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u_15214399 - 基於華為開發者空間-雲開發環境，Vanna+MaaS實現自然語言與數據庫對話

本案例由開發者：banjin提供 最新案例動態，請查閲《【案例共創】基於華為開發者空間-雲開發環境，Vanna+MaaS實現自然語言與數據庫對話》。小夥伴快來領取華為開發者空間進行實操吧 一、概述 1. 案例介紹 華為開發者空間，是為全球開發者打造的專屬開發者空間，致力於為每位開發者提供一台雲開發環境、一套開發工具和雲上存儲空間，匯聚昇騰、鴻蒙、鯤

MySQL , 人工智能 , 數據分析 , 開發環境 , 開發者

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軟件求生 - 面試官笑了：我用這套方案搞定了“2000w vs 20w”的Redis難題！

那天我在一家互聯網大廠面試，被問了一個看似簡單、實則殺傷力極強的問題： “小米，假如MySQL裏有2000萬條數據，Redis裏只能存20萬條，你該怎麼保證Redis中的數據都是熱點數據？” 當場我笑出了聲，心想這題是“送命題”吧！但笑歸笑，能不能答好，真能看出你是不是一個“實戰派”的程序員。 今天這篇文章，就帶你把這道題拆開、揉碎、講

訪問量 , redis , yyds乾貨盤點 , 數據 , 數據庫

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曾經愛過的烤麪包 - AI淘汰倒計時，誰能笑到最後？

政策驅動：人工智能+行動計劃出爐 2025年8月國務院發佈《關於深入實施“人工智能+”行動的意見》，明確了三階段目標： · 2027年：AI與六大重點領域深度融合，智能終端/智能體普及率達 70%（當前約20%） · 2030年：普及率提升至 90%，智能經濟成為重要增長極 · 2035年：全面進入智能經濟與智能社會 這一政策藍圖清晰地表明：AI不再是選擇題，而是必答題。

後端

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商湯萬象開發者 - LazyLLM 教程 | 第 13 講：RAG + 多模態：圖片、表格通吃的問答系統

在前面的課程中，我們探討了RAG（Retrieval-Augmented Generation）的基本原理及其在純文本處理中的應用。RAG 通過從外部知識庫檢索相關信息，結合上下文生成更準確、信息豐富的回答，從而提升基於文本的問答系統能力。 然而，現實世界中的信息並不侷限於文本，例如 PDF 文檔中的圖片、表格等多模態數據也承載着大量有價值的知識。在某些情況下，這些圖文並茂的內容比純文本更直觀、

llm , 算法 , 教程 , 人工智能 , 開源

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Smartbi - Smartbi 10 月版本亮點：AIChat對話能力提升，國產化部署更安全

10 月版本煥新上線！Smartbi AIChat 與一站式 ABI 平台再升級，聚焦「交互體驗、數據效率、部署適配、安全管控」四大方向，解決溝通閉環、國產化遷移、大規模授權加載慢等實際業務痛點，讓數據分析更順暢、部署更靈活、安全更可靠，助力企業降本提效！下文為你拆解功能亮點～ 01 Smartbi AIChat 1 新增對話評論與回覆，雙向溝通更高效 AIChat 以往的反饋是單向的：用户提交問

大數據 , 版本更新 , 數據分析

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DashVector - 如何通過Python SDK向Collection中插入或更新Doc

本文介紹如何通過Python SDK向Collection中插入或更新Doc。 説明 若調用本接口時Doc Id已存在，則等同於更新Doc； Doc Id不存在，則等同於插入Doc。 若調用本接口時不指定Doc Id，則等同於插入Doc，DashVector會自動生成Doc Id，並在返回結果中攜帶id信息。 前提條件 已創建Cluster 已獲得API-KEY 已安裝最

向量 , 數據庫 , 人工智能 , 大模型

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葡萄城技術團隊 - 從頁面加載到數據請求，前端頁面性能優化實踐分享

