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wx6603b05eb93d0 - 影視颶風怒懟紅星新聞:之前沒起訴手軟了!後者忙刪痛批Tim文章……

最近,影視颶風創始人Tim相親經歷,引發關注,多個話題衝上熱搜,比如Tim相親被嫌棄學歷低。 富二代,頂流創作者的身份,撞上相親失敗,可以説反差感拉滿,引發全網討論。 事情大概是,在粉絲QA視頻中的互動環節,Tim隨機抽中一條“去相親”的評論,他竟真的扛着相機現身杭州相親角。然而,這位在專業領域備受推崇的創作者,卻在相親角遭遇了“滑鐵盧”。 他在相親簡歷

視頻製作 , 人工智能 , 數據分析 , 自媒體

求知上進 - Python 字典推導式:從入門到精通

1. 字典推導式概述 1.1 什麼是字典推導式? 字典推導式是 Python 提供的一種語法糖,用於在一行代碼中創建字典。它基於列表推導式(List Comprehension)的概念,允許開發者通過循環和條件邏輯快速生成鍵值對。字典推導式結合了 Python 的動態性和簡潔性,特別適合數據轉換、過濾和映射任務。 基本語法: {key_expr:

鍵值對 , List , 初始化 , 人工智能 , 深度學習

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

colddawn - 微信小程序 發表文章的代碼demo

1.在上一篇我們説到我們在寫小程序要運用的知識是c3,h5,js,小程序的基本結構瞭解了,接下來我們來了解頁面佈局, 2.其實小程序的佈局和我們在編寫網頁的佈局是差不多的,就是我們要注意幾點,就是我們在傳統的佈局當中都是用div佈局的,再就是c3當中那些語義化標籤就行佈局,而我們的小程序中就不是用div了,他用的是view這個標籤,他的效果和div一樣,都是塊級元素還有一個

機器學習 , 導航欄 , 輪播圖 , 人工智能 , 滑塊 , 微信小程序 發表文章的代碼demo

Baihai_IDP - 並行智能體是否將重塑軟件開發模式?

編者按: 當AI不僅能寫代碼,還能同時處理多個開發任務,軟件工程師這一角色是否正面臨根本性的重塑? 我們今天為大家帶來的文章,作者的核心觀點是:並行智能體是將深刻改變軟件開發模式的革命性技術。 作者從 AI 編程工具的演進談起,揭示了從 Copilot 的代碼補全到“氛圍編程”的自然語言生成,再到當前的範式突破 —— 並行智能體。作者還坦誠分享了實際應用中的成功率分佈,指出了智能體擅長與不

觀點 , llm , 知識 , 人工智能 , 深度學習

MatrixOrigin - 第五屆 HiPM 產品創新力峯會|矩陣起源帶您深度解析企業級 Agent 實踐

10月17日-18日,第五屆 HiPM 產品創新力峯會在深圳成功舉辦。本次峯會匯聚了眾多國內頂尖的科技企業與行業專家,共同探討 AI Agent 在多模態、產品化落地等領域的最新趨勢與實踐。矩陣起源作為企業級 AI Agent 解決方案的先行者,受邀出席本次盛會。矩陣起源資深產品專家魏旭東發表了題為《構建值得信賴的企業級 Agent 解決方案》的主題演講,分享了矩陣起源在一線業務場景中的深

數據挖掘 , 數據庫 , 人工智能

萬界星空科技 - 星空開源MES(萬界星空科技)——專業、通用、開源、免費的MES系統

星空開源MES(萬界星空科技)——專業、通用、開源、免費的MES系統 源代碼:免費開源MES https://gitee.com/metaxk/xingkong-mes 一、系統概述 星空開源MES是萬界星空科技 推出的專業、通用、開源、免費 的製造執行系統(MES),旨在幫助企業實現 生產數字化、智能化管理,覆蓋 計劃排產、質量管理、設備管理、倉儲管理、數據分析 等核心業務場景,助力企業降

