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Momodel - 首批！18個“人工智能+高等教育”應用場景典型案例

近日，教育部發布通知，公佈了首批18個“人工智能+高等教育”應用場景典型案例—— 為深入貫徹落實國家關於開展“人工智能+”行動的戰略部署，積極推動高等教育與人工智能技術的融合發展，利用智能技術支撐人才培養模式的創新、教學方法的改革、教育治理能力的提升，教育部高等教育司組織了首批“人工智能+高等教育”典型應用場景案例的徵集和論證工作，尋找、發掘和推廣在人工智能技術應用上具有代表性、前瞻性且能

學習 , 人工智能 , 分享

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得物技術 - 異常檢測算法在可觀測性平台的落地和實踐｜得物技術

一、背景 在穩定性保證中，重要的一個環節就是故障管理體系建設，故障管理體系的四大核心功能——故障發現、故障觸達、故障定位和故障恢復，其中故障發現作為故障管理的第一步至關重要，包含了指標預測、異常檢測和故障預測等方面，主要目標是能及時、準確地發現故障。今天主要針對故障發現環節中的異常檢測介紹AI異常檢測算法在指標檢測上的應用。 傳統基於閾值的異常檢測方法的缺點： 比較依賴個人經驗，需要了解指標的

技術分享 , 人工智能 , 異常處理 , Python

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阿里云云原生 - Higress v2.1.8：30 項引擎更新 + 4 項控制枱更新

💡 目錄 01 Higress 引擎更新 02 Higress 控制枱更新 Higress 引擎更新 📋 本次發佈概覽 本次發佈包含30項更新，涵蓋了功能增強、Bug 修復、性能優化等多個方面。 更新內容分佈 新功能: 13項 Bug 修復: 7項 重構優化: 5項 文檔更新: 4項 測試改進: 1項 ⭐ 重點關注 本次發佈包含2項重要更新，建議重點關注： feat: add

微服務 , 阿里雲

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野豹商業評論 - 王五四 | 愛情的騙子我問你

每逢入冬，寒風漸次起，古時的文人們都會相約踏青掃黃，踏青不是春遊，掃黃不是秋遊，而是踏上青樓，把裏面的黃酒一掃而光，之後就是温暖如春，眼神滾燙。踏青掃黃的習俗一直延續到現在，昨天就收到了花都俱樂部姑娘們的邀約，“黃酒燙好人更熱，妙齡約您禦寒冬。”短短几個字，寫的比美團給餓了麼的那封情書有文化氣息多了。 月初的時候，餓了麼App跟淘寶閃購品牌融合，一開始我覺得挺可惜的，這麼有

app , 互聯網產品 , 人工智能 , 數據分析 , 大眾點評

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出手吧Glen - AI鍊金術大揭秘！一鍵召喚“創意大師”，讓你的圖片秒變魔法世界

大家好，我是立志替大家出手的AI區（最近在努力搬磚的）UP主Glen。 友友們，大家好！今天我給大家帶來了一個超級好玩的東西——AI繪圖！你有沒有想過，有一天AI繪圖可以像鍊金術一樣神奇？輸入幾張圖片，再念個“咒語”，就能變出全新的畫面？是不是聽起來就很酷？話不多説，咱們直接開整！ 【pOps——AI界的“鍊金術”】 先來個劇透：p

機器學習 , AI 繪畫 , 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 - 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

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Candy - 讓機器學習更簡單的 8 個 Python 庫

Machine Learning 再也不神秘了。 你已經熟悉 scikit-learn、PyTorch 和 XGBoost。很好——現在別再重複造輪子，來看看我在需要更快的實驗、更安全的 models，或在招聘經理眼裏像魔法一樣的 features 時真正會用的 8 個庫。它們不是人人都在列的“trendy”清單——而是優雅地解決了我在 production 和 research 中遇到的

機器人 , 人工智能

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SelectDB技術團隊 - Apache Doris 與 ClickHouse：運維與開源閉源對比

引言 在當今數據驅動的商業環境中，OLAP（在線分析處理）數據庫的選擇對企業的數據分析能力和運維成本有着深遠影響。Apache Doris 和 ClickHouse 作為業界領先的高性能 OLAP 數據庫，各自在不同場景下展現出獨特優勢。 Apache Doris 以其優秀的寬表查詢能力、多表 JOIN 性能、實時更新、search 以及湖加速特性而著稱。 ClickHouse 同樣在寬表處

數據庫 , apache

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煩惱的沙發 - 寫了這麼多年Java，這幾個神仙技巧你用過嗎？

如果你也是從 public static void main(String[] args) 和 System.out.println() 開始Java生涯的，那也是Java老油條了。在日常的業務開發中，我們每天都在寫着增刪改查的邏輯，有時候會覺得Java有點笨重，語法有點囉嗦。 但其實，Java在不斷進化。從我們熟悉的Java 8到現在的Java 25，它多了很多實用的新特性和一些不為人知的老技巧

教程 , 知識 , JAVA , 後端

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Lab4AI - 7M參數，幹翻巨無霸LLM！這款超小遞歸模型（TRM），在ARC-AGI上證明了“少即是多”

01 論文概述 論文標題：Less is More: Recursive Reasoning with Tiny Networks 作者團隊：三星AI實驗室（Samsung SAIL Montréal） 發佈時間：2025年9月6日 論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2510.04871 👉您可以跳轉到 Lab4AI 平台上去閲讀論文原文。 Lab4AI

機器學習 , 神經網絡 , 自然語言處理 , 人工智能 , 深度學習

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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

