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wx6603b05eb93d0 - 上游6666元教養殖，下游變神藥治百病！殺人蜂騙局兩頭割……

俗話説，人有多大膽，地有多大產！這句俗語，在賺錢這件事上，體現得尤為淋漓盡致。 比如，小柴看完今天的一個熱搜話題，感慨，你永遠想不到，殺人蜂這玩意，竟然也能成為暴利生意，而且還能做到兩頭收割的完美閉環。 這個熱搜話題是——央視曝光6666元包教包會養殺人蜂…… 可能看到這個話題，你就會覺得，這和當年教養蠍子的騙局有啥區別？但你要相信，騙局永遠是與時俱進的

人工智能 , 數據分析 , 社交媒體

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求知上進 - 使用 Python 打造物流運輸規劃遊戲：物流大師

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 物流大師 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，如交通堵塞或客户訂單。 time：控制遊戲節奏和模擬時間流逝。 heapq：實現 Dijk

遊戲開發 , 初始化 , ci , 維護費用

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mb6911caa73d1d1 - 城市安全新篇章：運用數字孿生平台實現智能應急指揮

在智慧城市建設的浪潮中，公共安全始終是最受關注的領域之一。傳統應急指揮系統往往面臨信息割裂、響應滯後等痛點，而數字孿生技術的出現，為這一難題提供了創新解決方案。本文將通過一個真實案例，解析數字孿生智能運營平台在城市應急指揮中的實際應用，為系統集成商提供參考。 智慧城市應急指揮系統升級 某省會城市原有的應急指揮系統存在明顯短板：各部門數據孤立、

數據 , 智慧城市 , 物聯網 , 數據可視化 , 人工智能 , 數字孿生

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wx6464351503832 - 智能體AI的六大核心設計模式

隨着大模型技術的成熟，智能體正在從概念走向實際應用。與傳統的單次問答系統不同，智能體能夠自主規劃、使用工具、反思決策，並通過多輪交互完成複雜任務。本文探討當前業界最主流的六種智能體設計模式，這些模式已經在各大AI產品中得到驗證和應用，為開發者提供了構建可靠智能體系統的技術參考。 ReAct Agent：推理與行動的循環框架

agent , 智能體 , 設計模式 , 人工智能 , Css , 大模型 , 前端開發 , HTML

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Baihai_IDP - 面向 LLM 的 GPU 系統工程方法論

編者按： 我們今天為大家帶來的文章，作者的觀點是：GPU 工程的核心不在於手寫內核的能力，而在於構建系統設計思維 —— 理解從模型定義到硬件層的完整技術棧如何協同工作。 作者提出了一個五層漸進式調試框架：從模型定義（Model Definition）入手，識別計算與內存瓶頸；進入並行化（Parallelization）階段，解決多卡同步問題；深入運行時編排（Runtime Orchestra

觀點 , llm , 知識 , 人工智能 , 深度學習

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MatrixOrigin - Git for Data：像Git一樣管理你的數據

作者 | 矩陣起源 策劃 | InfoQ李冬梅 當你的 AI Agent 突然清空核心數據庫，或是悄悄注入虛假數據時，傳統的數據恢復手段往往耗時費力。而 Git for Data 帶來的變革，能讓這一切像回滾代碼提交一樣簡單。 DATA-CTL RESET DATABASE `agent1_db` TO TIMESTAMP 2025-08-01 12:00:00.123456; 瞬間

數據庫 , 人工智能 , Git

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萬界星空科技 - 組裝及裝配行業MES系統解決方案介紹

一、組裝與裝配行業常見的產品介紹 1、家用電器：如洗衣機、冰箱、空調和電視機等，這些產品涉及大量零部件的精密裝配，確保各模塊穩定連接，最終形成高質量的成品。 2、電子設備：包括智能手機、平板電腦、筆記本電腦等3C電子產品，它們的生產要求極高的精度，尤其是在小型零部件的組裝中，必須保證每一個部件的正確位置和接觸性能。 3、汽車零部件模塊：如發動機、變速箱和傳動系統等，這些產品在總裝

數字化轉型 , 工業互聯網 , 運維 , 工業智能化 , 製造業

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龍蜥社區 - 收藏！2025 龍蜥操作系統大會闖關攻略來啦

