NTP电子时钟系统由安徽京准提供，通过GPS/北斗授时，实现医院全院时间精准同步。系统支持手术计时、温湿度监测、HIS系统联动，保障医疗安全与管理效率，助力智慧医院高效运行。（238字）

本研究基于Python构建旅游景点推荐系统，利用Django框架与MySQL数据库，结合用户偏好、行为数据及景点多维度信息，实现个性化精准推荐，提升游客决策效率与体验，推动旅游智能化发展。

本研究基于YOLO8算法构建室内火灾监测系统，利用计算机视觉技术实现火焰与烟雾的实时识别。相比传统传感器，该系统响应更快、精度更高，可有效提升火灾初期预警能力，保障生命财产安全，具有重要的应用价值与推广前景。

本系统基于SpringBoot框架，结合Java、MySQL与Vue技术，构建智能化快递分拣管理平台。通过自动化识别、精准分拣与实时跟踪，提升分拣效率与准确性，降低人力成本，推动快递行业向智能化、高效化转型，助力电商物流高质量发展。

Wren AI 是一款开源的 SQL AI 代理，支持数据、产品及业务团队通过聊天、直观界面和与 Excel、Google Sheets 的集成获取洞察。它结合大型语言模型（LLM）与检索增强生成（RAG）技术，助力用户高效处理复杂数据分析任务。

五分钟看懂推送本地项目到 GitHub新手菜鸡

TVM引擎是一款超微型、多功能的编程工具，支持多种语法（如Lisp、JavaScript等），拥有几百个实用函数。其核心优势包括快速加载执行、跨平台运行（Windows、Linux等）、源代码链接生成独立文件及嵌入宿主系统作为开发语言平台。此外，它具备动态脚本特性、符号单元运算、面向对象原型继承、函数式编程特点，以及C语言底层操作能力。TVM还支持弱类型数据处理、多态函数、内存垃圾自动回收、正则表达式文本处理和网络编程接口，广泛应用于分布计算、科学统计及人工智能等领域。

H5页面优点包括：跨平台性，易于传播，丰富的多媒体支持，开发成本低，更新便捷，良好的交互性。缺点则有：性能受限，功能受限，高度依赖网络，存在安全风险，用户体验一致性差。确保H5页面在不同设备上的兼容性，需遵循HTML5标准，使用响应式设计，并进行多设备测试。优化H5页面性能的方法包括减少HTTP请求，压缩文件大小，利用缓存机制，优化代码执行效率等。

该文介绍了环比增长率、同比增长率和复合增长率的概念及计算公式，并提供了SQL代码示例来计算商品的月度增长率。环比增长率是相邻两期数据的增长率，同比增长率是与去年同期相比的增长率，复合增长率则是连续时间段内平均增长的速率。文章还包含了一组销售数据用于演示如何运用这些增长率进行计算。

探索Python中的聚类算法：DBSCAN

小样本类增量学习代表了机器学习领域中一个高度挑战性的议题，其核心目标在于能够在仅有限的数据支持下识别新类别，同时保留对已学习类别的认知，而无须重新训练整个模型。这一目标在模型需适应新类别的同时使用有限训练数据的情况下尤为艰巨。针对上述挑战，我们提出了一种创新性策略，称为多重混合自蒸馏。旨在为类增量学习阶段准备一个具有高度可扩展性和包容性的特征空间。

阿里云OpenSearch引擎通过Dense和Sparse混合检索技术，在中文Embedding模型C-MTEB榜单上拿到第一名，超越Baichuan和众多开源模型，尤其在Retrieval任务上大幅提升。

2025年9月26日，在杭州云栖大会“AI搜索与向量引擎”分论坛上，阿里云智能集团高级技术专家——贾新禹正式发布 Elasticsearch Serverless 2.0，并首次系统性阐述其技术架构与产品价值。这一全新升级的Serverless解决方案，以“极致弹性、智能核心、AI生态融合”三大技术基石，直面AI搜索时代的工程化挑战，为企业提供一站式构建AI搜索能力的基础设施。

Adobe XD 2025是一款专业的UI/UX设计工具，支持矢量绘图、交互原型制作与响应式布局，兼容PS、AI及Jira、Slack等协作平台。内置动画、语音交互功能，提升设计效率。安装前需关闭杀毒软件，解压后以管理员身份运行安装程序即可。

在足球数据分析中，AI概率学预测主要用于大小球和让球盘口的分析。大小球预测通过历史数据、机器学习和实时数据动态调整进球数；让球分析则利用Elo评分等评估实力差距，结合盘口数据预测比赛结果。数据来源包括历史比赛、球队和球员信息及外部因素。模型选择涵盖回归、分类和时间序列模型，并通过交叉验证、误差分析进行优化。实际应用包括制定投注策略、风险管理及开发自动化系统。代码示例展示了使用随机森林回归模型预测进球数的过程。

Python爬虫实战：股票分时数据抓取与存储

RocketMQ的消息重试机制确保消息消费失败时能自动重试，直至成功。默认重试16次，时间间隔逐次翻倍，从10秒至数分钟不等。重试在同组内不同消费者间进行，由异常抛出或特定状态返回触发。支持自定义重试次数与时间间隔，建议合理配置避免无限重试，保障系统稳定性和性能。

本文详细解析了大语言模型（LLM）的采样策略及其关键参数，如温度和top_p。LLM基于输入提示生成下一个标记的概率分布，通过采样策略选择标记并附回输入，形成循环。文章介绍了对数概率（logprobs）、贪婪解码、温度参数调整、top-k与top-p采样等概念，并探讨了min-p采样这一新方法。通过调整这些参数，可以优化LLM输出的质量和创造性。最后，文章提供了实验性尝试的建议，帮助读者在特定任务中找到最佳参数配置。本文使用VLLM作为推理引擎，展示了Phi-3.5-mini-instruct模型的应用实例。

