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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

seo , 編程工具 , 人工智能 , claude

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慧星雲 - Adobe 添加 AI 工具!讓設計師告別加班

Adobe 什麼！就連Adobe也開始進軍AI了？你們沒有看錯，作為咱們設計界的老大哥，Adobe也開始推出一系列AI工具，設計行也將迎來一場革命性的變革。 Adobe AI應用上新 Adobe作為設計軟件領域的絕對霸主，其一舉一動都牽動着整個行業的神經。近期，Adobe正式宣佈全面進軍AI生成領域，推出了包括Firefly、AI增強版Photoshop和Illustrator、A

設計 , adobe , 雲計算 , 人工智能

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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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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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fangpin - 從 0 搭建 LLM 不再難！這個 PyTorch 項目幫你吃透大模型底層邏輯

如果你曾想深入理解大語言模型（LLM）的 “五臟六腑”，卻被框架封裝的黑盒接口、複雜的源碼結構勸退；如果你希望親手實現 Transformer 的每一個組件，而非單純調用transformers庫 —— 那麼今天推薦的這個開源項目，絕對能成為你的 LLM 學習 “腳手架”。 它就是 GitHub 上的 llm-from-scratch（項目地址），一個基於 PyTorch、專為教育設

github , 自定義 , 人工智能 , 深度學習 , 開發者

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求知上進 - 瞭解 Python 集合的無限可能

1. 集合概述 1.1 什麼是集合？ Python 的集合（set）是一個無序、可變、不允許重複元素的容器，用於存儲唯一的數據項。集合基於哈希表實現，提供 O(1) 平均時間複雜度的成員檢查和插入操作。Python 還提供不可變的集合變體——凍結集合（frozenset），適用於需要不可變鍵的場景（如字典鍵）。 關鍵特性： 無序性：集合中的元素沒

數據集 , 集合運算 , 人工智能 , 深度學習 , Python

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HyperAI超神經 - 跨學科創新遠超人類？AI科學家提假設/做實驗/發頂會開啓科學研究新範式

2024 年 8 月，由 Transformer 論文作者之一 Llion Jones 創立的 Sakana AI 公司宣佈推出全球首位「AI 科學家（AI Scientist）」， 通過自主生成研究想法、設計實驗、編寫代碼、執行實驗乃至撰寫論文，並藉助「AI 審稿人」對結果進行評審與改進，形成了完整閉環的科研生態系統。今年 3 月，該系統產出的一篇計算機科學論文通過了 ICLR 202

AI , 人工智能 , 深度學習

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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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IvorySQL - PostgreSQL 18 異步 I/O（AIO）調優指南

導語：PostgreSQL 18 中最大的變化是引入了異步 I/O (AIO) 子系統，這引出了一個問題：如何根據工作負載調整它？Tomas Vondra 這篇博客提供瞭如何設置 AIO 配置，並根據你的工作負載進行測試的實用指南。 PostgreSQL 18 已正式發佈，該版本包含大量改進。其中一項重大架構變更是異步 I/O（Asynchronous I/O，簡稱 AIO） ——它支持對 I/O

數據庫 , SQL

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HuiZhu - 每週8小時耗在會議上，但73%的會議紀要根本沒人看

數據顯示，職場人平均每週花費8小時在各類會議上，但調研發現：73%的會議紀要在發出後根本沒人仔細讀，92%的行動項沒有被有效追蹤。 更尷尬的是，38%的職場人承認自己"從不寫會議紀要"，原因不是懶，而是不知道該怎麼記錄才有用。 這就是會議紀要的真實現狀：會開了，時間花了，但價值沒沉澱下來。 會議紀要為什麼淪為"形式主義"？ 真正的問題不是寫不寫，而是寫了沒人用。我見過太多這樣的紀要： 會議紀要 -

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

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PoloAPI - 一文看懂谷歌I/O 2025開發者大會： Android、Chrome、谷歌搜索、Gemini

谷歌I/O開發者大會以"AI原生生態"為核心戰略，圍繞技術升級、產品整合與商業模式展開深度佈局。以下是關鍵內容的結構化總結： 一、AI技術架構突破‌ ‌Gemini模型矩陣‌ Gemini 2.5 Pro新增Deep Think模式，增強複雜推理能力（數學/編程任務準確率提升37%） 輕量級Gemini 2.5 Flash實現移動端40%延遲降低，支持邊緣設備部署 多媒體生成模型V

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

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一點人工一點智能 - 《C++編程原理與實踐（第3版）》

書籍：Programming: Principles and Practice Using C++ 作者：Bjarne Stroustrup 出版：Addison-Wesley Professional​ 編輯：陳萍萍的公主@一點人工一點智能 下載：書籍下載-《C++編程原理與實踐（第3版）》 01 書籍介紹 《C++編程原理與實踐（第3版）》旨在幫助每一位願意付出

編程語言 , c++ , 人工智能

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Aloudata大應科技 - 2025 AI 智能問數產品推薦：Aloudata Agent 分析決策智能體

