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大模型—— Tunee Agent 一个AI音乐Agent

Tunee是一款创新的AI音乐生成Agent,它通过简洁的画布式界面让用户无需深厚乐理知识即可创作音乐。该产品支持多种语言,能根据文字描述、参考音乐、图片或视频生成高质量的音乐作品,包括中文民谣、日漫主题曲等,并能一键生成MV。特别值得注意的是,Tunee在中文发音准确度和音乐风格模仿上表现突出,能精准捕捉参考曲风的精髓。其创新性的"参考音乐生成"功能,让用户能基于现有作品创作

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#人工智能
从 Flink 到 Doris 的实时数据写入实践 —— 基于 Flink CDC 构建更实时高效的数据集成链路

Flink-Doris-Connector是连接Apache Flink与Doris数据库的关键组件,支持实时数据同步、维表关联和高效写入。文章详细解析了该连接器的三大应用场景:Scan场景利用分布式架构提升数据同步效率;Lookup Join场景通过异步查询和批处理优化维度表关联;实时ETL场景借助Stream Load实现高效写入并确保Exactly-Once语义。此外,文章还探讨了基于Fli

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#flink#大数据
DeepSeek Harness 重磅来袭

DeepSeek Harness是DeepSeek AI开发的开源Agent基础设施框架,采用"一切皆插件"的设计理念,基于Cordis插件系统构建。该框架提供四种运行模式(标准、PTC、极简和创造模式),支持程序化工具调用,并具有强大的可观测性功能,包括追记式会话日志和Trajectory视图。其架构由Profile和Bundle组织,核心功能通过插件实现。开发者可通过Web UI或命令行快速上

#人工智能
给 Claude Code 装上眼睛 - 聊聊 code intelligence plugin

Claude Code 的在 “Find relevant code” 那节末尾埋了一条 tip:为你的语言安装 code intelligence plugin,让 Claude 拥有精确的"跳转到定义"和"查找引用"导航能力。我点开 code intelligence plugin 那个链接看了下。底下是 LSP——VS Code、Neovim、JetBrains 用了十年的那套代码智能基建。

100 天机器学习指南

接下来几天的机器学习之旅应该重点了解机器学习的基础知识。您应该首先了解不同类型的机器学习及其应用程序。您还应该熟悉机器学习中使用的关键概念和术语。之后,是时候深入研究算法领域了。有多种机器学习算法可供选择,算法的选择取决于您寻求解决的问题的性质。什么是机器学习?

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#机器学习
股票数据分析

股票数据分析前面我们介绍了Spark 和 Spark SQL,今天我们就使用 Spark SQL来分析一下我们的数据,今天我们主要分析一下股票数据数据准备交易数据我们拿到了最近几年的交易数据下面是具体的数据格式,csv 文件,ts_code 对于的是一个股票代码股票详情数据日期数据因为股票市场不是天天开的,只有交易日才开门,下面就是我们的交易日数据数据分析当然这里我们的分析并不是教大家去怎么买卖股

#数据分析#spark#big data
Flink 2.0 编译

除了新功能外,Flink 2.0 还对已弃用的 API 和配置进行了全面清理,这可能导致某些接口和行为出现向后不兼容的变化。看到Flink2.0 出来了,想去玩玩,看看怎么样,当然第一件事,就是编译代码,但是没想到这么多问题,首先我们还是看一下Flink 2.0 有什么变化。在 2.0 版本中,Flink 引入了若干创新性功能,以应对实时数据处理的关键挑战,并满足现代应用(包括人工智能驱动的工作流

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#flink#大数据
JetBrains 远程开发 极致体验

远程开发 极致体验为什么要进行远程开发无论身处何处数秒内连接至远程环境充分利用远程计算机的强大功能充分利用远程计算机的强大功能在任何笔记本电脑上都可以轻松工作,无论其性能如何。借助远程计算机的计算资源,充分利用最大规模的数据集和代码库。在远程服务器上保护敏感代码保持环境一致性简化入门和技术面试在远程服务器上保护敏感代码如果将源代码存储在开发者的笔记本电脑上,那么这些设备被盗或存放不当都将是潜在的安

股票数据分析

股票数据分析前面我们介绍了Spark 和 Spark SQL,今天我们就使用 Spark SQL来分析一下我们的数据,今天我们主要分析一下股票数据数据准备交易数据我们拿到了最近几年的交易数据下面是具体的数据格式,csv 文件,ts_code 对于的是一个股票代码股票详情数据日期数据因为股票市场不是天天开的,只有交易日才开门,下面就是我们的交易日数据数据分析当然这里我们的分析并不是教大家去怎么买卖股

#数据分析#spark#big data
客服系统从 RAG 到 LightRAG 的全链路升级

摘要 本文系统性地解决了传统RAG在AI答疑系统中的三大核心瓶颈:意图识别模糊、知识碎片化和评测闭环缺失。创新性地提出思维链驱动的并行检索架构,通过分解问题为多步逻辑查询并并行执行,显著提升召回质量。针对传统RAG的结构性局限,探索了从GraphRAG到轻量级LightRAG的检索架构演进,在保留图结构优势的同时实现秒级响应。最后构建了多维度评测体系,强调人工校验以克服模型过度自信问题,形成从问题

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#人工智能
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