本文介绍了金仓数据库在时序数据处理领域的创新应用。针对时序数据高频率写入、高并发查询、高容量存储的特性，金仓数据库通过日志结构化存储引擎、时序专用索引等技术实现性能突破，在医疗、能源等行业成功替代传统数据库。文章重点展示了金仓数据库在广州医科大学项目中的实践，其增强模式设计既保留原有系统功能，又显著提升时序处理能力。此外，金仓提供的KDTS迁移工具实现Oracle到KingbaseES的无缝迁移，

文章摘要： 在AI工业化时代，中小企业面临算力成本高、环境配置复杂、资源利用率低等挑战。GpuGeek通过弹性算力、开箱即用和秒级计费等创新方案，显著降低了AI落地的门槛。其核心架构支持智能GPU资源调度，提供工业级显卡舰队和预置镜像库，简化了模型训练与部署流程。GpuGeek的模型市场涵盖多种AI模型，支持快速获取与部署，助力企业、学术研究和个人开发者加速AI应用落地。此外，GpuGeek在大模

摘要：本文介绍了如何通过Docker在Ubuntu本地部署Flowise AI工作流平台，并借助cpolar内网穿透工具实现远程访问。首先使用git克隆Flowise项目，修改配置文件后通过Docker Compose启动服务；接着安装配置cpolar建立安全隧道，将本地3000端口映射为可远程访问的HTTPS地址。针对临时随机域名不便记忆的问题，详细说明了如何升级cpolar套餐并配置固定二级子

AI大模型正在颠覆传统软件开发模式。2025年数据显示，AI开发平台可将项目周期缩短75%，人力成本降低40%。典型应用包括：IBM Watsonx在需求分析阶段将3周流程压缩至3天；GitHub Copilot减少35%代码审查时间；TestCraft将测试脚本编写从8小时降至20分钟。医疗和金融领域已实现智能问诊和合同解析等场景落地。技术挑战集中于数据隐私和模型可解释性，解决方案包括联邦学习和

在生成式AI技术快速发展的背景下，开发者与中小企业面临算力困境，主要体现在硬件成本高、资源调度失衡和环境部署复杂等问题。为解决这些挑战，GpuGeek提出了三大核心技术突破：分时切片调度引擎、异构计算融合架构和AI资产自动化管理。这些技术通过纳米级资源切割、智能路由算法和自动化管理工具，显著降低了算力成本，提升了资源利用率和开发效率。GpuGeek还提供了六大核心优势，包括全球显卡资源池、AI镜像

FlashTable：革新低代码表单开发的AI驱动工具 FlashTable是一款创新的低代码表单开发工具，通过AI驱动和图形化界面大幅提升表单创建效率。其核心优势包括： 极简操作：拖拽式设计，无需编程基础，支持多种字段类型 智能还原：1:1精准还原Word/Excel模板样式，降低学习成本 AI赋能：自动生成代码、智能推荐组件、解析Excel公式 高效部署：支持Docker和Jar包双模式，满足

《现代开发者效率革命：工具链深度解析与方法论》摘要 本文系统剖析了开发者工具链的进化与效能提升策略。研究显示：68%开发者认为工具选择影响晋升，顶级程序员工具使用量达普通开发者3.2倍。文章聚焦四大核心领域： 智能编辑器（VS Code/Copilot）实现上下文感知编码与可视化调试 Git高阶应用（交互式变基/自动化钩子）使代码审查效率提升40% 自动化脚本（Docker/Shell）将环境搭建

摘要： 本文对比了金仓KES与达梦DM数据库在迁移成本、运维成本、授权成本和生态建设方面的差异。金仓KES凭借98%的Oracle语法兼容性显著降低代码改造量，配套KDTS迁移工具提升效率；运维方面提供高可用架构和智能诊断，RTO<30秒；授权模式灵活，扩展成本较低；生态工具完善。达梦DM在复杂语法兼容性、高负载调优和节点授权成本方面相对不足。综合来看，金仓在迁移和运维阶段可节省超50%人力

AI大模型正在重塑软件开发全流程，带来效率与模式的革命性变革。本文系统梳理了AI技术在软件开发生命周期各环节的创新应用：在需求阶段，智能解析器将需求文档错误率降低83%；设计环节，LLM驱动的架构设计使系统拆分效率提升5倍；编码时，自然语言可直接生成完整工程代码；测试阶段，AI生成测试用例并预测缺陷；运维方面，深度强化学习实现资源动态调度。行业案例显示，金融科技和智能制造领域已取得显著成效，如反欺

Rokid乐奇2025全球AR&AI开发大赛正式启动，为开发者提供高价值竞技平台。赛事设置AR应用/游戏和AI智能体两大赛道，奖金丰厚（最高20万+20%额外奖励），获奖比例高。参赛者将获得Rokid全套AR设备开发权限、算力支持及行业龙头背书，优秀作品可对接企业落地合作。大赛要求原创作品适配Rokid硬件，但无需底层图形学基础，支持Unity、Unreal等主流工具。报名通道已开放，这是