Hi，親愛的龍蜥夥伴們2025 龍蜥操作系統大會（以下簡稱“2025龍蜥大會”）正在緊鑼密鼓地籌備中！繼前段時間為大家搶先揭秘大會的硬核議程、前沿技術分享和與行業大咖面對面的機會後，今天，小龍又帶着一波超好玩、超有料的現場互動福利閃亮登場啦！ 除了乾貨滿滿的主論壇和五個分論壇——涵蓋安全、智算、智駕、RISC-V 與技術生態，本屆大會還特別設計了趣味十足的 「驚喜打卡玩法」！只要動動腿、逛

操作系統

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NocoBase - NocoBase 如何成為 ED 的技術底座，支撐內部系統到商業化產品？

原文鏈接：https://www.nocobase.com/cn/blog/ed。 引言 我們的一個有趣經歷是：在售前階段，我們常常把 NocoBase 與 AI 結合，用極快的速度交付 POC。客户常常驚訝於：週一才剛見面，等到週三回來，就已經能看到一個完整可用的原型。通常他們都會問：“這是什麼魔法？”而當我們揭曉是 NocoBase 時，總會引發客户的驚喜與技術上的好奇。 —— Fabi

無代碼開發平台 , 開發工具 , 低代碼 , 技術架構 , 開源

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劉大貓 - TortoiseSVN使用-TortoiseSVN更換或重置登錄用户

@[toc] 3.4.9 TortoiseSVN更換或重置登錄用户 1，打開SVN的settings 2，找到Saved Data欄，右側Authentication data項點擊清除按鈕clear 3，再次打開SVN，會要求輸入username和password 本人其他相關文章鏈接 1.Windows下版本控制器(SVN) - 1、開發中的實際問題+2、版本控制簡介 2.

算法 , tortoisegit , svn , 人工智能 , tortoisesvn

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慧星雲 - Gemini 2.0：集多模態、強性能、優交互於一身的 AI 新寵

谷歌 在科技飛速發展的當下，人工智能領域不斷涌現出令人矚目的創新成果，谷歌推出的新一代大模型Gemini2.0無疑是其中一顆璀璨的新星，正以其卓越的性能和強大的功能，為我們開啓了智能化交互的嶄新篇章。 Gemini2.0 Gemini2.0 使用Gemini2.0構建的最新版本中的改進包括： 更順暢的對話：ProjectAstra現在能夠使用多種語言和混合語言進行交談，從而更好地理

llm , 雲計算 , google , aigc , 人工智能

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codists - 翻譯：《實用的Python編程》02_04_Sequences

目錄| 上一節 (2.3 格式化) | 下一節 (2.5 Collections模塊) 2.4 序列 序列數據類型 Python 有三種序列數據類型。 字符串：如 'Hello'。字符串是字符序列 列表：如 [1, 4, 5]。 元組：如 ('GOOG', 100, 490.1)。 所有的序列都是有序的，由整數進行索引，並且具有長度。 a = 'Hello'

python3.x , 網頁爬蟲 , 人工智能 , 數據結構和算法 , 後端

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思否編輯部 - Akamai推出Akamai Inference Cloud (AI推理雲)，重新定義人工智能的應用場景與實現方式

近日，Akamai 正式推出Akamai Inference Cloud (AI推理雲)，該平台專為全球規模的低延遲、實時邊緣人工智能處理而設計，初期將覆蓋全球 20 個節點，後續將持續拓展全球更多節點的部署。 如您所在的企業正在考慮構建和部署 AI 賦能應用程序，或您正在尋找合適的 AI 推理運行環境 點擊鏈接瞭解 Akamai AI 推理雲解決方案，現在申請試用可得高達 500

nvidia , 人工智能 , 開發者

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mb691327edb400f - 智能招聘新範式

人才戰爭下半場：AI重構精準招聘新範式 當生成式AI從炫技工具變為生產力標配，企業競爭已悄然進入“人機協同”的深水區。數據顯示，仍沿用傳統方式招聘的企業，正以每年15%的速度流失人才競爭力。招聘的終極戰場，早已從“找到更多人”升級為“精準識別對的人”。 現實中，大多數HR團隊仍陷在簡歷海嘯中，用人類寶貴的情感判斷力，去完成本應由AI處理的數據篩選。這種

數據 , 上傳 , ATS , 人工智能 , 深度學習

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合合信息解決方案 - 上市城商行：攻克複雜文本處理瓶頸，國際結算業務全場景智能化

隨着全球貿易的日益頻繁與金融數字化轉型的深入，國際結算業務作為銀行服務實體經濟跨境運作的關鍵環節，其處理效率與風控水平直接關係到銀行的競爭力與運營安全。 然而，信用證、提單、報關單等業務單據格式繁雜、版式多變、專業性強，傳統依賴於人工核對與半自動化處理的方式，已成為制約業務效能提升、潛藏操作風險的明顯短板。在此背景下，運用前沿AI技術實現複雜文檔的自動化處理，已成為商業銀行

