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mob64ca14095513 - nlp將特徵矩陣變成一維 特徵矩陣的英文

矩陣的特徵向量跟特徵值的英文名字分別是 eigenvector 跟 eigenvalue，這倆概念非常非常有用，根據他們倆可以外延出很多有趣的功能。大部分同學可能腦子裏想一下還能記得他們倆是怎麼計算出來的，但是他們為什麼可以代表一個矩陣的“特徵”呢？除了這倆，相信大多數同學都不記得矩陣的行列式是個什麼東西了，總之不太直觀。相比較而言，矩陣的跡（trace）這個概念就比較直觀，就是

nlp將特徵矩陣變成一維 , 二維 , NLP , 特徵值 , 人工智能 , 特徵向量

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全棧技術開發者 - 什麼是「多模態協同決策」？它與多傳感器融合的關係是什麼？知識蒸餾和跨模態蒸餾有什麼關係？不同模態之間的信息衝突應如何解決？

在過去的十餘年中，智能交通與自動駕駛技術的發展被普遍視為人工智能落地應用最具代表性與最具挑戰性的領域之一。人們對自動駕駛的期待不僅僅是“解放雙手”，更是寄希望於其能夠顯著提升道路利用效率，並最後推動社會出行方式的根本變革。然而，當我們深入考察現有的自動駕駛方案時，一個不容迴避的現實逐漸顯現出來：單車智能正在觸碰其發展的瓶頸。 自動駕駛的決策過程高度依賴感知，而感知本質上是車

自動駕駛 , 人工智能 , 深度學習 , 車聯網 , 模態

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張老師講數字孿生 - EAST創紀錄背後：數字孿生技術功不可沒

近年來，中國"人造太陽"EAST（全超導託卡馬克裝置） 實現了1億攝氏度等離子體穩定運行1000秒的全球紀錄，標誌着核聚變能源技術的重大突破。在這一成就背後，數字孿生技術作為關鍵使能工具，通過構建動態虛擬模型與物理實體的實時交互，為複雜系統優化提供了核心支持。本文結合EAST案例，探討數字孿生在核聚變裝置中的兩大技術原理，並引用真實解決方案示例，闡述其如何助力能源技術迭代。 一、引言：從EAST突

數字化轉型 , 動態更新 , 人工智能 , 後端 , 前端

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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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讓世界更美好 - Redis Hash類型深度解析：高效存儲與操作結構化數據

一、Redis Hash類型概述 Redis作為一款高性能的鍵值存儲系統，提供了豐富的數據類型來滿足不同場景的需求。其中Hash類型是Redis中最實用的數據結構之一，它特別適合存儲對象類型的數據。 Hash類型在Redis中是一個string類型的field和value的映射表，類似於許多編程語言中的字典或哈希表結構。它完美解決了使用普通字符串類型存儲對象時需要序列

字段 , redis , yyds乾貨盤點 , 數據 , 後端開發 , JAVA

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jowvid - 【圖論——第一講】圖論基礎以及圖的儲存

文章目錄 圖論理論基礎（1） 1. 圖的基本概念 1.1 基本術語 2. 圖的分類 2.1 有向圖 vs 無向圖 2.2 加權圖 vs 無權圖 2.3 度（Degree） 3. 圖的連通性

數據結構 , 算法 , 寬度優先 , Css , 廣度優先 , 前端開發 , HTML , 圖論

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u_13778063 - 阿里雲可觀測 2025 年 10 月產品動態

本月可觀測熱文回顧 文章一覽： 用户説“App 卡死了”，你卻查不到原因？可能是監控方式錯了 清理祖傳 AK 不怕炸鍋：基於 UModel 的雲監控 2.0 身份憑證觀測實踐 告別手動埋點！Android 無侵入式數據採集方案深度解析 從數據孤島到智能洞察：構建面向未來的 Operation intelligence 體系 從“天書”到源碼：H

性能監控 , 移動端 , 雲計算 , 可觀測 , 產品動態 , 阿里雲 , 雲服務

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芯動大師 - codigger體驗過程記錄

一、codigger的介紹 codigger是一款分佈式操作系統，主要是便於進行個人移動化辦公、在線協同辦公、開發和娛樂的私人應用。 收到codigger開發者朋友的邀請，於是進行了這款產品的升級體驗，接下來就簡單介紹一下自己的體驗過程吧。 二、登錄系統 首先，我根據提供的專屬賬號和密碼登錄進了系統，進去之後，感覺整體的設計非常的美觀。

文本編輯 , yyds乾貨盤點 , 人工智能 , 深度學習 , 開發者 , 資源管理器

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思考的袋鼠 - 自適應分類的可落地規模化政府部門數據分類分級解決方案

