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原创 电商评论升级：AI如何赋能场景应用与技术选择？
先阐述商品评论对买家和卖家的重要性，揭示传统评论处理方法面临的诸多挑战，如信息过载、效率低下和产品迭代周期长等问题。C 端通常需手动点击和刷新评论列表，自行总结最近多数用户的评论或者产品的关键信息。分析评论，卖家可及时发现并解决产品或服务中存在的问题，不断改进优化，提升品牌形象和客户忠诚度。后续继续探讨实现细节，如离线数据分析处理的流程，以及如何实现基于语义的评论信息查询。通过该设计，即可创建一个强大、灵活且可扩展 GenAI 解决方案，有效处理大规模电商评论数据，为C、B端用户提供高质量分析结果。
2025-03-30 22:15:21
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原创 让 LLM 既能“看”又能“推理”！
（2025.1）：大规模推理模型（LRM），仅支持文本输入，但具备更强的推理能力，类似 OpenAI-o1。）会与文本 token 的隐藏状态拼接在一起，输入 Transformer 层，最后生成预测结果。当前VLM 不能很好推理，而 LRM 只能处理文本，无法理解视觉信息。（2024.12）：视觉语言模型（VLM），支持图像和文本输入，类似 GPT-4o。万事万物都经不起审视，因为世上没有同样的成长环境，也没有同样的认知水平，更。不要急着评判文章列出的观点，只需代入其中，适度审视一番自己即可，能。
2025-03-27 22:24:19
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原创 大模型推理能力的局限性
对于 LLM 来说，计算所有这些可能性并给出最佳方案是不现实的，因此它通常会依赖所学的启发式方法，给出一个可能并不正确的可行解。尽管 LLM 在文本生成和理解方面取得了令人瞩目的进展，但由于缺乏真正的理解能力、难以保持上下文一致性，以及仅依赖从海量但可能存在缺陷的数据中提取的模式，它们仍然在复杂的多层推理任务上存在明显不足。例如，在一场长时间的讨论或复杂的故事叙述中，模型可能会忘记或误解之前的信息，导致后续的矛盾或错误结论。这表明，它们可能只是记住了某些已知问题的解决方案，而不是进行真正的推理。
2025-03-24 22:30:09
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原创 JaCoCo 字节码插桩机制解析：CoverageTransformer 与 transform 方法
JaCoCo 通过 Java Agent 机制实现代码覆盖率统计，其核心在于类。该类通过实现接口，在类加载阶段对字节码进行实时插桩，注入覆盖率统计逻辑。
2025-03-24 15:50:04
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原创 MCP：AI 时代的工具接口标准？
2024 年 11 月，**模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP）**发布，迅速引起关注，被认为可能成为这一问题的解决方案。MCP 服务器目前需要手动配置，未来可能会有一个类似 npm 或 RapidAPI 的 MCP 服务器注册中心，让 AI Agent。，如 Mintlify 的 MCP 市场、Smithery 和 OpenTools，让开发者可以更容易发现和共享 MCP 服务器。，可以基于上下文信息选择合适的工具，并决定调用顺序，实现复杂任务的自动化。
2025-03-23 23:20:22
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原创 MCP：炒作还是AI新行标？
确实，如果 Windsurf（假设它自带的网页搜索工具很差）支持用户替换成一个更好的，那可行。但即使不完美，它们仍可足够实用，不是吗。我不认为 MCP 及其工具调用能力能直接催生出下一个 Cursor，但它仍有一定价值，尤其在内部或个人智能体场景。回到你的问题，如果 MCP 想要成为 AI 发展史上的一个重要章节，而不仅仅是个小插曲，它需要：。我见过的生产环境下，智能体的系统消息、架构甚至其他部分都必须根据所使用的工具进行调整。，但它们也没成功 🙂 说实话，我几乎没用过插件，所以可能对它们的情况了解不深？
2025-03-22 01:31:33
575
原创 数据增强正在杀死你的模型：90%开发者不知道的回译质量陷阱