摘要： Aloudata Agent 是業界首個公開體驗版企業級數據分析智能體，基於“NoETL 明細語義層 + 多 Agent 協同”架構而構建，通過獨創的 NL2MQL2SQL（MQL:MetricQueryLanguage）技術路徑，可以幫助用户實現自然語言智能問數、歸因分析、報告生成，推進數據民主化，精準賦能業務靈活用數和敏捷決策。 Aloudata Agent 還支持用户根據不同業

agent , 人工智能 , 數據分析

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MatrixOrigin - 視頻+教程 | 解鎖 RAG 深度搜索應用潛能：Deerflow 與 MOI 融合實戰指南

前言 本教程旨在為開發者提供一份清晰、詳盡的指南,説明如何將開源 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 應用開發引擎 Deerflow 與 MOI 的 RAG 服務進行集成。通過本教程,讀者將掌握 Deerflow 的部署方法、在 MOI 中創建數據處理工作流的技能,並最終實現兩者連接,以構建一個強大的、可定製的深度檢索增強生成應用。 一、 Deerflow 簡

機器學習 , 數據挖掘 , 算法 , 人工智能 , 深度學習

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mb691327edb400f - AI面試智能體

培訓預算削減的背後，是時候重新審視招聘的真正成本。 年底覆盤，不少HR對着培訓報表愁眉不展：預算花了近百萬，員工滿意度剛過及格線，業務部門還抱怨“培訓沒用”。降本增效的要求之下，培訓預算首當其衝被壓縮。問題真的出在培訓本身嗎？或許，根源在於招聘環節——選錯人，才是企業最大的成本浪費。 01 培訓無效的背後：選錯人是最昂貴的成本 當業務部門抱怨“培訓沒用”時，他們

沉浸式 , 一對一 , 人工智能 , 深度學習

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美狐美顏SDK開放平台 - 美顏SDK性能優化實戰：GPU加速與AI人臉美型的融合開發

在過去幾年，美顏SDK的競爭已經不只是比“濾鏡有多好看”了，而是上升到實時性能、AI智能化、人臉美型精細度等多維度的體驗較量。尤其在直播、短視頻與視頻會議業務爆發後，任何輕微卡頓、延遲、鋸齒感，都會直接影響用户留存。 所以，業界逐漸達成共識： 性能，是美顏效果的底層保障；AI智能，是新一代美顏SDK的核心競爭力。 本文將結合行業經驗，分享美顏SDK在

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

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短短同學 - 大模型的秘密:從三元一次方程組到KV Cache

大模型的秘密：從三元一次方程組到 KV Cache 當我們驚歎於大模型生成流暢文本、解答覆雜問題的能力時，其底層核心並非不可捉摸的 “黑魔法”，而是從基礎數學逐步構建的精密系統。從初中數學的三元一次方程組，到 Transformer 架構中的 KV Cache 優化，這條技術脈絡清晰展現了 “簡單原理→複雜擴展→效率突破” 的進化路徑。本文將拆解這一過程，揭開大模型高效運行

方程組 , 線性變換 , 緩存 , 人工智能 , 深度學習

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未聞花名AI - 構建AI智能體：十六、構建本地化AI應用：基於ModelScope與向量數據庫的文本向量化

將文本轉換為向量（文本嵌入）是自然語言處理中的核心任務，有許多大模型可以完成這項工作。上一篇文章《構建AI智能體：十五、超越關鍵詞搜索：向量數據庫如何解鎖語義理解新紀元》我們是通過阿里雲的api調用的text-embedding-v4模型，同樣還有很多其他輕量級的模型可以很好的完成這個任務，我們今天找兩個結合前期講到的本地化部署來嘗試一下。 一、核心組件回顧

yyds乾貨盤點 , 搜索 , NLP , 相似度 , 加載 , 人工智能

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數據小玩子 - 【零售電商數據驅動系列3】客户復購激活：如何打通線上線下會員，讓老客持續復購？

復購的核心是“全域會員分層+精準觸達”，只有整合線上消費、線下到店數據，才能摸清不同客户的需求偏好。藉助助睿BI按消費頻次、客單價、消費場景（線上/線下）自動分層高/中/低價值會員，拆解老客復購週期、偏好商品，幫零售電商針對性設計優惠券、上新提醒、門店專屬活動，不用盲目發券，復購率提升更高效。 助睿BI鏈接：https://www.zhurui.com/

數據挖掘 , bi , 人工智能 , 數據分析

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思否編輯部 - 攜手共進，共赴“星河”-2025年“星河產業應用創新獎”火熱申報中！

“星河產業應用創新獎”是在深度學習技術及應用國家工程研究中心、中國人工智能產業發展聯盟等國家級權威機構聯合指導下的重要行業獎項。該獎項旨在遴選並表彰將人工智能技術與企業實際業務深度融合的優秀產業應用產品及方案，着力推動AI技術轉化為新質生產力。“星河產業應用創新獎”自2020年開始評選，截止目前，已有146個創新應用案例從萬千產業應用中脱穎而出，獲得“星河產業應用創新獎”，成為企業創新先鋒者。

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