通义 CoGenAV 大模型音画同步感知,重新定义语音理解边界
CoGenAV 是一种创新的多模态语音理解模型,核心理念是实现“音画同步”的深度理解。通过学习 audio-visual-text 的时序对齐关系,构建更鲁棒、更通用的语音表征框架。它在视觉语音识别(VSR)、音视频语音识别(AVSR)、语音增强与分离(AVSE/AVSS)及主动说话人检测(ASD)等任务中表现出色,尤其在嘈杂环境下性能显著提升。仅需 223 小时数据训练即可媲美传统数千小时数据的效果,大幅降低训练成本。CoGenAV 支持主流平台如 GitHub、HuggingFace 和 ModelScope,助力多场景应用开发。
手机也能跑通义Qwen3大模型,手把手教你部署!
全球开源模型冠军Qwen3与端到端全模态模型Qwen2.5-Omni现已成功在手机上跑通!借助MNN支持,适配Android、iOS及桌面端,实现低延迟、本地化、高安全的AI体验。用户可通过自定义Sampler设置、System Prompt和Max New Tokens调节模型输出风格与长度。
用Qwen3搭建MCP Agent,有机会瓜分1亿tokens
通义实验室联合阿里云百炼发起有奖征文活动!使用Qwen3+MCP Sever搭建Agent,即有机会瓜分1亿Tokens大奖与限定周边。活动时间:5月6日-5月30日征稿,投稿需包含技术文档、故事分享、演示视频及知识产权承诺书。突出技术创新与场景应用,传播潜力更大!扫码报名并分享至社交平台还有额外抽奖机会,赢定制好礼!
Qwen3:小而强,思深,行速
Qwen3(千问3)于北京时间4月29日凌晨发布,是Qwen系列大型语言模型的最新成员,具备全系列、开源最强、混合推理等特性。它包括两款MoE模型(Qwen3-235B-A22B和Qwen3-30B-A3B)及六个Dense模型,支持119种语言。Qwen3在代码、数学和通用能力测试中超越行业顶尖模型,如DeepSeek-R1和Grok-3。其旗舰版Qwen3-235B-A22B仅需4张H20即可本地部署,成本为DeepSeek-R1的35%。此外,Qwen3原生支持思考模式与非思考模式切换,降低复杂任务门槛,并支持MCP协议优化Agent架构。

