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高德開放平台 - 高德開放平台全球LBS服務，MCP Server正式登陸阿里云云市場

高德地圖作為全球領先的LBS提供商，憑藉其強大的數據處理能力和廣泛的地理信息覆蓋，每日處理定位及路徑規劃需求超過千億次。高德地圖數據覆蓋全球200多個國家和地區，擁有7000w個國內POI數據、1.2億海外POI數據，同時覆蓋全球4億地址數據。並且基於全球路網、路況數據的全面覆蓋，為用户提供全球範圍內的精準、實時的地圖服務，滿足多樣化的地理信息需求。 今日，高德開放平台宣佈正式入駐阿里云云市場，推

地圖開發 , 資訊 , 人工智能 , 前端

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mob64ca14116c53 - rknn模型的形狀

RL讀書筆記1 概述 強化學習與監督學習的對比 通過與監督學習的比較，我們可以總結出強化學習的一些特徵。 標準強化學習和深度強化學習 序列決策 獎勵 序列決策 動作空間 問題 概述

機器學習 , 強化學習 , 數據 , 監督學習 , 人工智能 , rknn模型的形狀

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Protonbase - ProtonBase 榮獲 2024 技術卓越獎 · 年度創新產品

經過層層篩選，由 IT 界權威垂直門户 IT168 主辦的 2024 技術卓越獎評選結果正式公佈！在這一激烈競爭的行業盛事中，ProtonBase 憑藉其卓越的技術創新，榮獲「技術卓越獎·年度創新產品」獎項。 自 1999 年創立以來，IT168 始終致力於推動技術進步，見證了無數行業變革。其企業級業務旗艦——ITPUB 論壇，自 2001 年 9 月成立以來，已發展成為中國權威的數據庫及架構技術

MySQL , 數據倉庫 , 數據庫 , postgresql , sqlite

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野豹商業評論 - 從風口到風險：中信百信銀行的合規困局

9月30日，國家金融監督管理總局一張1120萬元的罰單，將國內首家獨立法人直銷銀行——中信百信銀行（下稱“百信銀行”）推上了輿論風口。這不僅是該行成立以來的最高額罰單，更是監管層對互聯網銀行野蠻生長背後合規短板的一次集中清算。 罰單直指兩項核心違規：“相關互聯網貸款等業務管理不審慎”與“監管數據報送不合規”。而這並非孤例，早在2023年8月，該行就因

盈利模式 , 風控 , 數據 , 人工智能 , 數據分析

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KlipC小助手 - 數據缺失與美聯儲官員“潑冷水”，12月降息預期驟降！

KlipC報道：當地時間11月13日，美股市場再度遭遇重挫。截至收盤，道指跌幅為1.65%，納指下挫2.29%，標普跌1.66%，大型科技股普遍走低，拋售情緒持續升温。 科技股估值過高的擔憂情緒進一步發酵，引發科技股大幅拋售。有經濟學家指出，市場正在對AI板塊進行“健康但痛苦”的修正，同時出現從超配科技向標配防禦資產的板塊輪動跡象。 此外，華爾街分析師表示，“市場關注點正從政府停擺結束迅

數據 , 人工智能 , 深度學習 , 估值

u_16213630 頭像

mob64ca14038b36 - 如何通過chrome下載域名的pem證書

本頁面將詳細演示如何在一台全新的Windows7電腦上架設起Chrome+XX_Net的上網渠道。 本文包含以下部分： 下載和安裝Chrome瀏覽器 獲取和運行XX-Net 設置代理 手動導入證書（備選） 下載和安裝Chrome瀏覽器 下載 Chrome官網下載地址：https://www.goog

機器學習 , 擴展程序 , chrome , 人工智能

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百度Geek説 - Flux架構思想在度咔App中的實踐

導讀：為了應對視頻編輯類工具應用複雜的交互，度咔iOS借鑑了Flux架構模式的設計思想，參考有向無環圖的拓撲概念，將事件進行集中化管理，從開發體驗上實現了舒適清爽、容易駕馭的“單向流”模式；在這種調度模式下，事件的變化和追蹤變得清晰可預測，並且顯著的增加了業務的可擴展性。 全文6882字，預計閲讀時間18分鐘。 一、架構背景 視頻編輯工具類應用往往交互複雜，大部分操作是在同一個主界面上進行，

flux , 架構 , 視頻處理 , 後端

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EasyV數字孿生可視化 - 數字孿生物流：以某物流企業數字孿生智慧鋼鐵倉儲定位系統建設為例

1.建設背景 國家“十四五”規劃明確提出加快現代物流數字化、智能化轉型，基於國家數字經濟 戰略及企業數字化轉型要求，鋼鐵物流作為重點領域，其倉儲環節的智能化升級被列為政策重點支持方向。某物流企業作為鋼鐵物流龍頭企業，隨着物流行業安全標準要求的不斷 提升，其企業業務增長與戰略佈局都有所調整，庫存管理盲區、作業監管低效、風險響應 滯後、跨域信息割裂和作業協同低效等問題嚴重阻礙

