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u_15214399 - 基於華為開發者空間，實現RFM分析與CLTV預測的電商客户細分與營銷策略優化

本案例由開發者：天津師範大學協同育人項目–翟羽佳提供 最新案例動態，請查閲 《【案例共創】基於華為開發者空間，實現RFM分析與CLTV預測的電商客户細分與營銷策略優化》。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 隨着電子商務行業的競爭加劇，企業需要更加精細化的客户管理策略來提升客户忠誠度和營銷效率。根據最新的市場調研，電商行業平均

數據 , pytorch , Customer , 人工智能 , 開發者

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軟件求生 - 面試官笑了：我用這套方案搞定了“2000w vs 20w”的Redis難題！

那天我在一家互聯網大廠面試，被問了一個看似簡單、實則殺傷力極強的問題： “小米，假如MySQL裏有2000萬條數據，Redis裏只能存20萬條，你該怎麼保證Redis中的數據都是熱點數據？” 當場我笑出了聲，心想這題是“送命題”吧！但笑歸笑，能不能答好，真能看出你是不是一個“實戰派”的程序員。 今天這篇文章，就帶你把這道題拆開、揉碎、講

訪問量 , redis , yyds乾貨盤點 , 數據 , 數據庫

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曾經愛過的烤麪包 - 警用眼鏡1秒識別車輛，背後隱藏的AI浪潮如何改變你的職業？

看到交警戴上智能眼鏡的那一刻，你的職業生涯正在面臨一場革命。 近日，廣州交警一線警力開始配備新型智能眼鏡，用於路面車輛查驗工作。該眼鏡具備車牌識別與比對功能，可快速判斷車輛是否持有“十五運會”及“殘特奧會”專用車證，實現高效放行。 據交警部門介紹，以往通過警務通手動輸入車牌查詢的方式，如今被眼鏡掃描替代，查驗時間從人工輸入縮短至1到2秒，大幅提升了通行效率，減少因查驗造成的交通干擾。 智慧交管：從

人工智能

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商湯萬象開發者 - LazyLLM教程 | 第14講：實戰：構建一個支持複雜學術論文問答的RAG系統

在前面的課程中，我們學習了 RAG 相關的知識，以及如何自定義 Reader 組件和在 RAG 任務中處理圖片和表格數據。本節內容將在此基礎上，利用前面學到的知識，搭建一個基於論文的問答系統。 在信息爆炸的時代，科研論文的數量激增，研究人員在查閲文獻時面臨諸多挑戰。論文內容專業性強、邏輯複雜，傳統的關鍵詞檢索方式難以精準提取核心信息，導致獲取有效內容的成本較高。 為了解決這一問題，RAG技術被廣泛

論文 , 教程 , 知識 , 系統架構 , 人工智能

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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更新Collection中已存在的Doc

本文介紹如何通過Python SDK更新Collection中已存在的Doc。 説明 若更新Doc時指定id不存在，則本次更新Doc操作無效 如只更新部分屬性fields，其他未更新屬性fields默認被置為None Python SDK 1.0.11版本後，更新Doc時vector變為非必填項 前提條件 已創建Cluster 已獲得API-KEY 已安裝最新版SDK 接口定義

向量 , 數據庫 , 人工智能 , 大模型

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葡萄城技術團隊 - 數據可視化：點亮數據背後的價值

數據可視化：點亮數據背後的價值 核心提問場景 數據可視化有什麼作用？ 數據可視化大屏能為企業帶來哪些好處？ 數據可視化平台和工具軟件有什麼區別？ Wyn 商業智能平台適合哪些場景？ 本文核心結論： 數據可視化在大數據時代至關重要，它能將複雜數據轉化為直觀視覺元素，挖掘數據背後價值。數據可視化大屏可助力管理者掌握業務狀態、洞察市場趨勢；數據可視化平台提供一站式服務；數據可視化工具軟件操作

數據可視化

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華明視訊科技 - 鐵路車號識別裝置：賦能鐵路貨運智能化的核心