概要： （提示：本章節概述解決方案的核心價值與落地成效，幫助讀者快速理解方案全貌。） 在數字政府建設快速推進的背景下，政務數據已成為政府提升治理能力、優化公共服務的重要資源。然而，政務數據存在“多源異構、跨域流轉”特點，分散於各委辦局業務系統和電子政務雲中，傳統人工管理難以應對海量數據資產的識別和分類需求。針對這一痛點，全知科技提出的“知源-AI數據分類分級系統”，以

數據 , 數據安全 , 人工智能 , 深度學習 , 複用

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EasyV數字孿生可視化 - 數字孿生物流：以某物流企業數字孿生智慧鋼鐵倉儲定位系統建設為例

1.建設背景 國家“十四五”規劃明確提出加快現代物流數字化、智能化轉型，基於國家數字經濟 戰略及企業數字化轉型要求，鋼鐵物流作為重點領域，其倉儲環節的智能化升級被列為政策重點支持方向。某物流企業作為鋼鐵物流龍頭企業，隨着物流行業安全標準要求的不斷 提升，其企業業務增長與戰略佈局都有所調整，庫存管理盲區、作業監管低效、風險響應 滯後、跨域信息割裂和作業協同低效等問題嚴重阻礙

數據 , 物聯網 , 自定義 , 數據可視化 , 人工智能

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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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軟件求生 - 這波AI太原生了！SpringAI讓PostgreSQL秒變智能數據庫！

大家好呀，我是小米，一個愛折騰也愛分享的大哥哥。 最近有個小夥伴跟我説：“小米，我現在的AI項目需要用到向量檢索，但我的數據全在PostgreSQL裏，難道我還得搭個外部Embedding服務嗎？” 我笑了笑，抿了口咖啡，輕輕地説：“不一定哦～你聽過 PostgresML 向量模型 嗎？它能讓你的數據庫直接變成一個AI模型倉庫！” 於是，我給他講了一個故

機器學習 , yyds乾貨盤點 , yaml , 數據庫 , postgresql , 人工智能

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墨舞青雲 - TDengine文檔 - 《TDengine v2.0 數據庫文檔》

SIN 函數 語法 SIN(expr) 功能説明 獲得指定字段的正弦值。 版本 v3.0.0.0 返回結果類型 DOUBLE 適用數據類型 數值類型。 嵌套子查詢支持 適用於內層查詢和外層查詢。 適用於 表和超級表。 使用説明

物聯網 , 時序數據庫 , 數據庫 , 後端開發 , JAVA , tdengine , Python

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xiongood - Vue 中 slot 的使用方法

Vue 中 slot 的使用方法 在 Vue 組件化開發中，slot（插槽）就像組件預留的 “靈活接口”，讓父組件能向子組件的指定位置插入自定義內容，既保留了子組件的結構複用，又賦予了內容定製的靈活性，避免了組件過於僵硬。無論是簡單的文本插入，還是複雜的組件嵌套，slot 都能輕鬆應對，是組件複用與定製的核心工具。 最基礎的是默認插槽，子組件中預留一個未命名的插槽，父組件在使用子

數據 , 自定義 , 插槽 , 後端開發 , JAVA

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mob64ca1417b0c6 - MIPI接口資料彙總（精）

在 IC 設計中，MIPI 接口技術成為高性能低功耗互聯的關鍵。本文深入解析 D-PHY、C-PHY、Si-IF 與 VESA DSC 等先進技術，並提供實用優化建議。 1、MIPI D-PHY 與 C-PHY：兼力互補 D-PHY：差分信號接口，廣泛用於高速攝像頭與顯示連接。 C-PHY：利用三線信令與嵌入時鐘，進一步減少管腳並提升數據率。 融合

DSC , 低功耗 , 封裝 , Css , 前端開發 , HTML

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wx6916e0c04eaf5 - 從機制建設到數字化工具（紅海雲）應用，淺談國企人力資源穿透式監管體系建設

近年來，國有企業改革持續深化，作為國民經濟發展的中堅力量，國有企業正從粗放式管理向精細化、專業化方向全面轉型。從政策層面看，國務院國資委於2025年發佈的《關於完善國有企業內部控制體系的通知》中，首次將“穿透式監管”明確為國企改革的重要指引。從實踐層面看，傳統人力資源管理模式中的執行偏差和潛在風險逐步顯現，亟待通過穿透式監管予以PJ。 當前，國有企業人力資源管理面臨

雲平台 , 數據 , 雲計算 , 人力資源管理 , 二級

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隱語SecretFlow - 什麼是隱私計算？隱私計算技術路線

“隱語”是開源的可信隱私計算框架，內置 MPC、TEE、同態等多種密態計算虛擬設備供靈活選擇，提供豐富的聯邦學習算法和差分隱私機制。 開源項目： https://github.com/secretflow https://gitee.com/secretflow 一、什麼是隱私計算 隱私計算是多種技術的統稱，目的是為了讓多個數據擁有者，在不暴露數據本身的前提下，實現數據的共享、互通、計