機器學習 , 字段 , 數據 , 泛化 , 人工智能

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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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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：十四、從“計算”到“洞察”：AI大模型如何讓時間序列數據“開口説話”

一、我需要學習“時間序列”嗎 今天主題是“時間序列模型”，在開始之前我們先討論一下學習大模型需要了解時間序列嗎，首先要看我們的目標，學習大模型也必須也要有自己的目標。 應用型工程師： 如果想成為一名應用大模型的專業工程師，比如構建一個智能聊天客服機器人、開發一個文檔總結工具、創建一個代碼生成助手，那麼，不需要深入研究時間序列模型，此時你的核心技能應該是：

擬合 , yyds乾貨盤點 , 數據 , NLP , 人工智能 , 時間序列

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colddawn - DB where 字段 is null 會走索引嘛

1.對查詢進行優化，要儘量避免全表掃描，首先應考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 2.應儘量避免在 where 子句中對字段進行 null 值判斷，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如： select id from t where num is null 最好不要給數據庫留NULL，儘可能的使用NO

字段 , 大數據 , 存儲過程 , 數據倉庫 , bc

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Candy - Langflow：面向 AI Agent、API 與 LLM 的拖拽式流程構建工具

我最近一直在探索一個叫Langflow的工具。 如果你曾經試着把LLMs、APIs和各種工具連起來，你就會知道那種挫敗感——太亂了。 一大堆樣板代碼，好多問題像“為什麼這個不工作”，通常花太多時間在設置上。 Langflow試圖讓這一切變得更容易。 它基本上就是一個AI工作流的視覺構建器。 拖動東西，連接塊，突然你就有一個agent，能執行任務比如抓取URL或解決數學問題。 當你準備好了，

llm , 人工智能

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SelectDB技術團隊 - 從 Clickhouse 到 Apache Doris：有贊業務場景下性能測試與遷移驗證

本文導讀： 當前，電商運營的主要痛點不僅來自多變的市場和客户需求，也受困於碎片化用户觸達等帶來的競爭與挑戰。為了深度挖掘用户價值、培養用户忠誠度、實現業績增長，有贊為商家搭建了全方位 OLAP 分析系統，提供實時與離線分析報表、智能營銷與人羣圈選等 SaaS 服務。本文將詳細介紹有贊從 Clickhouse 至 Apache Doris 的遷移規劃和性能對比測試實踐，分享如何基於 Apache D

大數據處理 , 數據庫 , 性能 , 數據分析 , apache

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煩惱的沙發 - 為什麼要放棄用Docker？

想當年，我會覺得開發不用Docker，天都要塌了。Docker 幾乎是所有開發團隊的標配。需要數據庫？docker run 一個。要保證環境一致？上 docker-compose。Docker 就是一塊磚，哪裏需要往哪裏搬。 最開始 Docker 確實解決了很多問題。 但隨着時間推移，我慢慢發現，尤其是在本地開發這個場景下，Docker 帶來的麻煩似乎比它解決的要多。我會開始想：“我們還在

觀點 , Docker , 後端

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傲視眾生的香蕉_bvX78Q - Google Gemini 推出全新 AI 圖像生成器 Imagen 3：引領下一代視覺AI革命

AI圖像生成技術正以前所未有的速度發展，從早期的GAN網絡到如今的擴散模型，每一次技術迭代都在重新定義着創作的邊界。2024年8月，Google正式發佈了其最新一代圖像生成模型——Imagen 3，並將其集成到Gemini AI助手中，這標誌着Google在AI視覺領域的又一次重大突破。 Imagen 3不僅在圖像質量上實現了顯著提升，更在提示詞理解、風格多樣性和安全性方面樹立了新的行業標杆。作

google , 生成器 , 人工智能

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天潤融通科技 - 客户服務轉折點：從工具效率到AI勢能

過去二十年，客户服務的競爭始終圍繞“工具效率”展開。 從語音機器人到雲客服，從自動外呼到知識庫升級，企業不斷用新工具武裝人力，希望讓人“跑得更快”。但這種模式的核心仍然是“以人為驅動力”——工具只是放大器，而非替代者。 問題在於，這條路已經走到了盡頭。人的潛力被壓榨到極限，工作強度的上限已無法再突破。再好的工具，本質上仍是在要求人用更短的時間完成更多的任務。無論從人性

人工智能 , 深度學習 , 客户服務