ai

AI架构师小马

Hive调优手册：从入门到精通的完整指南关键词：Hive调优、性能优化、Hadoop、数据仓库、MapReduce、SQL优化摘要：本文旨在为读者提供一份全面且深入的Hive调优指南，从基础概念到高级优化技巧，涵盖了Hive调优的各个方面。通过详细介绍核心概念、算法原理、数学模型以及丰富的实战案例，帮助读者理解Hive调优的本质和方法。同时，文章还推荐了相关的学习资源、开发工具和论文著作，为读者进一步深入学习和实践提供了方向。最后，对Hive调优的未来发展趋势和挑战进行了总结和展望。

数据架构师的AI之路

深入了解大数据领域Hive的HQL语言特性关键词：Hive、HQL、大数据查询、分区表、元数据、MapReduce、UDF摘要：本文将带你像拆积木一样拆解大数据领域的“查询利器”HiveQL（简称HQL）。我们会从HQL的诞生背景讲起，用“图书馆借书”“超市货架”等生活化案例解释核心概念，对比传统SQL揭示HQL的独特设计，通过代码实战演示如何用HQL分析亿级用户行为数据，并探讨HQL在实时化、云原生等方向的未来趋势。无论你是大数据新手还是想深入理解HQL底层逻辑的开发者，读完本文都能对HQL的“能与不能”有清晰认知。

一个简单的羊毛claude-4.6最新版本的方法如果翻墙后，https://arena.ai/，这个网站是个大模型竞技场的对比网站，里面N个网站，都可以免费使用，包括更新速度快，最新的比如claude 4.6都可以免费用的，但可惜这个网站只能支持上传PDF，那么比如你有很多程序文件，假设放在某个文件夹下，则可以编写这一个PYTHO程序，运行后，把你的所有某个文件夹下的文件，每个内容都放到一个PDF中去，因为网站只支持每个PDF90页内，所以呢，你的文件多的话，则可以用这个程序，自动分卷为多个PDF，再上传到这个网站，就可以自动帮你分析你这些PDF里面

【2026马年重启】我的 Primavera P6/Unifier 技术笔记，继续更新！当我再次登录这个熟悉的后台，敲下这行文字时，距离我上一篇关于 Primavera P6自动进行进度的博文发布，已经过去了整整 368 天。

CoderJia程序员甲

GitHub 热榜项目 - 日榜(2026-02-06)生成于：2026-02-06共发现热门项目： 11 个榜单类型：日榜本期GitHub热榜显示AI Agent开发依旧是绝对核心热点，开发者正积极构建其实用性与效率。字节跳动的UI-TARS和OpenAI的Skills项目凸显了多模态AI与技能编排框架的成熟化，而claude-mem与cognee则集中解决了AI会话记忆与上下文管理的工程难题。此外，Prompt优化工具和用Rust重写的基础设施工具（如prek）备受关注，反映了社区对提升开发工作流与代码质量的持续追求。整体趋势表明，AI应用正从探索走向落地

带刺的坐椅

Claude Code Skills，Google A2A Skills，Solon AI Skills 有什么区别？在 AI Agent（智能体）的生态演进中，“Skill（技能）”是连接大模型大脑与现实世界执行端的桥梁。虽然三者都叫 Skill，但在 Anthropic (Claude)、Google 以及 Solon AI 的体系中，其底层哲学、表现形式与落地逻辑却截然不同。

Claude Code 从 0 到 1 实战全攻略：掌握下一代编程 Agent 的核心能力在大模型驱动的编程助手时代，Claude Code 凭借其强大的自然语言处理能力和丰富的功能，已经成为众多开发者提升效率的新选择。它不仅能够生成代码，还能执行终端命令、调用外部工具、处理图片、管理后台任务，甚至支持自定义扩展。

企业级规则引擎落地实战：动态脚本引擎 QLExpress ，真香！最近点外卖发现起手接单越来越慢了，主要原因是因为这个时间点骑手少了。用户增长部门反馈接单时间变长，用户体验变差，用户会流失。需要解决，需要缩短接单时长。

Ollama 指南从安装到运行的 Ollama 快速指南，适合本地学习和日常测试使用一、Ollama 是什么（一句话）Ollama 是一个用于在本地运行大语言模型（如 LLaMA、Qwen、Mistral 等）的工具，支持一行命令拉模型、直接对话运行，非常适合本地实验和开发测试。

水中加点糖

小白都能看懂的——车牌检测与识别(最新版YOLO26快速入门)YOLO(You only look once)，是ultralytics公司发布的一个计算机视觉检测框架。

文生图模型选型速览表格

YongCheng_Liang

零基础学 AI：AI 基础能力夯实 —— 编程语言与工具篇如果说数学是 AI 的 “底层逻辑”，那么编程语言与工具就是 AI 的 “实战双手”。AI 的核心是 “数据 + 算法”，而 Python 凭借简洁的语法、丰富的开源库生态，成为 AI 领域的 “第一语言”—— 从数据读取、预处理，到模型训练、可视化，Python 及其生态工具能一站式完成所有流程。

Elastic 中国社区官方博客

使用 Groq 与 Elasticsearch 进行智能查询作者：来自 Elastic Mark Puddick学习如何使用 Groq 与 Elasticsearch 在毫秒级运行 LLM 查询和自然语言搜索。

bruce_哈哈哈

Claude Code-从安装开始官方配置文档：https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code/third-party-integrations#model-configuration

使用 Redis Stack 向量索引构建大模型问答缓存系统本文介绍如何利用 Redis Stack 的向量搜索能力，为大模型应用构建高性能的语义缓存（Semantic Cache），减少大模型调用次数，降低成本并提升响应速度。

小邓睡不饱耶

2026 CSDN榜单封神！3大热门技术+5个大厂案例，新手也能直接抄作业最近刷CSDN排行榜发现，2026年的技术圈彻底迎来“新旧交替”——Python稳坐AI头把交椅，Go在云原生领域持续霸榜，Rust凭安全性能异军突起，而那些曾被追捧的“小众技术”，如今也逐渐落地到大厂核心业务中。

Java后端的Ai之路

【AI大模型开发】-AI 大模型原理深度解析与 API 实战（建议收藏!!!）人工智能（AI）这个词，是不是听起来就很高大上，感觉离我们普通人很远？其实不然，AI的发展历程，就像我们玩游戏打怪升级一样，一步一个脚印，从“小喽啰”进化到了今天的“大Boss”——大模型。

一切尽在，你来

1.3 环境搭建第一章 langchain入门与环境准备 1.1 AI大模型应用开发和Langchain的关系 1.2 LangChain 1.2.7 版本核心特性与升级点 1.3 环境搭建（Python 版本要求、langchain/langchain-core 1.2.7 安装与版本验证） 1.4 LangChain 1.2.7 核心架构概览（Runnable、Prompt、Agent、Memory 核心链路）

AI绘画哇哒哒

【干货收藏】深度解析AI Agent框架：设计原理+主流选型+项目实操，一站式学习指南一个成熟的AI Agent框架，本质是一套“大脑-双手-记忆-中枢”的协同系统。四大核心模块相互支撑，决定了Agent的智能化水平与适用场景，这也是框架设计的核心命题。

程序设计实验室

AMD显卡也能畅玩AI画图！ROCm+ComfyUI部署全指南在上一篇文章中，我们已经在 Windows + AMD显卡 + ROCm 环境下，成功用 PyTorch 训练了一个简单的 CNN 模型（详情可戳：训练MNIST数字识别模型）。不过那个任务相对基础，甚至普通CPU都能快速跑完，很难发挥出AMD显卡的性能优势。