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高德開放平台 - 高德智能手錶解決方案，助力榮耀手錶5 Ultra開啓智慧出行

6月12日，高德開放平台推出了全新的智能手錶解決方案，憑藉其海量數據與多品類地圖服務的深度融合，為智能穿戴設備帶來了全新的可能性。 這一解決方案不僅覆蓋了全國超過7000萬的POI數據以及海外超過1.2億的POI數據，還實現了全球200多個國家和地區的地圖、搜索、定位和導航服務，滿足了用户在智能守護、運動出行等場景下的多樣化需求。同時，該方案支持多樣化的地圖模板和個性化元素配置，助力開發者快速定製

地圖開發 , 地圖api , 人工智能 , 後端 , 前端

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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 - 史上最高薪酬誕生！馬斯克“萬億美元薪酬計劃”獲批

KlipC報道：當地時間11月6日，在特斯拉舉行的新一屆股東大會上，特斯拉股東批准馬斯克價值近1萬億美元的薪酬方案。 這項薪酬方案以超過75%的支持率獲得通過。據悉，此前挪威主權財富基金等多家機構投資者明確表示將投反對票。馬斯克本人曾暗示，如果薪酬方案未通過，他將考慮離開特斯拉或辭去CEO職務。 根據新的計劃，馬斯克可以在 10 年內從特斯拉股票中賺取高達 8780 億美元。不過，馬斯克

3c , 人工智能 , 深度學習 , 2d

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mob64ca14038b36 - chatGPT與一加手機不兼容

從未來二十年的情況來看，印度是一個非常有潛力的市場。 文| I/O 在中國智能手機品牌中，一加在國際化方面的着力一直比較大，尤其是近來對印度市場變得越來越重視；體現在最新一代產品中，OnePlus 7T 系列的發佈率先在美國紐約和印度班加羅爾舉行，同時一加還面向印度市場發佈了一加電視。 當然，按照慣例，一加又為 OnePlus 7T 系列舉行了一場國內發

智能手機市場 , 智能手機 , 一加七語音喚醒 , chatGPT與一加手機不兼容 , Android , 人工智能 , 深度學習

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百度Geek説 - BaikalDB 架構演進實錄：打造融合向量化與 MPP 的 HTAP 查詢引擎

導讀 BaikalDB作為服務百度商業產品的分佈式存儲系統，支撐了整個廣告庫海量物料的存儲和OLTP事務處理。隨着數據不斷增長，離線計算時效性和資源需求壓力突顯，基於同一份數據進行OLAP處理也更為經濟便捷，BaikalDB如何在OLTP系統內實現適合大數據分析場景的查詢引擎以應對挑戰？ 01 BaikalDB應對OLAP場景的挑戰 BaikalDB是面向百度商業產品系統的需求而設計的分佈式存儲系

數據 , 架構 , 分佈式

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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 - grafana app線程used

這兩服務都是上報統計服務。。寫法功能，代碼邏輯都是類似。 下面是PropertyServer的介紹 此服務，應該性能瓶頸在db。所以採取的策略是，把上報的數據，放在內存緩存中。後面再異步批量寫入db而且是分多個db。 為了儘量挖掘性能，在內存中，有着一組 繼承於TarsHashMap的 hashMap.雙buff。。 Propert

數據 , 雲計算 , 取值 , 獲取數據 , 雲原生 , grafana app線程used

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angel - Rust入門系列（一）

目錄 引言 1. Rust Web開發生態概覽 1.1 為什麼選擇Rust進行Web開發？ 內存安全 零運行時開銷 併發安全 1.2 Rust Web開發生態系統 編輯 2. Tokio異步運行時：高併發的基石 2.1 Tokio核心概念 任務系統 執行器 反應器 通道

開發語言 , rust , 高性能Web服務 , 後端開發 , 異步編程 , 前端 , Python

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袋鼠 - 袋鼠數據庫工具 8.91.1 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

redis , MySQL , mongodb , postgresql , sqlite

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阿里雲大數據AI技術 - 【跨國數倉遷移最佳實踐11】基於 MaxCompute Resource & Quota策略優化實現資源管理性能與成本最優平衡

本系列文章將圍繞東南亞頭部科技集團的真實遷移歷程展開，逐步拆解 BigQuery 遷移至 MaxCompute 過程中的關鍵挑戰與技術創新。本篇為第十一篇，基於 MaxCompute Resource Quota 策略優化實現資源管理性能與成本最優平衡。 注：客户背景為東南亞頭部科技集團，文中用 GoTerra 表示。 1. 背景 GoTerra 作為東南亞互

MaxCompute , 大數據 , 數據倉庫 , 阿里雲 , 數倉遷移

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Baihai_IDP - 對 GPT 5 模型路由機制的深度解析

