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06:37 AM · Oct 27 ,2025
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u_16213560 頭像

數據小探 - 最好用的CRM系統排行榜

深夜的辦公室裏，銷售專員還在零散的聊天記錄和表格中翻找客户信息 —— 上午的社交平台線索未及時歸檔，下午的線下拓客數據分散在不同文件，與核心客户的溝通重點也因信息雜亂難以回溯。這類客户管理的困擾在銷售團隊中並不少見。 據《2024 年銷售效率調研》相關數據顯示，超七成銷售團隊會因線索分散、跟進節奏不統一、數據銜接斷層等問題，產生不低的客户流失情況；而部署了專業客户管理系統的

數據 , 易用性 , 後端開發 , crm , Python

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u_16213580 頭像

雲端行者 - [Arxiv | 論文簡讀] 稀疏混合專家融合是領域泛化的學習者 -

文章目錄 模塊結構與功能解析 分佈式處理機制 關鍵計算流程 設計意義分析 class MoE(nn.Module): """ Mixture-of-Experts (MoE) module. Attribute

開發語言 , pytorch , 後端開發 , 人工智能 , 深度學習 , harmonyos , Python

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u_15505879 頭像

資深程序設計 - 基於yolov8的深度學習垃圾分類檢測系統

1、研究背景 在城市化進程加速與人口持續增長的當下，垃圾產生量呈指數級攀升，傳統垃圾分類方式因依賴人工分揀，存在效率低下、成本高昂、分類準確率不穩定且勞動強度大等弊端，難以滿足日益增長的垃圾處理需求。同時，垃圾分類的精準度直接關乎資源回收利用率與環境質量，錯誤分類不僅會造成可回收資源的浪費，還會加重後續處理負擔，甚至對土壤、水源等生態環境造成長期污染。在此背景下，藉助先進技

數據集 , v8 , yyds乾貨盤點 , 後端開發 , Python

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chaoshenjinghyperai 頭像

超神經HyperAI - 【TVM 教程】Python Target 參數化

Apache TVM 是一個深度的深度學習編譯框架，適用於 CPU、GPU 和各種機器學習加速芯片。更多 TVM 中文文檔可訪問 →https://tvm.hyper.ai/ 摘要 對於任何支持的 runtime，TVM 都應該輸出正確的數字結果。因此，在編寫驗證數字輸出的單元測試時，這些單元測試應該在所有支持的 runtime 上都能正常運行。由於這是一個非常常見的用例，TVM 的輔助函數可以對

gpu , 編譯器 , 參數傳遞 , cpu , Python

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u_16099174 頭像

晨曦微露s - GraphGL教程 - tangguo01的個人空間 -

Kitura GraphQL開發指南：使用Graphiti集成 你是否在尋找一種高效的方式為Swift後端服務構建API？本文將帶你通過Graphiti庫在Kitura框架中實現GraphQL服務，無需複雜配置即可快速搭建類型安全的API接口。完成後，你將掌握從環境配置到查詢解析的全流程實現方法。 環境準備與依賴配置 K

swift , graphql , Graph , 後端開發 , Python

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shiwangdedaxiang_ckfvna 頭像

代碼人生筆記 - python requests統一處理請求和響應

# 導入requests庫 import requests # 自定義處理響應的函數 def custom_response_handler(response, *args, **kwargs): # 檢查響應狀態碼 if response.status_code != 200: print(response.request.url + " " + respons

requests , Python

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u_16213461 頭像

mob64ca12f770a6 - github copilot API在哪裏

在技術的快速發展中，開發者們越來越依賴於使用API來提升工作效率，而GitHub Copilot則是一個非常有價值的工具。本文將為你解析如何找到“GitHub Copilot API”，並整合環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、性能優化和生態擴展。 環境準備 在開始集成GitHub Copilot API之前，首先，你需要確保擁有正確的開發環境。這裏的依賴包括Node.js和

API , aigc , Python

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u_16099268 頭像

碼海探險先鋒 - 王道計算機408數據結構 筆記14

一、樹 1、樹的定義 計算機專業的應該都學過，只需要略微回顧一下這些名詞就行；跨考的看一下這個思維導圖應該也能理解 2、其他基本術語 放大來看，過一遍就行，都是很基礎的概念 3、樹的常考性質計算 雖然我的圖畫的很醜。。。但是

數據結構 , 後端開發 , 1024程序員節 , 考研 , 筆記 , 408 , Python

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u_16099355 頭像

數據挖掘者 - 3、如何判斷一棵樹是否是紅黑樹？_weixin

【題目描述】 數據結構中有一類平衡的二叉搜索樹，稱為紅黑樹。 它具有以下 5 個屬性： （1）節點是紅色或黑色。 （2）根節點是黑色。 （3）所有葉子都是黑色。（葉子是 NULL節點） （4）每個紅色節點的兩個子節點都是黑色。 （5）從

