人工智能

中国AI营销专家深度解析：谁在定义AI营销的未来？进入2025年，人工智能技术正以前所未有的深度和广度重塑全球商业格局，AI营销已从前沿概念演变为企业增长的核心引擎。传统的营销方法论在AI浪潮下面临解构与重组，企业决策者迫切需要寻找能够指引方向的领航者。

【重磅福利】学生认证可免费领取 Gemini 3 Pro 一年2025年11月18日，谷歌发布了新一代 AI 模型 Gemini 3，它的性能全面反超了 ChatGPT，在推理、数学、多模态和编程这几个核心赛道上几乎都是全能冠军。

汽车仪器仪表相关领域

LambdaCAN：重构专业空燃比测量的数字化范式LambdaCAN 系列并非传统意义上的 “空燃比仪表”，而是 ECM 针对现代车辆电子网络化趋势打造的分布式燃烧状态监测中枢，它彻底打破了模拟信号传输的局限，为专业发动机测试、赛车调校和排放研发提供了 “数据互联 + 精准测量” 的一体化解决方案。

地方产投集团数字化平台建设实战：从内控管理到决策赋能（璞华公开课第5期活动回顾）2025年12月5日，由苏州市金融科技协会指导、璞华科技有限公司主办的“地方产投集团数字化平台建设实战——从内控管理到决策赋能”公开课通过线上直播形式成功举办。

【半导体】KLA 公司eDR介绍KLA eDR7380是面向宽禁带半导体与先进晶圆级封装的电子束晶圆缺陷复检与分类系统，核心是高分辨率缺陷成像、AI驱动自动分类与精准定位，支撑先进制程与封装的良率提升与工艺监控。以下是其核心量测内容与性能参数的结构化总结。

【机器学习】31-32 强化学习介绍 & 状态-动作值函数强化学习 (RL) 是一种让智能体（Agent）通过与环境（Environment）的不断交互来学习最优行为策略的方法

测试人社区-千羽

大语言模型在软件测试中的应用与挑战随着人工智能技术的快速发展，大语言模型（Large Language Models, LLMs）正在重塑软件测试的工作范式。根据Gartner最新预测，到2026年，超过80%的软件工程组织将集成AI辅助工具到其开发生命周期中。面对日益复杂的软件系统和紧迫的交付期限，测试从业者亟需掌握这一变革性技术，在提升测试效率与保障软件质量之间找到平衡点。

企业级AI Agent本地化部署实战：基于讯飞星辰与Astron的实战详解（附避坑清单）如已了解Astron和星辰Agent，可跳过前言看Astron安装部署内容讯飞星辰Agent平台是科大讯飞自研，面向国内的企业级Agent开发平台。体验地址为https://agent.xfyun.cn/

实训赋能，平台支撑：和鲸科技助力南京大学人工智能基础课落地在南京大学，“人人可学AI”，“处处可学AI”，“时时可学AI”。南京大学以培养引领时代需求的 AI+X 拔尖创新人才为战略目标，以提升学生自主融合运用人工智能能力为主线。2024 年 9 月，南京大学在全国高校首开先河，率先为全体本科新生开设“人工智能通识核心课”，并构建了独具特色的“1+X+Y”人工智能通识核心课程体系，即 1 门必修的人工智能通识核心课、X 门人工智能素养课、Y 门各学科与人工智能深度融合的前沿拓展课，打造具有前瞻性与示范意义的“AI+实践教学”新模式。人工智能通识核心课由人工智能领

C++现代模板编程核心技术精解：从类型分类、引用折叠、完美转发的内在原理，到可变模板参数的基本语法、包扩展机制及emplace接口的底层实现🔥个人主页：胡萝卜3.0📖个人专栏：《C语言》、《数据结构》、《C++干货分享》、LeetCode&牛客代码强化刷题

