - 從數據管理的角度，理解數據治理的內容

一説到“數據治理”，很多人都會説：不就是讓數據更好用嗎？我都聽煩了。 但問題不在於“懂不懂”，而是“會不會用”。就比如數據部門經常會出現的情況—— 銷售和財務報出的業績數據對不上；月底報表總要花大量時間手工核對；想分析客户行為，卻發現基礎信息殘缺不全？ 這些正是數據缺乏有效治理和管理的直接體現。 數據治理不是空談，而是解決這些痛點的系統性方法，它的核心，正是數據管理。今天我就從數據管理的角度，來跟

數據管理 , 大數據 , 教程 , 知識

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星星上的柳樹 - DFT 籤核精通指南

1、DFT 籤核為何至關重要？ DFT 籤核確保 IC 設計滿足所有測試能力（testability）要求，為製造後測試提供基礎保障。通過完善的籤核流程，可提前發現問題、減少 costly 迭代，提升產品質量與可靠性。 2、核心籤核技術與實踐經驗 I. 掃描鏈插入與優化 意義：增強 IC 內部狀態的可控性與可觀測性，是高效測試的核心之一； 實踐案例：某領先廠商利用

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數據庫分享小北 - 基於 DMS Dify+Notebook+Airflow 實現 Agent 的一站式開發

本文作者：阿里雲數據庫開發專家 陳樞華 背景與挑戰 Dify 作為一款低代碼 AI 應用開發平台，憑藉其直觀的可視化工作流編排能力，極大降低了大模型應用的開發門檻。然而，在實際企業級落地過程中，我們發現其原生能力仍存在兩個關鍵瓶頸： 代碼執行能力受限：Dify 內置的 Sandbox 節點雖支持基礎 Python 代碼執行，但無法安裝自定義 Python 包，難以支撐複雜的業務邏輯、數據處理或

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星星上的柳樹 - Timing Signoff 技術精要

1、為何 Timing Signoff 是 IC 設計的“守門人”？ Timing Signoff 確保芯片設計在預定時鐘頻率下滿足時序要求，並在多種工況下保持穩定性與可靠性。這是避免後期返工、提升產品良率與質量的重要步驟。 圖：Static Timing Analysis (STA) 流程示意 2、關鍵技術與實踐案例解析 I. 靜態時序分析（STA） STA

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老IT人 - 在 DGX Spark 上使用 Ollama 打開 WebUI

Open WebUI 是一個可擴展的、自託管的 AI 界面，完全離線運行。本期我們將展示如何在 DGX Spark 設備上部署集成 Ollama 服務器的 Open WebUI，然後通過本地瀏覽器訪問 Web 界面，同時模型在 DGX Spark 上運行。 1. 配置 Docker 權限 從 NVIDIA Sync 打開終端應用程序，啓動交互式 SSH 會話並測試 Docker 訪問權限，在終端

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微擎應用市場 - 千行雲課堂答題考試小程序系統：一站式在線教育解決方案

千行雲課堂答題考試小程序系統是一款基於微擎系統交付的微信小程序教育工具，聚焦在線學習與考試全場景，整合付費答題、課程學習、題庫練習、積分體系等核心功能，為教育機構、培訓從業者提供高效便捷的數字化教學支持，同時滿足學員多樣化的學習與測評需求。 一、概述總結 該系統分為通用版與專業版，當前主推持續升級的專業版（通用版功能雜亂且後續不再重點升級），享受服務週期內免費更新權益。系統以 “學習 - 考

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直爽的麥片 - 骨科耗材製造企業在選擇CRM時需要考慮哪些關鍵因素？專業教程

隨着醫療信息化的不斷推進，骨科耗材製造企業面臨着日益複雜的銷售管理和客户管理需求。作為醫藥行業的重要組成部分，骨科耗材製造企業不僅需要高效管理產品信息、訂單流程，還需要精準掌握客户關係，提升銷售轉化率與客户滿意度。 一、骨科耗材製造企業CRM的核心需求 對於骨科耗材製造企業而言，CRM（Customer Relationship Management，客户關係管理）系統的核心需求包括： 產品信

客户關係管理軟件 , 資訊 , 教程 , 知識 , crm

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運維有小鄧 - 企業網絡日誌安全

企業的網絡日誌安全是一項至關重要的任務。隨着信息技術的迅猛發展，網絡攻擊和數據泄露的威脅也與日俱增。為了應對這些威脅，企業需要強大的工具來監控、分析和保護其網絡日誌。而ManageEngine的EventLog Analyzer正是這樣一款卓越的解決方案。 一、為什麼網絡日誌安全如此重要？ 企業網絡日誌記錄着各種各樣的活動，包括用户登錄、系統事件、網絡流量等。這些日誌不僅有助於監控網絡的正常運行，

運維 , 知識

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容智信息 - 企業AI智能體落地破局：5大行動建議，助管理層實現智能體從“用起來”到“價值永續”

在企業數字化轉型的賽道上，智能體（AI/RPA等智能應用）是公認的效率引擎與增長利器。但對於企業管理層而言，“如何讓智能體真正落地生效？如何避免淪為短期工具、實現長期價值放大？”這些問題始終縈繞心頭。容智信息基於數百個企業智能化項目的實戰沉澱，提煉出五大行動建議，為管理層繪製出從“智能體落地”到“價值持續深耕”的清晰路線圖。 許多企業管理層對智能體落地的最大顧慮，是“投入大

