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求知上進 - Python 集合操作的魔法書

1. 集合數據結構概述 1.1 什麼是集合? Python 中的集合(set)是一種無序、可變、不允許重複元素的數據結構,基於數學集合概念。集合的主要特點包括: 無序性:元素沒有固定索引,無法通過位置訪問。 唯一性:自動去除重複元素。 可變性:set支持添加、刪除元素;frozenset是不可變版本。 高效性:基於哈希表,成員測

集合運算 , 人工智能 , 深度學習 , 集合操作 , Python

mb6911caa73d1d1 - 數字孿生賦能園區運營:一個真實案例的深度解析

在當今數字化浪潮中,園區運營管理正面臨效率提升和成本控制的挑戰。傳統的園區管理往往依賴人工巡檢和分散的系統,導致響應慢、數據孤島問題突出。數字孿生技術作為一種新興解決方案,正逐步改變這一局面。今天,我們將通過一個實際案例,探討“孿易 數字孿生 IOC 標準版”如何幫助園區實現智能運營,無需過度技術堆砌,而是聚焦於實際問題的解決。 某大型智慧園區的運營痛點 該園區佔地超

數據 , 運維 , 數據可視化 , 人工智能 , 數字孿生 , 數據分析

wx6464351503832 - 強化學習(RL)簡介及其在大語言模型中的應用

看到huggingface上有個大模型課程,其中有個章節是講如何構建推理大模型,下面是對應的學習內容。 接下來會用最通俗易懂的方式介紹RL,就算之前完全沒接觸過也能看懂。會拆解核心概念,看看為什麼RL在大語言模型(LLMs)領域變得這麼重要。 什麼是強化學習(RL)? 想象一下訓練一隻狗。想教它坐下。可能會説"坐下!",如果狗坐下了,就

強化學習 , 語言模型 , 自然語言處理 , 人工智能 , Css , 大模型 , 前端開發 , HTML

架構師李哲 - 大模型微調「數據集構建」保姆級教程(超全)

經驗之談:實踐表明,近80%的大模型微調失敗案例,根源都可追溯至數據集問題。 2024年堪稱“行業大模型元年”,金融、醫療、教育等各行各業都在積極佈局專屬AI助手。然而,許多企業在投入重金進行模型微調後,卻常常面臨“模型表現不及預期”的困境。 實踐中常見的三大困境: ● 災難性遺忘:模型在學習了新的專業知識後,原有的通用對話與理解能力顯著衰退。 ● 泛化能

數據 , AI , 大模型微調 , aigc , 人工智能 , 深度學習

Baihai_IDP - AI 編程熱潮下的萬字思考 —— 規避風險,善用其利

編者按: 在AI技術席捲軟件工程的今天,我們是否真的可以僅憑“氛圍”和直覺,就構建出可靠、安全且可維護的生產級系統? 我們今天為大家帶來的這篇文章,作者的核心觀點是:“氛圍編程(vibe coding)”與“AI 輔助的工程實踐”存在本質區別,前者雖在創意激發和快速原型中具有價值,但絕不能替代結構化的工程方法。 文章通過多個維度深入探討了這一觀點:從 FAANG 團隊的實際工作流程切入,指

觀點 , 資訊 , 教程 , 知識 , 人工智能

MatrixOrigin - AI時代的數據管理新範式:Git for Data讓數據工程化

AI的發展速度,正在與企業的數據管理能力,形成一對日益尖鋭的矛盾。 一方面,算法模型日新月異,每天都有新的突破刷新認知。另一方面,企業內部的數據現狀卻不容樂觀:超過九成的數據沉睡在不同的系統中,格式雜亂、形態各異,形成一座座數據孤島。 這種割裂,讓AI開發者陷入了"巧婦難為無米之炊"的窘境。據麥肯錫調研,數據準備工作佔據了AI項目70%以上的時間。當算法的迭代以天為單位,數據準備的週期卻常常以周、

人工智能 , Git

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

龍蜥社區 - 火熱報名中!2025 龍蜥操作系統大會亮點速遞

Hi,小夥伴們,好久不見,很高興再次與大家相聚在北京! 2025 龍蜥操作系統大會(簡稱“2025龍蜥大會”)將於 11 月 17 日在北京·星地藝術中心盛大召開,主題為“生態共融·智驅未來”,匯聚全球操作系統領域的前沿探索與最佳實踐,誠邀產業共建者一起,洞悉行業機遇,把握產業脈動,領略技術躍遷,聆聽生態蝶變。 作為全程蹲守籌備一線的“情報官”小龍,今天就帶着滿滿誠意,為大家搶先劇透一波:更硬核的

操作系統 , 開源

NocoBase - NocoBase 本週更新彙總:優化及缺陷修復-20251030

原文鏈接:https://www.nocobase.com/cn/blog/weekly-updates-20251030 彙總一週產品更新日誌,最新發布可以前往我們的博客查看。 NocoBase 目前更新包括的版本更新包括三個分支:main ,next和 develop。 main :截止目前最穩定的版本,推薦安裝此版本。 next:包含即將發佈的新功能,經過初步測試的版本,可能存在部分已知或

