私有化部署

【JVS更新日志】物联网、企业计划、企业文档等3.18更新说明！JVS是企业级数字化服务构建的基础脚手架，主要解决企业信息化项目交付难、实施效率低、开发成本高的问题，采用微服务+配置化的方式，提供了低代码+数据分析+物联网的核心能力产品，并构建了协同办公、企业常用的管理工具等，所有的应用与能力采用模块化构建，按需开箱使用。

分布式存储与RustFS

OpenClaw存储选型：RustFS vs MinIO，本地AI智能体谁更适配？OpenClaw（龙虾AI）凭借本地优先、持久记忆、自主执行的核心优势，成为当下最火的本地AI智能体方案，彻底摆脱云端数据隐私顾虑。但随着使用时长增加，AI记忆、对话日志、任务缓存、模型索引等数据快速膨胀，C盘爆满、运行卡顿、数据丢失等问题频发，存储选型直接决定OpenClaw的部署体验与稳定性。

钉钉云课堂平替方案：企业内训系统的另一种可能在企业数字化转型的浪潮中，在线培训平台已成为组织学习的基础设施。钉钉云课堂作为阿里生态的重要一环，确实为不少企业提供了便捷的培训解决方案。然而，随着企业对数据安全、定制化需求以及成本控制的重视程度日益提升，越来越多的组织开始寻找更具自主性的替代方案。本文将从实际应用场景出发，探讨一种基于私有化部署的在线学习考试系统如何满足企业多元化的培训需求。

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低代码工具怎么选？我直接给你整理好了最近在帮团队整理内部系统方案，顺便试了不少低代码平台，最大的感受是：现在不写代码，真的也能把系统做得像模像样。不管是表单、流程，还是管理系统，很多事情自己就能搞定。把我用下来体验不错的几款免费低代码平台整理了一下，给有需要的人做个参考。

2026免费低代码平台评测：从全功能永久免费到生态适配的选型指南随着数字化转型加速，低代码平台凭借高效开发、低成本部署的优势，成为企业实现业务快速迭代的核心工具。以下为当前主流免费低代码平台的综合评测与选型指南。

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智慧城市建设中，数字孪生的价值在哪里？随着城市规模不断扩大、运行系统日益复杂，传统依靠分散系统和人工经验的城市管理方式，逐渐难以满足高效率、精细化和可持续发展的需求。交通、能源、公共安全、生态环境、市政设施等领域彼此关联、相互影响，任何一个环节出现问题，都可能引发连锁反应。在这样的背景下，数字孪生技术凭借其直观、联动和可推演的特点，正在成为智慧城市建设中的重要基础能力。

【开源探索】Panelai：重新定义AI服务器管理面板，助力团队私有化算力部署与模型运维作为一名连续创业的老兵，在这个AI爆发的时代，我发现市面上的运维面板大多针对Web网站，却缺乏专为AI算力与模型管理设计的工具。为此，我和团队熬夜奋战，旨在打造新一代AI服务器管理面板——Panelai。本文分享我们的开发思路、解决的痛点以及未来的技术规划。

开源APS排产系统，出货计划如何成为企业降本增效的关键？在现代制造业生产管理中，企业不仅需要高效地生产产品，更需要确保产品在正确的时间交付给客户。APS（高级计划与排程）系统的出货计划功能，正是通过智能算法将库存、生产能力和客户需求精准匹配，为企业提供可视化的出货安排。

高安全行业的AI落地范式：核电智能体的工程实践点赞、关注、收藏。不迷路核电领域因其高安全性、强监管性、复杂系统性和人因敏感性，对智能体（AI Agent）的技术实现提出了极高要求。截至2026年，以中核集团、中广核、国家电投等为代表的中国核电企业已在多个场景落地智能体应用。以下是核电领域智能体的关键技术实现细节，涵盖架构设计、安全机制、典型场景与工程实践。本文由中国人工智能培训网整理并发布

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安锐云私有化部署多场景自动化监测数据完整可控更经济在关键基础设施监测领域，数据安全与自动化监测效率缺一不可！安锐云私有化部署方案，专为铁路、军事设施、核电站等高敏感场景量身打造，将监测平台完全部署于用户本地服务器，实现敏感数据本地存储不外流，从根源隔绝外网攻击与非法访问。无论是铁路自动化监测的实时数据传输，还是核电站实时监测的机密信息防护，方案都能确保数据自主可控，保障机密性与完整性。即便在无网络环境下，也能稳定开展自动化监测，关键设施预警不中断，彻底摆脱对公共云的依赖。支持定制专属平台名称、域名与图标，适配工程结构、军事设施等多场景监测需求。长期来

