本地部署ChatGLM-6B模型（使用JittorLLMs大模型推理库）

使用JittorLLMs部署使用ChatGLM语言模型

2023-04-28
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uniapp制作pc端响应式布局——带开源前端【伸手党福利】【持续更新】

实现目标：uniapp一套式制作pc端、pad端、手机端。符合国家等保二级标准。伸手党福利-带前端gitee

2023-04-28
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谁能真正替代你？AI辅助编码工具深度对比（chatGPT/Copilot/Cursor/New Bing）

本文是我深度体验了Github Copilot, ChatGPT等产品后，对于这些AI辅助开发工具的一次横向评测。写本文的初衷是帮助大家快速筛选出一款合适你的AI辅助工具。

2023-04-28
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git之分支与版本

2023-04-28
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Git教程(快速上手，超详细)

文章目录版本控制Git环境配置Git基本理论Git项目搭建Git文件操作使用码云IDEA集成GitGit分支版本控制版本迭代:每次更新就会有新的版本，旧的版本需要保留。所以我们需要一个版本控制工具帮助我们处理这个问题版本控制（Revision control）是一种在开发的过程中用于管理我们对文件,目录或工程等内容的修改历史，方便查看更改历史记录,备份以便恢复以前的版本的软件工程技术。简单说就是用于管理多人协同开发项目的技术。常见的版本控制工具主流的版本控制器有如下这些:Git(分布

2023-04-28
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开源小项目ChatGPT-website已获得100+star，我都干了什么

自从我的开源小项目ChatGPT-website被越来越多的人使用后，我就每天在完善需求给bug中，本篇博文将记录改bug历程，会附上一些思路，为自己搭建chatgpt站点的小白一些思路！

2023-04-28
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大数据分析工具Power BI（六）：DAX表达式简单运用

在弹出的界面中输入：总营业额 = SUM('门店信息'[月营业额]) ，以上公式就是DAX公式，编写完成后回车或者点击前面的"√"完成编辑，可以在字段中对应的"门店信息"表中看到新增的"总营业额"指标，该字段不会在表中展示，只是一个虚拟的指标列。可以看到，如果有非常多的列要一次性添加，每次都需要"新建列"操作，如果我们还要基于源字段来创建更多的列，例如："季度"、"星期"，为了方便我们可以直接通过ADDCOLUMNS函数来一次性创建多个列的日期表。

2023-05-05
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python 常用的8种经典数据结构

python原生数据结构：元组Tuple()，列表List[]，集合Set{}，字典Dictionary{A:B}；NumPy包中的数据结构：数组Ndarray(带多种操作)，矩阵Matrix(多种线性代数计算)；Pandas包中的数据结构：序列Series(索引+1列数据)，数据框DataFrame(索引+多列数据表)。......

2023-05-05
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2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统产品介绍

中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。

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OpenClaw替我干科研

OpenClaw:不仅是对话窗口，更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式，OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。

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2026酒店业人工智能与自动化应用报告：应对当下挑战塑造未来价值

本次调研覆盖欧洲、中东与非洲、亚太、美洲四大区域，收集了来自171家酒店集团的189份有效反馈。数据显示，78%的酒店集团已启用人工智能，89%计划新增应用场景，但多数项目仍停留在试点阶段，或仅依赖通用型公共工具。人工智能平均依赖度得分(4.7分)持续低于信任度得分6.6分)，凸显巨大的未开发潜力。释放这一价值，需要更充分的可靠性验证、更完善的投资回报率(RO)测算，以及全企业级的系统整合。

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2026科研分类与结构化数据的价值研究报告

无论是在自然科学、工程技术，还是经济与社会科学领域，高质量的科研分析均依赖经过验证且结构化的数据。一个管理得当的数据库，如果同时具备全面的元数据，能够与其他数据源实现互操作，其用途将更加广泛。科研本身如此，科研信息与分析亦然。本报告聚焦科睿唯安及其科学信息研究所(ISI)所采用的一系列方法与流程，旨在确保数据、分类结构及相关元数据等关键要素，始终处于Webof Science文献计量数据库及其相关产品的核心位置。

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2026面向企业的AI智能体全生命周期安全体系白皮书

本文旨在系统性调研并构建一套面向 AI 智能体的全生命周期安全体系，全面识别其在技术演进与规模化落地过程中面临的各类安全威胁与风险点，并提出覆盖制度、流程与技术的多层次综合防护方案。该体系不仅支撑企业级 AI 产品在设计、研发与运营阶段的安全能力建设与合规落地，同时为行业标准制定、整体安全解决方案构建以及模块化安全产品研发提供可复用的理论基础与实践路径。

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2026年从供给焦虑到需求韧性—大变局下的中国能源安全与战略重构白皮书

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