收藏 / 列表

u_15214399 - 基於華為開發者空間,實現RFM分析與CLTV預測的電商客户細分與營銷策略優化

本案例由開發者:天津師範大學協同育人項目–翟羽佳提供 最新案例動態,請查閲 《【案例共創】基於華為開發者空間,實現RFM分析與CLTV預測的電商客户細分與營銷策略優化》。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 隨着電子商務行業的競爭加劇,企業需要更加精細化的客户管理策略來提升客户忠誠度和營銷效率。根據最新的市場調研,電商行業平均

數據 , pytorch , Customer , 人工智能 , 開發者

軟件求生 - 別再死記八種策略了!Redis 淘汰機制其實超簡單!

有時候,技術面試就像一場心理戰。你以為面試官在聊 Redis 緩存?其實他在考你對“內存管理”的理解。今天,我就帶你用一個小故事,輕鬆搞懂 Redis 的內存淘汰策略,讓你在面試中胸有成竹、侃侃而談! 那場面試,讓我對“Redis 淘汰策略”徹底改觀 上個月,我去參加一家金融科技公司的社招面試。面試官是個看起來不苟言笑的大哥,問的第一個問題就挺硬核:

redis , yyds乾貨盤點 , 數據 , 緩存 , 數據庫

曾經愛過的烤麪包 - AI崗瘋了?AI應屆生的“起薪通脹”來了

AI行業的薪資,已經“卷”到讓人目瞪口呆。 過去年薪80萬是高管的待遇,如今——可能只是一個AI應屆生的起點。 “搶人大戰”全面打響:AI崗供不應求 脈脈發佈了《2025年 AI 人才流動報告》數據顯示:截至今年7月,脈脈上已有超1000家企業發佈AI相關崗位超7.2萬個。 從互聯網大廠(字節、小紅書、阿里、騰訊),到車企(比亞迪、小鵬、理想),再到智駕公司(文遠知

人工智能

商湯萬象開發者 - LazyLLM x MemU:20 行代碼打造有長記憶的知識問答

在開發知識問答助手的過程中,常見的挑戰之一就是如何讓智能體記住之前的對話和交互內容。 很多應用在實現多輪問答時,會遇到信息丟失或上下文混亂的問題:用户提過的問題、提供的數據、甚至助手之前的回答都無法被系統持續記憶,導致體驗斷層。對於企業級知識庫或面向用户的個人助手來説,這種缺失不僅影響回答的準確性,也使得智能體難以形成長期價值。 構建一個能夠記憶的問答系統,並非簡單地將對話記錄寫入數據庫。 智能

科技 , 人工智能 , 開源 , llama , dify

Smartbi - 當 “頂級謀士” 住進系統:專家智能體,為你的決策破局開路

此前,我們介紹過分析智能體,它可是超靠譜的 “專屬數據夥伴”,擅長基於明確指令進行數據分析和可視化展現。 但實際中,用户提問常不明確,問句發散又靈活,沒法提前窮舉。就像有人問 “上半年經營情況怎麼樣”,沒説清看營收還是利潤、要分區域還是分產品線,而這樣的問題太常見了。 再者,像銷量下降、客户流失這樣的難題,用户可不是隻想拿到冰冷數據,他們要的是問題根源、解決策略。 這時,就需要我們另外一個數字夥伴

agent , bi , 人工智能 , 數據分析

DashVector - 如何通過Python SDK在Collection中分組檢索Doc

本文介紹如何通過Python SDK在Collection中按分組進行相似性檢索。 前提條件 已創建Cluster 已獲得API-KEY 已安裝最新版SDK 接口定義 Python示例: Collection.query_group_by( self, vector: Optional[Union[List[Union[int, float]], np.n

ai開發 , 數據庫 , 人工智能

葡萄城技術團隊 - 認證與授權全攻略:從 Basic、JWT 到 RBAC、ABAC,開發者該怎麼選?