短文本回译过程中，新语料与原语料可能存在很高的重复率，并不能有效增大样本的特征空间。通过构建智能化的回译增强管道，可使训练数据规模有效提升3-5倍，同时关键业务指标（如客户意图识别准确率）获得显著提升。如电商评论增强场景中，"物流速度太慢"经印尼语回译可能生成"送货时间超出预期"，既保留原意又实现表达多样化。万事万物都经不起审视，因为世上没有同样的成长环境，也没有同样的认知水平，更。不要急着评判文章列出的观点，只需代入其中，适度审视一番自己即可，能。二级回译："运送包裹有损毁，售后团队服务不专业"
2025-03-16 21:56:02
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原创 你的AI客服为何总抓不住客户核心诉求？（附特征优化方案）
如电商评论情感分析场景，单纯用词频特征可能导致"这个手机质量差得惊人"和"这个手机质量惊人地差"被判定为相同语义，此时bi-gram特征可有效捕捉关键短语差异。技术误区警示：客服对话场景中，过度追求5-gram特征可能导致特征空间膨胀100倍，显著增加模型训练成本，需结合TF-IDF进行特征筛选。万事万物都经不起审视，因为世上没有同样的成长环境，也没有同样的认知水平，更。（n=2）：捕获短语级搭配特征，如"流量套餐" V.S"套餐推荐"（n=3）：识别短句模式，如"送货速度快"的正面评价特征。
2025-03-15 23:47:05
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原创 如何克服 AI 时代的恐惧、不确定性和疑虑？
点击下方“JavaEdge”，选择“设为星标”第一时间关注技术干货！免责声明~任何文章不要过度深思！万事万物都经不起审视，因为世上没有同样的成长环境，也没有同样的认知水平，更「没有适用于所有人的解决方案」；不要急着评判文章列出的观点，只需代入其中，适度审视一番自己即可，能「跳脱出来从外人的角度看看现在的自己处在什么样的阶段」才不为俗人。怎么想、怎么做，全在乎自己「不断实践中寻找适合自己的大道」克...
2025-03-13 18:54:20
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原创 从语料理解到模型优化：为什么你的文本分析总是差点意思？
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2025-03-12 16:13:21
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原创 90%的开发者都忽略的文本向量化技巧！
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2025-03-11 22:20:28
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原创 AI Agent时代已至，然后呢？
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2025-03-01 23:23:06
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原创 还在手动整理知识？云端满血版DeepSeek助你快速搭建个人专属知识库！
最新刚结束上一次技术年终总结创作的领奖环节，最近也在公司内部推行基于 DeepSeek 的内部知识库，上了腾讯云，发现点进去我才发现，腾讯云最近就上新了这个带有阳光普照奖的活动！点进来一看，原来不差钱的腾讯云部署了满血版DeepSeekV3+R1：并且推出了自研的大模型知识引擎，再加持联网搜索buff，赋能个人更便捷开发RAG知识库和工作流应用：看到这炫酷的产品落地页，我对其使用效果更加期待了！
2025-02-27 18:35:05
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原创 全球最强即时推理AI大模型Claude 3.7发布！
2025年2月25日，今天发布迄今为止最智能的模型——，全球首个**混合推理（Hybrid Reasoning）**模型。近乎实时回答同时进行深入的、分步骤的推理且这种思考过程可直观展示给用户对API用户，还可精细控制模型的思考时长在编程和前端开发方面表现尤为出色。还推出一款全新的命令行工具——Claude Code，专为智能代理式（Agentic）编码设计。目前处限量研究预览阶段，允许开发者直接在终端委托 Claude 执行复杂工程任务。
2025-02-25 17:37:29