紅黑樹 , 二叉搜索樹 , 後端開發 , ci , Python

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u_16213605 頭像

mob64ca13fd9f8e - 塗鴉板實現思路和步驟_weixin

打造一個現代化的 Web 塗鴉畫板 ✨ 一個輕量級、高性能的在線繪畫應用，支持桌面和移動端，讓創意隨時隨地釋放！ 🎨 項目簡介 還記得小時候在紙上塗塗畫畫的樂趣嗎？現在，讓我們把這份快樂搬到瀏覽器上！ 這是一個使用現代 Web 技術棧（React + TypeScript + Canvas）構建的在線

移動端 , 後端開發 , 前端 , Git , Python , Web

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u_12192 頭像

angel - MySQL服務器的配置教程_firehare

1.MySQL 服務器簡介 通常所説的 MySQL 服務器指的是mysqld程序，當運⾏mysqld後對外提供MySQL 服務 1.1服務器配置和默認值 • mysqld 有很多選項和系統變量可以在啓動時進⾏配置，要查看服務器的默認選項和系統變量值， 可以執⾏以下命令： # 查看所有mysqld 選項和可配置的系統

服務器 , MySQL , 數據庫 , 後端開發 , 系統變量 , Python

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u_16099267 頭像

雲端創新夢想家 - 【JVM系列6】垃圾收集器

有它的應用場景，比如你可 能需要為你的項目選擇合適的垃圾收集器（一般情況下不會），那麼就需要對各種垃圾收集器有一個整體的瞭解。就是看了《深入理解 Java 虛擬機》一書，發現“垃圾收集器”在實際項目中還 在講解具體收集器前，需先明確幾個關鍵維度（這是區分收集器的核心）： Java 虛擬機的垃圾回收器許可分為四大類別：串行收集器、並行收集器、CMS 收集器、G1

老年代 , G1 , 後端開發 , cms , Python

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u_16099248 頭像

mob6454cc6d3e23 - 如何把word文檔轉換成markdown格式 - JerryWang

在文檔管理、內容發佈等場景中，將 Word（.doc/.docx）轉換為 Markdown 格式是常見需求。Markdown 的輕量、跨平台、易編輯特性，使其更適配網頁發佈、版本控制等場景。Free Spire.Doc for Python 作為一款免費的 Word 文檔處理庫，無需依賴 Office 客户端即可實現格式轉換，本文將介紹如何使用該 Pyt

word , Css , c , 前端開發 , HTML , Markdown , Python

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lufeng_68f0e3782426d 頭像

程序員鋒仔 - 2025-12-26 GitHub 熱點項目精選

🌟 2025-12-26 GitHub Python 熱點項目精選(13個) 每日同步 GitHub Trending 趨勢，篩選優質 Python 項目，助力開發者快速把握技術風向標～ 📋 項目列表（按 Star 數排序） 1. rendercv/rendercv RenderCV 是一個基於 Typst 的 CV/簡歷生成器，用於生成學術和工程師的簡歷。它允許用户將簡歷信息寫成 YAML

資訊 , 程序員 , 後端 , Python

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u_16213649 頭像

mob64ca14082604 - 移動端 - 鴻蒙應用開發 | 入門完整篇。 - 鴻蒙應用開發專欄

如何在HarmonyOS應用中實現精準的農曆日期計算與顯示 引言 在現代生活中，農曆日期對於許多傳統節日、生日紀念具有重要意義。然而，在移動應用開發中，農曆功能的集成往往面臨算法複雜、數據處理困難等挑戰。本文將分享如何在鴻蒙應用中完整集成農曆功能，為用户提供準確的農曆日期服務。 🌟 功能概述 已實現的核心功能 雙向日期轉

字段 , text , 後端開發 , 解決方案 , Python

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baidujiagoushi 頭像

百度Geek説 - 通過Python腳本支持OC代碼重構實踐（三）：數據項使用模塊接入數據通路的適配

作者 | 劉俊啓 導讀 在軟件開發中，經常會遇到一些代碼問題，例如邏輯結構複雜、依賴關係混亂、代碼冗餘、不易讀懂的命名等。這些問題可能導致代碼的可維護性下降，增加維護成本，同時也會影響到開發效率。這時通常通過重構的方式對已有代碼結構進行改進和優化。在重構的工作中，大部分的工作是人工的方式完成，是一個耗時且容易出錯的過程。對於研發人員來講，在不改變軟件的功能和行為的前提下，保證質量和效率完成對

