在海量用户中快速定位目标人群进行个性化营销可以通过以下几种方法依次实施： 一、利用大数据分析技术： 1、收集数据用于用户画像构建 2、对数据进行清洗 3、做标签分类 4、做聚类分析 5、关联关系挖掘 二、利用营销平台 三、社交媒体和广告投放

体验了阿里云 Kimi K2 方案，整体感受很惊艳。我选了 MaaS 调用方式，零门槛操作，5 分钟就完成配置，还能免费体验百万 Token，对想快速试错的开发者很友好。模型推理能力超预期，复杂逻辑题都能条理清晰作答，工具调用也很顺畅。界面交互简洁，不用写代码，可视化操作降低了使用难度。不过若需高并发场景，后续可试试 PAI 部署的竞价实例，能大幅降本。这么强的万亿参数模型，易用性还这么高，...

拥抱Dify on DMS：我的智能质检“副驾”，让客服数据会“说话” 作为一名曾深陷于传统智能应用开发泥潭的开发者，当我看到Dify on DMS的方案时，仿佛看到了一道劈开混沌的光。它不仅仅是一个工具，更像是一位不知疲倦、洞察入微的“智能副驾”，彻底改变了我和客服数据打交道的方式。接下来，我将结合我的真实经历，聊聊痛点、谈谈体验，也献上我的期待。 话题一：传统智能应用开发之“痛”与Dif...

“数据超人”MCP工具：一场从“冷库”到“熔炉”的数据革命 作为一名常年与数据打交道的分析师，我曾无数次经历过这样的场景：业务同事急匆匆地跑来问一个数据问题，我需要在庞大的数据库里艰难地寻找正确的表，构思复杂的SQL语句，跑出数据后还要导入到另一个可视化工具里做图表，最后再写成报告。整个过程冗长、繁琐，且极度依赖个人的技术能力。数据就像被锁在“冷库”里，虽然价值连城，但提取和利用的过程却让人...

在数据库运维领域，AI技术正通过智能决策、自动化执行和精准预测重塑传统运维模式。以下结合最新行业实践和技术突破，从核心场景、技术方案到落地路径进行系统解析： 一、核心场景：AI如何突破传统运维瓶颈 1. 智能监控与异常感知 动态基线学习：通过LSTM等时序模型分析历史指标（如CPU、IOPS），建立动态基线。例如，阿里云PolarDB结合内核级实时数据流，可识别CPU利用率在非高峰时段的异常...