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星星上的柳樹 - SI技術攻略：深入信號完整性分析

在高速 IC 設計過程中，信號完整性（SI）分析—特別是串擾噪聲與延遲分析—是確保電路高質量和可靠性不可或缺的步驟。 1、為什麼信號完整性分析如此關鍵？ 信號完整性分析確保信號在芯片內部不遭失真、無誤傳播，直接影響 IC 的性能、功能與可靠性。串擾噪聲（crosstalk noise）和串擾延遲（crosstalk delay）是兩個主要挑戰： 串擾噪聲：當“施加路徑”（aggress

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Baihai_IDP - 並行智能體是否將重塑軟件開發模式？

編者按： 當AI不僅能寫代碼，還能同時處理多個開發任務，軟件工程師這一角色是否正面臨根本性的重塑？ 我們今天為大家帶來的文章，作者的核心觀點是：並行智能體是將深刻改變軟件開發模式的革命性技術。 作者從 AI 編程工具的演進談起，揭示了從 Copilot 的代碼補全到“氛圍編程”的自然語言生成，再到當前的範式突破 —— 並行智能體。作者還坦誠分享了實際應用中的成功率分佈，指出了智能體擅長與不

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六邊形架構 - 別再選錯！5分鐘掌握AI Agent框架選型的方法

文 / 勇哥 原創文章，轉載請聯繫授權 在前一篇文章中，我們探討了《大模型應用開發技術路線（下）：智能代理與多模態應用指南》。今天，讓我們深入剖析AI Agent開發框架——這個被稱為AI應用開發的"樂高積木"的標準化工具集。 作為長期從事技術應用開發的"老司機"，我見證了太多團隊因為選擇錯了開發框架，導致項目週期延長、開發效率低下、系統穩定性差的痛點。在AI時代，如何選擇一個合適的A

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遭老罪的程序猿 - 合法收集客户電子郵件地址的方法及數據管理要點

郵件不是“發得越多越有效”，而是“發得越準越值錢”。在GDPR與《個人信息保護法》雙重監管下，合法收集並精細管理客户電子郵件地址，成了數字營銷的“入場券”。下文用“法律紅線+實戰技巧+自動化工具”三件套，手把手教你：怎樣讓用户主動留郵箱、怎樣對列表做清洗細分、怎樣用Zoho Campaigns實現一鍵羣發與退訂合規，既不掉坑，又能把打開率做高。 一、瞭解法律法規 在開始收集電子

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遭老罪的程序猿 - 海外倉怎麼管？跨境物流海外倉管理技巧分享

海外倉不是“把貨搬到國外”這麼簡單——庫存積壓一週，資金就斷血；訂單錯發一次，店鋪評分就跳水。面對多平台、多幣種、多税制的“三多”難題，人工Excel已無力招架。下文教你用Zoho Books一套系統搞定海外倉：庫存預警、訂單自動抓、多幣種實時記賬、掃碼出入庫，讓跨境物流從成本中心變成利潤加速器。 一、海外倉管理的三大核心痛點 庫存週轉率低：滯銷品佔用倉儲空間，導致資金鍊緊張。

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遭老罪的程序猿 - 個人用靠譜免費雲盤怎麼選？一篇看懂容量、速度與安全

“個人免費雲盤”卻越來越少：限速、刪文件、逼你開會員成常態，其實海外還有不少“小而美”的免費方案——無廣告、不限速、支持在線編輯，只是名氣沒那麼大。下文帶你搞懂免費雲盤的三大盈利模式、功能刪減真相，並重點測評2025年依然靠譜的Zoho WorkDrive：5GB免費空間、在線Office、鏈接分享秒生成，個人輕量使用綽綽有餘。 一、市面上還有免費雲盤的產品嗎？ 2025年市場

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另類的剪刀 - 抖音 獨立 IP 解決方案：獨享靜態住宅 IP + 環境隔離 + 粘性會話

面向矩陣與品牌運營的全球覆蓋、低延遲與可觀測性基線方案 [1] 核心優勢 8000 萬+ 真實住宅 IP 資源池，覆蓋全球 200+ 國家/地區，支持城市級精準定位 [1] 獨享靜態住宅 IP，一賬號一環境，長時會話穩定不中斷 [1] 低延遲與高可用性：p95 延遲 150ms、成功率 99%、SLA 可用性 99.9% [2] 粘性會話與連接保持，支持 24 小時以上

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愛聽歌的金針菇 - 為什麼企業數字化轉型都是從CRM開始的？

在數字化浪潮席捲各行各業的今天，企業轉型早已不是“選擇題”而是“生存題”。但多數企業在轉型中陷入“重技術、輕價值”的誤區，投入大量資源卻難見實效。 究其根本，數字化轉型的核心是“以客户為中心”的價值重構，而CRM（客户關係管理系統）恰好成為串聯這一核心的關鍵樞紐。它不僅是管理客户信息的工具，更是打通數據、流程、決策的“操作系統”，成為企業數字化轉型不可或缺的核心支撐。 其中，珍客CRM

數字化轉型 , 數據挖掘 , 知識 , crm系統 , 人工智能

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