認證與授權全攻略:從 Basic、JWT 到 RBAC、ABAC,開發者該怎麼選? 引言:別搞混!認證和授權是兩回事 做開發時,我們常把“認證”和“授權”掛在嘴邊,但很多人其實沒分清二者的核心區別: 認證(Authentication):解決“你是誰”的問題——比如登錄時輸密碼、掃人臉,本質是確認“用户身份合法”。 授權(Authorization):解決“你能做什麼”的問題——比如登錄

Jwt

華明視訊科技 - 鐵路車號識別裝置:賦能鐵路貨運智能化的核心

在現代化鐵路貨運管理中,效率與準確性是衡量運營水平的關鍵尺度。傳統依賴人工抄錄車號的方式,不僅效率低下、成本高昂,更因人為因素導致數據不準,已成為制約礦區、編組站、貨運站等場景智能化升級的瓶頸。鐵路車號識別裝置,正是為解決這一核心痛點而生的智能化解決方案。 什麼是鐵路車號識別裝置? 鐵路車號識別裝置是一套基於前沿人工智能深度學習技術的自動化識別系統。它通過高清圖像捕捉與智能分析,對貨運

機器學習 , 圖像識別 , 神經網絡 , 人工智能 , 深度學習

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

俞凡 - FastAPI 項目架構指南

本文介紹了在 Python 項目中使用 FastAPI 構建產品的代碼架構設計模式,通過良好的代碼架構,可以清晰的組織代碼功能,有助於開發功能良好的產品。原文:FastAPI Architecture Guide: Build Scalable and Secure Systems with This Production-Ready Template 在生產環境中運行這個架構之後,可以自

程序員

王中陽講編程 - 字節的後端實習二面,八股盛宴!

新的一週,祝你開心! 好久沒分享面經了,今天來個大的---字節的後端實習二面,簡直就是八股盛宴,問的太多太全面了。 面經詳解 1. 數據庫的隔離級別有哪些? 數據庫事務隔離級別主要分為四種,從低到高依次為: 讀未提交(Read Uncommitted) 允許事務讀取其他事務未提交的數據,可能導致髒讀、不可重複讀和幻讀。 讀已提交(Read Committ

面試 , go , 後端

沉着的牙膏 - 鑑冰AI FENCE:下一代流式網關技術如何重塑LLM應用安全防護體系

引言:AI安全新挑戰與企業級防護需求升級 隨着大模型技術在企業核心業務中的深度融合,2025年AI應用安全態勢正經歷根本性變革。提示詞注入、數據泄露、模型濫用等新型風險已從理論威脅轉化為日常運營中的實際挑戰。傳統安全方案在實時性、精準性和合規適配性上的侷限日益凸顯,企業急需新一代防護架構應對AI原生風險。 本文深度解析鑑冰AI FENCE流式網關的技術創新與實戰效能,該方案通過雙向流式處理、分詞無

人工智能 , 安全

CodeSheep - 大家有沒有發現一個奇特現象:你能在一個公司工作 12 年以上,無論你多忠誠多賣力,一旦公司賺的少了,那你就成了“眼中釘肉中刺”

最近在網上刷到一個職場帖子,原文差不多是這樣: “大家有沒有發現一個奇特現象:你很忠誠,能在一個公司工作 12 年以上,無論你態度多好多賣力,一旦公司賺的少了,那你就成了“眼中釘肉中刺”。 他們不會顧及你的任何貢獻,把你視作包袱,視作成本,然後不顧廉恥和情面,要麼降薪,要麼轉崗,狠一點不發年終獎,更狠一點暴力優化,故意耽誤你的時間成本……” 説實話,剛刷到這個話題時,看完心裏一陣揪揪。

JAVA , 程序員 , 後端 , 前端 , Javascript

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

vivo互聯網技術 - Sharding-JDBC源碼解析與vivo的定製開發

作者:vivo IT 平台團隊 - Xiong Huanxin Sharding-JDBC是在JDBC層提供服務的數據庫中間件,在分庫分表場景具有廣泛應用。本文對Sharding-JDBC的解析、路由、改寫、執行、歸併五大核心引擎進行了源碼解析,並結合業務實踐經驗,總結了使用Sharding-JDBC的一些痛點問題並分享了對應的定製開發與改造方案。 本文源碼基於Sharding-JDBC 4.1.

