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wx6603b05eb93d0 - 影視颶風怒懟紅星新聞：之前沒起訴手軟了！後者忙刪痛批Tim文章……

最近，影視颶風創始人Tim相親經歷，引發關注，多個話題衝上熱搜，比如Tim相親被嫌棄學歷低。 富二代，頂流創作者的身份，撞上相親失敗，可以説反差感拉滿，引發全網討論。 事情大概是，在粉絲QA視頻中的互動環節，Tim隨機抽中一條“去相親”的評論，他竟真的扛着相機現身杭州相親角。然而，這位在專業領域備受推崇的創作者，卻在相親角遭遇了“滑鐵盧”。 他在相親簡歷

視頻製作 , 人工智能 , 數據分析 , 自媒體

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求知上進 - 打造行星殖民地建設遊戲：StarForge Colony

技術準備 在開始編碼之前，我們需要準備開發環境和相關工具。以下是開發 StarForge Colony 所需的技術棧和資源。 1. 技術棧 編程語言：Python 3.x（推薦 3.8 或更高版本）。 核心庫： random：生成隨機事件、資源分佈和環境挑戰。 time：控制遊戲節奏和事件觸發。 json

遊戲開發 , 初始化 , ci , Json

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短短同學 - 對象住哪裏?——深入剖析JVM內存結構與對象分配機制

對象住哪裏？—— 深入剖析 JVM 內存結構與對象分配機制 在 Java 程序運行時，我們創建的每一個對象（如new User()）都需要佔用 JVM 內存，但這些對象究竟 “居住” 在哪個內存區域？為何有的對象很快被回收，有的卻能長期存活？要解答這些問題，必須先理清 JVM 的內存結構劃分，再深入對象從創建到銷燬的全生命週期分配邏輯 —— 這不僅是面試高頻考點，更是理解

User , jvm , 人工智能 , 深度學習 , 常量池

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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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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

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萬界星空科技 - 一文讀懂電子看板管理：生產看板到底管什麼？看什麼？

一、概念：什麼是電子看板管理？ 電子看板管理是傳統物理看板在數字時代的進化形式。它利用物聯網、傳感器、顯示屏和看板管理軟件（通常集成在MES製造執行系統或ERP企業中），將生產指令、物料需求、狀態反饋和異常警報進行數字化、可視化和實時化傳遞。 二、分類：電子看板的類型 按功能分類（核心業務邏輯）： 生產指令看板： 系統向工位終端或顯示屏發送電子生產指令，包含生產物

數字化轉型 , 工業互聯網 , 數據可視化 , 人工智能 , 製造業

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龍蜥社區 - RISC-V基金會Data Center SIG月會圓滿結束，圍繞QoS和TPM展開深入探討

一直以來，龍蜥社區在 RISC-V 生態建設中持續投入，並積極貢獻上游社區。多位龍蜥社區成員在 RISC-V 國際基金會擔任主席/副主席角色，與來自阿里雲、阿里達摩院、中興通訊、浪潮信息、中科院軟件所、北京開源芯片技術研究院，字節跳動、Google、 MIT、 Ventana micro systems, Rivos、Akeana 等企業的專家共同推動基金會 Data Center SIG 的運作

操作系統 , 開源

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NocoBase - Markdown 區塊的妙用

Markdown 區塊是我們最常用且功能強大的區塊之一。它從輕量級文本提示到簡單的 HTML 樣式，甚至可以承擔重要的業務邏輯，功能多樣而靈活。 一、Markdown 區塊的基本功能 由於 Markdown 區塊具有靈活、公開和隨時可更改的特點，它常被用於展示系統公告。無論是業務模塊、功能、區塊還是字段，我們都可以像小便利貼一樣，隨時貼上我們想要的小提示。 在使用 Markdown 區塊之前，建議

無代碼開發平台 , 開發工具 , 低代碼 , 開源 , Markdown

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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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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 頭像

codists - RabbitMQ的Overview Totals是空

一、問題描述 RabbitMQ 版本：4.0.2，Erlang 版本：26.2.5.4。 RabbitMQ 頁面管理(rabbitmq_management)的 Overview Totals 是空： 二、原因分析 RabbitMQ 的配置： management_agent.disable_metrics_collector = true 導致。將 management_agent.disa

rabbitmq , go

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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

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mb691327edb400f - AI 智能體

AI重塑人才選拔：效率與精準的雙重革新 人才選拔賽道的競爭日趨激烈，招聘官深陷堆積如山的簡歷與密集的面試流程，卻仍面臨核心人才難尋、面試主觀性強、招聘成本高企的困境。當HR團隊疲於應對初篩與基礎面試時，企業正為這些低效流程承擔高昂代價。 艾瑞諮詢數據顯示，AI技術已貢獻HR SaaS市場60%的價值，其中個性化評估是核心應用場景。這場技術革命正從培訓領

上傳 , 人工智能 , 深度學習 , 應用場景 , 解決方案

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合合信息解決方案 - 銀行國際結算業務單據處理系統推薦

方案介紹 在全球貿易頻繁與金融數字化轉型的雙重推動下，國際結算業務作為銀行服務跨境實體經濟的核心環節，其單據處理的效率與風控水平直接決定銀行的市場競爭力。針對信用證、提單等單據格式繁雜、版式多變的特點，以及傳統人工與半自動化處理模式存在的效能瓶頸，合合信息推出國際結算業務智能文檔處理平台，為銀行單據處理難題提供核心解決方案。 該平台依託合合信息多模態大模型文本智能技術

