
简介
该用户还未填写简介
擅长的技术栈
可提供的服务
暂无可提供的服务
本文探讨了具身智能在AI面试场景中的应用突破。随着大语言模型的发展,传统文本交互的局限性日益凸显,尤其在需要情感传递和情境适应的场合。魔珐星云平台通过全栈式多模态实时生成技术,实现了高质量、低延迟、低成本的数字人交互,解决了传统AI面试拟真度低和算力成本高的痛点。文章详细介绍了如何基于该平台快速构建专业AI面试官,包括数字人配置、驱动调试和SDK集成,最终实现具备结构化问题库和智能评分系统的企业级

本文探讨了在鸿蒙(HarmonyOS)环境中运行 Electron 应用时,检测操作系统信息的五种方案对比与适配实践。针对鸿蒙容器的沙箱限制,文章系统梳理了包括 Node.js 的 process.platform/os 模块、Web 标准的 navigator.platform/userAgent 等多种检测方式,并提供预加载脚本的统一接口设计、主进程兜底策略及页面展示逻辑。通过同步/异步结合的

本文介绍了基于Amazon Redshift、dbt和MWAA的现代数据栈解决方案。通过ELT模式实现高效数据处理,先加载原始数据至Redshift,再利用dbt进行数据转换和建模。方案采用MWAA托管Airflow实现工作流自动化,结合Cosmos简化dbt任务编排。文章详细阐述了环境搭建步骤,包括Redshift Serverless配置、dbt项目初始化、MWAA环境创建及CI/CD管道构建

本文介绍了基于Amazon Redshift、dbt和MWAA的现代数据栈解决方案。通过ELT模式实现高效数据处理,先加载原始数据至Redshift,再利用dbt进行数据转换和建模。方案采用MWAA托管Airflow实现工作流自动化,结合Cosmos简化dbt任务编排。文章详细阐述了环境搭建步骤,包括Redshift Serverless配置、dbt项目初始化、MWAA环境创建及CI/CD管道构建

本文探讨了在鸿蒙(HarmonyOS)环境中运行 Electron 应用时,检测操作系统信息的五种方案对比与适配实践。针对鸿蒙容器的沙箱限制,文章系统梳理了包括 Node.js 的 process.platform/os 模块、Web 标准的 navigator.platform/userAgent 等多种检测方式,并提供预加载脚本的统一接口设计、主进程兜底策略及页面展示逻辑。通过同步/异步结合的

随着 AI 大模型、自动驾驶、实时数据分析、云计算 等技术的爆发式增长,现代计算系统正承受前所未有的算力需求。大模型训练需要 海量矩阵运算 与 高带宽内存;数据中心要处理 实时海量数据流;企业级业务希望在更低成本下获得更高吞吐与更低时延。结果就是:“算力”成为新的生产力核心,CPU/GPU 集群的每一分性能都至关重要。现在算力对于AI发展来说真的是至关重要。

随着 AI 大模型、自动驾驶、实时数据分析、云计算 等技术的爆发式增长,现代计算系统正承受前所未有的算力需求。大模型训练需要 海量矩阵运算 与 高带宽内存;数据中心要处理 实时海量数据流;企业级业务希望在更低成本下获得更高吞吐与更低时延。结果就是:“算力”成为新的生产力核心,CPU/GPU 集群的每一分性能都至关重要。现在算力对于AI发展来说真的是至关重要。

随着 AI 大模型、自动驾驶、实时数据分析、云计算 等技术的爆发式增长,现代计算系统正承受前所未有的算力需求。大模型训练需要 海量矩阵运算 与 高带宽内存;数据中心要处理 实时海量数据流;企业级业务希望在更低成本下获得更高吞吐与更低时延。结果就是:“算力”成为新的生产力核心,CPU/GPU 集群的每一分性能都至关重要。现在算力对于AI发展来说真的是至关重要。

在数字化转型浪潮中,企业面临着海量数据处理和高效决策支持的双重挑战。传统报表制作方式周期长、响应慢,业务人员过度依赖技术团队,导致数据价值难以充分发挥。特别是面对中国式复杂报表需求时,传统的BI工具往往力不从心,业务人员需要一种能够快速响应变化、直观易用且支持深度分析的数据报表解决方案。