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原创 Javaer转AI指南：用PyTorch构建神经网络
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2025-02-23 23:37:01
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原创 2024年AI艺术创作领域发展大事件！
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2025-02-21 23:58:33
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原创 Dify rerank model is deprecated in knowledge base
在这种情况下，缺省模型实际上是空的且无效。因此，在这里我们不会显示过时标志，而是更有可能告诉用户为工作区配置至少一个重排序模型，就像我们在未设置文本嵌入模型时所做的那样。这里过时的提示倾向于说工作空间有一个默认的重新排名模型，但在执行一些前端逻辑后我们发现当前的重新排名模型是空的或未定义的，因此这个当前模型已过时。本文由博客一文多发平台。
2025-02-18 10:27:32
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原创 使用Dify快速搭建AI Agent智能助手应用
智能助手（Agent Assistant），利用LLM的推理能力，自主对复杂的人类任务进行目标规划、任务拆解、工具调用、过程迭代，在无人类干预的情况下完成任务。
2025-02-16 18:30:20
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原创 什么是神经网络？
神经网络是一种人工智能方法，用于教计算机以受人脑启发的方式处理数据。这是一种机器学习过程，称为深度学习，它使用类似于人脑的分层结构中的互连节点或神经元。它可以创建自适应系统，计算机使用该系统来从错误中进行学习并不断改进。因此，人工神经网络可以尝试解决复杂的问题，例如更准确地总结文档或人脸识别。
2025-02-14 10:58:45
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原创 什么是神经网络？
神经网络是一种人工智能方法，用于教计算机以受人脑启发的方式处理数据。这是一种机器学习过程，称为深度学习，它使用类似于人脑的分层结构中的互连节点或神经元。它可以创建自适应系统，计算机使用该系统来从错误中进行学习并不断改进。因此，人工神经网络可以尝试解决复杂的问题，例如更准确地总结文档或人脸识别。
2025-02-14 10:06:16
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原创 用Dify零代码给你的网站做AI客服！
Dify的一个“应用”指基于LLM构建的实际场景应用。通过创建应用，可将智能 AI 技术应用于特定的需求。它既包含了开发 AI 应用的工程范式，也包含了具体的交付物。封装友好的 API，可由后端或前端应用直接调用，通过 Token 鉴权开箱即用、美观且托管的 WebApp，你可以 WebApp 的模版进行二次开发一套包含提示词工程、上下文管理、日志分析和标注的易用界面可任选其中之一或全部，来支撑你的 AI 应用开发。
2025-02-13 17:59:21
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原创 Java工程师如何理解张量？
把 PyTorch 张量理解为 “GPU 加速的，功能更强大的多维数组”是一个很好的入门方式。张量是 PyTorch 的核心数据结构，用于存储数值数据并进行高效的数学运算，尤其擅长 GPU 加速的矩阵运算。理解张量的维度、数据类型和 GPU 加速特性，是学习 PyTorch 和深度学习的基础。作为 Java 工程师，可将张量类比为 Java 中的数组/列表，但要记住张量在 AI 领域的独特价值和优势。本文已收录在Github关注我，紧跟本系列专栏文章，咱们下篇再续！
2025-02-09 21:31:05
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原创 DeepSeek-R1论文细节时间线梳理