背景 做過前端開發都知道前端的工作內容是很多的，對於HTML、CSS、Javascript、Image、Flash等各種內容的使用。為了更好提升應用的性能，我們需要對各種資源內容進行不同方面的優化。 對用户而言，優化可以讓應用的響應速度加快，加載更加迅速，可以帶來更好的使用體驗。 對於服務商而言，前端優化能夠減少頁面請求數量，寬帶所佔帶寬，有效的節省資源。 前端優化的內容很多，按照粒度等級劃

websocket , spreadjs , 前端優化 , 前端

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華明視訊科技 - 2025年國內口碑不錯的智能閘口系統廠家推薦

隨着智慧物流、智慧口岸建設的不斷深入，智能閘口作為物流鏈的關鍵節點，其效率和準確性直接關係到整個作業流程的順暢。2025年，面對市場上眾多的智能閘口系統供應商，企業該如何選擇一家既靠譜又專業的合作伙伴？今天，我們就為大家推薦兩家在業內擁有極佳口碑和深厚技術底藴的深圳企業。 一、孚為智能科技 如果您追求的是一家技術紮實、深耕垂直領域的高科技企業，那麼深圳市孚為智能科技有限公司絕對是一個值

機器學習 , 圖像識別 , 神經網絡 , 人工智能 , 深度學習

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MIAOYUN - MIAOYUN | 每週AI新鮮事兒（10.24-10.31）

本週AI領域迎來密集更新，視頻生成為創新焦點，字節、MiniMax等發佈的模型實現了長視頻、多鏡頭與效率突破；多模態、3D場景與智能體平台（如華為WorldGrow、智源Emu3.5、360 SEAF）取得顯著進展；同時，ChatGPT在心理安全、OpenAI在開源安全模型以及PayPal與OpenAI的生態合作上也有關鍵動作，一起來回顧本週發生的AI新鮮事兒吧！ AI 大模型 中國科大與字節跳動

機器學習 , 算法 , 自然語言處理 , 人工智能 , 深度學習

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俞凡 - 10 分鐘搞定神經網絡

本文簡單介紹了神經網絡的基本原理、組成和基礎算法，並通過示例介紹了最簡單的神經網絡是如何工作的。原文：Learn How Neural Networks Work 神經網絡是人工智能中最重要的組成部分之一，若沒有神經網絡，像 ChatGPT 這樣的大語言模型就不會存在。實際上，幾乎所有深度學習模型都在某種程度上使用了神經網絡。 這就是為什麼瞭解神經網絡的工作原理如此重要。所以，讓我們重温一

人工智能

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王中陽講編程 - 我發現不管是Java還是Golang，懂AI之後，是真吃香！

見字如面，我是陽哥，我的文章都首發在同名公眾號：王中陽，歡迎鏈接。 兄弟們，不管你是什麼崗位，強烈建議學AI，我最近輔導的同學很多都是因為做了AI項目，拿到了遠超預期的Offer。 這篇文章不是廣告，而是告訴你怎麼在懂後端基礎之後，更好的擁抱AI的技術，怎麼學，學完後怎麼應用？ 甚至你想跳槽漲薪的話，怎麼把學的AI知識寫到簡歷中，融合到你過去的項目中。 廢話不説，其實兄弟們也感受到了：純做

llm , 人工智能 , prompt , go , 後端

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沉着的牙膏 - AI驅動·全鏈路監測·精確防護：構建新一代政務數據安全平台

一、概要 隨着政務數字化轉型的加速，政務數據安全面臨着前所未有的挑戰。數據安全不僅關乎公眾的隱私和權益，更是確保政務服務高效運行的基礎。為了更好地應對數據安全風險，本方案提出了一種基於全知科技的政務數據安全監測平台，該平台通過AI驅動、全鏈路監測和精準識別的技術特性，實現了對政務數據的全生命週期安全管控。平台在無干擾政務服務的同時，精準識別各種潛在的風險，從而有效地保障了數據安全與合規要求的

深度學習

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CodeSheep - 稚暉君官宣，全球首個0代碼機器人創作平台來了！

