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u_15214399 - 基於華為開發者空間雲主機部署Typora高效內容創作，實現圖片自動上傳

本案例由開發者：徐建國提供 最新案例動態，請查閲《【案例共創】基於華為開發者空間雲主機部署Typora高效內容創作，實現圖片自動上傳》。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 在日常技術博文的創作實踐中，內容產出效率與寫作體驗往往受到編輯工具的顯著制約。長期以來，許多創作者依賴 Microsoft Word 這類傳統文檔處理器。然

辦公效率 , 雲主機 , 開發者 , Markdown

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軟件求生 - 面試官問我：Redis內存滿了會怎樣？我笑着講了一個真實事故

你以為Redis只是個簡單的緩存？不，它吃內存的速度堪比我深夜點外賣的速度。今天我們就通過一個真實的“線上事故”，聊聊Redis的物理資源消耗、內存滿了會發生什麼、以及我們該怎麼優雅地做內存優化。 引言 那天，我正愜意地泡着咖啡，準備開個早會。結果Slack上一個紅色警告信息像驚雷一樣炸響： “Redis節點內存使用率100%，應用開始大量超時！”

redis , yyds乾貨盤點 , 數據 , 緩存 , 數據庫

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曾經愛過的烤麪包 - AI淘汰倒計時，誰能笑到最後？

政策驅動：人工智能+行動計劃出爐 2025年8月國務院發佈《關於深入實施“人工智能+”行動的意見》，明確了三階段目標： · 2027年：AI與六大重點領域深度融合，智能終端/智能體普及率達 70%（當前約20%） · 2030年：普及率提升至 90%，智能經濟成為重要增長極 · 2035年：全面進入智能經濟與智能社會 這一政策藍圖清晰地表明：AI不再是選擇題，而是必答題。

後端

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商湯萬象開發者 - LazyLLM 教程 | 第 13 講：RAG + 多模態：圖片、表格通吃的問答系統

在前面的課程中，我們探討了RAG（Retrieval-Augmented Generation）的基本原理及其在純文本處理中的應用。RAG 通過從外部知識庫檢索相關信息，結合上下文生成更準確、信息豐富的回答，從而提升基於文本的問答系統能力。 然而，現實世界中的信息並不侷限於文本，例如 PDF 文檔中的圖片、表格等多模態數據也承載着大量有價值的知識。在某些情況下，這些圖文並茂的內容比純文本更直觀、

llm , 算法 , 教程 , 人工智能 , 開源

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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

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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

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葡萄城技術團隊 - 提升 Web 端 JavaScript 的可信度：WAICT 體系詳解

提升 Web 端 JavaScript 的可信度：WAICT 體系詳解 在當前互聯網時代，網頁是最強大的應用平台。只要在瀏覽器中擁有合適的 API，你理論上可以安全運行任何你想運行的東西。不過——除了“加密學”這塊。事實上，自 2011 年以來，“網頁中的 JavaScript 加密”一説就被認為是“不靠譜”的。 其核心問題在於：代碼的分發。如果我們在客户端瀏覽器中生成密鑰，從而讓用户能夠發送／

Javascript

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華明視訊科技 - 什麼是鐵路車號識別裝置？

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 , 算法 , 人工智能 , 深度學習

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MIAOYUN - MIAOYUN | 每週AI新鮮事兒（10.31-11.07）

本週AI領域動態密集，美團、360、銀河通用、字節、騰訊、Kimi與科大訊飛等分別發佈多模態、圖文、導航及視頻推理模型；工具層面，寒武紀、百度、崑崙萬維、騰訊均推出新平台或功能。技術方面，在長序列處理、多智能體協同及代碼執行效率上取得突破。市場方面，OpenAI與AWS達成鉅額合作，小鵬發佈人形機器人「IRON」。整體呈現高效化、多模態與實用化趨勢，一起來回顧本週發生的AI新鮮事兒吧！ AI 大模

資訊 , 機器人 , 自然語言處理 , 人工智能 , 深度學習

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俞凡 - 10 倍學習法

本文介紹瞭如何利用 AI 輔助學習，讓 AI 在學習過程中扮演六種角色，通過“類比 → 分解 → 記憶 → 練習 → 反饋 → 反思”框架優化學習流程，打造個性化的高效學習框架。原文：How to Learn Anything 10x Faster 你是個愛學習的人，決定學點新東西 —— 也許是 Python，也許是某個複雜業務流程，又或許是嘗試去搞懂機器學習。你可能收藏了十幾篇文章，保存

人工智能

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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

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沉着的牙膏 - AI驅動·全鏈路監測·精確防護：構建新一代政務數據安全平台

一、概要 隨着政務數字化轉型的加速，政務數據安全面臨着前所未有的挑戰。數據安全不僅關乎公眾的隱私和權益，更是確保政務服務高效運行的基礎。為了更好地應對數據安全風險，本方案提出了一種基於全知科技的政務數據安全監測平台，該平台通過AI驅動、全鏈路監測和精準識別的技術特性，實現了對政務數據的全生命週期安全管控。平台在無干擾政務服務的同時，精準識別各種潛在的風險，從而有效地保障了數據安全與合規要求的

深度學習

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CodeSheep - 當了leader才發現，大廠最想裁掉的，不是上班總遲到的，也不是下班搞失聯的，而是經常把這3句話掛在嘴邊的