工業互聯網 , 開源軟件 , 開源 , 製造業 , 可視化

龍蜥社區 - SMC-R 透明加速 TCP 技術,在 Redis 場景下的應用實踐 | 乾貨推薦

編者按:SMC-R 作為一套與 TCP/IP 協議平行、向上兼容 socket 接口、底層使用 RDMA 完成共享內存通信的內核協議棧,其設計意圖是為 TCP 應用提供透明的 RDMA 服務,同時保留了 TCP/IP 生態系統中的關鍵功能。本文轉自浪潮信息操作系統公眾號,介紹了在龍蜥操作系統衍生版 KeyarchOS (浪潮信息雲巒服務器操作系統)環境下,使用 SMC-R 透明加速 TCP 技術在

tcp , 操作系統 , 開源

NocoBase - 11 個在 GitHub 上最受歡迎的開源無代碼 AI 工具

原文鏈接:11 個在 GitHub 上最受歡迎的開源無代碼 AI 工具 引言 過去一年,AI 與無代碼的融合速度遠超預期。它已經不只是“加一個 AI 功能”,而是在重塑我們構建應用的方式。 無代碼也正在經歷一場明顯的轉變:從過去的“搭界面、建數據結構、配置流程”,進一步走向“讓 AI 參與建模、生成邏輯,並協作完成系統構建”。這樣的變化已經開始出現在真實產品中,而不是停留在概念層面。 💡 延伸閲

無代碼開發平台 , 資訊 , github , 人工智能 , 開源

劉大貓 - SpringBoot項目的html頁面使用axios進行get post請求

説明:本項目為SpringBoot項目而不是vue項目,本項目用於練習axios使用get及post請求 get和post請求都採用兩種方式進行配置,並註明易錯點 @[toc] 1.axios是什麼 Axios 是一個基於 promise 的 HTTP 庫,可以用在瀏覽器和 node.js 中,axios是對ajax的一種封裝,而jquery也是對ajax的一種封裝。 axio

post , Ajax , 人工智能 , Axios , get

慧星雲 - Qwen2-Math碾壓GPT-4:AI數學大師誕生!

Qwen2-Math 阿里巴巴開源的Qwen2-Math模型以驚人的84%準確率橫空出世,不僅超越了GPT-4o,更是將Claude-3.5-Sonnet和Gemini-1.5-Pro等一眾AI巨頭甩在身後。這個AI數學大師的誕生,是否預示着人工智能在精確科學領域的新紀元即將到來? Qwen2-Math 官方數據圖展示 Qwen2-Math的基礎模型使用Qwen2-1.5B/7B/

llm , 阿里巴巴 , 雲計算 , 人工智能

codists - RabbitMQ的Overview Totals是空

一、問題描述 RabbitMQ 版本:4.0.2,Erlang 版本:26.2.5.4。 RabbitMQ 頁面管理(rabbitmq_management)的 Overview Totals 是空: 二、原因分析 RabbitMQ 的配置: management_agent.disable_metrics_collector = true 導致。將 management_agent.disa

rabbitmq , go

思否編輯部 - 騰訊雲 Agent 應用創新大賽收官,智能體迎來加速時刻

近日,首屆騰訊雲黑客鬆 Agent 應用創新挑戰賽完成評審並正式收官。賽期內,超過 2000 個團隊提交了智能體解決方案,覆蓋政務、教育、法律、健康、網絡安全等十餘個領域。從營銷助手到政務客服,從教育夥伴到無障礙服務,參賽項目幾乎覆蓋了當前企業服務與用户交互的主要場景。這些作品不僅展現了智能體技術在實際業務中的應用潛力,更清晰地反映出該領域發展的四個確定性方向。 01應用場景持續豐富,智能體從單一

騰訊 , 人工智能 , 黑客馬拉松 , 開發者

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

合合信息解決方案 - 銀行國際結算業務單據處理系統推薦

方案介紹 在全球貿易頻繁與金融數字化轉型的雙重推動下,國際結算業務作為銀行服務跨境實體經濟的核心環節,其單據處理的效率與風控水平直接決定銀行的市場競爭力。針對信用證、提單等單據格式繁雜、版式多變的特點,以及傳統人工與半自動化處理模式存在的效能瓶頸,合合信息推出國際結算業務智能文檔處理平台,為銀行單據處理難題提供核心解決方案。 該平台依託合合信息多模態大模型文本智能技術

機器學習 , 字段 , 風控 , 數據 , 人工智能

疆鴻智能研發中心 - 從“通訊孤島”到“數據交響曲”:CC-Link IE轉EtherNet/IP網關,貫通供漿製漿系統

從“通訊孤島”到“數據交響曲”:CC-Link IE轉EtherNet/IP網關,貫通供漿製漿系統 作為一名常年奔波在造紙行業的自動化工程師,我見證了太多生產線因協議壁壘形成的“通訊孤島”。直到我們在某大型紙企的供漿製漿系統改造中,成功部署CC-Link IE轉EtherNet/IP協議轉換網關,才真正體會到數據無縫流動帶來的變革。 一

