AI电视里的达摩
2025年,所有电视都搭载了AI功能,所有电视厂商都在宣传AI能力。但问题是,消费者依旧没有对AI电视做出什么积极的回应。“AI电视是鸡肋”“AI只是电视的又一轮泡沫”等观点层出不穷。
为什么明明AI技术能够解决电视的很多问题,但AI电视的前路依旧不清?在用AI打破电视的障壁之后,我们发现墙壁后还是墙壁。相较于跟风口,追大模型热度的AI电视发展方案,产业界可能更需要能静下来,沉下去的“达摩”。
禅宗历史里,达摩祖师相传在嵩山中峰面壁九年,之后破壁而出开创了禅宗一脉。某种意义上来说,电视今天的境况正是一场面壁。只有AI与电视真正的接驳点,才有可能迎来破壁的一刹。
今天我们的故事就从电视的AI风口与困局讲起,聊聊一群人如何成为AI电视里的达摩。
1925年,贝尔德发明了全球首台能够真正使用的机械电视。算下来电视的诞生距今刚好一百年,但似乎很少有人想要庆祝这个伟大的一百年纪念日,因为在今天,我们留给电视的更多是沉默。
过去一个产业周期,伴随智能手机的兴起与短视频成为主流娱乐模式,我们的文娱生活中迎来了手机的一家独大。家庭中每个成员都习惯依赖手机,都热衷于刷短视频,我们留给电视的时间越来越少。同时,PC、Pad、游戏掌机等泛在化的屏幕也在分割电视的使用时间。长久累积下来,电视似乎变成了我们客厅中一件被久久遗忘的装饰。
根据洛图科技发布的《中国电视市场品牌出货月度追踪》,2024年全年中国电视市场品牌整机出货量为3596万台,同比下降1.6%,创下十五年来新低。尽管2024年是体育大年,但电视市场的持续疲软依旧无可挽回。
但另一方面,我们还能看到电视在影音体验等方面提供的乐趣依旧是不可替代的,并且人们对电影、电视剧、长视频的热爱也在持续复苏当中。解决电视陆沉的问题,一定要聚焦于提升电视的场景化体验,让用户愿意打开电视,愿意沉浸于电视体验当中。
这时,AI成了一把至关重要的钥匙,一把或许能改变电视未来命运的钥匙。
对于电视来说,AI最大的价值就是改变了用户与长视频的交互逻辑,让用户可以通过语音等方式直接触达数据内容,从而改写了电视的遥控逻辑,比如改变电视不如手机的点滑逻辑便捷的短板,进而突出了电视大屏体验与沉浸感的长板。
话虽如此,但提到AI电视这个已经并不新颖的概念,很多人还是会联想到“鸡肋”“没用”等负面词汇,这是因为电视中大量的AI能力都浮于表面。
比如说,很多电视中的AI语音助手不具备跨APP能力。用户还是需要面对层层套娃的电视APP交互逻辑,逐层寻找自己想要的内容。这也让AI能够直达数据的价值荡然无存。
再比如,很多电视产品的语音交互不够智能,理解能力太差,导致跟电视说两句话就陷入死胡同,几次尝鲜过后用户就兴趣索然。
而在大模型兴起之后,电视厂商最新的动作是一窝蜂搭载大模型。但这又陷入了新的误区,那就是如果大模型不能深入电视提供的内容,对于消费者来说就没有价值,消费者不如在手机端与大模型进行对话。
归根结底,AI电视的这些问题,是把AI和电视的结合停留在简单、粗糙的表层。对于厂商来说,简单搭载个大模型是非常容易,成本极低的事,但真正将AI功能与用户电视体验进行深度结合,却是需要水磨功夫才有可能达成。
如果只把AI当作营销风口,那么AI不仅解决不了电视的问题,还会让用户进一步失去对电视的兴趣。
所以说,AI电视需要的不是风口,而是面壁。
提到成立于2006年的酷开科技,很多人会联想到它年轻化的品牌形象,联想到它在操作系统与AI等技术上有很早的布局。但可能很多人都没注意到,在AI电视风生水起的过去四年中,酷开一次发布会都没有召开过。
他们去做什么了?答案或许是,他们希望沉到AI与电视的连接点深处,去试着作一个面壁的达摩。
在酷开看来,未来的世界应该是数字世界与现实世界平行,而屏幕就是二者之间的沟通界面。如果这块名为电视的屏幕不能充分挖掘虚拟世界里的内容与数据,那么虚拟与现实间的沟通也就无法实现。所以,在电视行业涌向AI热潮的时候,酷开选择了将海量电视数据重新整理、挖掘的另一条路。
某种意义上来说,这是电视的面壁,AI的苦修。
2014年开始,酷开开始做数字标签,让爱优腾资源搬上电视。2018年开始基于AI逻辑全面进行数据挖掘。之后几年间,酷开全面加工了70多万部视频,实现了AI能力直达海量电视数据。2023年,酷开接入大模型,用大模型代替传统的推荐算法,让大模型的知识处理能力,与几年间布局的数据挖掘能力融合对撞。
此后,酷开迎来了巨大的变化。不仅产品全面拥抱AI,企业运营也走向AI原生时代,在音视频识别、场景切割、场景标签生成等技术实现了行业领先,并且与业界领先的大模型供应商进行合作,在影音、教育等场景上结合自身数据积累进行模型调优。
