Product Hunt 每日热榜 | 2025-07-19

最新推荐文章于 2025-07-31 11:21:47 发布
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文章标签： 搜索引擎 人工智能 经验分享 产品运营
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1. ChatGPT agent

标语：将研究与实践相结合

介绍：ChatGPT现在能够思考和行动，它主动使用一系列技能，从工具箱中选择合适的操作，以便用自己的计算能力为你完成任务。

产品网站： 立即访问

Product Hunt： View on Product Hunt

ChatGPT agent

关键词：ChatGPT代理, 研究与行动, 主动技能, 任务完成, 自我思考, 计算机辅助, 智能助手, 高效工具, 人工智能, 创新科技

票数： 🔺447

是否精选：是

发布时间：2025年07月18日 (北京时间)

2. Bestever

标语：分析广告数据；自动生成有效的创意内容。

介绍：Bestever可以将广告数据转化为创意内容。它会挖掘你的Facebook数据，揭示表现最佳的创意，监控竞争对手，并在几分钟内为Meta、LinkedIn和TikTok撰写新广告。我们现在推出了一个免费的计划，新用户可以获得几百个积分。

产品网站： 立即访问

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Bestever

关键词：最佳广告, 广告数据分析, 自动化创意, Facebook洞察, 竞争对手分析, Meta广告, LinkedIn广告, TikTok广告, 免费计划, 新用户优惠

票数： 🔺335

是否精选：是

发布时间：2025年07月18日 (北京时间)

3. NeetoCal V2

标语：轻松安排和管理会议

介绍：NeetoCal 让会议安排变得简单。轻松预约，掌握你的时间，更有效地管理日历。

产品网站： 立即访问

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NeetoCal V2

关键词：NeetoCal V2, 会议安排, 日程管理, 预约轻松, 时间控制, 日历效率, 简化会议, 便捷预约, 提高工作效率

票数： 🔺275

是否精选：是

发布时间：2025年07月18日 (北京时间)

