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03:55 AM · Nov 07 ,2025
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u_16099337 頭像

IT獨行俠客 - 常用數據清洗方法大盤點_51CTO博客

大數據清洗：從“髒數據”到“黃金礦”的魔法變身術 關鍵詞：數據清洗、髒數據、ETL、數據質量、大數據優化、特徵工程、Pandas實戰 摘要：大數據時代，“數據是黃金”的説法早已深入人心，但剛從業務系統、傳感器或用户行為中採集到的數據，往往像剛從河裏撈上來的沙子——混着泥土、石頭、碎玻璃，甚至還有爛葉子。要想從這些“髒

spark , 髒數據 , 大數據 , 數據清洗 , 數據 , AI

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longlong688 頭像

longlong688 - 魔搭社區-2025文旅智能體創新大賽-參賽作品記錄

智能行程規劃工具2.0 一. 網頁初嘗試 一開始通過HTML寫，發現調用智能體的api密鑰只能明文保存，通過加密讀取存在問題， 也不會用魔搭社區的py語法讀取保存密鑰。 二. 前後端連接 瞭解和嘗試使用後端，在豆包的幫助下，成功跑通本地電腦和雲服務器，用其他雲服務器嘗試也可以和後端連上。 嘗試部署到創空間，發現創空間只認https鏈接網址，通過http+ip（域名）連接不上，用海外服務器連接

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wintersun 頭像

PetterLiu - Z-Image圖像生成模型發佈與競品

1. 引言 當前，高性能文本到圖像（Text-to-Image, T2I）生成模型市場呈現出一種根本性的二元格局。一方面，是以Nano Banana Pro、Seedream 4.0為代表的專有（閉源）商業模型，它們性能強大，但其技術實現被封裝於“黑盒”之內，限制了社區的研究與創新。另一方面，則是以Qwen-Image、Hunyuan-Image-3.0為代表的開源模型，它們雖然推動了技術的普及

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u_13778063 頭像

u_13778063 - 從傳統架構到AI原生：深度剖析企業AI落地的“三高”痛點與Serverless化解決方案

作者：趙世振 本文整理自 2025 雲棲大會，阿里雲智能集團產品架構師 趙世振 的主題演講《Serverless AI 原生應用架構》 在 AI 大模型浪潮席捲全球的今天，企業紛紛加速擁抱 AI，推動智能客服、內容生成、流程自動化等場景快速落地。然而，許多企業在實踐中卻遭遇了“三高困境”——成本高、複雜度高、風險高。 一位互聯網公司 CTO 曾坦言：“智

鏈路 , 原生應用 , 雲計算 , AI , 雲服務 , serverless

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baihai 頭像

baihai - 分享一名海外獨立開發者的 AI 編程工作流

編者按： 當AI編程智能體宣稱能自動化一切時，我們是否在工具與概念的叢林中迷失了方向，反而忘記了如何最簡單、直接地解決問題？ 本文的核心主張尖鋭而明確：與其追逐繁雜的“智能體套件”、子智能體（Subagents）、RAG 等概念，不如迴歸本質 —— 選擇一個強大且高效的模型，像與一位靠譜的工程師同事那樣，通過簡潔的對話和直覺性的協作來直接解決問題。作者直言不諱地

AI , AI編程 , 人工智能 , 深度學習

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u_17182302 頭像

u_17182302 - 2025年底，我還在用哪些AI工具？

25年底了，我還在用哪些AI工具？ 留下來的8個工具 Copilot：每月10刀，性價比之王 這個可能很反常識。網上大量詬病Copilot的帖子，説它不如Cursor和Claude Code聰明。 但它一個月10刀能包含300次調用啊！而且每次超額只要4美分。處理超長上下文任務時按次計費的性價比無需多言，而且最新的模型包括gpt codex都有，後

AIGC二三事 , AI應用 , AI , AI工具 , aigc , 人工智能 , Copilot

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yupi 頭像

程序員魚皮 - 讓 AI 分析我 3 年前寫的代碼，全是漏洞！

大家好，俺是程序員魚皮。最近逛 GitHub 的時候，發現了一個挺有潛力的開源項目 —— DeepAudit，讓 AI 幫你挖掘項目漏洞。 勢頭很猛啊，短短時間就漲了不少 star，看這 star 趨勢圖： 這是一個 AI 代碼審計工具，能自動分析你的代碼，找出潛在的安全漏洞和代碼問題。 作者很貼心地提供了在線體驗版，可以直接使用，當然也支持本地部署。下面魚皮以作者部署的在線體驗版，帶大家體驗

