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uni-app项目中引入Vant UI组件库(完美避坑!!!)纯净版

uni-app项目中引入Vant UI组件库(纯净版--无uni-ui)

  • 2023-04-24
  • 阅读208

Origin2022安装教程

Origin2022他来了!

  • 2023-04-24
  • 阅读232

闭关十几天,我完成了我的毕业设计

本文主要介绍了我这十几天完成毕业设计的历程。只要思想不滑坡,方法总比困难多。铁子们加油!

  • 2023-04-24
  • 阅读204

Gitee上传代码保姆级教程(亲测有效)

作为一名程序猿or程序媛,怎么能不会使用Gitee上传代码,协同开发呢?今天,一个小白保姆级Gitee上传代码教程他来啦!亲测有效,小伙伴们来trytry吧!前提1.已经下载过Git Bash(如果还没有下载过,请移步至其他博主的博客下载安装Git Bash后再回来继续)2.有一个Git账号(耍个机灵hhh)步骤下面以上传项目course-system-fe为例1.在Gitee上创建该项目的远程仓库2.进入本地你想要上传的文件目录下,右键单击空白处,点击.

  • 2023-04-24
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奇绩论坛(陆奇深圳演讲)-ChatGPT新机遇分享-PPT(1)

就连陆奇都说他跟不上大模型时代的狂飙速度了。他让下属做“大模型日报”,一方面便于他跟上论文和信息更新,另一方面给奇绩生态创业者共享。他用了三个“实在”表达这一点。“我实在不行了,论文实在是跟不上,代码实在是跟不上。Just too much(太多了)。”陆奇在近期一次分享活动上说。 今天有很多模型,比方说数字孪生,很难用。因为物理世界一直在变,这个模型僵硬、不变,就用不起来。尤其是用知识图谱建的模型,我做了几十年,超级难算,函数结构差得一塌糊涂。所以人的模型有好处,专业性强,但有很大缺点。 学出来的模型,首先,它本质是场景化的,因为它的token是场景化的。

  • 2023-04-24
  • 阅读1713
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  • 65页
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Linux搭建GitLab私有仓库,并内网穿透实现公网访问

GitLab 是一个用于仓库管理系统的开源项目,使用Git作为代码管理工具,并在此基础上搭建起来的Web服务。

  • 2023-04-24
  • 阅读223

git Husky 搭配 commitizen ,规范代码提交

husky可以帮助我们在 执行 git commit 提交的时候,按照eslint 规范进行修复代码。husky是一个git hook工具,可以帮助我们触发git提交的各个阶段:pre-commit、commit-msg、pre-push 支持所有的Git 钩子简单说就是在 Git 执行一些操作时,在钩子处执行一些自己需要的命令。

  • 2023-04-24
  • 阅读241

使用ChatGPT有风险吗?国内镜像和GPT微信机器人使用

使用ChatGPT有风险吗?镜像如何使用?

  • 2023-04-24
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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异常数据滤波 数据实时监控 数据相关性分析 设备寿命预测 AI 模型训练预测回写 设备包络图分析 设备动态指标分析

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可信数据空间建设方案

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2026年全球数智营销生态手册

在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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