無代碼開發平台 , 低代碼 , 版本更新 , 開源

劉大貓 - Linux下版本控制器(SVN) -命令行客户端

@[toc] 進階知識-Linux下版本控制器(SVN) 5、命令行客户端 5.1 創建兩個工作區目錄模擬兩個開發人員 mkdir -p /root/workspace/harry mkdir -p /root/workspace/sally 5.2 檢出 作用:完整下載版本庫中的全部內容。 命令: svn checkout svn://192.168.70.140/pro

算法 , svn , 人工智能 , tortoisesvn , 大模型

慧星雲 - Qwen2-Math碾壓GPT-4:AI數學大師誕生!

Qwen2-Math 阿里巴巴開源的Qwen2-Math模型以驚人的84%準確率橫空出世,不僅超越了GPT-4o,更是將Claude-3.5-Sonnet和Gemini-1.5-Pro等一眾AI巨頭甩在身後。這個AI數學大師的誕生,是否預示着人工智能在精確科學領域的新紀元即將到來? Qwen2-Math 官方數據圖展示 Qwen2-Math的基礎模型使用Qwen2-1.5B/7B/

llm , 阿里巴巴 , 雲計算 , 人工智能

codists - 《Learn Python Programming(4th)》讀後感

一、 為什麼讀這本書? 之所以選擇讀這本書是因為“例行慣例”——讀每年新出版的Python相關書籍,嘗試從這些書中收集一些好的示例,幫助理解一些不好理解的概念。 當然,其實《Learn Python Programming(4th)》(中譯名:《Python編程入門與實戰》,Packt Publishing 出版社)是 2024年 9 月 24 日出版的,只是 2024 年沒有讀,推到了 2025

Python

思否編輯部 - 最新!2025 OSCAR 開源產業大會完整版議程揭曉

開源作為一種開放共享的新型生產模式,已成為數字經濟創新、開放、共享和可持續發展的核心驅動力。由中國通信標準化協會牽頭主辦,中國信息通信研究院具體承辦的2025 OSCAR 開源產業大會將於 10 月 28 日在北京中關村國家自主創新示範區會議中心舉行。大會以“可信開源泳萬業,無邊智域啓未來”為主題,現公佈會議完整議程: 會議概況: 會議時間:2025 年 10 月 28 日 主辦單位:中國通

開源協議 , 開源 , 開源項目介紹

mb691327edb400f - 智能招聘新範式

人才戰爭下半場:AI重構精準招聘新範式 當生成式AI從炫技工具變為生產力標配,企業競爭已悄然進入“人機協同”的深水區。數據顯示,仍沿用傳統方式招聘的企業,正以每年15%的速度流失人才競爭力。招聘的終極戰場,早已從“找到更多人”升級為“精準識別對的人”。 現實中,大多數HR團隊仍陷在簡歷海嘯中,用人類寶貴的情感判斷力,去完成本應由AI處理的數據篩選。這種

數據 , 上傳 , ATS , 人工智能 , 深度學習

合合信息解決方案 - 上市城商行:攻克複雜文本處理瓶頸,國際結算業務全場景智能化

隨着全球貿易的日益頻繁與金融數字化轉型的深入,國際結算業務作為銀行服務實體經濟跨境運作的關鍵環節,其處理效率與風控水平直接關係到銀行的競爭力與運營安全。 然而,信用證、提單、報關單等業務單據格式繁雜、版式多變、專業性強,傳統依賴於人工核對與半自動化處理的方式,已成為制約業務效能提升、潛藏操作風險的明顯短板。在此背景下,運用前沿AI技術實現複雜文檔的自動化處理,已成為商業銀行

機器學習 , 字段 , 數據 , 泛化 , 人工智能

短短同學 - 正則表達式進階用法:從基礎到實戰的全場景指南

正則表達式(Regular Expression,簡稱 Regex)是文本處理的 “瑞士軍刀”,它通過簡潔的語法規則,實現對字符串的匹配、提取、替換與驗證。在前文哈希機制的學習中,我們瞭解到 “映射” 是核心邏輯;而正則表達式的核心,則是 “模式定義”—— 用特定語法描述目標文本的結構,再通過解釋器執行匹配操作。本文將從基礎語法拓展到進階技巧,結合 10 + 實戰場景,帶你掌握正

正則 , bc , 人工智能 , 深度學習 , 正則表達式

疆鴻智能研發中心 - 智能焊接新突破:CC-Link IE轉EtherNet/IP網關如何重塑航空航天製造

智能焊接新突破:CC-Link IE轉EtherNet/IP網關如何重塑航空航天製造 在航空航天製造領域,攪拌摩擦焊接技術正成為鋁合金結構件焊接的首選工藝。然而,當三菱PLC控制的焊接機器人與採用EtherNet/IP協議的視覺系統相遇時,協議不兼容成為制約生產效率的關鍵瓶頸。 某航空航天部件製造商就曾面臨這樣的困境:他們的攪拌摩擦焊接