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u_16700356 頭像

mofcloud - AI 時代的 FinOps：工作流、RAG、AI Agent 與 Agentic AI 指南

一位兼具 FinOps 思維的 CPO，正在讓創新與成本效率保持平衡 人工智能正在重塑產品構建方式，但它也帶來了新的成本複雜性 —— 即便是經驗豐富的雲團隊也可能被它打得措手不及。 炫酷的 AI 功能”必須和“雲預算”保持溝通。 從 FinOps 視角拆解四類快速演進的 AI 架構： LLM Workflows（大模型工作流） R

Agentic AI , 雲計算 , AI , 雲原生 , RAG , AI Agent , 工作流

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OBCE666 頭像

OBCE666 - 餵飯級教程（番外篇）—— 在 K8s 上部署 Dify

背景 前一陣兒，OceanBase 聯合 Dify[1] 在 v1.10.1 版本中完成了 MySQL 兼容開發。同時，Dify 也在這一版本中，也開始嘗試通過一體化數據庫來解決多組件架構帶來的 Scale 複雜性，並選擇了 OceanBase seekdb[2] 作為首個實踐對象，詳情請見：《Dify x OceanBase seekdb 使用指南》。 在上面這篇文章中，我們已經為大家介紹如何配

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lsjwq 頭像

iNeuOS工業互聯網系統 - 基於DeepSeek-R1 15b微調訓練自主的領域大模型，附帶工程代碼

目 錄 1. 概述... 2 2. 測試DeepSeek 15B原生模型... 3 3. 測試微調訓練後的大模型... 4 4. 微調模型訓練過程及代碼... 6 1. 概述 　　基於DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B模型訓練自主的領域大模型，例如打造針對鋼鐵、礦山、有色、稀土、建材、加工製造等領域的大模型。促進大模型技術在具體領域的應用與落地，助力行業向智能製造轉型

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wintersun 頭像

PetterLiu - GPT-5.2安全報告討論

一場複雜的辯論 OpenAI於12月11日發佈的關於其最新模型GPT-5.2的系統安全報告，一經問世便在業內引發了廣泛而複雜的爭議。這份報告詳細地呈現了新模型在各項安全與能力指標上的表現，但其數據卻同時引出了兩種截然相反的解讀。 這使得我們不得不直面一個核心問題：“我們究竟是看到了一個在安全和能力上取得了實質性、可衡量進步的AI模型，還是説在那些看起來很漂亮的增長曲線背後，其實

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u_16773655 頭像

向量檢索 - 通義深度搜索

簡介 通義深度研究產品，又稱深度搜索智能體Deep Search Agent，基於廣受歡迎的通義開源 WebSailor/DeepResearch開源項目增強而來，為用户打造的端到端智能深度搜索Agent API，可廣泛應用於本地+聯網知識庫、長文報告寫作、金融分析、法律諮詢、市場研究等應用場景 通義深度搜索Agent，通過多階段

大數據 , yyds乾貨盤點 , 搜索 , 深度搜索 , 數據倉庫 , AI , AI問答 , 大模型

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paul-boag 頭像

Paul Boag - AI’s Transformative Impact On Web Design: Supercharging Productivity Across The Industry

As I sit down to write this article, I can’t help but marvel at the incredible changes sweeping through our industry. For the first time in my career, I feel like we’re no longer limited by our tech

workflow , Tools , AI , Web Design

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Goblinscholar 頭像

哥布林學者 - 吳恩達深度學習課程二： 改善深層神經網絡 第三週：超參數調整，批量標準化和編程框架（一）超參數調整

此分類用於記錄吳恩達深度學習課程的學習筆記。 課程相關信息鏈接如下： 原課程視頻鏈接：[雙語字幕]吳恩達深度學習deeplearning.ai github課程資料，含課件與筆記:吳恩達深度學習教學資料 課程配套練習（中英）與答案：吳恩達深度學習課後習題與答案 本篇為第二課的第三週內容，3.1到3.3的內容。 本週為第二課的第三週內容，你會發現這周的題目很長，實際上，作為第二課的

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lying7 頭像

躺柒 - 讀共生：4_0時代的人機關係06人機合作關係

1. 人機合作關係 1.1. 企業可能會不得不優先考慮現階段切實可行的事情，而不是優先考慮可行性暫時不是很高的事情 1.2. 會計和財務規劃 1.2.1. 智能搜索算法可以增加一名會計能夠管理的賬目、歸檔文件和記錄的數量 1.2.2. 算法能讓會計對數百萬頁文檔和電子表格進行篩選，從而標記出通過人工檢查要花數千個小時才能查出的錯誤 1.2.3. 人工智能還可以就

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shane-duggan 頭像

Shane Duggan - How To Use AI Tools To Skyrocket Your Programming Productivity

Programming is fun. At least, that’s the relationship I would love to have with programming. However, we all know that with the thrills and joys of programming, there comes a multitude of struggles,

workflow , Tools , AI

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codingtea 頭像

Coding茶水間 - 基於深度學習的反光衣檢測系統演示與介紹(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+訓練代碼+數據集)

