收藏 / 列表

u_16459925 頭像

wx6583a3b0b06d1 - TRENDRADAR Docker 容器化部署指南

概述 TRENDRADAR（中文名稱：趨勢雷達）是一款專注於多平台熱點聚合與智能推送的容器化應用。該工具以輕量部署、高效聚合為核心目標，支持從知乎、抖音、B站、微博等11個主流平台實時抓取熱點內容，並通過企業微信、飛書、釘釘、Telegram、郵件、ntfy等多渠道推送。其核心特性包括智能內容篩選、熱點趨勢分析、個性化算法排序及AI深度分析功能，幫助用户從海量信息中精準獲取

TRENDRADAR , 趨勢雷達 , 配置文件 , 數據可視化 , 推送 , 人工智能 , Docker

momodel 頭像

Momodel - ColBERT——以詞元級別的向量嵌入提升信息檢索效果

介紹 檢索增強一代 （RAG） 自成立以來就風靡全球。RAG 是大型語言模型 （LLM） 提供或生成準確和事實答案所必需的。我們通過RAG解決LLM的事實性，我們嘗試為LLM提供一個與用户查詢上下文相似的上下文，以便LLM將處理此上下文並生成事實正確的響應。我們通過以向量嵌入的形式表示我們的數據和用户查詢並執行餘弦相似性來做到這一點。但問題是，所有傳統方法都以單個嵌入表示數據，這對於良好的檢索系統

llm , 向量 , 編碼 , 人工智能 , 檢索系統

dewujishu 頭像

得物技術 - 得物技術在搭建會場下的頁面性能優化

得物App內h5的項目都是通過webview打開。對於webview的性能大家普遍的印象就是打開速度比native慢。 對於SPA應用，一個用户打開webveiw訪問h5需要經過如下過程： 點擊App入口（例如banner等） 到達新頁面，頁面白屏。 頁面基本框架出現（骨架屏），但是沒有數據，頁面處於loading狀態。 出現所有數據，頁面完全呈現。 從程序執行的角度，我們來看一個沒有

頁面佈局 , 性能 , 搭建 , 優化 , 前端

alixitongruanjianjishu 頭像

阿里云云原生 - 嘉銀科技基於阿里雲 Kafka Serverless 提升業務彈性能力，節省成本超過 20%

作者：四牛 前言 雲消息隊列Kafka版Serverless系列憑藉其秒級彈性擴展、按需付費、輕運維的優勢，助力嘉銀科技業務系統實現靈活擴縮容，在業務效率和成本優化上持續取得突破，保證服務的敏捷性和穩定性，並節省超過20%的成本。 客户介紹 嘉銀科技是一家專注於科技驅動普惠金融的上市企業，在多年的發展過程中，始終堅持以技術為核心推動業務迭代，公司致力於以大數據、雲計算、人工智能等技術在消費場景內

serverless , kafka

u_17342767 頭像

野豹商業評論 - 十年老兵臨危受命，浙商銀行困局待解

11月17日晚間，浙商銀行的一則人事公告在財經圈引發連鎖反應。 深耕該行十年的“70後”老兵陳海強，被正式提名董事長，成為這家總資產超3.39萬億元的全國性股份制銀行成立以來，首位從內部體系一路晉升的“一把手”。 此時的浙商銀行，正站在命運的十字路口：2025年已累計收到21張監管罰單，罰沒金額高達4645.75萬元；前三季度營收、淨利潤雙雙下

風控 , 技術儲備 , 人工智能 , 數據分析 , 職業生涯

u_15690955 頭像

出手吧Glen - 字節出品，最強AI數字人，最新加強版！

大家好，我是立志替大家出手的AI區（最近繼續醖釀新東西）UP主Glen。 上次給大家安利了最新數字人“源神”威力加強版，今天繼續給大家分享它的最新加強1.5版！ 會説1、2、3、4就可以做數字人視頻了，你也能做出如下的短視頻！ LatentSync 1.5加強版 LatentSync就是個“口型同步大師”！

機器學習 , 視頻製作 , 數字人 , 人工智能 , 加強版

u_17562481 頭像

思考的袋鼠 - AI加持下的數據流轉安全，打造高效可溯源的API風險防護體系

概要： （提示：在數字世界中，數據不再靜止，而是不斷流動；因此，安全防護的焦點，也應從“靜態防護”轉向“流轉安全”。） 當外賣訂單在幾秒內完成支付、銀行轉賬在瞬息之間到賬、短視頻平台精準推送你喜愛的內容時，數據正在通過成千上萬條API通道高速流轉。API作為數字世界的“數據動脈”，承載着企業業務邏輯、交易指令和用户隱私，是現代數字體系中最關鍵的連接層。 然而，數