數據 , 物聯網 , 自定義 , 數據可視化 , 人工智能

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mob64ca140fd7c1 - pytorch搭建PyQt5界面實戰：ResNet-18實現CLFAR-10圖像分類，並利用PyQt5進行人機界面顯示

文章目錄 前言 1.為什麼需要殘差網絡？ 1.1梯度消失 / 梯度爆炸 1.2深度退化現象 2.ResNet 的核心創新：殘差塊與殘差連接 2.1 什麼是 “殘差”？ 2.2. 殘差塊的兩種結構 2.2.1恆等映射殘差塊

卷積神經網絡 , 後端開發 , 分類算法 , 人工智能 , 深度學習 , 1024程序員節 , Python

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angel - Python之——打包工具pyinstaller的用法_冰河的技術博客

大家好，我是唐叔。上次我們講解了 Python+Web構建桌面應用的最佳選擇 - Pywebview，那麼寫好的Python程序，如何在別人的電腦上運行？總不能要求每個人都安裝Python、配置環境吧？這時候，PyInstaller 就派上用場了。 文章目錄 一、PyInstaller 是什麼？ 二、安裝PyInstaller

命令行 , webview , Css , 前端開發 , HTML , Python

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袋鼠 - 袋鼠數據庫工具 8.90.1 版已上線

袋鼠數據庫工具 是一款 AI 驅動的熱門數據庫系統客户端(MariaDB / MongoDB / MySQL / Oracle / PostgreSQL / Redis / SQLite / SQLServer / ...) ，支持建表、查詢、模型、同步、導入導出等功能，支持 Windows / Mac / Linux 等操作系統，致力於打造一款好用、好玩、開發友好的開發者工具。 重點特性介紹 這

MySQL , mongodb , mariadb , postgresql , sqlite

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阿里雲大數據AI技術 - EMR Serverless Stella 1.0 技術分享：StarRocks企業級版本內核重大突破

在今年雲棲大會上，EMRServerlessStella1.0正式發佈，這是一款面向企業級場景深度優化的高性能數據分析引擎。阿里雲開源大數據平台OLAP引擎負責人周康系統性地分享了Stella在存算分離架構、Lakehouse場景以及全文檢索等三大核心場景下的深度優化經驗，為業界提供了大規模OLAP系統工程化實踐的寶貴參考。Stella引擎的發佈將為企業級用户提供更加專業、高效的

大數據 , 數據倉庫 , 阿里雲 , Lakehouse , starrocks , Stella , olap

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Baihai_IDP - 並行智能體是否將重塑軟件開發模式？

編者按： 當AI不僅能寫代碼，還能同時處理多個開發任務，軟件工程師這一角色是否正面臨根本性的重塑？ 我們今天為大家帶來的文章，作者的核心觀點是：並行智能體是將深刻改變軟件開發模式的革命性技術。 作者從 AI 編程工具的演進談起，揭示了從 Copilot 的代碼補全到“氛圍編程”的自然語言生成，再到當前的範式突破 —— 並行智能體。作者還坦誠分享了實際應用中的成功率分佈，指出了智能體擅長與不

觀點 , llm , 知識 , 人工智能 , 深度學習

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萬界星空科技 - QMS選型的本質與AI質檢的終極賦能

行業適配是偽命題？QMS選型的本質與AI質檢的終極賦能​ 一、選擇QMS應該如何選擇呢？ 1、功能 2、業務關聯和控制能力 3、集成能力 4、併發和大數據處理能力 5、諮詢能力，設計能力 6、其他製造業系統的熟悉程度，最好做MES，ERP。 二、AI質檢在萬界星空科技QMS中的具體應用場景 來料檢驗（IQC） 傳統方式： 抽樣檢

運維 , 工業智能化 , 人工智能 , 製造業 , 工業物聯網

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龍蜥社區 - 沐曦 GPU 融入龍蜥，共築開源 AI 基礎設施新底座

沐曦集成電路（上海）股份有限公司（以下簡稱"沐曦"）於 2020 年 9 月成立於上海，其擁有技術完備、設計和產業化經驗豐富的團隊，曾主導過十多款世界主流高性能 GPU 產品研發及量產，包括 GPU 架構定義、GPU IP 設計、GPU SoC 設計及 GPU 系統解決方案的量產交付全流程。 沐曦打造全棧 GPU 芯片產品，推出曦思®N 系列 GPU 產品用於智算推理，曦雲®C 系列 GPU 產品

操作系統 , 開源

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劉大貓 - SpringBoot項目的html頁面使用axios進行get post請求

