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8181大拿 - 邊緣計算

隨着物聯網（IoT）設備的迅速增長，傳統雲計算模型面臨着前所未有的挑戰。大量的數據需要實時處理，這對網絡帶寬和延遲提出了極高的要求。為了解決這些問題，邊緣計算和霧計算應運而生，它們通過將計算資源推向更接近數據源的地方，有效減輕了中心化雲服務的壓力。 邊緣計算：數據處理的新前沿 邊緣計算是一種計算架構，它將計算任務分配到網絡的邊緣節點上執行，這些節點通常位於產生數據的位置附近

數據 , 分佈式處理 , 本地緩存 , 人工智能 , 深度學習

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Lab4AI - 告別修圖翻車！阿里Qwen團隊 & 港科大提出Qwen-Image-Layered ，面向內在可編輯性的圖層分解

告別修圖翻車！阿里Qwen團隊 港科大提出Qwen-Image-Layered ，面向內在可編輯性的圖層分解 論文標題：Qwen-Image-Layered: Towards Inherent Editability via Layer Decomposition 作者團隊：香港科技大學、阿里巴巴 發佈時間：2025年12月17日 論文鏈接 大模型實驗室Lab4AI論文閲讀 Lab4AI平台

人工智能

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陳哥聊測試 - LLM如何重塑自動化測試的底層邏輯

大家好，我是陳哥。 我最近看了一系列關於LLM改變自動化測試的文章，説實話，真的打開了我新世界的大門。 從最早的QTP、Slenium，到後來的Appium、Postman，儘管我們禪道也在做自動化測試，但我以為自動化測試的天花板也就這樣了。 無非是效率提升了一點，但LLM的出現，讓我感覺像是有人在我面前開了一塊全新的天花板。 一、傳統自動化測試有哪些侷限性？ 眾所周知，傳統的自動化測試是先預設

llm , 人工智能 , 自動化測試

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u_16655836 頭像

wx6603b05eb93d0 - 邀請碼曾被炒至8萬的Manus，打包賣了數10億美元！買家大有來頭……

記得今年年初，一款名為Manus AI應用一夜之間在社交媒體上刷屏，小柴當時一覺睡醒，朋友圈裏的媒體老師不是在測試Manus，就是在求邀請碼。 據小柴當時報道，24小時內，熱搜上關於Manus的話題不下五十個。 而當時，報道Manus的新聞標題，那是一個比一個炸裂，比如，「國產AI之光」「AI王炸」「上帝之手」……「今夜這一片星空屬於China」「2025，東

瀏覽器插件 , 人工智能 , 數據分析 , 社交媒體 , ios

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u_15214399 - 【案例共創】從0開始使用華為雲開發者空間搭建房價預測模型

最新案例動態，請查閲【案例共創】從0開始使用華為雲開發者空間搭建房價預測模型。小夥伴們快來領取華為開發者空間進行實操吧！ 本案例由：梅科爾工作室提供 1 概述 1.1 案例介紹 華為雲開發者空間，華為云為每個新生態開發者免費提供一台雲主機，每位開發者每年可享有數百小時的使用時長。雲主機預集成CodeArts IDE、代碼倉及JDK、Python等運

機器學習 , 雲主機 , 人工智能 , 開發者 , ci

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數碼墨魚 - 51WORLD賦能數字孿生流域/工程建設，助力智慧水利創新發展

在數字化轉型浪潮中，人工智能技術與數字孿生理念的深度融合，正為水利行業帶來革命性變革。通過構建與物理水利系統完全同步的虛擬模型，數字孿生水利體系實現了對全要素、全過程的數字化映射與智能化模擬，為傳統水利建設注入了全新活力。 一、數字孿生水利的核心架構與人工智能賦能價值 數字孿生水利體系以"算據、算法、算力"為三大核心支柱。其中，"算據"是基礎

優化算法 , 數據 , 人工智能 , 深度學習

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200888tornado - 國產TTS新標杆？Qwen3-TTS深度體驗：49種音色、10語種、8大方言，卻只開API不開源

國產TTS新標杆？Qwen3-TTS深度體驗：49種音色、10語種、8大方言，卻“只開API不開源” 閲讀原文 建議閲讀原文，始終查看最新文檔版本，獲得最佳閲讀體驗：《國產TTS新標杆？Qwen3-TTS深度體驗：49種音色、10語種、8大方言，卻“只開API不開源”》 https://docs.dingtalk.com/i/nodes/P0MALyR8

Qwen3TTS , Python開發 , yyds乾貨盤點 , API集成 , NLP , 阿里雲 , 人工智能 , 語音合成

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ShowMeAI - 百倍加速IO讀寫！快使用Parquet和Feather格式！⛵

