当开源数据库遇上 AI,会碰撞出怎样的火花?
4 月 14 日 17:00-18:00,「YOLANDA 科技见闻」独家专访 HOW2026 开源生态大会暨 PostgreSQL 高峰论坛演讲嘉宾。
聚焦「当 PostgreSQL 遇见 AI:数据库的 AI 进化论」:
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当开源数据库遇上 AI,会碰撞出怎样的火花?
4 月 14 日 17:00-18:00,「YOLANDA 科技见闻」独家专访 HOW2026 开源生态大会暨 PostgreSQL 高峰论坛演讲嘉宾。
聚焦「当 PostgreSQL 遇见 AI:数据库的 AI 进化论」:
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采购订单定价策略 超详细
‘需求’字段里填写的是一个例程编号(例程是一段判断程序),如果我们在需求中维护了例程编号,那只有这个例程条件被满足时,这个条件表才会被系统自动读取。一部分的条件表只有在凭证项目满足一定的条件时才会被读取。 ‘排斥的’字段如果别勾中的话,那表明如果这个条件表被系统成功读取到数据后,系统将停止这个存取顺序的执行,否则,系统将继续执行下去。 注意:a、如果我们给某个条件类型设定了有效期的话,那我们必须给这个条件类型分配一个存取顺序。 b、不能给一个抬头条件分配存取顺序。 是...
linux学习
sudo make install:组装好的家具(编译好的库文件),原本放在你的临时工作区。坏处是,你的程序体积会变大。于是,他会根据你的计划书,结合你电脑的当前情况(比如装了什么编译器,库在哪),生成一本极度详细的《施工进度表》。很多大牌的第三方库(比如你刚装的 libevent)为了照顾不同的需求,会同时提供动态库(.so)和静态库(.a),但并不是所有库都这样。只有动态库:常见于系统的核心库(比如你系统的底层 C 库),或者一些商业闭源软件(厂商只给你一个黑盒子,不让你直接把代码打包进你的程序)。
用GraphPad Prism直出单细胞亚群堆叠柱状图
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ubuntu 偶发启动失败问题分析
ubuntu 系统启动偶发异常问题分析
【hadoop编译报错】(yarn install) on project hadoop-yarn-applications-catalog-webapp Failed to run task
ambari+bigtop自定义组件集成
ANSYS_APDL实战入门——从零开始掌握模态分析
本文为ANSYS APDL模态分析实战入门指南,通过一个悬臂梁案例,手把手教你从零开始掌握APDL命令流。内容涵盖从模型创建、材料定义、网格划分到边界条件设置、求解及后处理结果查看的全流程,帮助工程师快速上手结构动力学分析,避免共振风险。
视频隐私脱敏工程化:CSRT/KCF追踪算法在本地推理中的实现与边界
在短视频内容合规审查中,动态遮挡(Dynamic Masking)是高频且高耗时的环节。传统手动关键帧打码不仅效率低下,且在目标快速移动或遮挡时极易出现遮罩漂移。本文从计算机视觉工程角度,解析基于CSRT与KCF算法的目标追踪方案在视频隐私处理中的技术路径、性能权衡及落地实践。
基于YOLO11的垃圾分类AI模型训练实战
通过这次实战,我们成功训练出了一个高性能的垃圾分类AI模型。项目展示了从数据准备、模型训练到结果分析的完整流程,为AI在环保领域的应用提供了有价值的参考。项目文件结构│ ├── best.pt # 最佳模型权重│ └── last.pt # 最新模型权重├── results.csv # 详细训练数据├── results.png # 训练曲线图├── confusion_matrix.png # 混淆矩阵└── args.yaml # 训练参数配置。
AI 问数真的能替代 BI 报表吗?