腳本 , 自動化 , 重構 , Python

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u_17467352 頭像

mb686fbcc4efbd6 - 地下停車位處遺失物品遺留物檢測數據集VOC+YOLO格式700張7類別

數據集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路徑的txt文件，僅僅包含jpg圖片以及對應的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 圖片數量(jpg文件個數)：700 標註數量(xml文件個數)：700 標註數量(txt文件個數)：700 標註類別數：7 所在github倉庫：firc-dataset 標註類別名稱(注意

數據集 , 後端開發 , txt文件 , xml文件 , Python

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deephub - 告別低效代碼：用對這10個Pandas方法讓數據分析效率翻倍

對於 Python 數據處理的初學者而言，早期的 Pandas 代碼往往充斥着基礎的 .head() 、 .dropna() 調用以及大量的在線搜索。然而，掌握一些核心的處理模式後，Pandas 將展現出其快速、表達力強且優雅的特性。 本文將介紹 10 個在數據處理中至關重要的 Pandas 技術模式。這些模式能夠顯著減少調試時間，提升代碼的可維護性，並構建更加清晰的數據處理流水線。 使用

機器學習 , 數據挖掘 , 人工智能 , pandas , Python

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lufeng_68f0e3782426d 頭像

程序員鋒仔 - 2025-12-21 GitHub 熱點項目精選

🌟 2025-12-21 GitHub Python 熱點項目精選(14個) 每日同步 GitHub Trending 趨勢，篩選優質 Python 項目，助力開發者快速把握技術風向標～ 📋 項目列表（按 Star 數排序） 1. exo-explore/exo exo是一個開源項目，旨在讓用户能夠在家中使用日常設備（如手機、電腦、平板和智能手錶等）構建自己的AI集羣。它通過將所有設備的資源

資訊 , 程序員 , 後端 , Python

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lufeng_68f0e3782426d 頭像

程序員鋒仔 - 2025-12-19 GitHub 熱點項目精選

🌟 2025-12-19 GitHub Python 熱點項目精選(12個) 每日同步 GitHub Trending 趨勢，篩選優質 Python 項目，助力開發者快速把握技術風向標～ 📋 項目列表（按 Star 數排序） 1. virattt/ai-hedge-fund 這是一個AI驅動的對衝基金概念項目，旨在探索使用AI進行交易決策。該項目包含多個交易代理，如Aswath Damoda

資訊 , 程序員 , 後端 , Python

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jump_and_jump 頭像

jump__jump - Grit：代碼重構利器

面對需要修改數百個文件的代碼遷移，你還在手動一個個改嗎？今天介紹一款能讓代碼批量重構像查找替換一樣簡單的工具 —— Grit。 為什麼需要 Grit 作為開發者，我們經常遇到這樣的場景： 團隊決定統一使用 lodash-es 替代 lodash，需要修改幾百個 import 語句 項目要從 React 類組件遷移到 Hooks，涉及上千個組件 某個廢棄的 API 需要全面替換，但調用位置散

開發工具 , rust , 代碼重構 , Javascript , Python

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benfangdeloufang 頭像

奔放的樓房 - [Python神器] AI生成的代碼跑不起來？ImportError？用這個工具一鍵反向推導 pip 包名！

背景：AI 時代的“依賴地獄” 在 Cursor、GitHub Copilot 和 ChatGPT 普及的今天，我們的開發模式變了。以前是我們先 pip install 再寫代碼，現在是 AI 直接甩給我們一段完美的代碼： import cv2 from PIL import Image import sklearn from google.cloud import storag

開源軟件 , 開發工具 , pip , 人工智能 , Python

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u_16213366 頭像

mob64ca12e0c608 - 平均每個月copilot生產代碼數

平均每個月copilot生產代碼數的分析 隨着軟件開發的快速發展，代碼生成助手如Copilot已經成為開發者的良好夥伴。在這篇文章中，我將帶您走過“平均每個月Copilot生產代碼數”的分析過程，涵蓋環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、排錯指南和性能優化等方面。通過這些內容，您將更好地理解如何在您的項目中應用Copilot來提高代碼生成的效率。 環境準備 在準備環境之前，

代碼生成 , aigc , Json , Python

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mob64ca14154457 - K-均值聚類算法

一、算法原理與改進策略 1. 核心思想 將人工蜂羣算法（ABC）的全局搜索能力與K均值聚類（KMC）的局部優化能力結合，通過以下改進解決傳統KMC的缺陷： 初始化優化：採用最大最小距離積法選擇初始聚類中心 自適應搜索：引入基於距離的動態步長調整策略 混合更新機制：融合全局最優引導與局部擾動策略 2. 算法流程

聚類 , 初始化 , 後端開發 , 迭代 , Python

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