機器學習 , 字段 , 風控 , 數據 , 人工智能

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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

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未聞花名AI - 構建AI智能體：十三、大數據下的“搭積木”：N-Gram 如何實現更智能的語義搜索

一、什麼是 N-gram 核心定義：N-gram 是來自給定文本或語音序列的N 個連續項（如單詞、字符）的序列。它是一種通過查看一個項目的前後文來建模序列的概率模型。 N：代表連續項的數量。 項（Item）：通常是單詞（Word），也可以是字符（Character）或音節。 核心思想：N-gram 模型基於一個簡化的假設：一個詞的出現概

Ngram , yyds乾貨盤點 , 數據 , 似然函數 , NLP , 自定義 , 人工智能

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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

人工智能

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SelectDB技術團隊 - 替換 ClickHouse，查詢併發提升 7 倍！高途教育基於阿里雲 SelectDB 構建秒級實時報表

導讀 高途教育引入阿里雲 SelectDB 替換 ClickHouse、MySQL 作為核心分析引擎，統一支撐續班與行課實時分析等核心業務。通過阿里雲 SelectDB MPP 架構與向量化查詢引擎，結合 SelectDB 倒排索引、Bloom Filter 等豐富索引機制，實現億級數據量秒級多表關聯查詢，在 700+ 高併發查詢壓力下 P99 延遲低於 200ms，穩定滿足核心報表 2s 內響應

資訊 , 數據庫 , apache

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煩惱的沙發 - 8款高效開發工具，建議放進收藏夾

分享8款能實實在在提升你開發幸福感的好東西。它們有的能幫你一勞永逸地解決環境配置難題，有的能讓煩人的Bug報告變得清晰明瞭。一起來看看吧。 ServBay — 別再折騰本地環境了！ 還在為配置Python、Java、PHP、Node.js或者搞定SSL證書而頭疼嗎？ServBay就是來終結這一切的。它不像傳統的集成環境那樣笨重，而是一個清爽的macOS Windows應用，讓你像點菜一樣勾選所需

開發工具 , 開發環境 , 後端 , 前端

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傲視眾生的香蕉_bvX78Q - 亞馬遜Kiro強勢挑戰Cursor霸主地位，AI IDE大戰誰能笑到最後？

2025年，AI驅動的開發工具生態系統正在經歷前所未有的變革。在Cursor重新定義AI IDE概念之後，亞馬遜推出的Kiro以其獨特的"規劃優先"理念強勢入場，為開發者帶來了全新的編程體驗。這兩款工具雖然都致力於提升開發效率，但在架構設計、工作流程和生產力提升方式上卻展現出截然不同的哲學。 本文將從技術架構、功能特性、開發者體驗等維度深度對比這兩款AI IDE，探討它們如何重塑現代軟件開發流程。

開發工具 , 人工智能 , ide

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天潤融通科技 - AI替代人工：車企如何用天潤融通ZENAVA重塑試駕邀約流程

在競爭白熱化的汽車市場裏，試駕已經成了成交的入口。數據顯示，超過70%的客户在完成試駕後才會做出購車決定。換句話説，錯過試駕，就等於錯過大部分成交機會。 然而現實卻殘酷：一線銷售每天要撥打成百上千通電話，往往是上百次撥號，換不來幾次有效邀約。人力消耗巨大，結果卻參差不齊。更雪上加霜的是，客户對“騷擾電話”的反感與日俱增，傳統邀約方式正在快速失靈，寶貴的銷售線索不斷流失。

人工智能 , 深度學習

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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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IvorySQL - 數據庫內核的降維觀測方法

本文整理自 IvorySQL 2025 生態大會暨 PostgreSQL 高峯論壇的演講分享，演講嘉賓：呂海波，PG ACED ，北京大學數據庫課程企業導師。 本文主要包括以下三部分內容： CPU 流水線的秘密：神秘的 PMC 與 PMU 示例數據庫 1 的改進與不足：從 CPU 看程序 示例數據庫 2 的秘密花園使用 PMC 推導軟件架構 CPU 流水線的秘密：神秘的 PMC 與 PM

機器學習 , 數據庫 , postgresql , 人工智能

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HuiZhu - 技術人做活動策劃？這個AI指令幫你搞定專業方案

作為開發者或技術leader，你有沒有遇到過這種情況：老闆突然讓你負責技術沙龍、產品發佈會或者團隊建設活動，你對着PPT發呆半天，不知道從哪兒開始？ 我之前也遇到過。明明寫代碼很溜，一到策劃活動就抓瞎——預算怎麼算？流程怎麼設計？風險怎麼控制？感覺每個環節都是坑。 技術人策劃活動的三大痛點 跟幾個做過活動的技術朋友聊過，大家的困擾出奇一致： 1. 不知道完整流程包含什麼 策劃案要寫哪些部分？

generative-ai , chatgpt , 人工智能 , 活動 , prompt