數據 , API , 數據安全 , 人工智能 , 深度學習

u_16116809 頭像

wx6464351503832 - Agent實戰教程：深度解析async異步編程在Langgraph中的性能優化

在現代Python開發中，異步編程已經成為提高程序性能的重要手段，特別是在處理網絡請求、數據庫操作或AI模型調用等耗時操作時。本文將通過實際的LangGraph 示例，深入解析async的真正作用，並揭示一個常見誤區：為什麼異步順序執行與同步執行時間相近？ async的核心作用 async的主要價值在於創建異步編程環境，讓程序在等待耗

性能優化 , redis , 執行時間 , 智能體 , 數據庫 , 人工智能 , 大模型

u_16018702 頭像

架構師李哲 - 大模型微調有必要做嗎？全參數微調、LoRA還是RAG？看完這篇你就懂了

在人工智能迅猛發展的今天，大型語言模型已成為解決各類問題的強大工具。但當您想要打造一個真正理解所在行業、掌握專業知識的大模型時，總會面臨一個關鍵問題：如何用最小的成本、最高的效率，讓通用模型變得"專業"？ 這就像把一位通才培養成領域專家——選對方法，事半功倍。這正是LLaMA-Factory Online要解決的核心問題——通過智能化的微調，讓每個團隊都能輕鬆駕馭大模型適配

實時更新 , 數據 , 人工智能 , 深度學習 , 迭代

candy_68fb0dfb0afd0 頭像

Candy - 構建具備深度思考能力的 Agentic RAG 流水線，用於解決複雜查詢

原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/JnRcU-6wg6g9RjdVXe3fQA 很多 RAG 系統失敗，並不是因為 LLM 不夠聰明，而是因為它們的架構太簡單。它們試圖用線性的一次性方式，處理一個本質上循環、多步驟的問題。 許多複雜查詢需要推理、反思，以及何時行動的聰明決策，這與我們面對問題時如何檢索信息非常相似。這正是 RAG 流水線中引入“agent 驅動行為”的

人工智能

selectdb 頭像

SelectDB技術團隊 - 數據無界、湖倉無界， Apache Doris 湖倉一體解決方案全面解讀（上篇）

導讀：湖倉一體架構融合了數據湖的低成本、高擴展性，以及數據倉庫的高性能、強數據治理能力，高效應對大數據時代的挑戰。為助力企業實現湖倉一體的建設，Apache Doris 提出了數據無界和湖倉無界核心理念，並結合自身特性，助力企業加速從 0 到 1 構建湖倉體系，降低轉型過程中的風險和成本。本文將對湖倉一體演進及 Apache Doris 湖倉一體方案進行介紹。 在過去的數年間，數據分析技術棧

github , 數據倉庫 , 架構設計 , 數據分析 , 數據湖

fannaodeshafa 頭像

煩惱的沙發 - 別再用 if err != nil 了，學會這幾個技巧，假裝自己是Go高手

一提到 Go 的錯誤處理，大家腦海裏可能立馬浮現出滿屏的 if err != nil。它邏輯清晰，非常符合 Go 的設計哲學，這個沒法反駁。 但我發現僅僅會寫 if err != nil 是遠遠不夠的。這就像學車，拿到駕照只是第一步，上路還得重新學習。Go 官方也明確表示，未來不會引入類似 try-catch 的新語法，所以我們必須在現有的模式上玩出花來。 那些真正厲害的 Go 開發者，他們寫的系

知識 , go , 後端

lab4ai 頭像

Lab4AI - CBT-LLM 心理大模型微調，用 LLaMA Factory 微調框架就夠啦！| 附一鍵復現指南

01 | 引入 在人工智能快速發展的今天，通用大語言模型雖然具備強大的語言理解和生成能力，但在專業領域服務時往往顯得力不從心。以心理健康支持為例，普通預訓練模型無法理解"共情"深層含義，難以給出符合認知行為療法(CBT)原則的專業建議，導致回答要麼過於機械，要麼缺乏針對性。 僅靠通用模型無法實現"懂情感、會共情"的高質量心理支持，必須通過高質量數據集微調才能實現專業場景的精準適配，將通用語言能力

llm , 人工智能

fabarta 頭像

Fabarta - 六問「大模型落地」— 如何打通企業智能化轉型最後一公里？

作者：張紅兵 楓清科技（Fabarta）合作人 ChatGPT 2022年底出現以來，大模型熱度持續不減，尤其是今年年初DeepSeek的爆火，更讓大模型走入更多人的視野。大模型除了在C端（個人用户）廣泛應用，在B端（企業）也有越來越多的企業在做落地。2025年8月26號， 國務院發佈《關於深入實施“人工智能+”行動的意見》，更將以大模型為主的人工智能技術放到更加突出的位置。“