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200万优质内容无限畅学
Product Hunt 每日热榜 | 2025-07-20
LaughingZhu的博客
07-20 777
Product Hunt 每日热榜 | 2025-07-20 厌倦了一直刷手机吗？Barrier可以限制你的屏幕时间，每次只允许使用10分钟，然后会自动锁住那些让人分心的应用。想要解锁？只需等30秒……这段时间刚好能让你重新考虑一下。它是免费的，使用起来也很简单，很多用户反馈屏幕使用时间减少了70%。别再刷屏了，开始过生活吧！
Product Hunt 每日热榜 | 2025-07-17
LaughingZhu的博客
07-17 878
Product Hunt 每日热榜 | 2025-07-17 Brain MAX 是 ClickUp 完全原生的桌面应用，旨在提升生产力，帮助你摆脱 AI 的杂乱无章。只需每月 9 美元，就可以使用所有的 AI 模型，包括高级推理模型。此外，它还提供语音转文本功能、与应用连接的 AI 以及利用 AI 完成任务等众多功能。
Product Hunt 每日热榜 | 2025-07-26
LaughingZhu的博客
07-27 921
Product Hunt 每日热榜 | 2025-07-26 介绍世界首款大视觉记忆模型——这是一种像ChatGPT处理文本那样，能够看见并记住视频的人工智能。你只需将视频上传到Memories.ai，随时都可以进行搜索或提问。
Product Hunt 每日热榜 | 2025-07-16
LaughingZhu的博客
07-16 633
Product Hunt 每日热榜 | 2025-07-16 TestSprite 2.0 是您编程助手的最佳搭档。借助全新的 MCP，它能分析您的需求，验证 AI 生成的代码，进行测试，并提出修复建议——所以当您的助手在编写代码时，我们确保它能正常运行。
Product Hunt 每日热榜 | 2025-07-24
LaughingZhu的博客
07-24 676
Product Hunt 每日热榜 | 2025-07-24 滴流魔法画布——全球首个智能互动画布，使您能够与AI共同创造，直观地制作出可投入生产的应用程序和网站。它是一个用于上下文工程的视觉空间，让AI更好地理解您的意图，并构建多页面应用。
Product Hunt 每日热榜 | 2025-07-18
LaughingZhu的博客
07-18 683
Product Hunt 每日热榜 | 2025-07-18 《Untitled UI React》是全球最大的一套开源 React 组件集，它结合了 Tailwind CSS 和 React Aria。使用这套组件，你可以省去几个月的设计和开发时间，轻松构建现代用户界面。只需复制、粘贴，然后开始构建即可。
Product Hunt 每日热榜 | 2025-07-30
LaughingZhu的博客
07-30 764
Product Hunt 每日热榜 | 2025-07-30 经过十年的加州大学伯克利分校的研究，RunLLM 能够读取日志、代码和文档，以解决复杂的支持问题。它能节省超过30%的工程师时间，将平均修复时间（MTTR）缩短50%，并能有效应对多达99%的支持请求。许多企业如Databricks、Sourcegraph和Corelight都对此充满信赖——您可以在自己的产品上免费试用。
Product Hunt 每日热榜 | 2025-07-25
LaughingZhu的博客
07-27 850
Product Hunt 每日热榜 | 2025-07-25 我们可能都有需要心理健康支持的时候。我试用了Ash，结果让我惊讶的是，它在凌晨两点时竟然如此有帮助。它不仅记住了我们的对话，甚至还给我提出挑战，提供了宝贵的见解。真让人感叹，人工智能竟然能让我们感受到更贴近人性的关怀！
Product Hunt 每日热榜 | 2025-07-28
LaughingZhu的博客
07-28 924
Product Hunt 每日热榜 | 2025-07-28 轻松通过聊天生成和编辑高转化率的产品视觉效果。HuHu AI助手将作为你的定制助手，帮助你创建在线商店所需的一切内容。✅ 一张照片，满足所有需求。✅ 通过链接重新设计。✅ 吸引更多顾客。
深入探索Weaviate：构建高效AI应用的数据库解决方案
neweastsun的专栏
07-31 784
在当今数据驱动的世界中，高效地存储、检索和处理大规模数据成为了AI应用开发的关键挑战。Weaviate作为一个开源的向量搜索引擎，凭借其强大的功能和灵活的架构，正逐渐成为开发者构建智能AI应用的首选工具。本文将深入探讨Weaviate的核心概念、架构设计、索引机制以及其在实际应用中的优势。
《人工智能导论》（python版）第2章 python基础2.2编程基础
最新发布
qq_43604183的博客
07-31 672
本文章具体实现了《人工智能导论》一书中，第2章python基础中的2.2编程基础部分内容
从关键词匹配到语义理解——电商搜索引擎的智能化改造实战
铭毅天下Elasticsearch
07-30 629
