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长鑫科技登陆科创板,国产存储破局时代,这本 AI 芯片制造实战书必看

国产DRAM龙头企业长鑫科技成功登陆科创板,创下3.31万亿元市值纪录,成为中国大陆唯一实现DRAM大规模量产的IDM企业,标志着国产存储产业突破国际垄断。随着AI技术驱动存储需求激增,半导体制造正迎来智能化升级浪潮。由长鑫科技高管推荐的新书《AI辅助芯片制造:算法与工程化落地》应时出版,系统解析AI技术在芯片制造全流程的应用,涵盖光刻仿真、缺陷检测等六大实战场景,提供从算法到工程落地的完整解决方

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#人工智能#科技#制造
读懂微信 AI 底层逻辑:普通人、商家掘金完整手册

《微信AI掘金指南》是一本全面解析微信AI商业应用的实战手册,系统性地揭示了微信AI如何重构流量分发逻辑,从“人找服务”升级为“AI主动匹配服务”的变革。本书由人工智能专家杜雨博士撰写,通过认知破局、规则解析和落地实操三大板块,为商家、创业者及普通人提供:1)微信AI生态的底层逻辑与流量红利;2)官方规则与高转化产品设计法则;3)四大高盈利赛道的落地方案(本地生活/零售电商/工具服务/私域引流)及

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#微信#人工智能
读懂微信 AI 底层逻辑:普通人、商家掘金完整手册

《微信AI掘金指南》是一本全面解析微信AI商业应用的实战手册,系统性地揭示了微信AI如何重构流量分发逻辑,从“人找服务”升级为“AI主动匹配服务”的变革。本书由人工智能专家杜雨博士撰写,通过认知破局、规则解析和落地实操三大板块,为商家、创业者及普通人提供:1)微信AI生态的底层逻辑与流量红利;2)官方规则与高转化产品设计法则;3)四大高盈利赛道的落地方案(本地生活/零售电商/工具服务/私域引流)及

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#微信#人工智能
OpenClaw 为什么凉得这么快?

AI Agent工具OpenClaw从爆火到降温,揭示了当前AI开发工具的局限性。虽然AI能高效生成代码并自动执行任务,但缺乏对工程质量的判断力,容易产生维护隐患。真正的软件开发需要人类把控架构设计、风险控制和业务理解等核心环节。未来趋势将是"工程师管理AI助手"的协作模式,而非完全替代。这次技术泡沫的退潮提醒我们:AI是效率工具而非魔法,优秀工程师的价值在于系统思维和决策能力,这正是AI难以替代

#人工智能
时序数据库选型被写入峰值带偏了?金仓超表让我少加了不少班

本文分享了作者在工业物联网项目中关于时序数据库选型的实践经验。最初计划采用专业时序数据库应对高频数据写入,但客户业务需求(需跨设备档案、维修记录等多维度关联查询)促使重新评估方案。作者最终选择金仓数据库的超表功能,其优势在于:1)内置时间分块管理,简化传统按月分表的繁琐运维;2)支持时序数据与关系型数据的统一存储,避免跨库关联的复杂性;3)提供连续聚合、数据压缩等实用功能,减少开发维护成本。通过实

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#时序数据库#数据库
摄像头回放总要付费?用飞牛NAS搭建自己的监控录像中心

本文介绍了如何利用EasyNVR软件在飞牛NAS上搭建本地监控存储系统,实现多品牌摄像头的统一管理和录像存储。主要内容包括: EasyNVR功能概述:支持RTSP/RTMP/ONVIF协议接入,提供本地存储、实时监控和历史回放功能,替代云存储服务。 部署步骤: 开启飞牛NAS的SSH访问 通过Docker命令快速部署EasyNVR 可选配置录像存储到飞牛相册目录 摄像头接入配置: 建议固定摄像头I

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AI多智能体时代来临,读懂MCP与A2A架构,抢占企业数字化新风口

✅苏奕嘉| OriginOneAI CEO,长期深耕多智能体架构搭建,主导多款企业级AI系统落地;✅李钊丞| 世界500强前产品经理,深谙企业数字化业务逻辑,擅长AI产品商业化落地;✅徐振超| SelectDB海外SA,深耕数据库、AI融合领域,精通底层算力与调用优化。全书摒弃空洞晦涩的学术理论,所有架构思路、优化方案、实操案例,均来源于真实企业项目打磨总结,拿来即可复用。这是一本来自一线从业者的

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#人工智能#架构
《大模型驱动软件测试》| 软件工程3.0时代,大模型驱动测试实战指南

《大模型驱动软件测试》是一本系统探讨大模型技术在软件测试领域应用的实战指南。全书由同济大学朱少民教授和北京邮电大学邢颖教授联合撰写,共分8章,从软件工程3.0时代背景出发,深入解析LLM核心技术及其在测试需求分析、用例生成、脚本开发、非功能测试和管理等全流程的创新应用。本书特色在于理论深度与实践指导并重,既包含Transformer架构等核心技术解析,又提供大量测试场景案例,适合测试从业者、技术管

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#测试
让Mac mini全天替你干活:OpenClaw接入飞书与公网发布实战

摘要 本文介绍如何将闲置的Mac mini改造为家庭AI服务器,通过部署OpenClaw智能体实现远程任务处理。OpenClaw是一个能操作本地文件的AI助手,支持接入飞书等办公软件。教程涵盖环境准备(安装Homebrew、Node.js和Git)、OpenClaw的一键部署与配置(选择AI模型提供商)、飞书机器人对接等步骤,最终实现通过手机发送指令即可调用家中Mac mini处理文档整理、代码生

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#macos
搭一套团队共享的AI编程助手:MonkeyCode部署与远程接入实战

个人使用AI代码助手时,直接安装一款编辑器插件通常就够了。但进入团队协作场景后,问题会复杂得多:每个人分别配置模型和密钥,版本不统一,账号无法集中管理,使用记录也很难追踪。MonkeyCode提供了一种相对集中化的方案。管理员可以在服务器上统一配置对话模型和代码补全模型,再创建成员账号,让开发者通过VS Code客户端登录并使用同一套AI编程服务。本文会在Linux服务器中完成MonkeyCode

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