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 , 神經網絡 , 人工智能 , 深度學習

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MIAOYUN - MIAOYUN | 每週AI新鮮事兒（10.17-10.24）

本週AI領域動態頻出，百度、阿里、DeepSeek推出高效OCR與視覺語言模型，提升文檔解析與多模態能力；騰訊、字節跳動分別開源世界模型與3D生成模型，推動3D內容生成；Anthropic、OpenAI、Google升級AI工具，聚焦生命科學、瀏覽器集成與開發體驗；華為鴻蒙6、宇樹機器人H2及多項評測基準發佈，推動AI向終端與實體場景加速落地，一起來回顧本週發生的AI新鮮事兒吧！ AI 大模型 百

機器學習 , 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 - 訂單支付後庫存不扣減，如何用RabbitMQ來優化？

上週在Review學員代碼的時候，我們發現了一個很基礎但很重要的問題：支付回調流程中缺少了庫存扣減環節。這類問題雖然基礎，但如果直接進入生產環境，可能導致庫存的數據和實際銷售的情況不一致，出現超賣的情況。能夠及時發現這種問題，這就是Review代碼的重要性。 先看這段有問題的代碼： // 原來的支付回調邏輯（問題代碼） func PaymentCallback(ctx context.Contex

go , 後端

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沉着的牙膏 - 教育行業AI賦能一鍵部署智能化的API安全解決方案實踐

概要：在教育領域，隨着“智慧校園”建設加速與數字化轉型深入，教學管理、學籍數據、科研成果、家-校服務等系統中大量數據通過 API 接口流轉，帶來巨大效率提升的同時，也產生了嚴峻的數據安全風險。基於對此背景，本文剖析教育行業面臨的 API 安全挑戰，採用一種 AI 賦能、一鍵部署、智能化的 API 安全解決方案實踐，並通過典型高校案例展示實際落地效果：該校在部署後 3 個月內累計捕獲風險事件 121

人工智能

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CodeSheep - Jetbrains正式官宣免費，太炸裂了！！

提到 Jetbrains，相信搞開發的同學應該都不陌生。 眾所周知，該公司盛產各種編程IDE和開發工具。 2000年才成立，到現在卻已經發布了超30款世界頂級的編程軟件，同時也收穫了來自全球範圍內開發者和用户的青睞。 而就在不久前，Jetbrains 又放出了一個爆炸式的消息，那就是： Jetbrains 正式官宣： WebStorm 和 Rider 這兩款強大的IDE從現在開始對非商業用途全

ecmascript-6 , c# , typescript , 前端 , Javascript

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DM今天肝到幾點 - 【7.17 勝算雲AI資訊日報：ChatGPT 對話結賬內測、五角大樓 8 億 AI 大單、MIT CodeSteer 智能教練

1️⃣ MIT 發佈 CodeSteer：讓大模型學會“打組合拳” 當你拋出一道需要既寫代碼又解釋邏輯的難題時，現有 LLM 往往陷入“只説不算”或“只算不説”的尷尬。MIT CSAIL 最新提出的 CodeSteer（論文同時在 arXiv 與 MIT News 官網公開）就是針對這一弱點而生： 動態決策器：首先用一個輕量策略網絡判斷下⼀步應當觸發“代碼模式”還是“文本模式”，避免模

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

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vivo互聯網技術 - Android 架構模式如何選擇

作者：vivo 互聯網客户端團隊-Xu Jie Android架構模式飛速演進，目前已經有MVC、MVP、MVVM、MVI。到底哪一個才是自己業務場景最需要的，不深入理解的話是無法進行選擇的。這篇文章就針對這些架構模式逐一解讀。重點會介紹Compose為什麼要結合MVI進行使用。希望知其然，然後找到適合自己業務的架構模式 一、前言 不得不感嘆，近些年android的架構演進速度真的是飛快，拿筆者工

解耦 , mvp , mvvm , mvc

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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

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AMIN - 一天一款實用的AI工具，第9期，AI轉黏土風格

