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軟件求生 - 別再手動 set 時間了,JPA 一行註解全幫你搞定!

大家好,我是小米,一個寫代碼也寫故事的31歲程序員。 上週五晚上,我在工位上加班修 Bug,手裏那杯咖啡都涼透了。原因嘛——老闆的一句話:“小米,你這表記錄誰創建的、什麼時候改的,怎麼都沒寫?”我一臉懵:“啊?這不是數據庫自帶的嗎?”老闆笑了笑,“你去查查 JPA Audit。” 就這樣,我打開電腦,走上了一條“審計字段自動填充”的覺醒之路。 那些年我們

字段 , yyds乾貨盤點 , 數據庫 , 後端開發 , jpa , JAVA

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

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 - React Native 錯誤處理完全指南

React Native 錯誤處理完全指南 深入解析跨平台應用中的 JS 錯誤、原生崩潰及異常監控方案,附實戰代碼與最佳實踐。 在 React Native 跨平台開發中,錯誤處理是保障應用穩定性與用户體驗的核心環節。不同於純 Web 應用或原生應用,React Native 應用的錯誤來源更為複雜——既包含 JavaScript 層的邏輯錯誤,也涉及 iOS/Android 雙端的原生模塊異常,

react-native

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

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 - 10 分鐘搞定神經網絡

本文簡單介紹了神經網絡的基本原理、組成和基礎算法,並通過示例介紹了最簡單的神經網絡是如何工作的。原文:Learn How Neural Networks Work 神經網絡是人工智能中最重要的組成部分之一,若沒有神經網絡,像 ChatGPT 這樣的大語言模型就不會存在。實際上,幾乎所有深度學習模型都在某種程度上使用了神經網絡。 這就是為什麼瞭解神經網絡的工作原理如此重要。所以,讓我們重温一

人工智能

王中陽講編程 - 頭一次見問這麼多kafka的問題

分享一篇粉絲朋友整理的面經,第一次遇見問那麼多kafka的問題,看看他是怎麼回答的。 先來看看 職位描述: 崗位職責: 負責基於 Go 的後端服務的設計、開發和維護; 參與系統架構設計,確保系統的高可用性、高性能和可擴展性; 編寫高質量、可維護的代碼,並進行代碼評審; 解決複雜的技術問題,優化系統性能; 與跨職能團隊合作,確保項目按時交付; 編寫技術文檔和開發規範,提升團隊整體開發效

kafka , 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 - 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

DM今天肝到幾點 - 別問“我會不會被AI取代”,先問“我+AI 能做多強?”

**話題:《AI 編程會取代程序員嗎?還是讓開發更自由?》 ——AI固然取代了一部分程序員日常需要去做的事情,但AI 編程並非“職業終結者”,而是幫助程序員擺脱重複性勞動、聚焦高價值創造的“超級外援”** 1. 先拋結論:AI ≠ 職業終結者,而是“超級外援” 替代的是單調機械的 30 % API 接口封裝、樣板代碼生成、重複性測試腳本……這些工作 AI 已經能 24

cursor , chatgpt , 人工智能 , visual-studio , claude

vivo互聯網技術 - vivo Pulsar萬億級消息處理實踐(1)-數據發送原理解析和性能調優

作者:vivo 互聯網大數據團隊- Quan Limin 本文是vivo互聯網大數據團隊《vivo Pulsar萬億級消息處理實踐》系列文章第1篇。 文章以Pulsar client模塊中的Producer為解析對象,通過對Producer數據發送原理進行逐層分析,以及分享參數調優實戰案例,幫助讀者理解與使用好Producer,並體會到Producer對消息中間件系統穩定性以及處理性能所起

服務器 , 大數據 , JAVA , 消息隊列 , 後端

Alluxio - Alluxio Enterprise AI 3.5 發佈,全面提升AI模型訓練性能

近日,Alluxio 發佈 Alluxio Enterprise AI 3.5 版本。該版本憑藉僅緩存寫入模式 ( Cache Only Write Mode )、高級緩存管理策略以及 Python 的深度集成等創新功能,大幅加速 AI 模型訓練並簡化基礎設施運維,助力企業高效處理海量數據集、優化 AI 工作負載性能。 AI 驅動的工作負載常因海量的數據管理複雜度高導致效率瓶頸以及訓練週期延長。

緩存命中率 , 機器學習 , 數據挖掘 , 緩存 , 人工智能

AMIN - 中文Markmap v2.0 現已上線,新增高效功能,老闆再也留不住你下班的腳步!

