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数据集市
数据挖掘
从0开始全面认识高质量数据集建设（4）
上一篇中，我们了解了高质量数据集建设流程中至关重要的“需求调研”与“数据规划”两大环节，掌握了从现状摸底、场景拆解到供需确认的五步调研法，成功输出了高质量数据集清单；还深入学习了如何通过基本信息编目、内容结构设计及生产加工要求的明确，为数据集制定出详尽的《目录建设标准》。 然而，仅有清晰的蓝图和清单还不够，如何将这些规划转化为实实在在的高质量数据？接下来，我们将探讨数据工程的具体实施路径。
zhouzhou的奇妙编程
2026-02-17
1461
第四期热点征文-大模型技术
大模型应用：LlamaIndex 与 LangChain 深度集成构建本地化RAG系统.25
大模型在生成信息时可能出现幻觉问题，生成看似合理但实际错误或不存在的内容，同时，模型存在知识边界限制，其知识受限于训练数据的时间截点和覆盖范围，无法获取实时信息或特定领域深度知识。为解决这些问题，通常采用检索增强生成（RAG）技术，结合外部知识库实时检索来修正和补充模型知识；通过提示工程明确约束生成范围；建立事实核查和置信度评估机制。
未闻花名
2026-02-22
840
前端框架
前端
前端工程化
元架构下的前端性能优化：按需加载与渲染的新思路
在供应链系统中，我们正面临前所未有的性能挑战。当系统需要同时处理实时库存监控、多仓库数据同步、复杂订单流程时，传统的性能优化手段往往显得力不从心。仓库管理员需要实时查看数万种商品的库存状态，采购专员需要快速筛选供应商信息，物流调度员需要流畅操作配送路线规划——这些场景都对前端性能提出了极高要求。
叶一一
2026-02-23
340
第四期热点征文-大模型技术
大模型应用：LlamaIndex、LangChain 与 LangGraph 细节深度、协同应用.24
在大模型应用开发中，如何高效地利用私有数据、编排复杂任务以及管理多轮对话状态是三个核心挑战。LlamaIndex、LangChain和LangGraph分别针对这三个挑战提供了专业解决方案。今天我们将深度解析这三个框架的架构设计、核心细节，并通过实战案例展示如何协同使用它们构建强大的LLM应用。
未闻花名
2026-02-21
1170
容器服务
linux
容器化部署 SQLynx 最佳实践：基于Docker的标准化部署方案
SQLynx 是一款现代化的 企业级数据库管理平台，专为开发者、DBA、数据分析师和企业团队设计，提供高效、安全、协作的数据库操作体验。它支持多种主流 SQL 数据库，采用直观的界面和强大的功能，帮助用户轻松完成数据库开发、管理、审计和协作任务。
江湖有缘
2026-02-22
660
腾讯技术创作特训营S17#我与AI
Gemini 3.1 Pro 登顶背后：效率、稳定性与工程化能力的全面升级
Gemini 3.1 pro它来了，它在 Gemini 3 系列的基础上，核心推理方面实现了飞跃。相比上一代版本，这次升级并不是简单的参数堆叠，他在“推理深度、长上下文、多模态融合与Agent能力”等几个方向上做了进一步的升级
算法一只狗
2026-02-21
1280
前端工程化
前端
前端框架
实战指南：利用 useEffectEvent 构建稳定、高效的订单自动保存系统
在供应链系统中，订单数据的完整性和实时性直接关系到企业的运营效率和客户体验。传统的订单管理系统往往面临一个关键挑战：如何在用户编辑订单过程中实现无感知的自动保存，既保证数据安全，又不影响用户的操作流畅度。特别是在处理复杂的订单信息（如商品清单、价格调整、配送规则等）时，这一需求变得尤为迫切。
叶一一
2026-02-22
390
语音合成
语音识别
大模型应用：TTA文本驱动音频：MusicGen大模型参数调优+音频情绪可视化.23
随着语音大模型的普及，不管是TTS还是ASR，都与音频处理有着紧密的联系，AIGC的蓬勃发展，也催生了文本到音频（Text-to-Audio, TTA）的落地场景，音乐生成也走进了我们的实际应用。基于传统的信号合成技术凭借完全可控、轻量化的优势，在场景化音效补充中不可替代；而声乐大模型也是雨后勃发，以 MusicGen 为代表的 TTA 大模型，则通过海量数据训练实现了文本意图驱动的创意生成。
未闻花名
2026-02-20
1490
LLM
人工智能
谷歌重磅发布 Gemini 3.1 Pro：更强推理，更强生产力
很多人会把它看作 Gemini 3 的小版本升级，但从目前披露的测试数据和演示能力来看，这更像是一次结构性强化，而不是简单的参数迭代。
IvanCodes
2026-02-21
1440
语音助手
语音识别
大模型应用：完整语音交互闭环：TTS+ASR融合系统可视化场景实践.22
在文章开始之前，先简单释义说明一下，TTS即文本转语音，ASR即语音转文本，前面的章节我们仔细通俗的讲解了TTS和ASR的原理和各自应用场景，今天我们将两者结合在一起进行深度分析，首先我们需要考虑， 是什么样的场景需要TTS与ASR 的融合，回想我们打开手机的语音助手，说一句“查询明天的天气”，它能立刻识别我们的语音，此时手机的语音助手内部处理将我们的语音转文本，解析指令后得到答案，再通过文本转语音，然后用自然语音给我们反馈结果， 这看似简单的交互，背后正是TTS与ASR两大技术的融合魔力。
未闻花名
2026-02-19
1460
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未闻花名
2026-02-19

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