本文介紹了 Parquet 和 Feather 兩種文件類型，可以提高本地存儲數據時的讀寫速度，並壓縮存儲在磁盤上的數據大小。大型 CSV 文件的剋星！用起來~ 💡 作者：韓信子@ShowMeAI 📘 數據分析實戰系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/40 📘 本文地址：https://www.showmeai.tech/artic

csv , parquet , feathers-sequelize , 讀寫文件 , 人工智能

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u_15690955 頭像

出手吧Glen - 免費，無限，批量AI換臉！支持直播！

大家好，我是立志替大家出手的AI區（最近在醖釀一個新東西，更新慢一點）UP主Glen。 寶子們，今天給大家帶來一個超酷的AI換臉神器——Roop-Unleashed，它簡直就是換臉界的“變形金剛”，功能強大到讓你驚掉下巴！ Roop-Unleashed到底有多厲害？ Roop是AI換臉領域的鼻祖級項目，但因為一些不可抗力，原作者停更了。

機器學習 , 換臉 , 人工智能

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mob64ca13fe9c58 - masterarchive文件夾有什麼用

橫槍立馬觀核景 主持過後，先由格蠹科技創始人張銀奎介紹了CoreSight技術背景。他先從自身對調試技術的一些理解入手，借用梁肇新博士的名言——“好代碼是調試出來的”，表達了自己的看法，即：好芯片也是調試出來的。 張銀奎回顧了ARM芯片的歷史，ARM從一個跟在X86“老大哥”身後的小弟，一

芯片 , 大數據 , hive , 內核 , 編程語言 , Linux , 人工智能

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u_17580222 頭像

mb691327edb400f - HR的轉型時刻：AI如何重塑招聘新範式

HR的轉型時刻：AI如何重塑招聘新範式 傳統招聘模式正面臨嚴峻挑戰。數據顯示，一場典型校招往往需要處理3000份簡歷、面試400人，最終僅錄用5人。當用人部門以“感覺不對”否定前期所有努力時，獵頭費、差旅費、誤工費等成本已累積至驚人數字，單個核心崗位招聘成本可達8萬元。 在預算緊縮而招聘指標持續攀升的雙重壓力下，HR面臨着根本性的路徑選擇：是繼續依賴人

數據 , 初始化 , 人工智能 , 深度學習 , 自動完成

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DeepSeaAI - 智能體開發框架選型與技術架構深度分析

智能體開發框架選型與技術架構深度分析 一、智能體開發框架技術架構深度剖析 1.1 LangChain 框架技術架構 LangChain 作為 AI 應用開發的核心框架，其技術架構在 2024-2025 年經歷了重大演進。當前的 LangChain 3.0 版本實現了歷史性的架構重構，將框架解構為三個核心層級：開發層、工程化層和部署層(1)。 在模塊化架構設計方面，Lang

任務分配 , 技術架構 , pytorch , 架構設計 , 人工智能

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夢斷藍橋魂 - arcgis把dem轉點

一：本博客的脈絡 （1 ）做了例如以下更正：之前在網上搜到的結果是：arcmap座標點生成線和麪 ------注意該功能在ArcGIS10中沒有了，當時自己也沒有多想就轉載了，再此做一下更正或者叫做總結 （2 ）ArcGIS10 1.0.1中是這個功能不是沒有了，是更換了工具而已，這個能夠查看arcgis 10.1的官方幫助文件。 （3

機器學習 , 圖層 , arcgis把dem轉點 , 數據 , 數據格式 , 人工智能

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阿里雲大數據AI - EMR AI助手開啓公測：用AI重塑大數據運維，更簡單、更智能

在大數據技術深度融入企業核心業務的今天，EMR（E-MapReduce）集羣的規模與複雜性持續攀升，運維挑戰日益凸顯。複雜的大數據集羣運維一直是技術團隊的痛點——組件多、依賴關係複雜，故障定位困難，高頻變更帶來的穩定性風險，以及對專業運維人員的高度依賴，這些問題無不在考驗着企業的技術管理能力。 為破解這一難題，阿里雲正式推出 EMR AI助手（EMR Agent） ——一款專為大數據場景打造的智能

阿里雲 , 人工智能

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jowvid - readmemh讀取失敗

一、read——讀操作 1.原函數 表頭文件 #include "unistd.h" 定義函數 ssize_t read(int fd,void *buf, size_t count); 函數説明 read()會把參數fd 所指的文件傳送count個字節到buf指針所指的內存中 fd——

機器學習 , 字節數 , include , C語言 , Linux , 人工智能 , readmemh讀取失敗

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亞馬遜雲開發者 - Agentic AI基礎設施實踐經驗系列（七）：可觀測性在Agent應用的挑戰與實踐

一. 引言： 我們正處在一個由 AI Agent 驅動的範式轉換前夜。它們不再只是簡單的文本生成器，而是能夠理解複雜指令、自主規劃多步任務，並調用各類 API 與數字世界交互的“數字工作者”；在為大型語言模型增加“執行臂膀”後，Agent 正在成為企業應用中的“能力放大器”。 過去，當我們監控傳統微服務或 Web 應用時，“Metrics → Logs → Traces” 的可觀測模型已足夠應對

人工智能

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合合信息解決方案 - RAG 技術如何讓大模型更好地處理私有文檔？