源码技术栈

B/S智慧工地源码 SaaS多租户平台智慧工地是指利用传感器、物联网、云计算、大数据等技术实现对建筑工地运营过程的监测、管理和优化。围绕施工过程管理，建立互联协同、智能生产、科学管理的施工项目信息化生态圈，并将此数据在虚拟现实环境下与物联网采集到的工程信息进行数据挖掘分析，提供过程趋势预测及专家预案，实现工程施工可视化智能管理，以提高工程管理信息化水平。

2025中小企业低代码工具选型参考：斑斑（免费私有化）与飞书多维（生态协同）在企业数字化转型浪潮中，低代码工具已成为降本增效的核心抓手。斑斑低代码以“全免费”破局，飞书多维表格凭“生态协同”立足，二者虽同为低代码赛道的热门选择，但核心优势与适用场景差异显著。本文从功能、价格、适配性三个维度客观对比，助力不同需求的用户精准选型。

ManySpeech.MoonshineAsr 使用指南ManySpeech.MoonshineAsr 是 ManySpeech 语音处理套件中一个专门用于moonshine 模型推理的语音识别组件，其使用 c# 开发，底层调用 Microsoft.ML.OnnxRuntime 对 onnx 模型进行解码。具备以下特点：

私有化部署全攻略：开源模型本地化改造的性能与安全评测🌟 Hello，我是摘星！ 🌈 在彩虹般绚烂的技术栈中，我是那个永不停歇的色彩收集者。 🦋 每一个优化都是我培育的花朵，每一个特性都是我放飞的蝴蝶。 🔬 每一次代码审查都是我的显微镜观察，每一次重构都是我的化学实验。 🎵 在编程的交响乐中，我既是指挥家也是演奏者。让我们一起，在技术的音乐厅里，奏响属于程序员的华美乐章。

llama.cpp 一键运行本地大模型 - Windowsllama.cpp 那可是相当牛掰的一个项目嗷！它的核心功能就是能在 CPU 上让大模型进行推理运行。你想啊，有时候咱可能就没办法用 GPU 来进行高效计算，这时候 llama.cpp 就闪亮登场啦，给咱提供了一种在 CPU 上利用大模型的超棒解决方案。这项目的代码就托管在 GitHub 上呢，地址在这：https://github.com/ggml-org/llama.cpp ，想去瞅瞅的小伙伴可别错过哈。

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在windows主机本地快速部署使用deepseek-r1大模型一台配备 Windows 操作系统、12GB 或以上显存的英伟达显卡、8GB 或以上内存，并能连接互联网的电脑可以继续阅读以下内容。

如何在 Linux 服务器上部署 Pydio Cells 教程Pydio Cells 是一个开源的文档共享和协作平台，专为你的组织设计。它允许你在组织内部分享文档和文件，并让你完全掌控文档共享环境。

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《我的AI大模型系列》一、本地部署大模型最近自己在学习大模型，会从推理、部署、微调，最后实现微调后成功调用工具。大模型（ Large Model ）是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。这些模型通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型通过训练海量数据来学习复杂的模式和特征，具有更强大的泛化能力，可以对未见过的数据做出准确的预测。

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LLM大模型企业应用实战-----为Langchain Agent添加记忆功能在开发复杂的AI应用时,赋予Agent记忆能力是一个关键步骤。这不仅能提高Agent的性能,还能使其在多轮对话中保持上下文连贯性。本文将详细介绍如何在Langchain框架中为Agent添加记忆功能,并深入解析每个步骤的原理和最佳实践。

GPT实战系列-实战Qwen在Cuda 12+24G部署方案ChatGLM4进行新闻发布，但还没有开源更新，在此之际，实战部署测试Qwen大模型。目前Qwen的口碑貌似还不错，测试显卡内存24G，毕竟有限，排除了Qwen14非量化方案Qwen-14B-Chat，只有 Qwen-7B-Chat，Qwen-7B-Chat-Int4，Qwen-14B-Chat-Int4 模型可用。测试过程中Qwen-7B-Chat出现显存bug，只能都用Int4方案。