在这场不断重构数据、更新AI底座的苦修中,酷开逐渐觉醒了一个认识,那就是必须让AI围绕用户进行服务。让AI穿越电视背后的无尽数据与层层功能,实现对用户的精准拥抱。
这个设想最开始被酷开定义为数字体,其后结合AI Agent逻辑的兴起,顺理成章将其称为智能体。
经历了重构数据、升级底座、培育算法,以及面向智能体的方向抉择之后,酷开知道,破壁的时刻到了。
一场久违的发布会,就是为这个时刻准备的舞台。
让AI与电视真正结合的锚点,是启动围绕用户需求的智能体机制。这就是酷开超级智能体。
4月22日,酷开在以“大爱AI”为主题的2025春季发布会上发布了超级智能体,其中包括影音、健康、生活、设备、创作、教育六大智能体,同时还发布了智能体硬件酷开学习机 Y41 Air、酷开闺蜜机C20系列等产品。
从技术机理上来看,酷开依托十余年积累的媒资数据、设备数据以及用户行为数据打造的数据底座,百余项覆盖智能决策、图像、视频、音频、文本算法积累而成的多模态算法池,再通过生态合作接入业界成熟的大模型库,最终让三者协同打造了AI Platform大模型应用平台,并借此推出了这六个领域的专业智能体。可以说,这六个智能体的诞生标志着酷开从终端品牌跃迁为智能体这个新风口的头部品牌。
酷开智能体到底能做什么?我们可以举两个例子。在影音场景,我们经常只是在短视频平台看到了某个影视片段,不知道片名,也不知道片源在哪,寻找起来非常麻烦。但酷开影音智能体,可以让用户只要输出台词或者剧情,就可以精准找到片源。
比如说,当用户说“我想看在船头两个人吹风的影片”。智能体能在1.5秒内准确搜出《泰坦尼克号》并播放,显著快于市面上其他类似产品。
影音智能体还能有效提升中老年用户的体验,比如当用户说想看刘晓庆演的电视剧,推荐界面将在每部电视剧封面上生成演员醒目海报,从而便于用户挑选。
再来看看生活智能体,在闺蜜机上使用酷开生活智能体,就可以精准得到饮食、旅行等方面的精准建议。比如广东人想去成都旅行,但腰椎不好,生活智能体就会推荐对腰椎更加友好的飞机等出行方式,同时还会推荐适合广东人口味的成都餐厅。
酷开超级智能体与业界其他AI电视相比,最大的不同在于出发点的差异。一般来说,电视产品集成AI能力的逻辑,是技术层面有哪些供应,就在产品端集成哪些功能。比如语音助手成熟了上NLP能力,大模型来了上大模型。这种方式是供应端出发的,用户必须不断学习、理解和使用新能力。而酷开超级智能体的出发点是在需求端,从用户的应用需求去重构所有的AI轨迹。
后者是慢功夫,笨功夫,却也是智能体在AI电视中的破壁之路。
我们不妨再追问一个关键问题:为什么能够说超级智能体就是AI电视的真正答案,而不是又一个用户学不会、懒得用的AI泡沫?
核心原因在于,酷开超级智能体的最终目标非常简单,就是与用户聊天。它有着鲜明的“聊天为主,服务为辅”的目标。用户不需要过多的学习与探索,只需要按最自然的方式与电视进行交互。
最终在用户的感知中,将不存在去理解AI、学习AI的过程,只能感知到一个极其聪明,极其有能力的人,来帮助他通过电视完成各种应用,来帮助他完成虚拟与现实世界间的跨越。
不用去想,只要去聊天就可以。这种无形无相的AI,才是酷开所看到的未来。
在另一个维度上,酷开智能体在“无形无相”中完成的改变,也在从消费端指向产业端。一方面,酷开超级智能体可以从电视领域向教育硬件、车载大屏等场景迁移,让这些更需要专业AI助手的领域完成智能体的进化。另一方面,通过统一入口的超级智能体,彻底打破传统APP及指令型助手的服务壁垒,让用户真正体验到服务感知无感化、交互体验无断裂、服务内容无幻觉。
再向未来出发一点,或许酷开智能体的想象空间可以更大。我们的生活中有无处不在的屏幕,无处不在的数字化系统,它们都需要与人交互,都需要在数据、用户与算法之间达成一个精妙的平衡。在家庭生活里,酷开智能体的理念目前是最为前沿,也是难以替代的。它的未来不仅在于电视,而是向所有屏幕,所有数字化系统进发,进而驶向未来晨曦中的具身智能。
而在另一个维度上,酷开在Happy Life的超级生活智能体之后,还会将自身的AI原生转型经验沉淀下来,打造成Happy Work超级工作智能体,从而将无形无相的生活AI助手,同时也成为无处不在的企业AI中枢,让AI参与到企业运营、员工关怀,甚至战略决策的每一步中来。
最近几个月,我们总是在说AI来了,再不学习就晚了,但真正意义上的AI时代,不应该是一个过度学习、过度复杂的时代。
用户应该可以抛下过滤,大胆把AI用起来,这或许才是AI的真正底色,也是1951年达特茅斯会议即确定下来的AI宗旨。
让AI透明且清晰,无形且有力——酷开希望成为这场新游戏的开局者。
酷开靠什么改变了AI电视根深蒂固的能力简单、交互复杂?