**SOA与微服务对比摘要**: - **SOA**：企业级，服务粒度大，重用性强，常通过ESB通信，服务部署集中，技术栈统一。 - **微服务**：服务粒度小，单一职责，轻量级协议如REST，独立部署，技术多样性，去中心化治理。 - **区别**：服务大小、独立性、通信协议、部署方式和技术栈不同，微服务更强调敏捷和独立性。 - **示例**：Python Flask简单示例展示了服务创建，SOA服务间通过HTTP请求通信，微服务每个服务独立运行。 - **权衡**：涉及服务发现、负载均衡、容错和安全，常用技术如Docker、Kubernetes和API网关。

批量采集抖音商品详情，建议使用API接口。步骤包括：注册抖音开放平台获取App Key和Secret，调用商品详情API接口传入商品ID及相关参数，解析返回的JSON获取商品信息（如名称、价格、主图和SKU）。此外，接口列表提供商品搜索、销售量查询、历史价格、订单管理等多种功能。已封装的API接口地址：c0b.cc/R4rbK2，可测试并联系获取SDK文件。

Spark与Hive在数据处理上有显著区别。Spark以其内存计算和线程级并行提供更快的速度，但稳定性受内存限制。相比之下，Hive虽较慢，因使用MapReduce，其稳定性更高，对内存需求较小。在Shuffle方式上，Spark的内存 Shuffle 比Hive的磁盘 Shuffle 更高效。综上，Spark在处理速度和Shuffle上占优，Hive则在稳定性和资源管理上更胜一筹。

Flink CDC（Change Data Capture）是一个基于Apache Flink的实时数据变更捕获库，用于实现数据库的实时同步和变更流的处理；在本汇总中，我们组织了关于Flink CDC产品在实践中用户经常提出的问题及其解答，目的是辅助用户更好地理解和应用这一技术，优化实时数据处理流程。

我们在本地使用大模型的时候，尤其是构建RAG应用的时候，一般会有2个成熟的框架可以使用

本文综合整理单目3D目标检测的方法模型，包括：基于几何约束的直接回归方法，基于深度信息的方法，基于点云信息的方法。万字长文，慢慢阅读~ 直接回归方法 涉及到模型包括：MonoCon、MonoDLE、MonoFlex、CUPNet、SMOKE等。 基于深度信息的方法 涉及到模型包括：MF3D、MonoGRNet、D4LCN、MonoPSR等。 基于点云信息的方法 涉及到模型包括：Pseudo lidar、DD3D、CaDDN、LPCG等。

在人工智能领域，有大量的数据需要有效的处理。随着我们对人工智能应用，如图像识别、语音搜索或推荐引擎的深入研究，数据的性质变得更加复杂。这就是向量数据库发挥作用的地方。与存储标量值的传统数据库不同，向量数据库专门设计用于处理多维数据点(通常称为向量)。这些向量表示多个维度的数据，可以被认为是指向空间中特定方向和大小的箭头。

在哪里可以找到3D模型？现在许多网站都提供了大量免费和高质量的3D模型，以帮助所有3D创作者节省时间和精力。但是，并非您找到的所有3D模型都有质量保证或免费供个人使用！ 在本文中，我们收集了40多个最佳3D模型网站，包括室内设计，建筑外观设计，动物，物体，车辆，游戏角色和环境等，我们还为您提供了用户指南，以便您可以专注于创建其他一些令人惊叹的作品。

京东商品评论API提供标准化接口，支持按评分、排序、分页获取商品评论数据，返回JSON格式的评论内容、用户信息、评分星级及热门标签等，助力电商数据分析与运营决策。

小红书笔记评论API可获取指定笔记的评论详情，包括内容、点赞数、评论者信息等，支持分页与身份认证，返回JSON格式数据，适用于舆情监控、用户行为分析等场景。

2025云栖大会阿里云AI搜索专场上，发布了年度AI搜索技术与产品升级成果，推出Agentic Search架构创新与云原生引擎技术突破，实现从“信息匹配”到“智能问题解决”的跨越，支持多模态检索、百亿向量处理，助力企业降本增效，推动搜索迈向主动服务新时代。

性能调优涵盖索引优化、排序策略与元数据管理。通过布隆过滤器、位图索引等提升查询效率，结合文件内/间排序优化I/O与压缩，辅以Z-Order实现多维数据聚集。同时，合理配置元数据缓存与清单合并，加速查询规划。适用于点查、全表扫描及高并发写入场景，显著提升系统性能与资源利用率。

阿里云人工智能平台 PAI 推出 PAI-Judge 裁判员大模型，为用户构建符合应用场景的多维度、细粒度的评测体系，支持单模型评测和双模型竞技两种模式，允许用户自定义参数，实现准确、灵活、高效的模型自动化评测，为模型迭代优化提供数据支撑。 相比通用大模型尤其在回答确定性/数学类问题、角色扮演、创意文体写作、翻译等场景下，PAI-Judge 系列模型表现优异，可以直接用于大模型的评估与质检。

本文介绍如何通过DeepSeek计算机视觉技术，赋予小程序“看懂世界”的能力。从构建视觉感知系统、训练专属视觉词典到创造会思考的界面，详细讲解了实现智能相册、植物识别器和老旧照片修复等功能的步骤。最后探讨性能优化与安全合规要点，展望未来视觉智能应用的无限可能。