AI问数赋能自然语言查询,提升临时分析效率,但无法替代传统报表。报表适用于稳定输出与持续监控,AI则擅长探索性提问。企业用好AI问数,关键在于夯实数据模型、统一指标口径、健全权限体系与结果校验机制。合理组合报表、仪表板与AI,才能实现高效、准确的业务洞察。
《大数据最全面试题-Offer直通车》目录
做好这些不用担心试用期不通过:程序员入职新公司如何快速上手项目本人遇到大数据面试题和参考答案(超过1万字精华版)大数据面试英文自我介绍参考(万字长文)大数据运维应用场景面试题汇总及参考答案(持续更新)万字数据仓库面试题及参考答案数据仓库数据质量监控和处理方法最佳实践数据仓库建模方法万字详解Doris的3种数据模型详解和数据仓库每一层的模型选用大数据面试临阵磨枪不知看什么?看这份心理就有底了-大数据常用技术栈常见面试100道题最全Hive面试题2024年(2万字详解)Elasticsearch 面试题及参考答
最小二乘(MLS)求点云法向量
MLS算法的基本思想是通过在点云的局部邻域内拟合一个光滑曲面,如平面或多项式曲面,以此来重建和处理点云数据。对于法向量估计,MLS通常在每个点的邻域内拟合局部平面,然后从该平面的法向量作为点的法向量。
AI Agent之核心框架
A: 显式 Thought 有三类价值:可解释性(便于人类审计)、可调试性(定位哪一步选错工具)、学习信号(可做监督微调或评估中间步骤质量)。ReAct 把推理与 可执行行动 绑定,每一步行动后都有 真实 Observation 反馈,从而用工具结果约束生成,降低闭卷幻觉。做完不等于结束——还要 评估做得好不好,把 教训 记下来,下次 带着教训重试,反思作为 记忆,影响后续尝试的策略。工作流程:Action → Evaluation → Reflection → Retry。A: 普通 CoT 只在。
Python爬虫反爬:突破Cloudflare 5秒盾(免费方案,小红书/知乎可用)
这套方案的核心优势是“真实模拟+免费无门槛”无需付费代理、无需复杂JS解密,仅用playwright模拟真实浏览器,即可突破Cloudflare 5秒盾;适配小红书、知乎、豆瓣等主流平台,修改配置即可复用;兼顾易用性和稳定性,新手也能快速上手,企业级场景可通过IP轮换、异步爬取进一步优化。“模拟人类行为到底”——Cloudflare的反爬本质是区分“机器”和“人类”,只要爬虫的浏览器指纹、行为特征与人类一致,就能稳定绕过限制。
ChatGPT、Perplexity、Gemini 与 AI Overviews 引用对比:谁的引用更可信
AI 引擎的引用机制差异很大:ChatGPT 以行内引用加 Sources 列表呈现来源,Perplexity 几乎逐句可溯源,Gemini 在回答中内嵌相关来源链接,AI Overviews 则把多源聚合答案与来源列表一起放在搜索结果顶部。本文从引用透明度、来源偏好、可干预性 3 个维度对比这 4 个引擎,并给出 GEO 的 3 点启示,帮企业在多引擎环境下提升被引用的概率。
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder
Outlook Express 6 (OE6) for Win7/Win8/Win10
英文版 Outlook Express6.0, 兼容Win7/Win10/WinXP,解压就可用。
【从零理解 Spring AI · 12】MCP 的两种角色:做客户端还是做服务端
上一篇讲了 MCP 的概念:标准协议、三大角色、M+N 替代 M×N。
迈瑞BS系列全自动生化分析仪LIS协议接口手册(内含HL7和ASTM)
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AI 应用开发工程师技术实践:大模型接入、通用组件封装与性能优化
本文提出AI应用从PoC到生产的核心挑战:模型调用的持续可用、可控与可优化。通过构建统一LLM网关实现多供应商路由与故障转移,封装对话、工具调用与RAG组件以解耦业务逻辑,结合前缀缓存、批处理与流式背压治理等性能优化手段,形成“接通→接稳→接快”的工程路径,最终以工程化能力决定AI应用的生产可用性。