OODER图生代码框架：Java注解驱动的全栈实现与落地挑战在现代 Web 开发领域，"设计稿快速落地" 与 "全栈架构可维护性" 一直是困扰开发团队的两大核心难题。传统的开发模式下，设计稿到代码的转换往往需要前端工程师手动编写大量 HTML、CSS 和 JavaScript 代码，不仅效率低下，而且容易出现视觉偏差。更为关键的是，传统 "图生代码" 工具输出的纯前端代码与后端架构脱节，无法实现真正的全栈一体化开发。

中冕—霍格沃兹软件开发测试

测试用例库建设与管理方案1 建设背景与价值定位随着数字化转型进程加速，软件系统复杂度呈指数级增长，测试用例作为质量保障的核心资产，其系统性建设与科学管理已成为组织效能提升的关键支点。基于当前业界最佳实践，建设标准化测试用例库可实现测试资产复用率提升60%、回归测试成本降低45%、缺陷逃逸率下降35% 的显著收益，同时为自动化测试、持续集成等敏捷实践奠定坚实基础。

TextIn智能文档云平台

什么是多模态信息抽取，它和传统OCR有什么区别？热点背景：企业数字化转型下的文档处理困境当前，数字化转型已成为企业高质量发展的核心驱动力，多模态AI模型因具备处理复杂信息的潜力，在企业文档处理场景中的应用需求日益增长。企业期望借助这类模型高效处理包含文本、表格、图表等多元元素的海量文档，支撑业务流程的智能化升级。然而，多模态大模型在复杂文档理解任务中的技术缺陷却成为突出瓶颈。

Linux后台开发狮

DeepSeek-R1 技术剖析（由于平台稿件格式问题，公式格式不能正确写上；如若读写困难可后台私信我要完整电子版）DeepSeek-R1 是一款对标 OpenAI 的模型，它的特点是增强了在复杂任务上的推理能力。

拾荒的小海螺

开源项目：AI-Writer 小说 AI 生成器AI-Writer 是一个开源的中文「AI 写小说 / 文本生成」工具，由 BlinkDL 发布。它使用一个基于 RNN／语言模型 (具体为 RWKV‑LM) 的预训练模型 — 类似 GPT-2，但结构有所不同 — 专注于生成中文网文 (如玄幻、言情、网络小说) 。

Xiaoxiaoxiao0209

情感 AI：让机器真正理解人的下一代智能——以 GAEA 为例的情绪计算探索过去十年，人工智能主要在“认知能力”上飞速进化：识别、生成、推理、规划…… 但在人类真正擅长的领域——情感表达、共情、情绪理解方面，AI 依旧停留在非常初级的阶段。

测试人社区-千羽

边缘计算场景下的智能测试挑战随着5G、物联网技术的规模化部署，边缘计算已从概念验证进入产业化实施阶段。据IDC预测，2025年超过50%的企业数据将在边缘侧产生和处理。这种分布式架构在提升实时性的同时，也为软件测试领域带来了革命性挑战。传统的中心化测试方法论在面对异构硬件、网络不确定性和资源约束等多重因素时已显现出明显的不适应性，测试从业者亟需构建面向边缘智能场景的新一代测试体系。

抽象带篮子

Pytorch Lightning 框架运行顺序之前学习Lightning在打断点debug的时候一直不懂为什么trainer.fit()之后就开始运行了其中的hooks 什么的概念也不理解在看了若干文章后大致理解其中顺序。如有错误请斧正。 Hooks: 实际就是lighting框架的运行顺序, train阶段的运行顺序大致如下（其中的函数都可以重写）:

本地大模型编程实战(38)实现一个通用的大模型客户端由于大部分AI平台提供的API/接口都兼容 OpenAI API ,所以我们可以使用 OpenAI SDK 实现通用的 LLM（大语言模型）客户端。

半吊子全栈工匠

如何接手一个数据团队？【引】又快到年底了，一个好友换了一份新的工作，负责数据团队。和他聊了很多，收获满满。经他同意，将我们讨论的内容整理成文，希望对更多的朋友有所帮助。