開源軟件 , 數據 , 人工智能 , 深度學習

openbayescom 頭像

OpenBayes - OpenBayes 一週速覽丨李沐團隊開源語音大模型Higgs Audio V2，擴展多語言對話等功能

公共資源速遞This Weekly Snapshots ！ 5 個公共數據集： B3DB 生物基準數據集 PolyMath 數學推理數據集 SongEval 音樂評估數據集 MegaScience 科學推理數據集 WebInstruct-verified 多領域推理數據集 4 個公共模型： gpt-oss-20b gpt-oss-120b Qwen3-30B-A3B-Inst

llm , 圖像識別 , 數學 , 自然語言處理 , chatgpt

u_17583190 頭像

fangpin - 深入解析：使用 Triton 實現 Flash Attention2 - 讓大模型訓練飛起來

引言 你是否曾經在訓練大型語言模型時，眼睜睜地看着 GPU 內存不斷飆升，最終因為 OOM（Out of Memory）錯誤而前功盡棄？或者在處理長序列時，發現注意力機制的計算時間呈平方級增長，讓人望而卻步？ 如果你有過這樣的經歷，那麼今天這篇文章將為你帶來一個革命性的解決方案：Flash Attention2。更令人興奮的是，我們將通過 Triton 這個強大的 GPU 編程框

歸一化 , 人工智能 , 深度學習 , ide , Python

u_13303 頭像

colddawn - 神經網絡自適應控制仿真matlab 自適應 神經網絡

Adaptively Connected Neural Networks Paper link: Adaptively Connected Neural Networksarxiv.org Code link: wanggrun/Adaptively-Connected-Neural

神經網絡自適應控制仿真matlab , 自適應 , 卷積 , 數據 , 神經網絡 , 人工智能

whaosoft143 頭像

whao143 - 51c深度學習~合集13

#xxx ....

人工智能 , 深度學習

baidujiagoushi 頭像

百度Geek説 - 通過Python腳本支持OC代碼重構實踐（二）：數據項提供模塊接入數據通路的代碼生成

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 , 重構 , Python

ivorysql_xiaozhuli 頭像

IvorySQL - Oracle 19c數據庫遷移到IvorySQL 4.6實戰

1. 背景 在國家數字化轉型與信創產業加速推進的背景下，數據庫作為信息系統的核心基礎設施，其國產化替代已成為企業數字化建設的重要戰略方向。Oracle 數據庫憑藉成熟的技術體系長期佔據市場主導地位，但在自主可控、成本優化及適配本土生態等需求驅動下，基於開源技術演進的國產數據庫逐漸成為遷移替代的優選方案。 IvorySQL 作為一款兼容 PostgreSQL 生態的國產數據庫，不僅繼承了 Postg

oracle

huizhudev 頭像

HuiZhu - 寫週報還在手動湊字數?試試這個結構化提示詞模板

週報:開發者的代碼之外的另一場戰鬥 週五下午 5 點,代碼提交完了,測試也跑通了,本想着可以準點下班。突然想起來:週報還沒寫。 打開文檔,腦子裏的想法是這樣的: const weeklyReport = { tasks: ['修bug', '寫代碼', '開會', '對接需求'], hours: 40, result: '???' } 問題就在這個 result 上。工作做了一堆,但該

generative-ai , 教程 , chatgpt , 人工智能 , prompt

chunzhendexiaogou 頭像

PoloAPI - Gmail整合Gemini AI功能，支持用户直接管理日曆提升日程效率。

谷歌近期在Gmail移動應用中深度整合Gemini AI功能，實現了郵件與日程管理的無縫銜接。該功能主要通過以下創新提升用户日程效率： 一、跨應用功能整合‌ 支持在Gmail應用內直接創建、修改和刪除日曆事件，無需切換至Google Calendar或其他應用 通過"Ask Gemini"入口實現語音/文字指令操作，例如輸入“將週四會議改到下午3點”即可觸發智能修改 提供每日日程智能概覽功

gemini-2.5-pro , google , 人工智能 , 後端 , 前端

aoshizhongshengdexiangjiao_bvx78q 頭像

傲視眾生的香蕉_bvX78Q - 騰訊 WeKnora 深度解析：大模型時代文檔理解與檢索的技術突破

在信息爆炸的數字化時代，企業與科研機構每天都要面對海量的 PDF、Word、圖片等多格式文檔，如何從中快速提取有效信息並實現精準檢索，成為制約工作效率的關鍵瓶頸。騰訊近期開源的文檔理解與檢索框架 WeKnora，基於大語言模型（LLM）構建了一套端到端的智能處理方案，通過模塊化設計與多模態融合技術，重新定義了文檔知識管理的技術標準。​ 一、架構設計：五維協同的模塊化流水線​ 完整呈現數據準備與索

騰訊 , 人工智能 , 開源

shujuxiaowanzi 頭像

數據小玩子 - 【營銷數據洞察系列3】用户畫像與細分：流量持續涌入，如何精準識別其中的高價值客羣?

不同客羣的價值差異顯著，高價值客羣往往具備“高轉化、高復購、高生命週期價值（LTV）”特徵，精準識別是提升營銷效率的關鍵。利用助睿BI對訪客進行自動分羣，可全維度拆解地域、來源渠道、興趣標籤、消費偏好等數據，快速識別高轉化羣體特徵，為營銷信息精準觸達提供支持。 助睿BI鏈接：https://www.zhurui.com/

數據挖掘 , bi , 人工智能 , 數據分析