介紹 Markmap.js 是一款開源項目,在 GitHub 上獲得了超過 1.7 萬個星的關注,它的主要功能是將 Markdown 文檔可視化為思維導圖。 在日常使用中,用户經常需要面對老闆的"再改一版"的問題, 而你則需要對生成的思維導圖進行高效修改以達到老闆的合理需求。 為此,中文Markmap 2.0 版本的更新,有效解決了這一需求,以下是新增的功能: 從圖形節點跳轉

Markdown

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

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六月的可樂🥤 - 免費在線圖片編輯網站推薦

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阿里雲開發者 - 同一FC,不同alias能不能走不同vpc?

是的,可以為同一個函數的不同 alias 配置不同的 VPC,使其在不同的 VPC 中運行。這樣可以實現在同一函數中使用不同的網絡資源,例如訪問不同的數據庫或者使用不同的雲服務資源等。 在配置函數的 VPC 時,可以為每個 alias 分別配置不同的 VPC,也可以為所有 alias 共享同一個 VPC。為不同的 alias 配置不同的 VPC 時,需要在 each alias 的配置中指定不同的

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老紀的技術嘮嗑局 - 技術解讀 | OceanBase高併發場景下的性能保障

本文摘自《OceanBase社區版在泛互場景的應用案例研究》電子書,點擊鏈接獲取完整版內容。 作者:高山岩,OceanBase資深技術專家 海量數據日益增長的今天,越來越多的業務系統面臨高併發、高性能訪問的壓力,以至於企業對業務系統的性能保障訴求越來越強烈。數據庫系統作為業務系統的基礎組件,具備高併發、高性能的能力,是支撐業務系統、滿足客户訴求的關鍵。本文通過闡述數據庫組件的設計,解讀做好系統性能

性能優化 , oceanbase , 數據庫

技術博客達人 - Python之cv2:cv2(OpenCV,opencv-python)庫pip下載超時、下載失敗、無法下載的解決方案大全

目錄 問題現象與原因分析 基礎排查:檢查 Python 與 pip 版本 使用國內鏡像源加速下載 手動下載 Wheel 包並離線安裝 配置代理和具 使用 Conda 安裝 OpenCV 常見問題 FAQ 總結 問題現象與原因分析

pip , 人工智能 , opencv , Css , 目標檢測 , 前端開發 , HTML , Python

得物技術 - 得物App白屏優化系列|歸因篇

一、前言 本系列前面兩篇文章已經分別在圖片庫和網絡庫的角度介紹了諸多白屏問題的定位和解決方案,但都是相對獨立的問題,並且像OSCP,CDN節點異常之類的第三方問題無法徹底根治,因此為了長治白屏併發掘更多問題,就需要一套相對完善的白屏檢測+問題歸因體系。 本文將介紹從用户視角出發的白屏檢測方案以及線上白屏問題的大致歸因思路。 二、白屏歸因平台概覽 三、客户端 檢測思路 直接將白屏檢測寫到圖片庫裏似

技術分享 , Android , 優化

迅易科技 - 從“模糊經驗”到“精準決策”,國內項目型服務企業的AI預測實踐

“預測做不準,還不如不做。”這是我們在服務客户的時候聽過最多,也最令人無奈的現實。 在當今競爭激烈的商業環境中,精準的銷售收入預測對於企業制定戰略規劃、合理配置資源以及有效控制風險起着關鍵作用。然而,對於項目制服務企業而言,實現這一目標卻面臨着諸多挑戰。 以一家提供專業諮詢方案的項目制服務企業為例,銷售人員每天都會接觸到大量的銷售線索,但這些線索的質量參差不齊,如何從這些繁雜的線索中篩選出有價值的

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openFuyao - openFuyao亮相2025沙中開源與AI科技峯會,共建全球多樣化算力生態未來

[沙特阿拉伯,利雅得,2025年11月11日] 由沙特程序員協會(SAFCSP)主辦,沙特通信與信息技術部(MCIT)、數字政府管理局(DGA)、沙特投資部(MISA)、中國駐沙特阿拉伯大使館、沙特科技聯盟等機構共同支持的2025沙中開源與AI科技峯會(Saudi-China Open Source Exchange)在沙特Garage國家科創孵化器中心成功舉行。作為AI雲原生技術與全球開源生態建

人工智能

OpenBayes - OpenBayes 一週速覽丨李沐團隊開源語音大模型Higgs Audio V2,擴展多語言對話等功能

公共資源速遞This Weekly Snapshots ! 5 個公共數據集: B3DB 生物基準數據集 PolyMath 數學推理數據集 SongEval 音樂評估數據集 MegaScience 科學推理數據集 WebInstruct-verified 多領域推理數據集 4 個公共模型: gpt-oss-20b gpt-oss-120b Qwen3-30B-A3B-Inst

llm , 圖像識別 , 數學 , 自然語言處理 , chatgpt