大數據 , 隱私 , 人工智能 , 開源 , 計算機科學

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powertoolsteam - 2025 高性價比 BI 工具推薦：Wyn 商業智能憑嵌入式 + AI 能力脱穎而出

2025 高性價比 BI 工具推薦：Wyn 商業智能憑嵌入式 + AI 能力脱穎而出 在企業數字化轉型中，BI 工具是數據驅動決策的核心，但 “成本高、上手難、集成弱” 成為多數企業的選型痛點。經過實測對比，Wyn 商業智能軟件憑藉 “高性價比 + 全場景適配 + AI 增強” 的核心優勢，成為中小企業至大型企業的優選方案，其嵌入式架構與零門檻操作特性，完美平衡了功能深度與使用成本。

商業智能 , 嵌入式 , 數據 , 代碼人生

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資深程序設計 - 基於springboot的智慧家園物業管理系統

1、研究背景 隨着城市化進程的加速，人們對居住環境的要求越來越高，傳統的物業管理模式已經難以滿足現代社區居民的多樣化需求。社區管理涉及眾多方面，包括業主信息管理、報修服務、投訴處理、繳費管理等，這些工作如果依靠人工操作，不僅效率低下，還容易出現錯誤和延誤。隨着信息技術的飛速發展，智能化、數字化的管理方式逐漸成為趨勢。智匯家園管理系統正是在這樣的背景下應運而生的。它利用 Ja

yyds乾貨盤點 , 數據 , MySQL , 智慧物業 , 管理系統 , 後端開發 , JAVA

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金海境科技 - 【服務器數據恢復】Dell PowerEdge服務器誤操作導致實驗數據丟失數據恢復案例 - 金海境科技

一、客户信息 北京市某重點高校生命科學學院，該院在基因編輯、蛋白質結構研究領域成果顯著，擁有3個國家級科研平台，承擔12項國家級重大科研項目。學院數據中心部署了4台戴爾PowerEdge R760服務器，採用8塊10TB SAS硬盤組建RAID6陣列，存儲全院師生的科研實驗數據、論文手稿、基因序列數據庫及大型儀器設備運行記錄，數據總量達60TB，其中包括多項國家級項目的核心

服務器 , 數據 , 數據塊 , Lync

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阿里雲開發者 - HashTable 在螞蟻轉化歸因中的極致運用

概述 螞蟻的轉化歸因在初期運行兩個多小時的情況下，進行了一系列優化，其中建立hash cluster表及強制hash關聯及Shuffle的手動干預進行remove操作此部分優化佔了較大比重。本文則主要講述hash cluster表的一些運用。 Hash cluster表具有兩個作用： · 存儲預排序的重排壓縮。Hash cluster表採用分桶排序操作，若相同的值重複度高，則可以達到更

大數據 , hash , 雲計算 , 阿里雲 , cluster

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Aloudata大應科技 - 如何構建可信智能 Data Agent？推薦 Aloudata Agent 分析決策智能體

摘要： 在 AI 與大數據深度融合的當下，數據分析民主化日漸火熱。Aloudata Agent 分析決策智能體依託於統一的指標語義層、NoETL 數據工程體系，以及從智能問數、智能歸因分析到報告生成的端到端數據分析決策閉環能力，突破傳統數據分析 BI 工具的侷限性，能夠幫助企業構建可信智能的 Data Agent，實現以自然語言交互的方式進行自主式數據探查、歸因分析等，並支持構建個性化場景數據分析

agent , 人工智能 , 數據分析

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技術員阿偉 - 《遊戲Bug快修手冊：根因鎖定與最小改動的技術實踐》

多數研發團隊面對突發Bug時，往往陷入“海量日誌狂刷+無目標調試+倉促修改”的低效循環：有人埋頭排查代碼細節卻忽視場景關聯性，有人急於提交修復版本卻未驗證邊緣情況，最終不僅浪費了黃金修復時間，還可能因盲目改動引入新的邏輯衝突，導致問題擴大化。快速解決Bug的核心，從來不是單純追求“修復速度”，而是建立一套“精準定位→優先級動態判定→最小風險修復→分層高效驗證→經驗沉澱複用”的體系

服務器 , yyds乾貨盤點 , 優先級 , 數據 , 代碼人生

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長腿大壯 - H2 數據庫中的字符串與數值處理關鍵字

H2 數據庫中的字符串與數值處理關鍵字 在 H2 數據庫的日常數據處理中，字符串和數值是最常見的數據類型，一批專門處理這類數據的關鍵字，就像精準的 “數據加工器”，能快速完成格式轉換、內容提取、數值計算等操作，讓數據處理既高效又精準。 字符串處理關鍵字 字符串處理關鍵字能對文本數據進行各種加工，CONCAT、SUBSTRING、TRIM、LOWER、UPPER是其中的常用成員

oracle , 取整 , 字符串 , 數據庫 , 數據處理