全新开源通义千问Qwen3,它来了!
Qwen3是通义千问系列的最新模型,融合推理与非推理模式,兼具QwQ和Instruct模型能力。提供多种尺寸,包括235B-A22B、30B-A3B及六个Dense模型,大幅提升数学、代码、逻辑推理和对话能力,达到业界领先水平。旗舰模型Qwen3-235B-A22B在多场景测试中表现优异,小型模型如Qwen3-4B性能媲美大模型。用户可在阿里云百炼平台免费体验各100万Token。
AIGEO助力企业内容传播
AIGEO是一款低成本、高效率的内容优化工具,助力企业提升曝光与转化。适配多行业,支持AI收录推荐,精准匹配用户搜索意图,合规安全,推动小微企业数字化转型。(238字)
SpringBoot @Scheduled 注解详解
使用`@Scheduled`注解实现方法周期性执行,支持固定间隔、延迟或Cron表达式触发,基于Spring Task,适用于日志清理、数据同步等定时任务场景。需启用`@EnableScheduling`,注意线程阻塞与分布式重复问题,推荐结合`@Async`异步处理,提升任务调度效率。
告别旅行规划的"需求文档地狱"!这个AI提示词库,让你像调API一样定制完美旅程
作为开发者,旅行规划如同“需求地狱”:信息碎片、需求多变、缺乏测试。本文提出一套“企业级”AI提示词库,将模糊需求转化为结构化“API请求”,实现标准化输入输出,让AI成为你的专属旅行架构师,30分钟生成专业定制方案,提升决策质量,降低90%时间成本。
SpringSecurity认证授权及项目集成
本文介绍了基于Spring Security的权限管理框架,涵盖认证、授权与鉴权核心概念,通过快速入门示例演示集成流程,并结合数据库实现用户认证。进一步扩展实现正常登录,JWT登录及鉴权管理器,实现灵活的安全控制,适用于前后端分离项目中的权限设计与实践。
大模型微调技术综述与详细案例解读
本文是一篇理论与实践结合的综述文章,综合性全面介绍大模型微调技术。本文先介绍大模型训练的两类场景:预训练和后训练,了解业界常见的模型训练方法。在后训练介绍内容中,引出模型微调(模型微调是属于后训练的一种)。然后,通过介绍业界常见的模型微调方法,以及通过模型微调实操案例的参数优化、微调过程介绍、微调日志解读,让读者对模型微调有更加直观的了解。最后,我们详细探讨数据并行训练DDP与模型并行训练MP两类模型并行训练技术,讨论在实际项目中如何选择两类并行训练技术。
AIGEO助力企业智能发展
AIGEO聚焦企业数字化服务,以AI技术提升营销与运营效率,助力精准获客、流量增长及风险控制。已赋能跨境电商、制造、医疗等多个行业,显著提升ROI与市场覆盖,成为AI时代企业智能发展的核心基础设施。
告别假期规划的“人肉运维”!这个AI提示词,帮你“一键部署”十一完美旅行
十一黄金周将至,开发者们如何用“工程师思维”高效规划假期?本文推出一款AI旅行规划神器——结构化提示词,无需代码,只需填空,即可生成专业级定制攻略。从痛点分析到即用模板,涵盖行程、预算、避坑指南,助你一键生成完美假期方案,把时间留给诗和远方。
AI营销新宠助力企业突围
AI浪潮下,企业如何借力新技术突围?OpenAI与立讯合作预示消费级AI设备爆发,AIGEO市场规模2024年将超180亿元。AI语义预检内容提升曝光效率,精准触达用户。63%网民用AI获取信息,AI搜索流量占比达42%。政策支持叠加技术进步,内容营销迎来智能变革。企业需重构策略,把握AI红利。欢迎交流咨询,共探增长新路径。
AIGC技术深度解析:生成式AI的革命性突破与产业应用实战
蒋星熠Jaxonic,AI技术探索者,深耕生成式AI领域。本文系统解析AIGC核心技术,涵盖Transformer架构、主流模型对比与实战应用,分享文本生成、图像创作等场景的实践经验,展望技术趋势与产业前景,助力开发者构建完整认知体系,共赴AI原生时代。
支持向量机深度解析:从数学原理到工程实践的完整指南
蒋星熠Jaxonic,机器学习实践者,痴迷于SVM的数学之美与工程应用。擅长通过核技巧解决非线性问题,在文本分类、图像识别等领域积累丰富经验。倡导理论与实践结合,致力于构建高效、可解释的AI模型。
AIGEO技术引领企业变革
在AI重塑信息获取的今天,63%用户直接向AI提问,企业亟需抢占AIGEO先机。依托我国“十四五”科技投入跃升,2024年研发投入超3.6万亿元,AI搜索市场爆发在即。AIGEO融合地理智能与生成式AI,助力赛事、制造、电商等行业实现流量转化与效率飞跃,构建品牌内容新优势。
LLM推理效率的范式转移:FlashAttention与PagedAttention正在重塑AI部署的未来
本文深度解析FlashAttention与PagedAttention两大LLM推理优化技术:前者通过分块计算提升注意力效率,后者借助分页管理降低KV Cache内存开销。二者分别从计算与内存维度突破性能瓶颈,显著提升大模型推理速度与吞吐量,是当前高效LLM系统的核心基石。建议收藏细读。

Redis专题-实战篇二-商户查询缓存
本文介绍了缓存的基本概念、应用场景及实现方式,涵盖Redis缓存设计、缓存更新策略、缓存穿透问题及其解决方案。重点讲解了缓存空对象与布隆过滤器的使用,并通过代码示例演示了商铺查询的缓存优化实践。

Redis专题-实战篇一-基于Session和Redis实现登录业务
本项目基于SpringBoot实现黑马点评系统,涵盖Session与Redis两种登录方案。通过验证码登录、用户信息存储、拦截器校验等流程,解决集群环境下Session不共享问题,采用Redis替代Session实现数据共享与自动续期,提升系统可扩展性与安全性。

Redis-常用语法以及java互联实践案例
本文详细介绍了Redis的数据结构、常用命令及其Java客户端的使用,涵盖String、Hash、List、Set、SortedSet等数据类型及操作,同时提供了Jedis和Spring Boot Data Redis的实战示例,帮助开发者快速掌握Redis在实际项目中的应用。