为了解决这个问题，我们设计了混合搜索策略。用户行为分析发现三个现象：搜索无果后会尝试不同关键词 2-3 次、经常使用"好用的"、"性价比高的"等模糊形容词但商品描述很少直接出现、搜索习惯趋向自然语言表达而非关键词堆砌。这个查询的魅力在于，即使商品描述中没有直接出现"商务人士"这个词汇，但只要包含"商务办公"、"轻薄便携"等语义相关的表达，都能被检索到。语义搜索让搜索引擎具备真正的理解能力，不是关键词匹配而是用户意图洞察，对任何处理大量文本信息的业务都值得实践，既提升用户体验更带来商业价值。
大模型对比评测：Qwen2.5 VS Gemini 2.0谁更能打？
AIbase2024的博客
07-30 677
模型MMLU上下文长度输出 TPS / TTFT成本（USD/百万 tokens）适用场景~41中等偏上~$0.13高并发、低延迟多模态应用高速流式优化价格通用多模态实时推理任务~49~0.805中高速略高复杂推理、编程、大上下文任务~36~0.635~$0.15编码任务专用、高效成本方案。
使用HTTPS对搜索引擎SEO有用吗？
ksbug的博客
07-31 374
本文分析了SSL证书对搜索引擎收录的影响机制。研究表明，HTTPS已成为百度、谷歌的收录优化要素：谷歌将HTTPS作为排名信号，百度则将其纳入用户体验评分体系。HTTPS通过提升抓取效率、增强内容信任度和优化用户行为信号，间接促进网站收录。数据显示，HTTPS网站收录量平均比HTTP网站高28%，新页面收录速度快1倍。实操层面，需正确选择证书类型、完成301跳转、解决混合内容问题，并优化HTTPS性能。SSL证书虽非收录决定因素，但能有效消除安全障碍，是网站优化的基础配置。
2025年7月25日-7月26日 · AI 今日头条
晨的技术博客
07-27 1549
美国华盛顿时间 7 月 25 日 18:00，前总统特朗普在竞选总部签署行政令《AI 行动计划》，要求国家标准与技术研究所（NIST）立即删除 AI 风险管理框架中关于“虚假信息、多样性、公平性、包容性、气候变化”等条款，并禁止联邦机构采购含上述元素的 AI 系统。7 月 26 日 0 点，阿里云正式开源 Qwen-Code-110B（MoE 110B，激活 22B），HumanEval+ 得分 94.1，支持 92 种编程语言，可在 8×A100 80G 完整推理。AMD、Marvell 跟跌超 5%。
Datawhale 科大讯飞AI大赛（模型蒸馏）
1ncludeSteven
07-27 1395
使用教师模型蒸馏学生模型（小模型），使得学生模型尽可能在数学推理任务中表现更好，评分标准由4个指标组成：Overall Score=0.4×AS+0.3×CQS+0.2×ES+0.1×MLS。通过上述方法构建了3个对应的数据集，目前想要对最终的模型使用的数据集进行消融实验，训练及评分过程较慢。三个数据集合并后共包含2126条数据。模型微调后，创建应用，发布服务即可提交赛题，目前赛题评分中，待更新最后分数。
AI算法实现解析-C++实例
keny-大成的博客
07-29 1848
本文摘要： 本文汇总了基于C++实现的多种AI/机器学习技术，涵盖计算机视觉、自然语言处理和强化学习等领域。主要内容包括： 计算机视觉： 目标检测（YOLOv3/YOLO Tiny） 人脸识别（OpenCV Haar级联/OpenFace） 图像风格迁移（OpenCV DNN模块） 特征匹配（SIFT/Lucas-Kanade光流） 自然语言处理： 文本分类（朴素贝叶斯/TF-IDF） 语言模型（N-gram/Word2Vec） 文本生成（LSTM/GRU） 情感分析（FastText/深度学习） 强化学习
SpringAI入门及浅实践，实战 Spring‎ AI 调用大模型、提示词工程、对话记忆、Adv‎isor 的使用
WDJ54068923的博客
07-28 1220
本文摘要： 文章系统介绍了Spring AI中关于提示词工程（Prompt）与对话记忆的核心知识点。提示词工程部分详解了提示词的基本概念与分类（基于角色/功能），并总结了14条优化技巧，强调清晰指令、结构化输出和任务拆解等关键点。对话记忆部分展示了通过ChatClient实现多轮对话的多种方式，包括构造器注入、建造者模式、不同响应格式（ChatResponse/实体对象/流式返回）以及动态提示词模板的应用。全文通过代码示例直观呈现了Spring AI处理AI交互的核心技术方案。
AI模型训练中过拟合和欠拟合的区别是什么？
workflower的博客
07-28 1315
定义：模型未能充分学习到数据中的规律，对训练数据的拟合程度较差，在训练集和测试集上的表现都不好（如准确率低、损失值高）。- 定义：模型过度学习了训练数据中的细节（包括噪声和随机波动），导致对训练数据拟合效果极好，但对未见过的测试数据泛化能力差。- 表现：训练集性能极好（如准确率接近100%），但测试集性能明显下降，两者差距很大。- 表现：训练集和测试集的性能指标（如准确率）都较低，且两者差距不大。- 过拟合：模型“学太死”，只对训练数据表现好，对新数据没用。- 模型结构过于复杂（如参数过多）；
