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iRTE 2026 实时智能大会|北京技术开发者免费报名,聚焦 RTE+AI Agent 实时交互

iRTE 2026 实时智能大会将于10月23-24日在北京举办,由声网Agora主办,聚焦RTE+AI Agent实时交互,升级为全球首个“实时智能”技术峰会。面向北京地区互联网技术开发者开放100个免费名额,涵盖对话式AI、多模态大模型、智能硬件、音视频底层技术等15+专场,汇聚150+行业专家。适合音视频、AI Agent、语音算法、智能硬件等领域开发者参与,深度探讨实时智能落地实践。报名从

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#实时互动#人工智能
网站改版数据就断流?实测亮数据 Scraper Studio“中文一句话自愈”黑科技

过去调整采集器自愈规则需要登录控制面板,现在开发者可直接通过API来配置、管理自动自愈能力,不用登录后台。当采集任务成功率低于你设定阈值,系统会自动执行自愈,修复采集逻辑。对批量维护大量采集器的团队来说,可实现采集项目从创建、运行、监控到自愈全流程自动化,适配DevOps平台化运维,真正做到采集器自主监控、自主修复,减少人工值守成本。API可自定义多项参数:触发检测方式、成功率阈值、冷却间隔、每日

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#科技
spring之Spring最佳实践与设计模式

本博客将重点介绍在Spring应用程序开发中的最佳实践和常用的设计模式。我们将探讨如何编写高质量的Spring代码,以及如何应用设计模式来解决常见的问题。在Spring开发中,遵循一些常用的最佳实践可以提高代码质量、可维护性和性能。本节将详细介绍一些常用的Spring开发最佳实践,提供实际示例代码和注释,并分享注意事项。在Spring应用程序开发中,遵循最佳实践和设计模式是确保代码质量、可维护性和

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#spring#设计模式#java
集成websocket实现实时通信(ruoyi 使用笔记)

Websocket 是一种基于 TCP 协议的全双工通信协议,它使得客户端和服务器之间可以进行实时的双向通信。相对于传统的 HTTP 协议只能通过客户端发送请求,然后等待服务端的响应,WebSocket 可以让客户端和服务器在任何时候都可以相互发送消息,这种实时通信的方式非常适合需要实时更新数据的应用场景,比如聊天室、在线游戏、股票行情等。客户端向服务器发起 WebSocket 握手请求;服务器返

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#websocket#网络协议
解决:java.lang.ClassNotFoundException: com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver

本篇博客介绍了如何解决 Java 程序中常见的错误,特别是针对驱动程序的加载问题。我们将讨论如何识别错误的根本原因,以及通过正确的配置和设置来解决这个问题。通过本篇博客,我们了解了错误的原因以及解决方法。确保正确配置驱动程序,将其添加到类路径,并验证连接设置,可以解决这个问题,使你能够顺利地连接和操作 Microsoft SQL Server 数据库。

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#java#microsoft#开发语言
2026 AI大模型技术全景与开发者进阶白皮书

《2026 AI大模型技术全景与开发者进阶白皮书》摘要:2026年AI大模型已从文本生成工具进化为具备推理与决策能力的生产系统核心组件。Transformer架构仍是技术基石,自注意力机制使模型具备深度语义理解能力,百万级上下文窗口解决了长文本处理难题。模型涌现能力突破临界点后实现智能飞跃,具备"慢思考"式系统推理能力。开发者角色分化为高门槛算法岗(模型训练优化)和需求旺盛的应

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#人工智能#AI
9API:给开发者准备的 AI 大模型中转服务

摘要:09API是一款面向开发者的AI大模型中转服务,提供统一API和Key简化多个AI工具的配置和使用流程。主要功能包括聊天模型调用、AI编程工具接入、多模态能力支持等,兼容OpenAI SDK。适合开发者快速接入Claude Code、CodeX等工具或自有项目,降低配置门槛。新用户可注册获取API Key并参考调用示例测试。官网提供详细模型列表和教程,目前开放30个免费体验名额。 官网:09

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#人工智能
告别 3 天人工排查!用 Bright Data SERP API 10 分钟拉出全网假货与仿冒广告

可以先用这 25 美元测试下小项目,看看合不合需求,再决定要不要买更高级的套餐。告别 3 天人工排查!用 Bright Data SERP。AI 开发者、数据工程师,还有中小创业团队都能用。

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#人工智能
Prompt 不是即兴发挥:结构化设计与版本化评测的工程化路径

2026 年,大模型已经深度嵌入企业研发的各个环节——代码生成、测试用例设计、文档撰写、需求分析。,没有版本管理、没有评测标准、没有知识沉淀。本文将分享我们在企业级 AI 应用开发中沉淀的,涵盖结构化设计原则、版本化管理、自动化评测体系,以及从"个人技巧"到"团队协作"的落地实践。

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威胁检测趋势:行为基线与异常归因的工程化

摘要 本文探讨了威胁检测从规则驱动向行为驱动转变的趋势,重点分析了行为基线与异常归因的工程化实现方案。文章指出传统规则检测在覆盖范围、误报率和对抗性方面的局限性,提出通过多时间窗口行为基线建模(小时/天/周)来检测异常。作者详细介绍了包含实体画像、三层基线融合策略的技术架构,并对比了不同异常检测算法的适用场景,特别展示了基于变分自编码器(VAE)的进程行为异常检测实现。最后强调异常归因的重要性,提

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#人工智能
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