提到稚暉君，毫無疑問，在科技圈一直是頂流的存在。自從稚暉君從華為出來投身機器人創業以後，大佬的技術動向無時無刻不被業界所關注着。 這不，就在剛剛過去的 1024 程序員節，稚暉君動態迎來一波大更新，並且一出手又是一個王炸，相信不少同學也刷到了，那就是官宣： 全球首個 0 代碼機器人內容創作平台：「靈創」正式發佈了！ 智元這次發佈的靈創平台，是一個面向大眾的機器人創作平台。 即便用户沒有專業的編程

人工智能 , JAVA , 後端 , 前端 , Javascript

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DM今天肝到幾點 - 我用24小時把一個瀕臨超時的任務救活【告急項目救命經驗】

寫在前面 當你正在深夜對着 IDE 狂敲代碼、看着日誌裏紅得發紫的 ERROR，卻忽然發現——速度、穩定性、成本，樣樣掣肘——別急，十分鐘後你可能會加入那個「不用為 API 報錯掉頭髮」的羣體。下面這篇實戰體驗，帶你看看我如何用 勝算雲 Router 把一個瀕臨超時的 AI 服務救活，並把本月賬單砍掉 80 %。 一、凌晨 1:42 —— 項目告急 那天凌晨，測試同事一連甩來三條 e

generative-ai , cursor , chatgpt , visual-studio , claude

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vivo互聯網技術 - NLLB 與 ChatGPT 雙向優化：探索翻譯模型與語言模型在小語種應用的融合策略

作者：來自 vivo 互聯網算法團隊- Huang Minghui 本文探討了 NLLB 翻譯模型與 ChatGPT 在小語種應用中的雙向優化策略。首先介紹了 NLLB-200 的背景、數據、分詞器和模型，以及其與 LLM（Large Language Model）的異同和協同關係。接着列舉了實戰與應用的案例，包括使用 ChatGPT 生成的樣本微調 NLLB-200 和使用 NLLB-200 的

llm , chatgpt , 人工智能 , 翻譯

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Alluxio - Alluxio Enterprise AI 3.5 發佈，全面提升AI模型訓練性能

近日，Alluxio 發佈 Alluxio Enterprise AI 3.5 版本。該版本憑藉僅緩存寫入模式 ( Cache Only Write Mode )、高級緩存管理策略以及 Python 的深度集成等創新功能，大幅加速 AI 模型訓練並簡化基礎設施運維，助力企業高效處理海量數據集、優化 AI 工作負載性能。 AI 驅動的工作負載常因海量的數據管理複雜度高導致效率瓶頸以及訓練週期延長。

緩存命中率 , 機器學習 , 數據挖掘 , 緩存 , 人工智能

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AMIN - Markmap，用Markdown語法輕鬆創建思維導圖，AI助力提升工作效率

Markmap介紹 首先，什麼是 Markmap? Markmap 是一個開源項目，旨在用 Markdown 語法來製作思維導圖。 它的目的是：允許你使用簡單的 Markdown 語法來快速編寫思維導圖。 值得一提的是，中文Markmap 在此基礎上進一步引入了AI技術，實現了自動生成思維導圖的功能。 用户只需輸入內容，AI就會自動將其轉化為思維導圖，這大大地提高了工作效率，省去

思維導圖 , Markdown

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Momodel - 生成式 AI 如何重塑動畫的景觀？

介紹 動畫一直是一種迷人的藝術形式，通過運動的魔力將角色和故事帶入生活。多年來，技術進步徹底改變了動畫行業，現在，生成式人工智能正在成為中心舞台。生成式人工智能是指使用人工智能算法來創建原創和獨特的內容。在動畫領域，這項技術正在重塑景觀，提供新的可能性並突破創造力的界限。 瞭解動畫中的生成式 AI 動畫中的生成式 AI 涉及使用算法和機器學習技術自主生成內容。這些算法在大量數據上進行訓練，

動畫 , 人工智能

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六月的可樂🥤 - 強烈推薦 Web前端在線代碼IDE(代碼編輯器)