lwip-2.0.3
lwip是瑞典计算机科学院(SICS)的Adam Dunkels 开发的一个小型开源的TCP/IP协议栈。实现的重点是在保持TCP协议主要功能的基础上减少对RAM 的占用。
抽象主义人工智能和生命体AI的内在联系
彭军辉提出“抽象主义人工智能”作为第四大AI范式,批判符号主义、连接主义、行为主义剥离生命本体的误区,确立“智能是现象,生命是本体”的核心公理。主张原生智能必须依附具备存续诉求的生命本体,提出“生命体AI理论”,构建七层演化阶梯与自闭环工程框架,强调智能不可跳过底层存续机制直接模拟语言。该体系为生成式AI提供科学边界,推动从“仿真表象”向“原生智能”的范式跃迁,开辟硅基人工生命新赛道。
OpenAI Control Room 架构拆解:给企业 AI Agent 加一套可审计的急停系统
OpenAI 公开了用于追踪和停止研究模型工作负载的 Control Room。本文拆解 job_id、推理前鉴权、35 秒撤销窗口与 Fail Closed 设计,并给出企业 AI Agent 急停控制面的数据模型、FastAPI 参考实现、缓存撤销策略和故障演练清单。
OpenClaw 深度调查:把 AI 助手做成你自己的控制平面
对 openclaw/openclaw 的完整技术尽调:Gateway 架构、Agent 运行时、工具与沙箱、30 个消息通道、181 个插件、安全信任边界、工程代价与采用建议。17 章 / 10 张图,全部数字标注口径,数据截至 2026-10-31。
AI赋能智慧港口建设|造形家快速生成港口全要素三维场景
随着智慧港口、港口数字孪生项目的持续推进,港口三维场景的需求日益旺盛。传统港口三维建模,往往需要航拍倾斜摄影采集数据,再人工搭建吊机、岸桥、船舶、集装箱等大量工业设施模型,项目周期长、人力成本高,修改迭代繁琐,制约港口可视化项目落地效率。国产AI三维建模工具,依托卫星影像 AI 识别能力,无需航拍作业,一键快速搭建港口完整三维场景,为港口数字孪生、方案汇报、投标演示提供高效的场景解决方案。
从设备增点到治理闭环:老旧小区物业数智化落地实践
系统连接合同审批、银行流水、收费记录与项目台账,执行到期提醒、收入核验、异常标色和月度对账,让每一笔资金来源明确、去向可查。针对设施老旧、诉求响应慢、公共收益不透明等问题,津南以6类小区为试点场景,统一建设物业数字化底座,关联楼栋、单元、房屋、业主、空间、设施设备、工单、公共收益等核心数据。系统采用统一编码管理,将摄像头、路灯、井盖、道路、绿化等设施纳入资产台账,解决纸质记录更新滞后、故障责任难追溯的问题。基于历史工单建立分类模型和知识库,辅助识别照明、给排水、电梯、环境秩序、秩序维护等问题;
企业微信iPad协议详解:接口接入、实时消息同步与语音转码实践
深入解析企业微信iPad协议的技术架构与开发思路,涵盖API接口接入、长连接通信、实时消息同步、Silk语音转码、异常重连及高并发优化,帮助开发者了解企业微信自动化系统的设计与实现。
Product Hunt 热榜 2026-11-13:Plurai Simulation、YouArt Desktop App、Omnigraph
2026-11-13 Product Hunt 新产品精选:Plurai Simulation、YouArt Desktop App、Omnigraph。汇总 15 款产品的中文介绍、功能关键词和产品链接。
【AI Agent面试系列】AI Agent可观测、评测、安全相关的知识点
之前的文章介绍了和,本文主要介绍AI Agent的测评、可观测等知识。
Docling 原理解读:是什么、为什么、怎么样
从论文视角拆解 Docling 的整体架构、DoclingDocument 数据模型、PDF 预处理、版面分析、OCR、TableFormer 双解码器、阅读顺序与装配流程,并解释版面框与 OCR 框的区别。
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