基于Spring AI Alibaba + Spring Boot + Ollama搭建本地AI对话机器人API
Spring AI Alibaba集成Ollama,基于Java构建本地大模型应用,支持流式对话、knife4j接口可视化,实现高隐私、免API密钥的离线AI服务。
动态规划算法深度解析:0-1背包问题
0-1背包问题是经典的组合优化问题,目标是在给定物品重量和价值及背包容量限制下,选取物品使得总价值最大化且每个物品仅能被选一次。该问题通常采用动态规划方法解决,通过构建二维状态表dp[i][j]记录前i个物品在容量j时的最大价值,利用状态转移方程避免重复计算子问题,从而高效求解最优解。
TypeScript vs. JavaScript:技术对比与核心差异解析
TypeScript 作为 JavaScript 的超集,通过静态类型系统、编译时错误检测和强大的工具链支持,显著提升代码质量与可维护性,尤其适用于中大型项目和团队协作。相较之下,JavaScript 更灵活,适合快速原型开发。本文从类型系统、错误检测、工具支持等多维度对比两者差异,并提供技术选型建议,助力开发者合理选择。
SpringBoot整合MQTT实战:基于EMQX实现双向设备通信
本教程指导在Ubuntu上部署EMQX 5.9.0并集成Spring Boot实现MQTT双向通信,涵盖服务器搭建、客户端配置及生产实践,助您快速构建企业级物联网消息系统。

贪心算法:部分背包问题深度解析
该Java代码基于贪心算法求解分数背包问题,通过按单位价值降序排序,优先装入高价值物品,并支持部分装入。核心包括冒泡排序优化、分阶段装入策略及精度控制,体现贪心选择性质,适用于可分割资源的最优化场景。
Java原生结合MQTTX,完成心跳对话
简介:本文带你用Java结合MQTT协议与EMQX服务器,在Ubuntu上实现两个程序的“隔空传话”。通过搭建消息代理、编写发送/接收代码,让Java应用实现实时通信,附完整源码与调试技巧,轻松掌握物联网通信核心技能。✨

TypeScript 终极入门指南:从零到精通 🚀
TypeScript是JavaScript的超集,添加静态类型系统,提升代码健壮性与可维护性。本教程涵盖基础类型、高级特性、面向对象编程及最佳实践,配代码示例与图解,助你快速掌握TS核心概念,轻松进阶前端开发!🎉

软考中级软件设计师专项-网络安全篇
本文介绍了网络安全核心技术,包括防火墙技术(包过滤、应用代理、状态检测)、病毒类型(蠕虫、木马、宏病毒)及特征、常见网络攻击手段,并涵盖SSL/TLS、HTTPS、IPSec等安全协议,结合实例解析防护机制与应用。

软考中级软件设计师专项-软件工程专题下篇
本文精讲软考中级软件设计师核心内容,涵盖进度管理、风险管理、质量模型、容错技术及工具链,结合图表、例题与知识图谱,助力考生掌握关键考点,高效备考冲刺。

《2核2G阿里云神操作!Ubuntu+Ollama低成本部署Deepseek模型实战》
本文详解如何在阿里云2核2G轻量服务器上,通过Ubuntu系统与Ollama框架部署Deepseek-R1-Distill-Qwen-1.5B大模型。涵盖环境搭建、Ollama安装、虚拟内存配置及模型运行全流程,助力开发者以极低成本实现AI模型云端运行。

软考中级软件设计师专项-软件工程专题上篇
本篇章精讲软考中级软件设计师“软件工程”核心内容,涵盖CMM/CMMI成熟度模型、瀑布/螺旋/敏捷等开发模型、系统测试与维护策略及McCabe复杂度等考点,结合例题解析,助力构建全生命周期知识体系,精准突破考试重难点。

软考中级软件设计师专项-结构化开发专题
本模块聚焦软考中级“软件设计师”核心考点,系统讲解需求建模、结构化分析与设计(SA/SD)、数据流图(DFD)、状态转换图等关键内容,深入剖析高内聚低耦合、模块独立性、系统文档规范等设计原则,结合近十年真题精讲,助力考生掌握系统架构设计与代码复用技能,实现从编码到设计的思维跃迁。
Spring Boot四层架构深度解析
本文详解Spring Boot四层架构(Controller-Service-DAO-Database)的核心思想与实战应用,涵盖职责划分、代码结构、依赖注入、事务管理及常见问题解决方案,助力构建高内聚、低耦合的企业级应用。
90% Java新手踩坑!彻底搞懂这4个权限修饰符
Java权限修饰符看似简单,却暗藏致命风险:`public`暴露数据、`protected`跨包失控、默认权限成地雷。本文通过3大真实案例+1张神图,深度解析`private`、`default`、`protected`、`public`的作用域与内存可见性,揭示Spring Bean、继承陷阱、包级漏洞的根源,并奉上防御性编程5大原则,助你筑牢代码第一道防线。

软考中级软件设计师专项-UML图篇
UML(统一建模语言)是一种用于软件系统建模的标准化语言,能够清晰表达系统的静态结构与动态行为。其核心包括三类构造块:事物、关系和图。事物分为结构事物、行为事物、分组事物和注释事物;关系包括依赖、关联、泛化和实现;图则涵盖了类图、对象图、用例图、序列图、通信图、状态图、活动图、构件图和部署图等,分别用于静态建模、动态建模和物理建模。