好用代碼在線編輯器推薦 在前端開發的世界裏，一款高效、便捷的代碼編輯器是每位開發者的得力助手。今天，我將以一名前端技術愛好者的身份，為大家介紹一款專注於前端領域的免費在線代碼編輯器——ColaOnlineCoder。它不僅支持在線編輯和預覽HTML、CSS、JavaScript等前端代碼，還集成了豐富的在線前端框架模板，以及強大的AI編程助手能力，為前端開發帶來了前所未有的便捷與可能。 這裏先貼一

css3 , 人工智能 , typescript , 前端 , html5

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京東雲開發者 - 解析$nextTick魔力，為啥大家都愛它？

1.為什麼需要使用$nextTick? 首先我們來看看官方對於$nextTick的定義: 在下次 DOM 更新循環結束之後執行延遲迴調。在修改數據之後立即使用這個方法，獲取更新後的 DOM。 由於vue的試圖渲染是異步的，生命週期的created()鈎子函數進行的DOM操作一定要放在Vue.nextTick()的回調函數中，原因是在created()鈎子函數執行的時候DOM其實並未進行渲染，而此時

vue.js , dom , 前端 , Javascript

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阿里雲開發者 - 【OpenVI—論文解讀系列】達摩院細粒度分類SoftTriple Loss ICCV高引論文深入解讀

一、背景 度量學習是一種機器學習方法，它主要用於在相似性度量的基礎上進行數據挖掘。具體來説，度量學習通過學習一種函數來度量兩個數據樣本點的相似性。這種函數稱為度量函數，它的目的是在儘可能減少度量錯誤的同時最小化相似數據樣本點之間的距離。典型的度量學習方法包括Triplet Loss、ProxyNCA、Npairs等。度量學習可以應用於許多領域，例如： 1.）圖像分類：度量學習可以用來幫助計算

函數 , 機器學習 , 數據 , 阿里雲

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JavaEdge - 你的JAR包放對了嗎？​​後端開發必知的Linux目錄規範

本文已收錄在Github，關注我，緊跟本系列專欄文章，咱們下篇再續！ 🚀 魔都架構師 | 全網30W技術追隨者 🔧 大廠分佈式系統/數據中台實戰專家 🏆 主導交易系統百萬級流量調優 車聯網平台架構 🧠 AIGC應用開發先行者 | 區塊鏈落地實踐者 🌍 以技術驅動創新，我們的征途是改變世界！ 👉 實戰乾貨：編程嚴

yyds乾貨盤點 , 文件系統 , jar , 應用程序 , 人工智能 , 深度學習

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美狐美顏SDK開放平台 - 美顏SDK性能優化實戰：GPU加速與AI人臉美型的融合開發

在過去幾年，美顏SDK的競爭已經不只是比“濾鏡有多好看”了，而是上升到實時性能、AI智能化、人臉美型精細度等多維度的體驗較量。尤其在直播、短視頻與視頻會議業務爆發後，任何輕微卡頓、延遲、鋸齒感，都會直接影響用户留存。 所以，業界逐漸達成共識： 性能，是美顏效果的底層保障；AI智能，是新一代美顏SDK的核心競爭力。 本文將結合行業經驗，分享美顏SDK在

視頻美顏sdk , 美顏api , 美狐美顏sdk , 人工智能 , 直播美顏sdk , 計算機視覺 , 在51CTO的第一篇博文 , 美顏SDK

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Fabarta - Cursor可控AI編程實踐：縮短交付週期，保障產品質量

導讀AI編程工具的興起讓開發效率有了質的飛躍，但很多開發者在使用過程中會發現一個問題：AI生成的代碼往往與現有項目的技術棧、編碼規範不匹配，需要大量的手動修改，開發效率拖了後腿。如何讓AI按照我們的意圖和規範來編寫代碼？這就是"可控AI編程"要解決的核心問題。 通過Cursor可控AI編程技術，我們大幅提升了開發效率，同時確保了產品的高質量和可靠性。本文將展示這一技術如何為企業創造實際價

編程 , 人工智能 , 深度學習