工具介紹 本期推薦這款【AI轉黏土風格】工具，它能將任何照片瞬間變成軟萌圓潤的黏土動畫風！ 它完美模擬了真實黏土的柔和質感與磨砂紋理，讓人物如同定製手辦，可愛氛圍拉滿。 效果預覽 操作示例 進入該工具的網站(https://www.min2k.com/tk/055-clay)，如下圖： 1號標：上傳你的圖片。 2號標：設置寬高比例。 3號標：選擇色彩方案。 4號標：點擊開始轉

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Momodel - 生成式 AI 如何重塑動畫的景觀？

介紹 動畫一直是一種迷人的藝術形式，通過運動的魔力將角色和故事帶入生活。多年來，技術進步徹底改變了動畫行業，現在，生成式人工智能正在成為中心舞台。生成式人工智能是指使用人工智能算法來創建原創和獨特的內容。在動畫領域，這項技術正在重塑景觀，提供新的可能性並突破創造力的界限。 瞭解動畫中的生成式 AI 動畫中的生成式 AI 涉及使用算法和機器學習技術自主生成內容。這些算法在大量數據上進行訓練，

動畫 , 人工智能

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六月的可樂🥤 - 智能API代碼示例生成工具AiRestful

一、產品介紹 AiRestful是一款基於智能AI的,幫助小白快速生成任意編程語言的API接口調用示例代碼的編程工具.它的特點是:簡單易用、集成支持、多主流編程語言覆蓋.它是面向學生、編程愛好者、編程小白的實用工具. AiRestful官網: 點擊直達AiRestful官網 二、如何使用 AiRestful是簡單易用的,只需要三步即可為您生成您需要的編程語言的代碼示例. 1、第一步(必須): 根

restful , 人工智能 , 深度學習 , 前端 , Javascript

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京東雲開發者 - 帶你揭開神秘的Javascript AST面紗之Babel AST 四件套的使用方法

作者：京東零售 周明亮 寫在前面 這裏我們初步提到了一些基礎概念和應用： 分析器 抽象語法樹 AST AST 在 JS 中的用途 AST 的應用實踐 有了初步的認識，還有常規的代碼改造應用實踐，現在我們來詳細説説使用 AST， 如何進行代碼改造？ Babel AST 四件套的使用方法 其實在解析 AST 這個工具上，有很多可以使用，上文我們已經提到過了。對於 JS 的 AST 大家已經

ast , babel , 前端 , Javascript

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阿里雲開發者 - 快成物流科技 x mPaaS | 小程序容器加持下的技術架構“提質增效”

簡介：大前端團隊如何選型技術？如何快速上手？如何高效協同？讓我們看看快成科技如何解決這一問題。 導言 從 2017 年開始，GMTC“移動技術大會”就更名為“大前端技術大會”。發展至今，混合開發、原生開發、前端開發等概念正在深度融合，組成“大前端”團隊。 大前端團隊如何選型技術？如何快速上手？如何高效協同？讓我們看看快成科技如何解決這一問題。 緣起兩地三團隊 快成科技是網絡貨運領

weex , 小程序 , 緩存 , SQL , ide

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JavaEdge - 2025 年 AI、機器學習與數據工程趨勢報告

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：編程嚴選網 0 關鍵要點 AI 技術的下一個前沿將是“物理

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美狐美顏SDK開放平台 - 美顏SDK性能優化實戰：GPU加速與AI人臉美型的融合開發

在過去幾年，美顏SDK的競爭已經不只是比“濾鏡有多好看”了，而是上升到實時性能、AI智能化、人臉美型精細度等多維度的體驗較量。尤其在直播、短視頻與視頻會議業務爆發後，任何輕微卡頓、延遲、鋸齒感，都會直接影響用户留存。 所以，業界逐漸達成共識： 性能，是美顏效果的底層保障；AI智能，是新一代美顏SDK的核心競爭力。 本文將結合行業經驗，分享美顏SDK在

視頻美顏sdk , 美顏api , 美狐美顏sdk , 人工智能 , 直播美顏sdk , 計算機視覺 , 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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