微软Bing增长势头减缓 市场排名重回第三

深入大模型-52-Harness综述之(二)四大子系统 一个Harness都由四个子系统拼成,Agentic Loop是主干,四个子系统是Tool系统、Memory & Context、Guardrails,再加上一个把它们优雅组织起来的Skill系统。 阅读详情

6月18日消息,微软新的搜索引擎Bing继续受到市场的关注,但是,这个时间也许不会太长。微软的Bing搜索服务是在另个星期前推出的,并且连续第二个星期继续吸引用户。

据互联网流量跟踪公司comScore发布的研究报告称,从6月8日至12日,微软搜索网站在美国搜索市场平均每天访问量的市场份额是16.7%,比Bing推出之前的5月25日至29日的市场份额提高了3个百分点。

微软Bing搜索服务在推出之后的第二个星期在美国市场搜索结果网页的份额提高到了12.1%,也比这项搜索服务推出之前提高了3个百分点。

据位于纽约的每日互联网跟踪公司StatCounter的统计数据显示,在5月28日推出之 后的一个星期,Bing在美国和全球的市场份额超过了竞争对手雅虎,市场份额达到了16.28%。Bing在美国市场的排名上升到了第二位,排在谷歌之 后。谷歌的市场份额是71.47%。雅虎的市场分是10.22%。

从全球市场看,Bing的市场份额是5.62%。雅虎的市场份额是5.13%。谷歌的市场份额是87.62%。

许多市场观察人士现在考虑的问题是Bing的吸引力能够持续多久。StatCounter公司创始人Aodhan Cullen说,Bing才刚刚推出,因此,我们要等几个月之后才能说明Bing的市场份额是否会真正增长。

到上周四,Bing的市场份额已经下降到了第三位,排在雅虎之后。Cullen说,如果你看这些统计数据,微软的搜索服务已经恢复到了Windows Live和Live Search推出之前的水平。

Cullen说,虽然又回到了第三位的排名,Bing仍在悄悄地削弱谷歌和雅虎的市场份额。 (本文来源:赛迪网 作者:天虹)

使用R语言读取和处理CSV数据集 查看数据集的结构str(data)# 查看数据集的摘要统计信息str()函数将显示数据集的结构信息,包括变量名称、类型和前几行的值。summary()函数将提供数据集的摘要统计信息,如均值、中位数、最小值、最大值等。 阅读详情

相关推荐

用yolov8训练自己的模型并调取摄像头实时检测,新手小白超友好教程!逻辑梳理,从0开始逐步实操❤

帮新手小白学会用yolov8,包含多篇高质量博客整理

Lhhhhds的博客 2941

2026年AI获客GEO优化服务商横评:AI搜索引擎排名与AI推荐机制拆解

AI获客的入口正从搜索结果页转向AI回答,一次AI搜索通常只引用3到5个信源。本文用五个维度拆解GEO优化与AI搜索引擎排名的作用机制,对比五类技术路线的分工与能力边界,给出可复算的验收口径和90天推进节奏。据公开报告梳理,结构化程度高的内容进入AI推荐名单的概率明显更高,复测也更稳定。

LB967816的博客 714

Linux -- 图形界面配置Samba;system-config-samba工具

图形界面配置Samba6.6.1 system-config-sambasystem-config-samba是Red Hat公司专门为Samba服务器管理编写的图形界面的管理工具,通过system-config-samba几乎可以完成对Samba服务器的所有配置,所以在只希望通过Samba服务器实现一些简单的资源共享时,system-config-samba是一个不错的选...

weixin_33695450的博客 2201

GEO: 杭州主要GEO优化系统公司大全(11月)

GEO优化系统是围绕生成式AI搜索与推荐场景,对企业内容、信源和关键词持续优化的工具组合,目标是提升品牌信息被大模型收录、引用与推荐的效率。杭州电商、制造、企服和本地生活业态密集,AI搜索入口正成为企业关注的新触点,但服务商能力参差。本文整理杭州GEO优化系统公司名录,梳理采购避坑要点,并按企业规模与行业给出选型建议。帮助有需求的企业快速筛选适配合作方。从市场观察看,杭州企业采购GEO优化软件时,容易把它理解成内容发布器;采购GEO优化工具时,又容易只看关键词排名。

