2025 企业 CRM 选型全景指南：15 大主流系统深度测评 + 落地实操手册 在数字化浪潮席卷各行各业的今天，客户关系管理（CRM）已从企业的 “可选工具” 升级为 “生存必备基建”。它不仅是整合

像是上下文压缩 milvus & mysql & redis 感觉就是套了一层大模型的壳 记忆 知识库检索：RAG 使用哈希去重 为什么需要记忆 解决大模型"健忘"的根本问题 没有记忆的缺点 上下文稀

Next-DBM ER图模型数据库编辑器 文档 https://doc.aiputing.com/dbm 数据堡垒机  企业轻量级数据库审计版本管理系统 Next-DBM 支持数据库连接日志审计，代理

VSCode 推出绿色版！更强！更智能！ 最近，VSCode 再次成为开发社区热议的焦点，尤其是其 Insiders（绿色版），在社交媒体和开发者论坛中被广泛称赞：“功能太强了！” VSCode In

昨天深夜，运维群炸了。 "数据库响应又tm慢到2秒了！"开发老王在群里狂@DBA。DBA小张回了句："你们业务代码写得什么鬼样，还怪我参数没调好？。。。

很多人问我是怎么使用 Claude Code 的，所以今天我想展示一下我的工作方式。 说实话，我的设置可能出人意料地"原生"——Claude Code 开箱即用效果就很好，所以我个人并没有做太多定制。

有没有姐妹和我一样，想做小红书却卡在「选题3小时，动笔两句话」？要么对着空白编辑器发呆，要么辛辛苦苦写的笔记没流量，甚至因为踩了违禁词直接限流… 其实做小红书笔记根本不用死磕，找对工具就能把效率拉满！

传统的 GEO 优化或内容分发，依然需要人类进行“Prompt 编写、分发任务设置、反馈数据分析”等操作。而真正的终极形态，是构建一个能够自主感知流量趋势、自主生产高权重语料、自主调度分发矩阵的 AI

做小红书的宝子们应该都懂，批量创作笔记时总陷入两难：不用AI效率低到想哭，一天憋不出3篇；用了AI又怕踩坑，要么内容同质化被限流，要么触碰平台红线白忙活。更头疼的是，好不容易批量产出的笔记，要么没人看

做小红书穿搭号的都懂，拍完美美穿搭图，绞尽脑汁写文案的痛谁懂啊！半天憋不出一句吸睛话，好不容易写完还怕限流，直到被闺蜜按头安利了一个工具。 初见工具：本能犯嘀咕 她神神秘秘发来火兔工具箱的入口，说“传

为啥你写文案总卡壳？这套AI流水线直接解放双手 每天抓破头想文案，改到半夜还怕违禁词；雇人写成本太高，自己写效率又低；好不容易出稿，还因为风格不统一影响账号调性——这是不是很多内容创作者的日常？其实不

为啥你选不对生态位？90%的人栽在这两个误区里 打开账号后台，看着寥寥无几的播放量和粉丝增长，是不是也曾陷入迷茫：到底该跟风做全品类内容“广撒网”，还是深耕一个细分领域“挖深井”？选前者，怕精力分散个

目前的 AI 搜索市场，DeepSeek 以其强大的逻辑推理和极高的性价比成为开发者新宠，而 Kimi 则凭借超长上下文和敏锐的联网搜索能力稳坐第一梯队。作为 GEO 优化者，我们需要搞清楚：这两大模

1. scikit-learn ≈ ML.NET 2. auto-sklearn / 类似于 Microsoft.ML.AutoML，用参数自动化

作为一个 31 岁的 Java 工程师，我一直以为“画画”这件事离后端很远，直到我在 Spring AI 里遇见了千帆图像模型。原来，只要几行代码，就能让系统自动生成高质量图片。这篇文章，我就用一个真

很多企业在做 GEO（生成式引擎优化） 时会发现一个扎心的问题：公司内部积攒了几千份 PDF、Word 手册和 Wiki 页面，但这些碎片化的业务文档由于格式杂乱、语义碎片化，根本无法直接被大模型的

原文链接：https://mrale.ph/blog/2012/09/23/grokking-v8-closures-for-fun.html 作者：me@mrale.ph | @mraleph 我曾

bgfx是一个跨平台、图形API无关的“自带引擎/框架”风格渲染库，支持多种渲染后端和平台，提供高性能的图形渲染能力，是游戏开发和实时渲染的理想选择。

现在的 DeepSeek、Kimi、豆包 等 AI 助手，在执行 RAG（检索增强生成） 任务时，早已不再通过简单的关键词密度来评估内容。今天，我们从语义特征提取与内容质量评估算法的角度，深度解析 A

当你试图构建一个包含数百个账号的 GEO（生成式引擎优化） 矩阵，分布在知乎、CSDN、小红书、百家号等平台进行大规模语料铺设时，你面临的最大敌人不是内容产出，而是平台的反作弊系统（Anti-Frau