人工智能

在线教育小程序定制开发，知识付费系统AI问答网课录播APP（注：可根据实际需求调整模块优先级或补充技术细节，如直播连麦方案、区块链存证等。）

VitePress静态网站从零搭建到GitHub Pages部署一站式指南和DeepWiki：AI 驱动的下一代代码知识平台docs 目录作为 VitePress 站点的项目根目录。.vitepress 目录是 VitePress 配置文件、开发服务器缓存、构建输出和可选主题自定义代码的位置。

线性代数（五）向量空间与子空间根据课程内容，先补充一下置换矩阵和对称矩阵的概念。置换矩阵是用来交换矩阵行数或列数的单位矩阵，对于N阶单位矩阵，其具有N!个不同的置换矩阵。用排列组合的知识可以很容易证明：对于N阶单位阵，第一行可以有个位置可供交换，对于第二行可以有个位置可供交换……以此类推，将每个行向量可供选择的位置相乘，可以得到一共有N!种不同的置换矩阵。

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AI伦理治理：在创新与规范之间寻找平衡之道当生成式AI能够精准模拟人类语言与创作风格，当自动驾驶汽车面临道德抉择的两难困境，当个人数据在算法分析中无所遁形，AI技术的飞速发展正将一系列伦理难题摆在人类面前。东南大学AI伦理实验室主任王珏指出，AI伦理不是技术发展的“事后修补”，而是贯穿研发全过程的“方向盘”与“刹车片”。在全球AI竞争日趋激烈的背景下，如何构建有效的伦理治理体系，在鼓励创新的同时防范风险，成为各国必须面对的核心命题。

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AI 生成内容的伦理边界：深度伪造与信息真实性的保卫战2025 年的深度伪造技术已完成颠覆性蜕变。Check Point《AI 安全报告 2025》显示，该技术已从早期离线合成视频，升级为可实时换脸、语音克隆并实现多轮对话的 AI 代理系统。曾经局限于顶尖黑客组织的技术，如今通过暗网论坛和 Telegram 渠道以低廉价格流通，形成 “技术民主化” 与 “风险平民化” 的双重效应。

亚马逊云科技储瑞松：AI智能体正在重塑未来工作模式在全球云计算与人工智能技术加速融合的时代大潮下，作为全球IT行业一年一度的顶级盛宴，亚马逊云科技2025 re:Invent全球大会在美国拉斯维加斯如约而至。来自大中华区的五百余位客户与合作伙伴，也在大会现场见证了这一行业盛事。

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GEO生态重构：生成式引擎优化如何重塑信息传播链2025年，当ChatGPT用户突破10亿，全球超过60%的消费者开始使用生成式AI研究产品时，信息获取方式的根本变革已经悄然完成。这种变革不仅仅是技术的演进，更是整个信息传播生态的系统性重构。

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GraphQL：从数据查询到应用架构的范式演进在传统API设计领域，REST架构风格曾长期占据主导地位。然而，随着前端应用复杂度的指数级增长，REST接口的局限性日益凸显：过度获取（Over-fetching）、获取不足（Under-fetching）、频繁的客户端-服务器往返等问题，严重影响了现代应用的性能与开发效率。GraphQL作为Facebook于2012年创造、2015年开源的新型查询语言，正从根本上重塑数据交互的范式。

Day40 复习日用 MLP 神经网络训练，并且让代码更规范美观，用到之前讲的知识点比如类的 call 方法、模型评估、GPU 训练、模型结构可视化等。

全域众链以需求为基、政策为翼，创AI + 实体的可行之路在数字经济浪潮下，实体行业转型与创业创新的需求日益迫切，全域众链凭借对市场需求的精准把握、政策导向的深度契合以及扎实的落地可行性，成为 “AI + 实体” 赛道的务实选择。它并非概念炒作，而是以需求为根基、政策为支撑、可行性为保障的生态型平台。

Zenlayer AI Gateway 登陆 Dify 市场，轻装上阵搭建 AI Agent近日，Zenlayer AI Gateway 正式登陆 Dify 市场，将 Dify 平台本身 AI 应用开发的敏捷性与企业级模型管控能力深度融合。Dify 用户集成该服务后，不仅可有效提升开发效率、缩短项目周期，更能显著强化 AI Agent 核心性能表现，获取稳定、低延迟的智能推理能力，高效落地企业级智能应用。

TextIn智能文档云平台

LLM处理非结构化文档有哪些痛点企业数字化转型进程中，80%以上的核心数据以PDF、Word、扫描件等非结构化形式存在。然而，大语言模型在处理这些文档时却频频"翻车"——表格识别错位、跨页内容断裂、手写字符无法辨认。这些技术瓶颈不仅拖累了知识库构建效率，更让企业的海量文档资产沦为"数字垃圾"。TextIn作为专业的文档解析工具，正通过技术创新将非结构化文档转化为LLM可高效利用的结构化数据，成为衔接文档与智能应用的关键桥梁。

DDD从0到企业级：迭代式学习（共17章）之四“单体DDD架构跑通了，但用户量一上来就卡顿，想拆成微服务却发现各领域上下文缠成了‘乱麻’——订单服务依赖商品服务的库存接口，商品服务又依赖用户服务的权限信息，改一处牵一发而动全身”——这是DDD落地的第二道“坎”。第三阶段我们完成了单体架构内的模型落地，第四阶段的核心则是“基于DDD的架构演进”，解决从单体到微服务的“拆分难题”，实现业务与技术的同步规模化。本阶段将聚焦微服务拆分、跨域交互、演进保障三大核心问题，提供可落地的拆分方法与工程实践。

LSTM量化交易策略中时间序列预测的关键输入参数分析与Python实现本代码实现了基于长短期记忆网络（LSTM）的时间序列预测模块，该模块可作为量化交易策略的核心组件，用于对金融资产价格或收益率进行多步预测。其核心作用是通过历史数据学习价格波动模式，为交易决策提供数值化依据。主要功能包括：1) 数据预处理与归一化；2) 构建时间窗口特征；3) 训练LSTM模型；4) 生成未来价格预测。

流式渲染 Incremark、ant-design-x markdown、streammarkdown-vue 全流程方案对比本文档对流式 Markdown 渲染方案进行技术对比：Incremark、ant-design-x 和 markstream-vue。每个方案都有其独特的设计理念和优势。

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AI CRM系统推荐，原圈科技赋能地产销售摘要：2025年地产AI CRM系统选型，原圈科技凭借全栈自研技术、智能体矩阵和端到端一体化解决方案，在AI销售对话分析软件领域表现突出。原圈科技不仅实现营销、销售、服务全链路数据流转，还能深度洞察客户需求、实时赋能一线销售，助力地产企业大幅提升转化率和运营效率，成为地产AI CRM系统的优选平台。

MobileMamba中的小波分析今天探讨一下CVPR2025中的一篇paper:MobileMamba: Lightweight Multi-Receptive Visual Mamba Network。这项研究突破性地解决了移动设备上视觉 AI 领域的两大难题：速度（高吞吐量）与精度（高性能）的平衡。

智行未来，科技驱动：AUTO TECH China 2026广州展将于11月27日举办！智行未来，科技驱动：AUTO TECH China 2026——第十三届广州国际汽车技术展将于11月27日举办！

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【vLLM 学习】Prithvi Geospatial MaevLLM 是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了 KV 缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。

【强化学习】第一章强化学习初探就是笔记，网址在这动手强化学习核心内容总结强化学习是机器通过与环境交互来实现目标的一种计算方法，主要解决 ** 序贯决策（sequential decision making）** 任务。基本交互模式：