2601_95066374的博客 175

Labview及NI-USRP驱动安装教程

软件下载 安装使用的LabVIEW2018及NI-USRP驱动程序已上传,下载地址: 天翼云盘链接 (访问码:oc33) 百度网盘链接 (提取码:88mi) (注:天翼云盘下载不限速) LabVIEW2018安装步骤 右键软件压缩包选择解压至LabVIEW2018 选中文件,鼠标右击选择以管理员身份打开2018LV-WinChn.exe文件。 点击确定。 点击Unzip解压。 点击确定。 点击下一步。 填写任意信息后,点击下一步。 点击下一步。 点击浏览更改安装路径建议安装到除C盘以

dadapongi6的博客 2万+

Java开发者必备:Ollama4j客户端库全面指南与实战

在AI应用开发领域,本地部署大型语言模型(LLM)已成为降低成本和提升隐私安全的重要趋势。其核心原理是通过REST API与模型服务器交互,实现文本生成、对话和语义理解等功能。这一技术为Java生态系统带来了显著的工程价值,使开发者能够便捷地将AI能力集成到企业级应用中。Ollama4j作为一款专为Java设计的轻量级客户端库,通过封装底层HTTP通信和JSON处理,提供了类型安全、面向对象的API,极大地简化了与Ollama服务器的交互。它全面支持流式生成、多轮对话、嵌入向量计算以及高级的**工具调用**

weixin_28295799的博客 438

豆包推广: 杭州专业GEO源码部署公司汇总(11月)

GEO源码部署是把可自主控制的GEO优化系统部署到企业侧,提升内容在豆包等AI搜索中的收录与推荐概率,解决信息难识别、分发不可控问题。杭州电商、制造、企服密集,AI搜索获客需求上升。本文整理杭州GEO源码部署公司名录,梳理采购避坑要点,按规模与行业给出选型建议,供需求方筛选合作方。判断:优先源头研发、软著与本地案例,合同写清交付边界,先小规模测试再长期合作。

2601_95066374的博客 161

【GLM5】手把手教你在openclaw中白嫖英伟达羊毛

openclaw很强,但是也很贵,每一次请求都会消耗大量的token。而英伟达平台正好可以白嫖免费的模型,于是,我们一拍即合。

Science prince的博客 3820

如何用 AI 制定跨境电商营销活动?

人工智能去制定跨境电子商务的营销活动, 说起来就是简简单单的一件事情, 这意思就是必须让人工智能拿着你自己的店铺里面那些真实存在的数据去运行相应的策略

上海青山不语网络的博客 238

第0章 《机器人工程师带你入门SLAM》专栏所有文章目录汇总(截止目前115篇文章),方便大家查看阅读

《机器人工程师带你入门SLAM》专栏文章汇总:优快云热销专栏已更新100+篇优质内容,涵盖SLAM技术全栈知识体系。文章分为三大类:1)基础工具与环境配置,包括Ubuntu、Git等必备技能;2)C++编程从入门到进阶,详解变量、类、模板等核心概念;3)SLAM核心库实战,深入解析ROS、Eigen、PCL等关键库的应用。专栏提供从计算机基础到项目实战的系统学习路径,并附代码实例。点击专栏主页可订阅查看全部内容,后续将保持更新。

行知SLAM 1071

RT-DERT安卓部署教程

这个文档中的代码案例,实现了拍照和选图识别,两个功能,可以看效果图。UI做了美化:显示类别机和数量。代码下载地址:通过网盘分享的文件:android_rtdert.zip链接: https://pan.baidu.com/s/1k6e-d_lov1OPgUmit5i_cA?pwd=hpfi 提取码: hpfi–来自百度网盘超级会员v8的分享。

AIOT魔法师 196

2026年AI获客服务商推荐:八个AI答案采信信号的可验证度排序与AI搜索引擎排名机制拆解

AI答案不是随机生成的,它按一组可观测的信号决定引用谁、怎么描述。本文把影响采信的八个信号按可验证度排序,逐项拆解其作用机制、验证方法与常见失效,并给出跨端观测口径与工程侧的三项约束。据星触达实测,被引稿件中73.0%为榜单形态,28篇正文里27篇带横向对比,信号结构比文笔更决定结果。