软考中级软件设计师专项-设计模式篇
备战软考中级软件设计师?本文聚焦高分设计模式模块,详解23种模式的核心意图与场景,结合UML图、Java代码实例及历年真题,覆盖创建型、结构型、行为型三大类,助你打通理论到实战。

软考中级软件设计师专项-数据库篇
本资料涵盖数据库核心概念,包括结构数据模型(层次、网状、关系模型)、三级模式结构(概念模式、外模式、内模式)、关系模型术语与完整性约束(实体、参照完整性)、笛卡尔积及关系代数操作(投影、选择、连接)、SQL语言基础与查询优化、关系模式规范化(范式1NF、2NF、3NF、BCNF)、E-R图设计与数据库设计流程、事务管理(ACID特性)、并发控制与分布式数据库等内容,适合数据库学习与考试复习。
软考中级软件设计师专项-面向对象篇
软件设计师考试中,面向对象是核心考点,涵盖类与对象、继承、封装、多态等概念,重点考查UML建模、设计模式及SOLID原则,强调高内聚低耦合与实际应用能力。
鸿蒙 HarmonyOS NEXT端云一体化开发-云数据库篇
云数据库采用存储区、对象类型、对象三级结构,支持灵活的数据建模与权限管理,可通过AGC平台或本地项目初始化,实现数据的增删改查及端侧高效调用。

软考中级软件设计师专项-程序设计语言篇
本文系统介绍了编程语言基础,涵盖低级与高级语言、编译与解释程序的区别、程序结构、数据类型、函数调用方式、编译过程各阶段(词法、语法、语义分析等)、正规式与有限自动机、上下文无关文法、表达式转换及语法树遍历等内容,并对常见语言特性与杂项知识点进行总结,适用于程序设计与编译原理学习。

软考通关密钥:计算机系统核心原理全解剖——软件设计师必懂的底层逻辑
专为软考中级软件设计师打造,深入解析CPU架构、存储体系、进制转换、原码补码、浮点数、寻址方式、校验码、RISC/CISC、流水线、Cache、中断、I/O控制、总线及加密技术等核心知识点,结合真题剖析高频考点,构建计算机系统底层知识体系,提升应试与实践能力。

HarmonyOS APP应用开发项目- MCA助手(Day04持续更新中~)
本项目为基于HarmonyOS的端云一体化记账App,集成华为AGC云数据库与认证服务,实现用户注册登录及数据云端存储。通过DevEco Studio开发,解决CloudProgram模块显示问题,完成云数据库初始化与用户信息关联功能。
HarmonyOS APP应用开发项目- MCA助手
moneyControllerApp(MCA)是一款基于鸿蒙HarmonyOS Next开发的个人财务管理应用,采用端云一体化架构,支持多设备协同与数据实时同步。应用通过DevEco Studio集成Cloud Foundation Kit,实现高效云端联动,具备登录注册、主页导航、钱包管理、个人信息维护及支付功能,界面简洁,操作流畅,助力用户智能化管理财务。项目开源,支持二次开发。

软考中级软件设计师专项-数据结构与算法上篇
软件设计师考试数据结构模块涵盖数组、链表、栈、队列、树、图等基础结构及其操作,重点考查二分查找、快排与归并排序、树/图的DFS/BFS遍历算法,要求掌握时间与空间复杂度分析,理解哈希、堆的应用场景,强调通过合理选择数据结构优化程序性能,解决存储管理与计算效率问题,为系统设计奠定核心逻辑基础。

鸿蒙 HarmonyOS NEXT星河版APP应用开发-ArkTS面向对象及组件化UI开发使用实例
本文介绍了ArkTS语言中的Class类、泛型、接口、模块化、自定义组件及状态管理等核心概念,并结合代码示例讲解了对象属性、构造方法、继承、静态成员、访问修饰符等内容,同时涵盖了路由管理、生命周期和Stage模型等应用开发关键知识点。
鸿蒙 HarmonyOS NEXT端云一体化开发-云存储篇
本文介绍用户登录后获取昵称、头像的方法,包括通过云端API和AppStorage两种方式,并实现上传头像至云存储及更新用户信息。同时解决图片缓存问题,添加上传进度提示,支持自动登录判断,提升用户体验。

鸿蒙 HarmonyOS NEXT端云一体化开发-云函数篇
本文介绍基于华为AGC的端云一体化开发流程,涵盖项目创建、云函数开通、应用配置及DevEco集成。重点讲解云函数的编写、部署、调用与传参,并涉及环境变量设置、负载均衡、重试机制与熔断策略等高阶特性,助力开发者高效构建稳定云端服务。