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OpenBayes - OpenBayes 教程上新丨Qwen-Image 刷新圖像編輯 SOTA，實現精準中文渲染

近期，阿里通義千問團隊開源首個圖像生成基礎模型 Qwen-Image， 參數量達 20B，採用全新 MMDiT 架構，刷新了圖像生成模型 SOTA。 Qwen-Image 專注於提升 AI 在兩大核心場景的能力：複雜的文本渲染與精準的圖像編輯。 無論是海報上的標語、PPT 裏的長段落文字，還是古籍中的詩詞意境，Qwen-Image 都能憑藉卓越的中英文渲染能力精準呈現，字形、排版、語義俱佳。在多

阿里巴巴 , 通義千問 , 開源 , 生成圖片 , 圖像

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fangpin - 深入解析：使用 Triton 實現 Flash Attention2 - 讓大模型訓練飛起來

引言 你是否曾經在訓練大型語言模型時，眼睜睜地看着 GPU 內存不斷飆升，最終因為 OOM（Out of Memory）錯誤而前功盡棄？或者在處理長序列時，發現注意力機制的計算時間呈平方級增長，讓人望而卻步？ 如果你有過這樣的經歷，那麼今天這篇文章將為你帶來一個革命性的解決方案：Flash Attention2。更令人興奮的是，我們將通過 Triton 這個強大的 GPU 編程框

歸一化 , 人工智能 , 深度學習 , ide , Python

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colddawn - 神經網絡自適應控制仿真matlab 自適應 神經網絡

Adaptively Connected Neural Networks Paper link: Adaptively Connected Neural Networksarxiv.org Code link: wanggrun/Adaptively-Connected-Neural

神經網絡自適應控制仿真matlab , 自適應 , 卷積 , 數據 , 神經網絡 , 人工智能

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whao143 - 51c深度學習~合集13

#xxx ....

人工智能 , 深度學習

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百度Geek説 - 播放器音頻後處理實踐（一）

一. 前言 丨1. 行業背景 在現代播放器架構中，音頻後處理已不僅是錦上添花的功能，而是構建差異化聽覺體驗的關鍵組件。尤其在多樣化的播放場景（手機外放、耳機、電視音響等）下，通過定製化的音效增強手段，有效提升聽感表現已成為基礎能力之一。 丨2. 本文概覽 本系列文章將系統介紹我們在播放器音頻後處理模塊中的技術方案與工程實現，主要面向音視頻方向的開發者。我們主要基於 FFmpeg的音頻濾鏡框架，結合

音頻 , 播放器 , 音頻處理

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IvorySQL - Oracle 19c數據庫遷移到IvorySQL 4.6實戰

1. 背景 在國家數字化轉型與信創產業加速推進的背景下，數據庫作為信息系統的核心基礎設施，其國產化替代已成為企業數字化建設的重要戰略方向。Oracle 數據庫憑藉成熟的技術體系長期佔據市場主導地位，但在自主可控、成本優化及適配本土生態等需求驅動下，基於開源技術演進的國產數據庫逐漸成為遷移替代的優選方案。 IvorySQL 作為一款兼容 PostgreSQL 生態的國產數據庫，不僅繼承了 Postg

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HuiZhu - 30分鐘搞定媒體級新聞稿！我開源了這個"公關寫手"AI指令

哈嘍，各位思否的開發大佬們！ 作為技術人，我們最擅長的是寫代碼、解決問題，但一提到"新聞稿"，很多人就懵了。 "我們產品功能很強，為什麼媒體不報道？" "技術這麼牛，為什麼投資人聽不懂？" "明明很用心，為什麼傳播效果這麼差？" 這些問題，本質上都是內容表達能力的問題。 最近我整理了一套"新聞稿撰寫AI指令"，把專業公關寫手的思維模式，用我們程序員最熟悉的"工程化思維"重新包裝了一下。

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PoloAPI - 谷歌 AI 革命狂飆！Gemini 2.5 搜索引擎即將橫掃搜索市場，顛覆你的認知

隨着 5 月 20 日至 21 日谷歌 I/O 開發者大會的腳步臨近，一則重磅消息在科技業界引發強烈震動 —— 谷歌正緊鑼密鼓地籌備推出基於 Gemini 2.5 的下一代 AI 搜索引擎，這場變革將徹底顛覆沿用多年的傳統搜索框界面。目前，這一全新搜索模式已悄然進入灰度測試階段，標誌着谷歌決心將其最重要的流量入口全面切換至 AI 驅動的 Gemini 生態系統，此舉無疑將給 OpenAI、Perp

gemini-2.5-pro , google , 人工智能 , 後端 , 前端

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JavaEdge - Embedding Atlas：Apple推出的開源Embedding可視化工具！

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

聚類 , yyds乾貨盤點 , 數據 , 人工智能 , 深度學習 , 開發者

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合合信息解決方案 - 合合信息亮相澳門HKBN JOS Solution Day，分享企業知識庫建設新路徑

近日，由香港寬頻集團成員HKBN JOS主辦的“HKBN JOS Solution Day 2025”在澳門隆重舉行。本次大會以“智創先行、成果共創”為主題，匯聚了全球科技領域的領軍企業、行業專家及資深從業者，共同探討人工智能技術在企業數字化轉型中的創新應用與實踐成果。 大會上，合合信息智能解決方案事業部總經理李明發表了《如何利用AI為企業建立內部知識庫》主題演講，

機器學習 , 數據 , 人工智能 , 解決方案 , 結構化

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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

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