2025年1月10日，DeepSeek发布名为R1的大语言模型，该初创公司声称其在推理任务上可与OpenAI的ChatGPT o1媲美。该应用在创纪录的时间内登顶App Store排行榜，不仅吸引科技行业关注，也引发了全球范围内的广泛讨论。其中一个尤引人注目的声明是：该模型训练成本低于600万美元（而OpenAI在GPT-4花费高达1亿美元）。这一消息在股市和新闻媒体中引发轩然大波。但对我们研发，更有趣的是尝试理解DeepSeek究竟做了什么，以及他们是如何做到的。
2025-02-08 23:44:22
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原创 三分钟让Dify接入Ollama部署的本地大模型！
要解决此问题，你要将 Ollama 服务暴露给网络。模型返回内容的最大 token 数量，若模型无特别说明，则可与模型上下文长度保持一致。启动成功后，ollama 在本地 11434 端口启动了一个 API 服务，可通过。在 Windows 上，Ollama 继承了你的用户和系统环境变量。，修改环境变量并使得 Ollama 服务可被所有 IP 访问。若以上步骤无效，毕竟问题在 docker 内部，你应该连接到。模型的最大上下文长度，若不清楚可填写默认值 4096。，才能访问 docker 的主机，所以将。
2025-02-07 16:39:39
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原创 免费+数据安全！手把手教你在PC跑DeepSeek-R1大模型，小白也能秒变AI大神！
如Chatbox/cherry studio等工具，设置简单，内置功能丰富，与本地模型集成，免费畅享各种大模型且注重数据安全。现成 GUI 软件虽好，也不是菩萨，只是给你最基本聊天功能，想使用更高级的多模态功能，依旧需要付费，因此最终大招还是自己开发。PC软件连接本地大模型成功，后续即可根据自己需求训练DeepSeek，将DeepSeek训练成自己的私有专家。下载速度，看网速，我的网速不好，等了20分钟左右。完成下载后，模型即可运行。本地部署完了，来看咋调用？本文由博客一文多发平台。
2025-02-07 13:22:13
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原创 Transformer大模型训练的CAP定理：速度、智商、钱包，你必须放弃一个？
点击下方“JavaEdge”，选择“设为星标”第一时间关注技术干货！免责声明~任何文章不要过度深思！万事万物都经不起审视，因为世上没有同样的成长环境，也没有同样的认知水平，更「没有适用于所有人的解决方案」；不要急着评判文章列出的观点，只需代入其中，适度审视一番自己即可，能「跳脱出来从外人的角度看看现在的自己处在什么样的阶段」才不为俗人。怎么想、怎么做，全在乎自己「不断实践中寻找适合自己的大道」1...
2025-02-06 23:58:06
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原创 DeepSeek-R1真算得上开源吗？
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2025-02-05 23:40:43
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原创 用Dify零代码给你的网站做AI客服！
Dify的一个“应用”指基于LLM构建的实际场景应用。通过创建应用，可将智能 AI 技术应用于特定的需求。它既包含了开发 AI 应用的工程范式，也包含了具体的交付物。封装友好的 API，可由后端或前端应用直接调用，通过 Token 鉴权开箱即用、美观且托管的 WebApp，你可以 WebApp 的模版进行二次开发一套包含提示词工程、上下文管理、日志分析和标注的易用界面可任选其中之一或全部，来支撑你的 AI 应用开发。
2025-02-04 23:29:52
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原创 重构大杀器！流量回放让线上BUG无处遁形，QA团队集体沉默…
保障线上应用的稳定，不管是通过应用架构升级，还是修复现有问题。就是不仅要保障已有业务稳定，还要快速完成各种新需求，应用代码就经常变化，变化后就会引入新的不稳定因素。为保障应用升级后，业务行为还能保持和升级前一样，大多都是依靠已有TestCase验证，但不是完全可靠。节省整个上线时间弥补手动维护Case存在的漏测缺陷应用引入RPC，所有请求流量都会被RPC接管，很自然在RPC里支持流量回放。虽然这个功能本身不是RPC核心功能，但对使用RPC的人，有了这功能，就可更放心升级应用。
2025-02-04 18:04:29