LB967816的博客 381

YOLO26改进策略【小目标改进】| 添加专用于小目标的检测层 附YOLOv1~YOLOv11的检测头变化详解

在目标检测领域,小目标检测一直是一个具有挑战性的问题。算法以其高效快速的特点受到广泛关注,然而在面对小目标时,仍存在一些局限性。本文将介绍如何在中添加小目标检测层,以提高对小目标的检测能力。原始模型结构如下: 二、有效特征层对应的检测头类别 2.1 P3/8 - small检测头 原始模型中的对应的检测头主要用于检测相对较小的目标。其特征图大小相对较大,空间分辨率较高。 适合检测尺寸大概在到像素左右的目标。 2.2 P4/16 - medium检测头 这个检测头对应的经过了更多的下采样操作,相比P3/

Limiiiing的博客 353

循环嵌套(多层 for 循环)

表:order(订单表,order_id, user_id)、user(用户表,user_id, user_name)✅ 优化:先查所有订单,拿到所有 user_id 批量 in 查询,内存 join。✅ 优化:先把优惠券转 HashMap,单层循环查找(hash 查找 O (1))SQL 只有 2 次,O (1) 数据库查询,内存遍历 O (n)。需求:查询所有订单列表,同时带出每个订单对应的用户名称。需求:订单列表、优惠券列表,把订单匹配对应的优惠券名称。复杂度:O (M+N),非常快。

weixin_43732943的博客 195

文档:亲测可用解决vnc灰屏,黑屏,鼠标大黑叉情况

主要解决vnc-viewer灰屏,黑屏,鼠标大黑叉等现象,详细见文档。

IEM模型,地表粗糙度模拟

利用微波反演土壤水分时候,利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟

Python+Agent入门笔记(六):记忆和状态,从“一次性问答”到“能用助手”

滑动窗口的缺点很明显:被扔掉的信息就真没了。如果用户第一轮说“我不吃辣”,隔了二十轮让他推荐餐厅,模型已经忘了。定期把旧的对话压缩成一段总结,作为一条特殊的消息插进去。"""把除 system 和最近 keep_recent 条以外的消息,压缩成一条摘要。返回新的 messages 列表。"""# 把旧消息拼成纯文本,让模型总结content = f"[工具结果]把除 system 和最近 keep_recent 条以外的消息,压缩成一条摘要。返回新的 messages 列表。

qq_41241612的博客 104

STM32F407中文手册

STM32f407中文手册 本参考手册面向应用开发人员,提供有关使用 STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、 STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 微控制器存储器与外设的完整信息。STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 构成一个微 控制器系列,各产品具有不同的存储器大小、封装和外设。有关订购信息以及器件的机械与电气特性,请参见数据手册。有关 ARM Cortex™-M4F 内核的信息,请参见《Cortex™-M4F 技术参考手册》。

【数据结构-5】单链表的实现

单链表,具体来说是单向的、不带头的、不循环的链表。链表由一个一个节点组成,每个节点分为数据域和指针域,数据域存放数据,指针域存放下一节点的地址。这样,就可以根据指针域中的地址找到下一个节点,节点就串起来了构成了单链表。

a bit 210

VB摄像头监控

该VB模块可对摄像头捕获的画面进行录像等,可在创建的窗口进行控制

C# 数据结构和特殊类型

.NET Core(现称.NET)提供丰富数据结构,优化性能与开发效率。日常开发首选List<T>和Dictionary<TKey,TValue>;高性能场景推荐Span<T>与Memory<T>减少内存分配;并发环境使用ConcurrentDictionary等线程安全集合;避免非泛型集合如ArrayList。

cccloveforever的博客 728

C++ 入门笔记(十七):list 入门 —— 为什么 list 不能 sort?