編者按： 我們今天為大家帶來的文章，作者的觀點是：GPT-5 通過引入“智能路由器”架構，實現了按需調用不同專家模型的動態協作機制，標誌着大模型正從“全能單體架構”邁向“專業化協同架構”的新範式。 文章深入剖析了 GPT-5 路由機制的四大決策支柱 —— 對話類型、任務複雜度、工具需求與用户顯性意圖，並對比了其相較於 GPT-4、Toolformer 及早期插件系統的突破性進步。作者還詳細拆

llm , 知識 , chatgpt , openai , 人工智能

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萬界星空科技 - 萬界星空科技MES軟件價格對比分析

一、 萬界星空科技MES的核心定位與定價模式 市場定位： 專注於中小型製造企業，特別是離散製造行業（如機械加工、裝備組裝、電子電氣等）。其核心賣點是“輕量化、易實施、高性價比”。 主要定價模式： 一次性買斷（永久授權） + 年服務費： 這是其主流模式。客户支付一次性軟件授權費用，獲得軟件的永久使用權，然後每年支付一定比例（通常為授權費的15%-20%）的維保服務費（含技術支持和版本

數字化轉型 , 工業互聯網 , 工業智能化 , 人工智能 , 製造業

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龍蜥社區 - 相約龍蜥，開源一“夏”！2022編程之夏ASoC開始報名了

活動介紹 阿里巴巴編程之夏（ASoC）是面向全球 18 歲及以上本科、碩士、博士高校學生的技術普惠計劃，旨在鼓勵高校學生深度參與開源開發活動，激勵學生以第一視角感受開源世界的魅力。ASoC 以阿里巴巴開源技術力量作為媒介，為高校學生們和開源社區搭建橋樑。 本次活動，龍蜥社區共設置了 8 個項目，每個任務均指派了專業導師對同學提供精心指導。有意向選擇龍蜥社區項目的同學，可登錄項目頁瞭解詳細信息，也可

編程 , 項目 , 阿里巴巴 , 開源

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NocoBase - NocoBase 本週更新彙總：優化及缺陷修復

原文鏈接：https://www.nocobase.com/cn/blog/weekly-updates-20250529。 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

無代碼開發平台 , 低代碼 , 版本更新 , 開源 , 優化

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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

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京東雲開發者 - Squirrel狀態機-從原理探究到最佳實踐

作者：京東物流 鄭朋輝 1 簡介 Squirrel狀態機是一種用來進行對象行為建模的工具，主要描述對象在它的生命週期內所經歷的狀態，以及如何響應來自外界的各種事件。比如訂單的創建、已支付、發貨、收穫、取消等等狀態、狀態之間的控制、觸發事件的監聽，可以用該框架進行清晰的管理實現。使用狀態機來管理對象生命流的好處更多體現在代碼的可維護性、可測試性上，明確的狀態條件、原子的響應動作、事件驅動遷移目標狀態

生命週期 , 測試 , squirrel-sql , 程序員 , 後端

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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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商湯萬象開發者 - LazyLLM教程 | 第14講：實戰：構建一個支持複雜學術論文問答的RAG系統

在前面的課程中，我們學習了 RAG 相關的知識，以及如何自定義 Reader 組件和在 RAG 任務中處理圖片和表格數據。本節內容將在此基礎上，利用前面學到的知識，搭建一個基於論文的問答系統。 在信息爆炸的時代，科研論文的數量激增，研究人員在查閲文獻時面臨諸多挑戰。論文內容專業性強、邏輯複雜，傳統的關鍵詞檢索方式難以精準提取核心信息，導致獲取有效內容的成本較高。 為了解決這一問題，RAG技術被廣泛

論文 , 教程 , 知識 , 系統架構 , 人工智能

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合合信息解決方案 - 中小企業如何選擇適合的財務單據處理工具

語義概念 財務單據處理工具是指基於AI技術，針對企業財務場景中各類單據（如發票、銀行回單、合同等）提供智能採集、解析、分類、信息抽取及審核等一體化服務的數字化工具。其核心價值在於替代傳統人工處理模式，通過自動化手段提升財務單據處理的效率與準確性，保障財務數據合規，為企業成本核算、税務申報、資金管理等核心工作提供可靠支撐。這類工具高度適配中小企業財務管理需求，能夠解決單據處理

機器學習 , 數據 , 單文檔 , 自定義 , 人工智能

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HelpLook - 近期功能更新 | 支持靈活升級套餐，網站主題色模式選擇更豐富

為了更好地滿足用户需求，HelpLook近期推出了一系列新功能，特別是支持套餐靈活升級和網站主題色模式豐富化，讓用户體驗更加自由和個性化。此外，我們針對欄目管理、權限設置和界面優化等多個方面進行了全面升級，助力企業高效管理知識庫內容，優化用户體驗。 一、欄目與內容管理： 1.欄目支持控制是否允許AI訓練 通過選擇性地控制哪些數據用於訓練，可以定製化AI回答，使AI回答滿足特定的應用場景需求。

知識庫管理 , 搜索引擎 , 知識庫軟件 , 搜索引擎優化 , 人工智能

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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

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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

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架構師李哲 - 最佳實踐丨讓蘇東坡"復活"！我用Qwen3-8B實現了與千古文豪的跨時空對話

"你是誰？" "我是一個多才多藝的文學家、書法家和畫家，生活在北宋時期。我是蘇東坡，我……" 這不是穿越劇的台詞，而是藉助大模型技術實現的真實對話。在人工智能的賦能下，千年前的文豪蘇東坡以“數字分身”的形式“復活”，與今人吟詩作對、暢談人生，展開一場跨越時空的交流。 這是微調前大模型的回答。此時的模型如同一個精準的“知識庫”，回答客觀

AIGC二三事 , 數據集 , 數據 , 大模型微調 , 人工智能 , 深度學習

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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

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