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原创 Dify × AWS：0代码搭建「AI翻译中台」
基于Dify现有能力，已能对不少业务场景提供帮助，但对一些特定诉求，还要借助其扩展机制，本文利用翻译场景举例详细说明。# 按照下面步骤把工具对应的代码文件置入指定位置# 构建新镜像# 指定启动镜像# 修改image# 停止docker （也可以只更新修改过镜像的Container）# 启动docker检查自定义工具是否安装成功。若安装成功，可在 dify 首页的 Tools Tab 中看到新增的工具集：当工具没有正确加载不可见时。# 查看dify-api所在的container id。
2025-02-04 00:01:19
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原创 研发的护城河到底是什么？
可迁移的技能有意义的经验持久的关系职场升级过程，再好位置，再光鲜title都是平台，离开一家公司平台，都带不走，唯一可带走就是这些职场燃料。总结研发人职业发展的护城河，从做靠谱单点，到“一专多能”线，再到行业影响力专家或者稀缺性人才，最后到自成体系“体”。想抵御职业发展风险，要从单一逐渐往复合型发展，从所有人都会的技能到稀缺性独特技能发展，工作形式也越来越脱离平台，开始独立承担风险。一边特别想出来自己干一边又特别害怕出来干自己会养不活自己。
2025-01-31 23:04:42
1163
原创 突破自我，研发必须掌握的软技能！
职业发展非常重要的软技能，沟通表达、自我管理、跨界协作。沟通表达，就换位思考，先整体后框架，大白话把工作讲明。掌握好，定让工作效率大升，还能放大工作成果，助建立个人影响力。自我管理核心三要素，在于知啥对你重要，并知咋在重要事上投入足够资源，做好自我觉察，学会情绪共处，给己赋能。而跨界协作，助我们走向更远，跨角色，跨企业，甚至不限行业的交流与协作，一定能一点点扩大世界。
2025-01-30 21:00:15
831
原创 研发的立足之本到底是啥？
当你找到要解决的问题，就要把这业务问题转为技术问题。将业务问题转化为技术问题。刚才就是语音交互系统问题。骑手配送在户外，快速移动、无稳定电源，耗电量是问题配送过程环境声音嘈杂，有的地方可能网络环境还差所以，问题进步精准定义为需低功耗，弱网、噪音环境可用语音交互系统。精准定义问题后，技术手段解决问题的第三步就不难。最后，第四步数据回证。可能AB测试，对比上线前后期骑手事故率的变化，用数据证明收益。这就是技术赋能业务的完整闭环。本文讨论研发硬技能。
2025-01-29 23:24:38
996
原创 为什么你努力了却没升职？99%的人都忽视了这个真相！
大多数被提名晋升，最后答辩没通过的失败原因只有：平时没好好思考过自己工作。你一直埋头干活，全无复盘思考习惯？但晋升功夫在日常，不是突击。咋做日常回顾呢？业务每一个大大小小的需求/项目，成了程序员训练自身能力的源泉，在积极主动做事过程中立战功，强化自身能力（系统设计、拿结果、解难题），推动影响力（辐射他人）。正确看待晋升、复盘总结沉淀、功夫在平时。最终还需要企业文化认同，相信如果没有最后这条，一个人在一个地方也呆不久。晋升非奖励，也非论资排辈，而是企业一次人才选拔，对公司未来发展更价值，能承担更大责任者。
2025-01-28 17:59:50
835
原创 享受职业带给你的快乐
这些工作虽用心，但老板不care，所以年终少，当时就郁闷心血白费，感不值。离开那公司几年后，一次和前同事聊天，他告诉我CC他现在还在继续维护，并称赞CC架构设计很好，业务逻辑变更起来很简单。而这种动力来源，不应只是为获得更好工作岗位，争取加薪晋升机会和照顾家人，还应包括更出色完成工作，更多影响世界，让它变得更美好。真正的勇敢，是放弃“人生有七次机会”这种妄念，找到自己职业价值，享受职业快乐。我的工作，就是开发这中间件，简称CC。但你做的事情就在那，你的程序在那运转，它影响着他人，这时你已达成改变世界。
2025-01-24 16:46:36
753
原创 解密大厂技术团队如何实战OKR！
第一阶段：P9/P10高层的业务负责人针对整条业务线做业务规划，先聚焦业务目标（O），再分解关键成果（KR）第二阶段：P7/P8中层TL针对专业团队做团队规划，先对齐业务OKR，再补充专业OKR聚焦是OKR第一核心，对齐是OKR第二核心，这也是OKR/KPI核心区别。
2025-01-22 14:23:06
1031
Spring基础讲义-java 入门必备
2022-11-05
南邮Windows编程课件
2017-11-26
空空如也
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