視頻演示 基於深度學習的反光衣檢測系統演示 1. 前言​ 基於YOLO算法的反光衣檢測系統 在工業安全、交通管理等領域，工作人員是否規範穿戴反光衣直接關係到作業安全。傳統人工檢查方式效率低、覆蓋範圍有限，難以實現全天候監管。為此，本研究基於YOLO目標檢測算法，開發了一套反光衣智能檢測系統。 該系統能夠自動檢測圖像或視頻中的人員，並識別其是否穿着反光衣。系統支持多種輸入方式，包括圖片、視頻、批量文

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u_16018702 頭像

架構師李哲 - 大模型微調「數據集構建」保姆級教程（超全）

經驗之談：實踐表明，近80%的大模型微調失敗案例，根源都可追溯至數據集問題。 2024年堪稱“行業大模型元年”，金融、醫療、教育等各行各業都在積極佈局專屬AI助手。然而，許多企業在投入重金進行模型微調後，卻常常面臨“模型表現不及預期”的困境。 實踐中常見的三大困境： ● 災難性遺忘：模型在學習了新的專業知識後，原有的通用對話與理解能力顯著衰退。 ● 泛化能

數據 , AI , 大模型微調 , aigc , 人工智能 , 深度學習

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guoxiaoyu 頭像

努力的小雨 - 【附源碼】用Spring AI通殺所有MCP客户端，簡直離譜！

在上一章節中，我們講解了MCP服務，並以Spring AI作為客户端和服務端進行示例説明。然而，當前市面上已經存在眾多成熟的MCP客户端和服務端實現。那麼，Spring AI在這些現有方案中的適配程度究竟如何？接下來，我們將深入探討這一問題。 Spring AI客户端-第三方MCP MCP市場 我們先看下目前流行的MCP服務都有哪些，當然我們不必去手動實現已有的服務端，現在有很多MCP市場，比如

AI , mcp

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huggingface 頭像

HuggingFace - 參加 Hugging Face 組織的 Gradio & MCP 智能體主題黑客鬆

🌟 歡迎參加 Gradio MCP 智能體主題黑客鬆！ 準備好了嗎？一場以智能體（Agent）和模型上下文協議（Model Context Protocol，簡稱 MCP）為核心的全球在線黑客鬆即將來襲！ 本次活動由 Hugging Face 舉辦，我們將共同探索基於 Anthropic MCP 和 AI Agentic 系統的最新可能性。 📅 活動時間： 2025 年 6 月

AI , mcp

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lori 頭像

張佔嶺 - mcp~客户端與服務端的通訊技術

mcp通訊協議 stdio sse streamable http JSON_RPC MCP 的傳輸層負責將 MCP 協議消息轉換為 JSON-RPC 格式進行傳輸，並將接收到的 JSON-RPC 消息轉換回 MCP 協議消息 請求 { jsonrpc: "2.0", id: number | string, method: string, params?: obj

AI , mcp

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guoxiaoyu 頭像

努力的小雨 - AI編程實戰：雲開發瘋狂助攻，React + Vite 做出 FPS 網頁遊戲不是夢

回想起最初接觸雲開發的那段時間，我出於練手的目的，開發了一款基於 HTML 的簡易槍戰遊戲。當我滿懷期待地將其展示給玩家時，沒想到卻被一句點評當場“點醒”了：這不就是打地鼠的升級版嘛？雖然當時聽了有些哭笑不得，但不得不承認，這位玩家的評價確實一針見血，讓我意識到遊戲設計在玩法創新上的不足。 在那之後，我又親自重新體驗了一遍遊戲，結果不得不承認，那位玩家的評價確實中肯：玩法的確和“打地鼠”如出一轍。

AI , mcp

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keima-kai 頭像

keima-kai - The Future Of Design: Human-Powered Or AI-Driven?

This article has been kindly supported by our dear friends at STUDIO, a web design app supercharged with AI for unparalleled design freedom. Thank you! For years, reports have been warning

ux , AI , Design

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lying7 頭像

躺柒 - 讀共生：4_0時代的人機關係04前景展望

1.顛覆式技術變革 1.1.通常會歷時數十年 1.1.1.從磁帶、光盤、MP3播放器、智能手機到流媒體播放服務的演變 1.1.2.從大哥大、翻蓋手機、配備鍵盤的手機、配備觸摸屏的智能手機到最近配備語音界面的智能手機 1.1.3.每十年都會發生一輪全新變革 1.2.每十年都會發生一輪全新變革。過去五十年中，每個十年的特點都是圍繞一代技術對上一代技術的取代（或

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