相关文章
2026/2/22 18:31:59 关于发散的无限项序列之和
我们知道黎曼泽塔函数,它是对无限项序列的求和。这种求和有的时候是收敛的,比如 ,比如, ,有的时候是发散的,比如 ,它和对数的定积分只差为一个随着周期增加而增加精度的伽马常数。当然如果类比于…
2026/2/22 18:33:32 智能客服知识库语料格式:从设计原则到工程实践
在智能客服系统的开发中,语料的质量直接决定了自然语言理解(NLU)模型的性能上限。高质量的语料能显著提升意图识别的准确率和召回率,减少模型对模糊或错误输入的误判。反之,格式混乱、标注不一致的语料会成为数据噪声&…
2026/2/22 18:29:10 基于Python的智能客服系统:从架构设计到生产环境部署实战
在当今追求极致用户体验的时代,传统的客服系统常常显得力不从心。想象一下,一个电商大促活动期间,成千上万的用户同时涌入咨询“我的订单到哪了?”或“这个商品有优惠券吗?”,传统的基于轮询或同步请求-应答…
2026/2/22 18:29:26 ChatTTS 代码执行慢的优化实战:从原理到性能调优
最近在项目里用上了 ChatTTS 来做语音合成,功能是挺强大的,但很快就遇到了一个绕不开的问题:慢。尤其是在需要快速响应的场景下,比如对话机器人或者批量生成语音内容,等待时间一长,用户体验就大打折扣。经过…
2026/2/22 18:26:55 手把手开发AI智能体客服:从零构建源代码到生产环境部署
背景痛点:传统客服系统的困境 在开始动手之前,我们得先聊聊为什么需要AI智能体客服。传统的客服系统,无论是基于关键词匹配的规则引擎,还是简单的问答对,都面临几个核心痛点。 首先,意图识别(In…
2026/2/22 18:27:10 LLM智能客服AI架构设计与实战:从对话管理到生产环境部署
最近在做一个智能客服项目,从零开始搭建基于大语言模型(LLM)的对话系统,踩了不少坑,也积累了一些实战经验。今天就来聊聊LLM智能客服的架构设计和落地过程中的那些事儿,希望能给正在做类似项目的朋友一些参…
2026/2/22 18:20:03 护网入门别慌!平民化挖掘技巧全分享,思路 + 实例手把手教,小白也能会!
【网络安全干货】护网行动实战经验分享:漏洞挖掘到内网渗透的完整流程,新手必藏 文章分享了护网行动中的漏洞挖掘和渗透测试经验,包括0day、Nday漏洞利用,白盒与黑盒审计方法,以及普通人可用的指纹识别和接口泄露等技…
2026/2/22 5:47:25 Miniconda-Python3.9如何支持PyTorch与Prometheus指标采集
Miniconda-Python3.9 如何支持 PyTorch 与 Prometheus 指标采集 在当今 AI 工程实践日益复杂的背景下,一个稳定、可复现且具备可观测性的开发环境已成为团队协作和模型迭代的基石。我们经常遇到这样的问题:为什么同事跑得通的代码在我机器上报错…
2026/2/22 5:48:02 MSVCP70.DLL文件损坏丢失找不到 打不开软件 下载方法
在使用电脑系统时经常会出现丢失找不到某些文件的情况,由于很多常用软件都是采用 Microsoft Visual Studio 编写的,所以这类软件的运行需要依赖微软Visual C运行库,比如像 QQ、迅雷、Adobe 软件等等,如果没有安装VC运行库或者安装…
2026/2/22 13:18:59 Azure DevOps 学习概况总结
一、AzureDevOps 核心模块1.1 Project / 项目 选择自己合适的项目类型1.2 Azure Boards **这里可以着重看一下 敏捷开发的流程** 按照现有开发流程规划Epic-Feature-Story-Task-Issue-Bug-Test Case 的使用规范1.3 Azure Repos1.4 Azure Pipelines/ 流水线1.5 Azure Test Plans…
2026/2/22 4:54:05 PyTorch在线推理服务构建:Miniconda-Python3.9环境支撑
PyTorch在线推理服务构建:Miniconda-Python3.9环境支撑 在深度学习模型从实验室走向生产部署的过程中,一个常被忽视却至关重要的环节是——运行环境的可控性与一致性。你是否经历过这样的场景:本地训练好的PyTorch模型,在服务器上…
2026/2/22 3:04:59 赋能研发升级:IPD管理咨询的标杆案例与核心方案
在全球化竞争与技术迭代加速背景下,研发体系升级成为企业破局关键。翰德恩咨询凭借10年落地经验与华为等标杆实践,聚焦IPD咨询,为企业提供全周期赋能,服务众多行业龙头。 一、核心服务体系 以“战略-流程-组织-人才-工具”协同…
2026/2/22 0:00:49 智能小车前轮转向机构的工程实现与精度控制
1. 智能小车前轮转向机构的工程实现解析在嵌入式智能小车开发中,机械结构与电子控制的耦合度极高。一个设计不良的转向机构,即便使用高性能STM32主控和优化的PID算法,也会因机械间隙、回正力矩不足或传动非线性而使控制失效。本文不讨论代码逻…
2026/2/22 0:01:41 Xinference最新功能:v1.17.1版本更新详解
Xinference最新功能:v1.17.1版本更新详解 1. 版本亮点概览 Xinference v1.17.1带来了多项重要更新,让开源大模型的部署和使用变得更加简单高效。这个版本的核心价值在于:用一行代码就能替换GPT模型,让你可以自由选择任何开源LLM…
2026/2/22 0:00:49 智能小车前轮转向机构的工程实现与精度控制
1. 智能小车前轮转向机构的工程实现解析在嵌入式智能小车开发中,机械结构与电子控制的耦合度极高。一个设计不良的转向机构,即便使用高性能STM32主控和优化的PID算法,也会因机械间隙、回正力矩不足或传动非线性而使控制失效。本文不讨论代码逻…
2026/2/22 0:01:41 Xinference最新功能:v1.17.1版本更新详解
Xinference最新功能:v1.17.1版本更新详解 1. 版本亮点概览 Xinference v1.17.1带来了多项重要更新,让开源大模型的部署和使用变得更加简单高效。这个版本的核心价值在于:用一行代码就能替换GPT模型,让你可以自由选择任何开源LLM…
2026/2/21 12:18:01 Clawdbot运维监控:Node.js实现服务健康检查
Clawdbot运维监控:Node.js实现服务健康检查 1. 引言:企业级运维监控的痛点与解决方案 想象一下这样的场景:凌晨3点,你的生产数据库突然崩溃,而整个团队却无人察觉。直到早上客户投诉如潮水般涌来,你才发现…
2026/2/22 15:46:31 SGLang内存管理技巧,避免OOM全靠这招
SGLang内存管理技巧,避免OOM全靠这招 SGLang-v0.5.6镜像专为高吞吐、低延迟的大模型推理而生。但再强的框架,一旦遭遇OOM(Out of Memory),服务就会瞬间中断——不是模型跑不动,而是内存没管好。本文不讲抽…