ETHERNET , CC LINK IE , ip , 協議轉換 , 人工智能 , 深度學習 , 網關 , 工業自動化

未聞花名AI - 構建AI智能體:十四、從“計算”到“洞察”:AI大模型如何讓時間序列數據“開口説話”

一、我需要學習“時間序列”嗎 今天主題是“時間序列模型”,在開始之前我們先討論一下學習大模型需要了解時間序列嗎,首先要看我們的目標,學習大模型也必須也要有自己的目標。 應用型工程師: 如果想成為一名應用大模型的專業工程師,比如構建一個智能聊天客服機器人、開發一個文檔總結工具、創建一個代碼生成助手,那麼,不需要深入研究時間序列模型,此時你的核心技能應該是:

擬合 , yyds乾貨盤點 , 數據 , NLP , 人工智能 , 時間序列

colddawn - 目標檢測識別電錶讀數

隨着可再生能源的重要性日益凸顯,光伏行業作為清潔能源的重要組成部分備受關注。在光伏發電系統中,防逆流檢測電能表技術被認為是未來發展的關鍵,它不僅可以提高光伏發電系統的效率,還可以保障電網安全穩定運行。本文將深入探討光伏防逆流檢測電能表技術的意義、原理以及未來發展趨勢。 開篇 光伏能源作為清潔能源的重要來源,正逐漸成為全球能源轉型的重要推動力量

能源 , 發展趨勢 , 目標檢測識別電錶讀數 , 人工智能 , 計算機視覺 , 分佈式 , 安全

Candy - Graphiti:為智能體構建實時知識圖譜,引領更聰明的 AI 時代

我一直覺得很神奇:大多數 AI 系統只要你一停止和它們對話,就會把一切都忘光。你餵給它們 facts、context、chat logs——會話一結束,噗的一下,全沒了。這一直是“intelligent” agents 的最大瓶頸。 後來我發現了 Graphiti,感覺終於有人把 knowledge graphs 和 AI memory 連接到了一起。 如果這聽起來有點高深,別擔心,我們一步步來。

人工智能

SelectDB技術團隊 - 愛瑪集團:All In SelectDB 構建極速統一數據平台,領航 AI 數智化實踐

愛瑪集團作為電動車行業的領軍企業,在經過三年多的數智化轉型實踐,成功構建了 All In SelectDB 的統一數據平台,實現了從傳統 Hadoop 多組件架構到 SelectDB 輕量級一體化平台的轉變,數據處理效率提高 5-8 倍,系統穩定性顯著提升。與此同時,引入 MCP Server 智能交互查詢,這背後,是愛瑪集團在數據技術選型、架構設計和平台建設方面的深度思考與實踐。 在電動車

運維 , 數據庫 , 人工智能 , apache

煩惱的沙發 - .NET語言大舞台,有才你就來

.NET 是微軟推出的軟件開發框架,它提供了一個運行時環境以及一組用於在 Windows 操作系統上構建和運行應用程序的庫和工具。簡而言之,.NET就是個菜市場,裏面賣各種菜,什麼C#,F#,VA,VB等等 C# (C Sharp) - 絕對的頂樑柱 這是啥? 這就是.NET的親兒子,背後有資本。微軟當年看Java不爽,就集百家之長,搞出了C#。結果青出於藍,現在已經是非常現代化、功能超強的

觀點 , c# , .net

傲視眾生的香蕉_bvX78Q - Claude Code與SEO優化:現實與期望的技術分析

引言:SEO的現實與神話 在數字營銷領域,經常會看到"24小時排名首頁"或"快速賺取數千美金"的承諾。作為技術從業者,我們需要以客觀、科學的態度來分析這些聲明的可行性,同時探討Claude Code等AI工具在SEO優化中的真實作用。 SEO基礎:搜索引擎排名的技術原理 Google排名算法的複雜性 Google的排名算法包含超過200個排名因素,主要分為以下幾個維度: 內容質量信號 內

seo , 編程工具 , 人工智能 , claude

天潤融通科技 - 天潤融通ZENAVA上崗3C家電售後,90%的報修無需人工處理

在競爭日趨激烈的家電行業,售後服務已成為影響消費者忠誠度和品牌口碑的關鍵戰場。 過去,面對一台壞掉的空調、洗衣機,消費者要撥打售後熱線,重複描述問題、等待人工響應、排隊建單、安排維修……流程複雜、響應慢、體驗差,品牌好感度就這樣一點點流失。 而現在,這一切正被AI徹底改寫。 在大量真實客户的服務場景中,天潤融通推出的對話式AI產品ZENAVA,已經將90%以上的

人工智能 , 深度學習