收藏 / 列表

huizhudev 頭像

HuiZhu - 寫週報還在手動湊字數?試試這個結構化提示詞模板

週報:開發者的代碼之外的另一場戰鬥 週五下午 5 點,代碼提交完了,測試也跑通了,本想着可以準點下班。突然想起來:週報還沒寫。 打開文檔,腦子裏的想法是這樣的: const weeklyReport = { tasks: ['修bug', '寫代碼', '開會', '對接需求'], hours: 40, result: '???' } 問題就在這個 result 上。工作做了一堆,但該

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

chunzhendexiaogou 頭像

PoloAPI - 谷歌 AI 革命狂飆！Gemini 2.5 搜索引擎即將橫掃搜索市場，顛覆你的認知

隨着 5 月 20 日至 21 日谷歌 I/O 開發者大會的腳步臨近，一則重磅消息在科技業界引發強烈震動 —— 谷歌正緊鑼密鼓地籌備推出基於 Gemini 2.5 的下一代 AI 搜索引擎，這場變革將徹底顛覆沿用多年的傳統搜索框界面。目前，這一全新搜索模式已悄然進入灰度測試階段，標誌着谷歌決心將其最重要的流量入口全面切換至 AI 驅動的 Gemini 生態系統，此舉無疑將給 OpenAI、Perp

gemini-2.5-pro , google , 人工智能 , 後端 , 前端

puxiaoke6 頭像

一點人工一點智能 - 書籍-《優化與最優控制簡明教程》

書籍：Optimization and Optimal Control in a Nutshell 作者：Sudath Rohan Munasinghe 出版：Springer​ 編輯：陳萍萍的公主@一點人工一點智能 下載：書籍下載-《優化與最優控制簡明教程》 01 書籍介紹 本書簡潔地介紹了優化過程和最優控制過程，並通過實例和仿真幫助自學和更好地理解。首先從函數優

算法 , 人工智能 , 深度學習 , 優化

aloudata 頭像

Aloudata大應科技 - 企業級智能問數四問：從“語義鴻溝”到“統一認知”

在數據分析領域，大模型的落地實踐正掀起一場變革風暴。“智能問數”被描繪為數據民主化的終極形態——業務人員無需依賴開發或分析師，僅憑自然語言即可獲得精準、可行動的數據洞察。這一願景極具誘惑力，也催生了大量技術投入。然而，在無數企業轟轟烈烈的實踐中，這條通往數據民主化的道路卻佈滿荊棘。本文將通過四個核心問題的探討，剖析企業級智能問數的真正內涵、核心挑戰、技術基石與成功實踐，揭示為何“語義編織”（Sem

自然語言處理 , 數據庫 , chatgpt , 人工智能

u_16827017 頭像

全棧技術開發者 - 結構化協作（structured collaboration）本質是什麼？什麼是「語義編排」？語義編排在FoA中核心原理是什麼？

在現代人工智能中，智能體的規模和複雜性正在以前所未有的速度擴展。單個智能體在處理複雜任務時往往面臨計算能力和知識覆蓋的限制，而多智能體系統的出現為解決這一問題提供了可能。然而，隨着智能體數量的增加和任務複雜度的提升，如何確保智能體之間能夠高效、可靠地協作，成為設計分佈式智能系統的核心挑戰。 傳統的多智能體系統通常依賴於同步調用或點對點通信來完成任務分配與結果收集。這種模式在

yyds乾貨盤點 , 智能體 , 異構 , 人工智能 , 深度學習 , 子任務 , 結構化

shenchendebanma 頭像

miadk - 代練平台紅黑榜：多客代練系統憑啥登頂玩家推薦榜TOP1？代練系統源碼遊戲代練

一、技術架構設計 前端架構 Vue.js：用於構建響應式用户界面，支持組件化開發，提升代碼複用性。 ElementUI/Ant Design Vue：提供豐富的UI組件，加速前端開發。 Vue Router：管理前端路由，實現單頁應用（SPA）的導航。 Vuex：集中管理應用狀態，確保數據一致性。 後端架構 ThinkPHP6：作為後端框架，提供RESTful API接口，處理業

開源軟件 , 小程序 , app

duokeli 頭像

duokeli - 婚戀相親交友源碼小程序搭建：這些精彩紛呈的功能你還不來開啓？

在快節奏的現代生活中，社交圈狹窄、脱單困難成為普遍痛點。蓬勃發展的婚戀市場，尤其是線上相親平台，正成為尋找愛情的重要渠道。婚戀相親交友小程序憑藉 VIP會員功能、女神守護功能、邀請賺錢功能 等特色，為用户帶來全新交友體驗。 一.UNIAPP+PHP打造婚戀行業新基建 1.UNIAPP前端優勢： 跨平台開發： 一套代碼即可覆蓋iOS、Android、Web、微信小程序等多端，開發成本顯著降低。

uniapp , 源碼 , 前後端分離 , php框架 , 數據庫開發

u_13715298 頭像

技術員阿偉 - 《LLM零開銷抽象與插件化擴展指南》

許多高層語言構建的LLM方案，雖能通過靈活封裝適配複雜架構，卻因抽象層的運行時開銷、硬件調用的中間損耗，導致實際推理效率大打折扣，尤其在高併發、資源受限場景下，這種損耗會被無限放大。而C++的核心價值，正體現在其“零開銷抽象”與“硬件級可控”的雙重特性上：它既能夠以接近彙編的底層效率直接操作CPU、內存、緩存等硬件資源，又能通過泛型編程、強類型系統構建靈活的抽象層，無需額外 ru

封裝 , yyds乾貨盤點 , 數據 , 緩存 , c++ , 後端開發 , c

u_15214399 頭像

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