2025 年 12 月，OpenAI 正式發佈 GPT-5.2 大模型，以 “職場效率革新” 為核心，推出三版本細分策略，在編程、長文檔分析、多模態處理等專業知識工作場景中實現顯著突破，進一步推動大模型在企業級場景的深度應用。而隨着大模型在科研輔助、金融建模、內部知識庫搭建等私有文檔處理場景的需求激增，RAG（檢索增強生成）技術作為解決大模型私有數據訪問、降低幻覺風險的關鍵方案，

機器學習 , 人工智能 , 文檔解析 , 文檔處理 , 結構化

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Lab4AI - NeurIPS 2025 | 浙大、浙工大等團隊提出LRMs 自適應思考：簡單任務快處理，複雜任務深分析

論文標題：Controlling Thinking Speed in Reasoning Models 作者團隊：浙江大學、阿里巴巴雲、浙江工業大學 發佈時間：2025年10月30日 👉一鍵直達論文 👉Lab4AI大模型實驗室論文閲讀 ✅Lab4AI平台提供AI導讀和AI翻譯等工具，輔助論文閲讀。您還可以投稿復現這篇論文~ 核心亮點 本研究的核心亮點集中在三大突破性貢獻： 其一，首次揭

人工智能

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HuggingFace - huggingface_hub 1.0 正式版現已發佈：開源機器學習基礎五週年回顧

簡要總結： 經過五年的持續開發，huggingface_hub 發佈 v1.0 正式版！這一里程碑標誌着這個庫的成熟與穩定。它已成為 Python 生態中支撐 20 萬個依賴庫 的核心組件，並提供訪問超過 200 萬公開模型、50 萬公開數據集 和 100 萬 Space 應用 的基礎能力。本次更新包含為支持未來十年開源機器學習生態而做出的重大變更，由近 300 位貢獻者和數百萬用户共同推動發展。

人工智能

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雲端創新者 - 自研AI框架升思MindSpore數據變換：Transforms_Yeats

下圖展示了ViT的完整架構：從輸入圖像分割成patches，到Transformer編碼器處理，最後通過分類頭輸出結果。整個流程清晰明瞭，接下來我們一步步來實現。 1 環境搭建和數據準備 1.1 環境配置 首先確保本地裝好了Python和MindSpore。這個教程建議用GPU跑，CPU會慢得讓人懷疑人生。 數據集用的是ImageNet的子集，第一

華為 , Soft , Self , 人工智能 , transformer , 前端開發 , Javascript

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ShowMeAI - 超精準！AI 結合郵件內容與附件的意圖理解與分類！⛵

藉助AI進行郵件正文與附件內容的識別，可以極大提高工作效率。本文講解如何設計一個AI系統，完成郵件內容意圖檢測：架構初攬、郵件正文附件的理解與處理、搭建多數據源混合網絡、訓練評估。 💡 作者：韓信子@ShowMeAI 📘 深度學習實戰系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/42 📘 TensorFlow 實戰系列：https://ww

word2vec , 自然語言處理 , 人工智能 , transform , 深度學習

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user_sg59bsuq - 私有知識庫：數字時代的知識守護者

私有知識庫：數字時代的知識守護者 在信息爆炸的今天，我們每天都會接觸到海量的數據和知識。然而，隨着數據泄露事件頻發和雲服務的普及，我們的知識資產安全面臨着前所未有的挑戰。在這樣的背景下，私有知識庫應運而生，成為數字時代的知識守護者。 什麼是私有知識庫？ 私有知識庫是一種將知識存儲在本地的解決方案，它不同於傳統的雲存儲服務。用户可以在個人電腦或私有服務器上搭建自己的知識管理系統，完全掌控數據的所有權

教程 , 人工智能 , 知識庫

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KAI智習 - "靈光"上線兩週創建330萬個"閃應用"， 阿里開源圖像處理新王，亞馬遜Trainium3芯片登場，AI也會"壓力崩潰"

🌟 30 秒生成 AI 應用？"靈光"引爆全民創作熱潮 螞蟻集團通用 AI 助手"靈光"上線兩週，用户已創建 330 萬個"閃應用"！ 無需編程基礎，僅用自然語言對話即可打造個性化工具——"靈光"以"30 秒生應用"功能掀起全民 AI 創作風暴。數據顯示，6 天下載量突破 200 萬，遠超 ChatGPT 首周表現。 這 330 萬個閃應用並非空洞玩具，而是深深嵌入日常生活的真實場景。根據

llm , 資訊 , 人工智能

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mob64ca1414c613 - spring mongotemplate 強制讀主

枚舉類會隱式的繼承Enum類，無法再繼承其它類（單繼承機制） 一、無實參枚舉類型： 1、定義： /** * 1、無實參枚舉類型 */ public enum NoParamTypeEnums { SPRING, SUMMER, AUTUMN, WINTER; NoParamTypeEnums() {

機器學習 , System , 人工智能 , 對象名 , 枚舉類型

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