ETHERNET , ip , 變頻器 , CCLINKIE , 協議轉換 , 人工智能 , 深度學習 , 工業自動化

Candy - 讓機器學習更簡單的 8 個 Python 庫

Machine Learning 再也不神秘了。 你已經熟悉 scikit-learn、PyTorch 和 XGBoost。很好——現在別再重複造輪子,來看看我在需要更快的實驗、更安全的 models,或在招聘經理眼裏像魔法一樣的 features 時真正會用的 8 個庫。它們不是人人都在列的“trendy”清單——而是優雅地解決了我在 production 和 research 中遇到的

機器人 , 人工智能

SelectDB技術團隊 - 愛瑪集團:All In SelectDB 構建極速統一數據平台,領航 AI 數智化實踐

愛瑪集團作為電動車行業的領軍企業,在經過三年多的數智化轉型實踐,成功構建了 All In SelectDB 的統一數據平台,實現了從傳統 Hadoop 多組件架構到 SelectDB 輕量級一體化平台的轉變,數據處理效率提高 5-8 倍,系統穩定性顯著提升。與此同時,引入 MCP Server 智能交互查詢,這背後,是愛瑪集團在數據技術選型、架構設計和平台建設方面的深度思考與實踐。 在電動車

運維 , 數據庫 , 人工智能 , apache

煩惱的沙發 - MySQL 與 PostgreSQL,該怎麼選?

數據庫該用 MySQL 還是 PostgreSQL?網上眾説紛紜,也有人説PostgreSQL不能扛大樑。但其實沒必要糾結,根據自己項目需求就好了(好像説了句廢話)。 我接觸過很多項目,有的用MySQL跑得飛快,有的則非PostgreSQL不可。那一篇文章告訴你該怎麼選。 兩種不同的設計哲學 要理解它們的區別,首先要知道它們來自哪裏,要去向何方。 MySQL :為速度和簡潔而生 MySQL的早期

觀點 , MySQL , 數據庫 , postgresql

傲視眾生的香蕉_bvX78Q - 騰訊甩出王炸:全球首個「產設研一體」AI IDE 來了,代碼生成效率暴增 10 倍,程序員要被重新定義?

在當今 AI 技術迅猛發展的浪潮下,軟件開發領域正經歷着深刻變革。2025 年 7 月 22 日,騰訊雲重磅宣佈 CodeBuddy IDE 開啓內測,這一消息如巨石投入平靜湖面,在業界激起千層浪。作為全球首個實現 “產品 - 設計 - 研發部署” 全流程 AI 一體化的開發工作台,CodeBuddy IDE 以其創新性的理念和強大的功能,重新定義了軟件開發的邊界與效率,有望引領整個行業進入全新發

人工智能 , ide

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

fangpin - 從 1.56% 到 62.9%:SFT 推理微調優化實戰

讀完這篇文章,你將用監督微調(SFT)把一個 1.5B 規模的數學模型在 GSM8K 上的零樣本推理正確率從 1.56% → 62.9%,同時把輸出格式遵循率從 18.9% → 100%。我們將完整走通數據集下載、Prompt 架構、訓練配置和評估方法,所有代碼均來自本倉庫 alignment 文件夾,保證可復現與透明。 本文將深入剖析 llm-from-scratch

lua , 人工智能 , 深度學習 , Json , Python

IvorySQL - 直播預告|PostgreSQL 18 六大新特性深度解析

PostgreSQL 18 已於 9 月 25 日正式發佈。該版本包含大量改進,其中有多項新特性。在 PostgreSQL 18 發佈後,IvorySQL 社區推出了一篇六大新特性解讀的文章聚焦六大功能:PostgreSQL 18 新特性深度解析,引發了多人關注。 本次直播,我們邀請到了本文的六位作者,為大家深度解析每一個功能的變化。同時,我們特別邀請了彭衝老師擔任本次直播的主持人。 觀看直播即有

數據庫 , postgresql

HuiZhu - 技術人做活動策劃?這個AI指令幫你搞定專業方案

作為開發者或技術leader,你有沒有遇到過這種情況:老闆突然讓你負責技術沙龍、產品發佈會或者團隊建設活動,你對着PPT發呆半天,不知道從哪兒開始? 我之前也遇到過。明明寫代碼很溜,一到策劃活動就抓瞎——預算怎麼算?流程怎麼設計?風險怎麼控制?感覺每個環節都是坑。 技術人策劃活動的三大痛點 跟幾個做過活動的技術朋友聊過,大家的困擾出奇一致: 1. 不知道完整流程包含什麼 策劃案要寫哪些部分?

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