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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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Smartbi - 對話思邁特CEO姚詩成：存量時代 BI 不只拼產品，客户真正要的是這兩種核心價值

​​​​​​​ChatBI是解藥還是新泡沫？ @松果財經 原創作者|在輝 2025年春節，DeepSeek的爆火讓產業圈迎來一波全民狂歡。很多行業或主動或被動地被AI影響，拿到了大量商機，銷售電話被打爆。 BI是其中一個典型。這個曾經專注於數據分析的行業，和AI有着天然的“親近感”。 思邁特CEO姚詩成告訴松果財經，當時那種氛圍中，不少客户涌入後台，紛紛表示今年預算重點在AI：“很多時候你過

數字化轉型 , bi , 人工智能

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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 - 前端路由&框架選型避坑：Next.js vs React Router vs TanStack Router

在前端項目開發中，選框架和路由工具就像選老婆（或者老公）——選對了，日子省心，選錯了，天天吵架。 最近，隨着 Next.js、React Router v7 和 TanStack Router 的更新，不少團隊開始糾結： 是直接上大而全的 Next.js？ 還是老牌穩妥的 React Router？ 抑或嚐鮮新鋭的 TanStack Router？ React Summit 2025 上

路由 , 前端

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MIAOYUN - MIAOYUN原廠認證證書上線，快來GET您的新證書！

隨着雲計算技術的快速發展，雲原生已成為軟件開發和部署的重要趨勢。掌握雲原生技術，對於開發人員和IT從業者來説，是跟上技術發展潮流、適應未來職場需求的關鍵。為了助力行業精英緊跟時代步伐，提升專業技能，MIAOYUN正式推出了原廠培訓認證，旨在通過系統化、專業化的培訓指導，培養更多瞭解MIAOYUN產品及技術的精英人才，推動雲原生技術的普及與應用。目前，MIAOYUN官網已正式上線查詢渠道，歡迎大家前

運維 , 培訓 , 雲原生 , 程序員 , 認證授權

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俞凡 - 產品管理的第一性原理

本文介紹了產品管理的第一性原理，即“最大化使命的影響”以及“通過他人達成目標”，並通過體育教練來類比產品經理，剖析了產品管理的基本原則。原文：The First Principles of Product Management 我所認識的一些最出色的產品經理都會基於第一性原理來做決策，第一性原理指的是“無法從任何其他命題或假設中推導出來，最基本的、基礎性的命題或假設”。 一個例子是我們為開發

後端

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王中陽講編程 - 面試必問：MyBatis 高頻面試題！

這些都是面試常見的問題，看看下面的問題你都能答得上來嗎？ 1.什麼是 MyBatis？它有哪些主要特性和優勢？ 2. mybatis 和數據庫交互的原理？ 3. mybatis 中#{}、${}的區別 4. Mybatis 自帶連接池都有什麼？ 5. Mybatis 的一級、二級緩存？ 6. MyBatis 是如何進行分頁的？分頁插件的原理是什麼？ 7. m

面試問題 , JAVA , 後端 , Mybatis

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沉着的牙膏 - 領先的安全可靠的數據分類分級廠商推薦

概要：隨着《數據安全法》《個人信息保護法》以及《數據安全技術數據分類分級規則（2024版）》的實施，數據分類分級已從企業可選能力升級為合規運營的必備能力。在海量數據環境下，智能化的數據分類分級不僅能幫助企業梳理核心數據資產，更是數據安全治理體系的基礎支撐。IDC《2024年度中國數據安全市場報告》顯示，中國數據安全市場規模達402億元，同比增長19.7%，其中數據分類分級相關產品年增幅超過35%，

安全

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CodeSheep - JetBrains官宣，又一個IDE可以免費用了！

提到 JetBrains 這家公司，相信搞開發的同學應該都不陌生。 該公司盛產各種編程 IDE 和開發工具，雖然 2000 年才成立，到現在卻已經發布了超 30 款世界頂級的編程軟件，同時也收穫了來自全球範圍內開發者和用户的青睞。 眾所周知，從去年開始到今年 JetBrains 曾經搞過一系列大動作，那就是： 陸續官宣了 WebStorm、Rider 以及 CLion 這幾款強大的 IDE 對

