工业物联网正从数据采集向实时决策转变，传统"只存数据"的时序数据库面临三大挑战：数据割裂、计算复杂度高、时效性难保障。新一代数据库需具备时序原生计算、存算一体等能力，DolphinDB作为"采存算用"一体化平台，通过分布式架构、内置实时计算引擎和AI支持，实现了毫秒级响应和复杂分析。其案例证明，这种平台型数据库能有效解决工业场景中的性能瓶颈，满足实时决策需求

这段时间后台起码有几十个刚入门AI的朋友问我：“哥，我刚学AI，想配个机器，买什么GPU好啊？”“我预算只有一千，能不能买块二手卡入门？”“矿卡到底能不能买啊？会不会翻？”“A卡现在做AI行不行啊，比N卡便宜好几百呢”。问的人多了我就想，干脆把我这些年踩过的坑、总结出来的经验整理成一篇文章，从入门者的角度讲清楚，选GPU到底要看什么，不同预算不同需求该怎么选，买到之后怎么配置才能少踩坑，不需要你懂

数字人创业需警惕传统方案的商用短板，魔珐星云提供低成本、高适配的解决方案。传统数字人存在高延迟、弱网崩溃、部署成本高等问题，难以规模化商用。魔珐星云通过端侧渲染技术实现≤500ms响应、百元设备运行、全终端适配，解决创业痛点。平台提供六大核心能力，帮助中小团队快速开发可落地的交互产品，并通过SDK简化开发流程，实现从Demo到商用的低成本落地。创业者应关注实时交互和规模化能力，而非仅注重外观颜值。

大模型爆发的第一波浪潮已经过去了，但是接下来真刀真枪落地的第二波浪潮，才刚刚开始。这篇文章我把这三年自己亲历、跟业内人聊出来的，未来5年人工智能最核心的5个发展趋势整理出来，每个趋势都讲清楚背后的逻辑，有实际的例子，也给不同身份的朋友提了可落地的方向，不管你是学生、从业者还是创业者，应该都能有点收获。

本文分享了作者在国产数据库KingbaseES上使用表空间自动创建目录功能的实践经验。通过凌晨两点因目录缺失导致系统宕机的案例，对比了传统数据库需手动建目录的繁琐操作。文章重点介绍了KingbaseES自动创建目录的特性如何简化运维，并详细探讨了在统信UOS、麒麟等国产系统上遇到的SELinux策略、路径大小写、文件加密等适配问题。作者认为，这种看似细小的功能改进，恰恰体现了国产数据库在易用性和信

摘要：Anthropic发布的Claude Opus 4.7是其旗舰AI模型的最新版本，在编程、视觉处理、指令遵循等六方面显著提升，尤其适合文档处理、自动化开发等场景。虽然定价与4.6版相同，但因分词器优化和思考强度增加，实际使用成本可能上升35%。国内用户可通过DeepSider插件免注册使用，该工具支持多格式文档解析和跨设备登录，解决了官方服务的区域限制问题。（149字）

我自己刚入门的时候，也只盯着最新的技术看，直到前年帮导师整理AI实验室的史料，翻了好多老论文、老口述，才发现原来我们现在用的很多思路，半个多世纪前的先驱们就已经想到了，只是受限于算力、数据，没做出来而已。看懂了兴衰的逻辑，再看现在的各种热点，反而能冷静很多，不会被风口带着乱跑。所以这篇文章我把70年的AI历史按阶段梳理清楚，加了很多我自己读史的感悟，尽量不说干巴巴的年份和人名，讲清楚每个阶段为什么

人工智能已从科幻概念发展为改变世界的核心技术。本文概述了AI的发展历程与核心技术：从图灵测试到深度学习革命，介绍了机器学习三大范式（监督学习、无监督学习和强化学习）及其应用场景，重点解析了深度学习的神经网络结构、卷积神经网络和循环神经网络的工作原理。文章还展示了AI在医疗健康和自动驾驶等领域的突破性应用，如AI辅助诊断和自动驾驶技术，体现了AI正在重塑人类生活的方方面面。通过通俗易懂的讲解，帮助读

这篇文章，我把自己的所见所闻，加上最新的行业数据，给大家把人工智能行业全景拆得明明白白，从产业链分层，到每层的岗位、要求、薪资、前景，再给不同背景的人不同的入行建议，全是实打实的经验，没有套话，没有广告，看完你就知道自己适合走哪条路，不用再瞎摸索。没准哪天填志愿、换工作就能用上。

相信很多刚入门AI的朋友都有这个感受——满脑子都是梯度下降、反向传播的概念，真要上手做个东西，连Anaconda都能装错，跑个代码一堆报错根本不知道从哪下手。痛定思痛之后，我决定找一个最经典的入门项目从头撸一遍，就是所有人入门都绕不开的**手写数字识别**。这篇文章我把整个流程从0到1做下来的步骤、踩过的所有坑、甚至每一步为什么这么做都记下来，给同样刚入门的朋友做个参考。你跟着走一遍，绝对能对AI