Nov 11 2025

直爽的麥片 - 長銷售週期的企業級CRM軟件怎麼選？

在當今競爭激烈的商業環境中，企業客户對銷售效率和客户關係管理（CRM）的重視程度不斷提升。良好的CRM系統不僅能夠提升客户滿意度，還能有效提升銷售轉化率和業務增長。因此，選擇一款適合企業客户銷售的CRM軟件，成為企業數字化轉型的重要一步。 本文將從企業客户的角度出發，綜合分析當前市場上適合企業銷售的CRM軟件，並提供詳細的對比分析和選型建議。 一、企業客户CRM軟件的選擇標準 在選擇CRM軟件時

客户關係管理軟件 , 資訊 , 教程 , 知識 , crm銷售系統

Nov 18 2025

GMICloud - Dify 上線 GMl Cloud 插件！構建深度研究作流只需 5 步！

摘要 GMI Cloud 插件正式無縫集成到 Dify！提供高性能的多系列模型，如Minimax、DeepSeek、GPT OSS、Qwen、Keling等，支持市場研究、模型評估、文獻綜述等任務處理。大家只需獲取 GMI Cloud API 密鑰，在 Dify 安裝配置插件，即可藉助模板構建深度研究工作流程。本文為步驟的詳細教程。 01 概

機器學習 , AI , 雲GPU , 人工智能 , dify , cloud , 工作流

Oct 26 2025

煩惱的沙發 - 寫了這麼多年Java，這幾個神仙技巧你用過嗎？

如果你也是從 public static void main(String[] args) 和 System.out.println() 開始Java生涯的，那也是Java老油條了。在日常的業務開發中，我們每天都在寫着增刪改查的邏輯，有時候會覺得Java有點笨重，語法有點囉嗦。 但其實，Java在不斷進化。從我們熟悉的Java 8到現在的Java 25，它多了很多實用的新特性和一些不為人知的老技巧

教程 , 知識 , JAVA , 後端

Nov 03 2025

SelectDB技術團隊 - 更高效的數據處理解決方案：基於 MinIO 部署 Apache Doris 存算分離版本實踐

引言 現代數據處理在多維度面臨嚴峻挑戰，一方面，數據量的持續增長致使傳統存儲成本居高不下，非結構化數據所佔比例日益攀升，進一步加重了存儲負擔，且數據質量問題推高了存儲和清洗成本；另一方面，企業內部往往存在多套系統，數據難以集成，這對數據分析的成本和時效性也提出了更高的要求。 Apache Doris 作為一款具備高性能的實時分析數據庫，擁有湖倉一體的能力。當它與 MinIO 這樣高性能且 S3 兼

教程 , 知識 , apache

Nov 05 2025

codigger - Micro框架：讓程序語言學會"混搭"的藝術

在編程世界裏，每種語言都有自己的特長，但有時候我們需要讓不同的語言協同工作。這就好比讓來自不同國家的人一起完成一個項目，需要解決"語言溝通"的問題。今天，我們就來聊聊OSE開發環境中的Micro微語言框架——這個讓程序語言實現"混搭"的神奇工具。 什麼是Micro框架？ 想象一下，你正在用中文寫文章，但需要嵌入幾句英文詩句。如果有一個智能助手能自動幫你處理兩種語言的切換和融合，那該多方

編輯器 , 編程語言

Nov 01 2025

張老師講數字孿生 - 仿真測試平台被列為長三角機器人產業重點

2024年7月，《長三角機器人產業高質量發展行動計劃》正式發佈，明確提出到2027年培育形成萬億級產業集羣，其中仿真測試平台被列為關鍵技術攻關重點。 一、技術需求：從"硬件依賴"到"虛擬驗證" 隨着長三角地區機器人產業規模突破6500億元，傳統依賴物理樣機的研發模式已難以滿足快速迭代需求。以上海為例，工業機器人密度已達每萬人460台，但新產品研發週期仍長達12-18個月，其中物理測試環節佔

前端

Nov 03 2025

點量實時雲渲染 - 破解數字孿生落地難題，點量雲流引領高效新徑

在數字化轉型的浪潮的正盛的當下，數字孿生作為連接物理世界與數字世界的核心橋樑，正深刻變革着城市規劃、工業製造、科研教育等領域。然而，構建一個高保真、高實時、高可用的數字孿生系統，始終面臨着一系列技術挑戰：海量三維模型與實時渲染數據的輕量化交付、多終端設備的廣泛適配、以及至關重要的數據安全與國產化信創需求。 點量雲流實時雲渲染以五大核心技術標杆，為這些挑戰提供了完美的解決方案，並已在實際項目中獲得驗

資訊 , 服務器 , 前端

Oct 28 2025

容智信息 - 智能體最佳實踐方法論（三）：集成

在“評估-實施-集成-監控”的智能體最佳實踐方法論中，“集成”階段屬於最佳實踐方法論的第三步，是承上啓下的關鍵一躍——它將實施階段的智能體從“單點工具”升級為“融入企業業務生態的有機組件”，是智能體從“能運行”到“能創造持續價值”的核心保障。對企業而言，集成的質量直接決定了智能體能否真正嵌入業務流程、與現有系統協同作戰，進而實現降本增效的規模化價值。 數據是智能體的“養分”

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