JAVA , SQL , 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 - 深度剖析 StarRocks 讀取 ORC 加密文件背後的技術

作者：vivo 互聯網大數據團隊 - Zheng Xiaofeng 本文介紹了StarRocks數據庫如何讀取ORC加密文件，包括基礎概念以及具體實現方案。深入探討了利用ORC文件的四層結構和三層索引機制，實現高效查詢加密數據。希望通過本文對ORC加密文件讀取功能的實現細節的剖析，讓讀者更加深刻理解ORC文件，同時瞭解StarRocks支持加解密數據分析的方案。 一、背景 為了提升對敏感數據的

大數據 , 加密解密 , 數據庫

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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 - 中文Markmap v2.0 現已上線，新增高效功能，老闆再也留不住你下班的腳步！

介紹 Markmap.js 是一款開源項目，在 GitHub 上獲得了超過 1.7 萬個星的關注，它的主要功能是將 Markdown 文檔可視化為思維導圖。 在日常使用中，用户經常需要面對老闆的"再改一版"的問題， 而你則需要對生成的思維導圖進行高效修改以達到老闆的合理需求。 為此，中文Markmap 2.0 版本的更新，有效解決了這一需求，以下是新增的功能： 從圖形節點跳轉

Markdown

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六月的可樂🥤 - 智能API代碼示例生成工具AiRestful

一、產品介紹 AiRestful是一款基於智能AI的,幫助小白快速生成任意編程語言的API接口調用示例代碼的編程工具.它的特點是:簡單易用、集成支持、多主流編程語言覆蓋.它是面向學生、編程愛好者、編程小白的實用工具. AiRestful官網: 點擊直達AiRestful官網 二、如何使用 AiRestful是簡單易用的,只需要三步即可為您生成您需要的編程語言的代碼示例. 1、第一步(必須): 根

restful , 人工智能 , 深度學習 , 前端 , Javascript

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阿里雲開發者 - 想成為全棧工程師，要做到哪幾點？

簡介： 如何成為一名全棧工程師？需要具備哪些技術積累？成為全棧工程師有哪些好處？希望本文能為期望成為全棧工程師的同學提供一點幫助，和同學們一起分享交流。 導讀：如何成為一名全棧工程師？需要具備哪些技術積累？成為全棧工程師有哪些好處？希望本文能為期望成為全棧工程師的同學提供一點幫助，和同學們一起分享交流。 作為開發者，我們不過度區分服務端 server 客户端 client，我們是 web dev

全棧工程師

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farfarcheng - JAX-FEM｜當有限元遇上機器學習

近年來，機理與數據的融合計算正快速發展着。機器學習作為數據驅動的計算方法，以其解決高維複雜問題的能力而聞名於世。它在視覺理解、自然語言處理等領域取得了重大突破。與此同時，基於機理的計算方法，如有限元模擬，在現代工業中起着至關重要的作用，廣泛應用於飛機、汽車、材料和新能源等行業。 有限元方法簡介與挑戰 有限元法（FEM，Finite Element Method）是一種為求解偏微分方程邊值問題近似解

函數 , 機器學習 , 數學 , 人工智能 , 深度學習

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老紀的技術嘮嗑局 - 向量數據庫在 UGC 社區個性化推薦的落地指南

作者：Gundy 1. 場景與目標 UGC 社區典型特點：內容量大、更新快、長尾重。推薦系統要同時兼顧“眼下的即時興趣”和“用户的穩定偏好”，並在一次請求內完成多路候選召回與融合，保證毫秒級延遲。 本文給出一套雙向量用户興趣 + 一次 SQL 多路召回的實踐方案，數據庫層使用 OceanBase 原生向量能力，結構化與向量同庫，避免“兩庫同步/一致性坑”。 2. 為什麼選 OceanBase（直

數據庫設計 , oceanbase , 人工智能

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袋鼠雲數棧 - 數棧技術分享：聊聊IOC中依賴注入那些事 (Dependency inject)