帮我改一下代码的错误 erDiagram Supplier { INT id VARCHAR name } MemberLevel { INT level_id VARCHAR level_name } Permission { VARCHAR permission_code VARCHAR description } InventoryAdjustment { INT id INT product_id VARCHAR adjust_type } Product ||--o| Inventory : "1:1" Product }|--|| Supplier : "多对1" Product }|--o{ SaleDetail : "包含" Sale ||--o{ SaleDetail : "包含" Sale }|--|| Employee : "收银" Sale }|--o| Member : "可能关联" Member }|--|| MemberLevel : "属于" Employee }|--|| Role : "分配" Role ||--o{ Permission : "包含" Inventory ||--o{ InventoryAdjustment : "调整记录" classDef table fill:#f9f,stroke:#333 class Product,Inventory,Sale,Member,Employee table;
03-25
<think>好的，我现在需要帮助用户解决ER图语法或结构的问题。首先，用户提到在Typora中使用Mermaid绘制ER图时遇到错误，想修正代码。根据引用[3]，Typora支持Mermaid，但用户可能遇到了语法错误。 首先，我得回忆Mermaid的ER图语法结构。ER图的Mermaid语法通常以erDiagram开始，接着定义实体及其属性，然后是关系。常见的错误可能包括实体定义的格式不正确，或者关系符号使用错误。 用户可能没有正确使用关系符号。例如，正确的实体关系应该用两个竖线或横线表示基数，比如||--|{表示一对多。需要检查用户是否在关系定义中正确使用了这些符号。 另外，实体定义的属性应该用大括号括起来，每个属性占一行，并且缩进。例如： Customer ||--o{ Order : places Customer { int id string name } 这里可能用户漏掉了大括号，或者属性没有正确缩进。 还需要检查是否每个关系都有明确的两端，比如实体A和实体B之间的关系是否都有正确的基数和角色描述。 可能用户的关系部分缺少了角色说明，比如在冒号后面没有注明关系名称，或者没有正确使用箭头方向。 另外，确保整个ER图的结构正确，没有缺少分号或使用了错误的括号类型。 最后，建议用户参考Mermaid官方文档，确认语法是否正确，或者在Typora中查看示例，对比自己的代码找出差异。</think>要修复Mermaid中ER图的语法或结构错误，需注意以下关键点： ### 常见错误及修复方法 1. **实体定义格式** 错误示例：`Person ||--o{ Order` 正确格式需补充实体属性块： ```mermaid erDiagram Person { int id string name } Person ||--o{ Order : "places" ``` 每个实体必须用大括号定义属性列表，即使为空实体也要保留空块：`Entity { }` 2. **关系符号方向** 错误：`Person ||--o{ Order`（缺少关系描述） 正确应包含角色标注： ```mermaid erDiagram Person ||--o{ Order : "places" Order ||--|{ OrderItem : "contains" ``` 关系描述需用英文引号包裹，且冒号后必须有空格[^3] 3. **基数表示错误** Mermaid使用固定符号表示基数： - `||` 表示1 - `|{` 表示多（0或n） - `}o` 表示可选（0或1） 错误：`Person |--|{ Order` 正确：`Person ||--|{ Order` 4. **注释冲突** Mermaid不支持`%%`注释符，需改用`%%%`或`//`： ```mermaid erDiagram %%% 用户-订单关系 Customer ||--o{ Order : "places" ``` ### 完整ER图示例 ```mermaid erDiagram Customer { int customer_id PK string name string email } Order { int order_id PK date order_date } Product { int product_id PK decimal price } Customer ||--o{ Order : "places" Order ||--|{ OrderItem : "contains" OrderItem }|..|| Product : "includes" ``` ### 验证工具 1. 在Typora中实时预览渲染结果 2. 使用Mermaid在线编辑器验证语法：https://mermaid.live 3. 检查缩进格式（推荐2空格缩进）
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