sharding-jdbc , 源碼分析

Alluxio - Alluxio在數據索引和模型分發中的核心價值與應用

在當前的技術環境下,搜索、推薦、廣告、大模型、自動駕駛等領域的業務依賴於海量數據的處理和複雜模型的訓練。這些任務通常涉及從用户行為數據和社交網絡數據中提取大量信息,進行模型訓練和推理。這一過程需要強大的數據分發能力,尤其是在多個服務器同時拉取同一份數據時,更是考驗基礎設施的性能。 在這樣的背景下,Alluxio Enterprise AI 在數據索引與模型分發/部署方面展示了其獨特的優勢,特

大數據 , 索引 , 人工智能 , 模型

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

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

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

京東雲開發者 - 給Java同仁單點的AI“開胃菜“--搭建一個自己的本地問答系統

這是我參與創作者計劃的第1篇文章 大家好,因為對AI大模型很感興趣,相信很多兄弟們跟我一樣,所以最近花時間瞭解了一些,有一些總結 分享給大家,希望對各位有所幫助; 本文主要是目標是 講解如何在本地 搭建一個簡易的AI問答系統,主要用java來實現,也有一些簡單的python知識;網上很多例子都是以 ChatGPT來講解的,但因為它對國內訪問有限制,OpeAi連接太麻煩,又要虛擬賬號註冊賬號啥的,第

程序員

阿里雲開發者 - 當 Rokid 遇上函數計算

公司背景和業務 Rokid 創立於2014年,是一家專注於人機交互技術的產品平台公司。Rokid 通過語音識別、自然語言處理、計算機視覺、光學顯示、芯片平台、硬件設計等多領域研究,將前沿的 Al 和 AR 技術與行業應用相結合,為不同垂直領域的客户提供全棧式解決方案,有效提升用户體驗、助力企業增效、賦能公共安全,其 Al、AR 產品已在全球八十餘個國家和地區投入使用。 Rokid Air Pro

函數 , 雲計算 , 阿里雲 , 計算機視覺 , rokid

JavaEdge - 別隻怪客户端宕機!還有這些導致 Redis 分佈式鎖“死鎖”的原因

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:編程嚴選網 0 前言 除了“持有鎖的進程崩潰、未釋放鎖”這一經典

JAVA

美狐美顏SDK開放平台 - 直播美顏SDK中的抖動特效實現難點:識別、渲染與延遲控制全攻略

在短視頻與直播行業快速演進的今天,用户對“視覺體驗”的要求不斷提高。美顏不再僅僅是磨皮、美白、瘦臉,而是追求更具互動感和趣味性的抖動特效(ShakeEffect)。從直播美顏SDK的角度來看,要實現一個自然、不卡頓、匹配主播動作的抖動特效,其實遠比看上去複雜。 如果你是技術負責人、產品經理,或者正關注直播美顏SDK集成方案、直播特效算法開發、實時渲染優化等問題,那麼這篇文章

視頻美顏sdk , 美顏api , 人工智能 , 直播美顏sdk , 計算機視覺 , 第三方美顏SDK , 在51CTO的第一篇博文 , 美顏SDK

Fabarta - 六問「大模型落地」— 如何打通企業智能化轉型最後一公里?

作者:張紅兵 楓清科技(Fabarta)合作人 ChatGPT 2022年底出現以來,大模型熱度持續不減,尤其是今年年初DeepSeek的爆火,更讓大模型走入更多人的視野。大模型除了在C端(個人用户)廣泛應用,在B端(企業)也有越來越多的企業在做落地。2025年8月26號, 國務院發佈《關於深入實施“人工智能+”行動的意見》,更將以大模型為主的人工智能技術放到更加突出的位置。“

開源軟件 , 數據 , 人工智能 , 深度學習