“當了 leader 才發現，公司最想裁掉的，不是上班總遲到的，也不是下班搞失聯的，而是經常把這 3 句話掛在嘴邊的” 這是最近在職場社區裏又被聊熱起來的一個老話題。 作為一個在職場上混跡了近 9 年的程序員，一路走來親眼目睹和經歷了程序員職場裏的各種風雨。從一開始的大頭兵到後來負責一個獨立的小團隊，從一個所謂的 leader 的視角上來看問題，對這個事情的理解似乎又有了一些變化。 在我剛成為小團

Android , 程序員 , 後端 , 前端 , Javascript

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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

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vivo互聯網技術 - vivo 前端三劍客發展歷程及原理揭秘

作者： vivo 互聯網前端團隊- Han Xuejian、Zhang Hao 異地協作模式，給開發和測試間的問題溝通及定位帶來了諸多挑戰。本文從前端開發視角出發， 闡述在這過程中遇到的痛點，探索解決的思路，並在過程中成功孵化出技術工具“前端三劍客”，文章深入解析了“前端三劍客”技術的實現原理及應用場景。 1分鐘看圖掌握核心觀點👇 一、背景 隨着公司業務的不斷髮展，異地協作成為一種常態

工具 , 遠程調試 , 錄製屏幕 , 抓包解密 , 前端

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Alluxio - Alluxio 聯手 Solidigm 推出針對 AI 工作負載的高級緩存解決方案

作者：Wayne Gao, Yi Wang, Jie Chen, Sarika Mehta Alluxio 作為全球領先的 AI 緩存解決方案供應商， 提供針對 GPU 驅動 AI 負載的高速緩存。其可擴展架構支持數萬個節點，能顯著降低存儲帶寬的消耗。Alluxio 在解決 AI 存儲挑戰方面的前沿技術在很大程度上推動了大語言模型( LLM )在全球範圍內的成功。 “Solidigm 和 Allu

數據挖掘 , 算法 , 緩存 , 存儲 , 人工智能

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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

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Momodel - ColBERT——以詞元級別的向量嵌入提升信息檢索效果

介紹 檢索增強一代 （RAG） 自成立以來就風靡全球。RAG 是大型語言模型 （LLM） 提供或生成準確和事實答案所必需的。我們通過RAG解決LLM的事實性，我們嘗試為LLM提供一個與用户查詢上下文相似的上下文，以便LLM將處理此上下文並生成事實正確的響應。我們通過以向量嵌入的形式表示我們的數據和用户查詢並執行餘弦相似性來做到這一點。但問題是，所有傳統方法都以單個嵌入表示數據，這對於良好的檢索系統

llm , 向量 , 編碼 , 人工智能 , 檢索系統

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六月的可樂🥤 - 強烈推薦 Web前端在線代碼IDE(代碼編輯器)

好用代碼在線編輯器推薦 在前端開發的世界裏，一款高效、便捷的代碼編輯器是每位開發者的得力助手。今天，我將以一名前端技術愛好者的身份，為大家介紹一款專注於前端領域的免費在線代碼編輯器——ColaOnlineCoder。它不僅支持在線編輯和預覽HTML、CSS、JavaScript等前端代碼，還集成了豐富的在線前端框架模板，以及強大的AI編程助手能力，為前端開發帶來了前所未有的便捷與可能。 這裏先貼一

css3 , 人工智能 , typescript , 前端 , html5

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京東雲開發者 - MySQL的index merge(索引合併）導致數據庫死鎖分析與解決方案 | 京東雲技術團隊

背景 在DBS-集羣列表-更多-連接查詢-死鎖中，看到9月22日有數據庫死鎖日誌，後排查發現是因為mysql的優化-index merge（索引合併）導致數據庫死鎖。 定義 index merge(索引合併)：該數據庫查詢優化的一種技術，在mysql 5.1之後進行引入，它可以在多個索引上進行查詢，並將結果合併返回。 mysql數據庫的鎖機制 在排查問題之前，首先講一下mysql數據庫的鎖機制：

死鎖 , MySQL , 索引 , 數據庫

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阿里雲開發者 - 通義千問預體驗，如何讓 AI 模型應用“奔跑”在函數計算上？

AIGC 浪潮已來，從文字生成到圖片生成，AIGC 的創造力讓人驚歎，更多人開始探索如何使用 AI 提高生產效率，激發更多創作潛能，然而在實際應用中，AI 技術的高門檻仍然讓很多人望而卻步，普通開發者或者沒有太多編程經驗的人是否也能簡單、快速部署一個 AI 模型應用，享受到科技發展帶來的紅利呢？ 阿里雲函數計算團隊全新上線“Serverless 一鍵部署通義千問預體驗、文生圖、圖生圖、圖生文、文生

函數 , ai開發 , 阿里雲 , aigc , 人工智能

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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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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

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Fabarta - AI賦能生物醫藥，楓清科技連續中標頭部醫藥公司產業智能升級項目

在全球醫藥科技加速迭代、產業競爭日趨激烈的背景下，國家以政策為引領、以人工智能技術為核心驅動力、以全產業鏈協同為關鍵路徑，完善“AI +醫藥”系統性發展佈局。其中，《醫藥工業數智化轉型實施方案（2025—2030年）》進一步明確全鏈條轉型路徑，將AI技術定位為突破產業瓶頸、提升醫藥工業核心競爭力的核心抓手，為行業智能化升級提供清晰方向。 楓清科技緊扣“AI賦能醫藥產業全鏈條”核心目標，圍繞

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