説明：本項目為SpringBoot項目而不是vue項目，本項目用於練習axios使用get及post請求 get和post請求都採用兩種方式進行配置，並註明易錯點 @[toc] 1.axios是什麼 Axios 是一個基於 promise 的 HTTP 庫，可以用在瀏覽器和 node.js 中，axios是對ajax的一種封裝，而jquery也是對ajax的一種封裝。 axio

post , Ajax , 人工智能 , Axios , get

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京東雲開發者 - Backbone前端框架解讀

作者: 京東零售 陳震 一、 什麼是Backbone 在前端的發展道路中，前端框架元老之一jQuery對繁瑣的DOM操作進行了封裝，提供了鏈式調用、各類選擇器，屏蔽了不同瀏覽器寫法的差異性，但是前端開發過程中依然存在作用域污染、代碼複用度低、冗餘度高、數據和事件綁定煩瑣等痛點。 5年後，Backbone橫空出世，通過與Underscore、Require、Handlebar的整合，提供了一個輕量和

vue.js , backbone.js , 前端框架 , 架構 , mvc

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codists - 翻譯：《實用的Python編程》01_06_Files

目錄 | 上一節(1.5 列表) | 下一節 (1.7 函數) 1.6 文件管理 大多數的程序需要從某處讀取輸入。本節討論文件訪問。 文件輸入和輸出 打開一個文件： f = open('foo.txt', 'rt') # Open for reading (text) g = open('bar.txt', 'wt') # Open for writing (text) 讀取所有的

網頁爬蟲 , 人工智能 , 數據結構與算法 , 後端 , Python

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華明視訊科技 - 什麼是鐵路車號識別裝置？

在現代化鐵路貨運管理中，效率與準確性是衡量運營水平的關鍵尺度。傳統依賴人工抄錄車號的方式，不僅效率低下、成本高昂，更因人為因素導致數據不準，已成為制約礦區、編組站、貨運站等場景智能化升級的瓶頸。鐵路車號識別裝置，正是為解決這一核心痛點而生的智能化解決方案。 什麼是鐵路車號識別裝置？ 鐵路車號識別裝置是一套基於前沿人工智能深度學習技術的自動化識別系統。它通過高清圖像捕捉與智能分析，對貨運

機器學習 , 圖像識別 , 算法 , 人工智能 , 深度學習

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商湯萬象開發者 - LazyLLM x MemU：20 行代碼打造有長記憶的知識問答

在開發知識問答助手的過程中，常見的挑戰之一就是如何讓智能體記住之前的對話和交互內容。 很多應用在實現多輪問答時，會遇到信息丟失或上下文混亂的問題：用户提過的問題、提供的數據、甚至助手之前的回答都無法被系統持續記憶，導致體驗斷層。對於企業級知識庫或面向用户的個人助手來説，這種缺失不僅影響回答的準確性，也使得智能體難以形成長期價值。 構建一個能夠記憶的問答系統，並非簡單地將對話記錄寫入數據庫。 智能

科技 , 人工智能 , 開源 , llama , dify

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合合信息解決方案 - 銀行國際結算業務單據處理系統推薦

方案介紹 在全球貿易頻繁與金融數字化轉型的雙重推動下，國際結算業務作為銀行服務跨境實體經濟的核心環節，其單據處理的效率與風控水平直接決定銀行的市場競爭力。針對信用證、提單等單據格式繁雜、版式多變的特點，以及傳統人工與半自動化處理模式存在的效能瓶頸，合合信息推出國際結算業務智能文檔處理平台，為銀行單據處理難題提供核心解決方案。 該平台依託合合信息多模態大模型文本智能技術

機器學習 , 字段 , 風控 , 數據 , 人工智能

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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

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思考的袋鼠 - 構建數據庫安全新範式：以規範為基石，實現精確與實時動態防護

概要： （提示：當防護邊界逐漸模糊，數據自身的“行為軌跡”成為新的安全焦點。） 在數字經濟的核心結構中，數據庫不再僅是支撐業務的技術組件，而是企業數字資產的“原礦”。金融機構的交易流水、互聯網平台的用户畫像、醫療系統的病歷檔案——所有這些關乎隱私、業務與監管的數據，都以數據庫為載體在組織內流轉與沉澱。但隨着數據量與訪問頻率呈指數級增長，傳統以“靜態防護”為核心的數據庫

數據 , 數據庫 , 數據庫安全 , 人工智能 , 深度學習

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wx6464351503832 - GPT-5.1 發佈：更智能也更“人性化“的 AI 助手

2025年11月12日，OpenAI 發佈了 GPT-5 系列的重要更新版本 GPT-5.1，包括 GPT-5.1 Instant（即時版）和 GPT-5.1 Thinking（思維版）兩個變體。這次更新不僅在技術能力上有所提升，更值得關注的是其在對話風格上的顯著變化，而這一變化正在社區中引發激烈討論。 技術升級：智能與效率的平衡 GPT-5

redis , 智能體 , 數據 , gpt , 數據庫 , 人工智能 , 大模型