Part1: What is Dependency injection 依賴注入定義為組件之間依賴關係由容器在運行期決定，形象的説即由容器動態的將某個依賴關係注入到組件之中在面向對象編程中，我們經常處理的問題就是解耦，控制反轉(IoC)就是常用的面向對象編程的設計原則，其中依賴注入是控制反轉最常用的實現。目標解決當前類不負責被依賴類實例的創建和初始化。 Part2: What is

算法 , 數據庫 , ioc , 前端 , Javascript

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技術博客達人 - 安裝EDEMpy

技能變現 .content { top: 126px; } .modal-text { font-size: 18px; } 距離 社保代繳 佣金比例: 20%／月 地點: 蘭州 人數: 20人 預計佣金：￥5000 已被接單 招聘業務 佣金比例: 25%／筆 地點: 南京 人數: 10人 預計佣金：￥5000 已被接單 培訓業務 佣金比例

機器學習 , 變現 , 安裝EDEMpy , Android , 人工智能 , html hall.html安卓 , ios

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得物技術 - 輕量級的灰度&配置平台｜得物技術

一、前言 隨着近幾年得物的業務和技術的快速發展，我們不管是在面向C端場景還是B端供應鏈；業務版本的迭代更新，技術架構的不斷升級；不管是業務穩定性還是架構穩定性，業務灰度的能力對我們來説都是一項重要的技術保障，越來越受到我們業務研發的關注。然而，傳統的灰度發佈服務往往過於定製化，缺乏靈活性和通用性，無法滿足不斷變化的業務需求，往往灰度的場景可能通過代碼硬編碼或者簡單的配置中心配置。在這樣的背景下，本

配置 , 架構 , 灰度發佈

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迅易科技 - 2000 萬 Tokens！告別服務器繁忙焦慮，讓您免費極致體驗滿血 DeepSeek

隨着 DeepSeek 爆火，導致 “服務器繁忙” 是大家頻繁遇見的問題，官網擠不進去，本地部署設備成本高昂，難道我們就只能望 “模” 興嘆？不，今天小編就給大家帶來逆天改命的解決方案！ 首先解釋一下，為什麼不選擇本地部署？硬件成本高到離譜，部署十分複雜，從安裝 Ollama 到調試模型參數，小白直接被勸退，真心建議大家可以考慮上雲部署！ 目前，迅易科技早已獲得阿里雲的資質，只要您找迅易下單阿里雲

部署 , 雲服務器 , deepseek , 阿里雲 , 人工智能

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openFuyao - openFuyao v25.09 版本正式發佈！社區發行版全新升級，AI推理進一步優化

openFuyao聚焦“AI雲原生”，致力於促進有效算力的極致釋放，社區發行版v25.09推出多項Kubernetes增強新特性，推出完整AI推理軟件套件，並對在離線混部、Cluster-API特性進行優化。感謝社區技術委員會與SIG組成員對v25.09版本做出的貢獻，以下介紹具體的特性新增與變動： openFuyao Kubernetes全新升級 SIG-orchestration-engine

kubernetes , 雲原生

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瀾極美顏SDK - Letmagic Beauty SDK: Free Basic Version Out!

In today's digital age, beauty enhancement functions have become an indispensable part of many applications. Whether it's live streaming, short videos, or social photo - taking apps, user

sed , 人工智能 , 深度學習 , ci , ide

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mob64ca140beea5 - stm32cubemx配置有源晶振

在做項目時，碰到一個問題被困擾很久，採集交流電均值時會出現結果為零的情況，但是我設計的是採集一個週期數據的均值，因此是不可能為零的。 隨着不斷深入尋找錯誤，發現是因為我採用的模板晶振為8MHZ，而我使用的板子外部晶振為25MHZ。 出現這個問題的主要原因是，之前一直使用的是F103的板子，手冊上明確表示晶振的選型範圍是4-16MHZ

機器學習 , stm32cubemx配置有源晶振 , 人工智能 , 寄存器 , define , 晶振