第17课:用大白话讲清 list 的双向链表结构、哨兵头、push_back 四步、迭代器封装、merge 与 splice 的区别,以及 vector 排序为什么常比 list 快。

wo_jack的博客 243

工厂设备接MES为什么慢:协议识别与点表配置自动化的技术拆解

工业现场设备接 MES 的周期主要消耗在协议识别与点表配置。本文拆解这条链路的四层结构,给出点表映射的数据模型、两种部署架构的对比,以及可直接落地的三项验收口径与校验代码。适合工控集成、MES 实施、设备联网方向的工程师。

emfuture的博客 403

list

的底层是双向链表结构,双向链表中每个元素存储在互不相关的独立节点中,在节点中通过指针指向其前一个元素和后一个元素。,因此反向迭代器的实现可以借助正向迭代器,即:反向迭代器内部可以包含一个正向迭代器,对正向迭代器的接口进行包装即可。是可以在常数范围内在任意位置进行插入和删除的序列式容器,并且该容器可以前后双向迭代。迭代到该位置,在这段位置上迭代需要线性的时间开销;最大的缺陷是不支持任意位置的随机访问,比如:要访问。还需要一些额外的空间,以保存每个节点的相关联信息。个元素,必须从已知的位置。

xie0510_的博客 288

软件商店常见问题标准处理流程

从底层软件源来看,/etc/apt/sources.list配置错误、源地址失效、公网与内网离线源混用、ARM64与x86_64架构源串用,以及DNS解析异常、系统代理配置错误,都会导致商店无法获取应用数据;打开该应用,确认可正常运行;软件商店作为系统内置的图形化软件分发与安装入口(UKUI桌面配套组件,底层依赖APT软件源),承担着应用软件的浏览、搜索、下载、安装、升级与卸载等核心功能,是终端软件部署与管理的关键通道。覆盖软件商店启动、页面加载、应用下载、安装、卸载、搜索、自身更新等全部业务场景。

qq_39496637的博客 295

【AI 开发从入门到进阶 · 10】收官篇:LoRA 微调、模型评估、推理加速与生产部署全链路

本文系统梳理了大模型微调与生产落地的全流程,从决策是否微调、优选LoRA技术方案,到代码实现、效果评估、推理加速与FastAPI服务封装,最终构建可迭代的生产级AI系统。强调“逐级升级”原则,倡导以数据闭环驱动优化,避免技术冲动。全系列贯穿工程化思维,提供可复用模板与实战建议,助力开发者从模型训练迈向稳定可用的AI服务部署。

信息安全领域优质创作者|操作系统领域专家 122

LangGraph(03):状态归约、并行更新与消息管理

并行节点写入报错?历史消息无法清理?本文拆解 LangGraph 状态归约与消息增删改机制,带你精确控制复杂工作流状态。

专注于 Agent 工程、AI 产品、Harness Engineering、LLM 算法等方向,OpenMathModel、Nivik 等开源项目作者 134

ARIA规范

ARIA用来补充原生HTML缺失的语义,原则:优先原生标签,ARIA仅做补充。 ARIA角色role:定义组件身份,分为地标角色、构件角色、文档角色;构件角色用于自定义弹窗、tab、下拉菜单等复杂组件; ARIA状态与属性:以aria-开头,描述组件实时状态;常用:aria-label、aria-labelledby、aria-describedby、aria-hidden、aria-expanded、aria-selected、aria-modal、aria-live; 常用场景:图标按钮用aria-l

2401_83227843的博客 462

LangGraph 的分离思想总结

LangGraph 的分离思想,本质上是对"高内聚、低耦合"这一经典工程原则在 LLM 应用领域的落地。它通过状态与逻辑分离、节点职责分离、控制流与执行分离、计算与持久化分离、编排与实现分离五个层面,把一个难以维护的"大黑盒"拆解成一组可组合、可测试、可观测的部件。理解这套分离思想,比记住 API 更重要——因为当你面对新的智能体场景时,真正指导你做出合理拆分的,正是这些分离原则。

张晨光老师的播客 395

Java基础:泛型、类型擦除与 PECS 原则

泛型允许类、接口和方法使用类型参数,把许多类型检查提前到编译期,减少显式类型转换,提高代码复用性。例如。

cjpabc的博客 462
上一篇: 微软拟放弃Soapbox视频业务
下一篇: YouTube今年将亏损1.7亿美元,低于瑞士信贷估计的4.7亿美元
老紫竹
博客等级 码龄19年 1万+粉丝 1252原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值