或许说千道万,最终抉择点就在于一家企业,是否具有去改变整个产业现状的使命感。
正像互联网时代成功的企业,并不是发明互联网的人。AI时代的企业也绝不应该仅仅是算法的训练者。算法模型是基础设施,如何在基础设施之上锻造应用,创造体验,革新产业,才是最终的决胜所在。
我们都能看到电视在沉默中冷却的现状,但哪一家电视企业愿意离开硬件的舒适区,而去沉下心来做软件、标数据,跨越数年去探索AI的可能性?
“一定要改变电视产业的现状。”一个念头就决定了酷开漫长的苦旅。这个念头也决定了此后终有与智能体破壁相见的日子。这个念头也让酷开带来了目前最佳的智能体应用体验,让他们敢于去成为智能体应用的第一企业。
或许在深处改变一切的,只有沉潜在AI电视里的达摩之心。
·
·
·
相关文章:
AI电视里的达摩
2025年,所有电视都搭载了AI功能,所有电视厂商都在宣传AI能力。但问题是,消费者依旧没有对AI电视做出什么积极的回应。“AI电视是鸡肋”“AI只是电视的又一轮泡沫”等观点层出不穷。 为什么明明AI技术能够解决电视的很多问题,但AI电…...
算力网络(CFN)在跨校联合科研中的应用:安全性挑战与联邦调度实践
引言:科研协作的算力困境 上海交通大学与麻省理工学院联合开展的高能物理模拟实验,因算力资源分配不均导致部分节点连续72小时处于空转状态。这个典型案例揭示了当前跨机构科研协作的痛点:算力资源无法实现安全可信的细粒度共享。算力网…...
面向对象编程核心:封装、继承、多态与 static 关键字深度解析
面向对象编程核心:封装、继承、多态与 static 关键字深度解析 一、封装:数据安全与接口规范 1. 封装的本质与作用 核心定义:将数据(属性)与操作数据的方法(行为)绑定在类中,隐藏内…...
c++进阶——类与继承
文章目录 继承继承的基本概念继承的基本定义继承方式继承的一些注意事项 继承类模板 基类和派生类之间的转换继承中的作用域派生类的默认成员函数默认构造函数拷贝构造赋值重载析构函数默认成员函数总结 不能被继承的类继承和友元继承与静态成员多继承及其菱形继承问题继承模型…...
【CODEMATE】进制转换(transform) 粤港澳青少年信息学创新大赛 C/C++/Python 解题思路
目录 问题描述做题思路,解决过程思路:踩过的坑:核心代码C 语言 / C 切片:C 语言 / C 判断 ‘A’ 数量:Python 切片:Python 判断 ‘A’ 数量: 完整代码C 语言 完整代码C 完整代码Python 完整代码…...
window和ubuntu自签证书
window下 以管理员身份 运行 Windows PowerShell # CN192.168.0.100 (换成自己的IP或者域名) # O(组织) OU(组织单位) # Cert:\LocalMachine\My:证书存储位置 # test_10:自定义证书名称 .AddYears(10): 证书过期时间 10 年 $cert New-SelfSi…...
ES历史版本下载
下载地址 Past Releases of Elastic Stack Software | Elastic 安装步骤参考 windows 安装 Elasticsearch_windows安装elasticsearch-CSDN博客...
技术面试一面标准流程
0. 自我介绍 ...... 1. 拷打项目 项目干了啥? 难点是啥? 问项目中用到的东西? 扩展? ...... 2. 基础知识 数据结构、C基础、设计模式 数据结构: 堆? unordered_map 和 布隆过滤器 都是用于查找…...
第14篇:Linux设备驱动程序入门<一>
Q:如何简单的理解DE1-SoC-UP Linux系统的设备驱动程序? A:设备驱动程序(Device Driver),简称驱动程序(Driver)。DE1-SoC-UP Linux系统中的设备驱动程序允许系统软件与DE1-SoC开发板…...
软件设计模式与体系结构:基于Java实现管道-过滤器架构
软件设计模式与体系结构:基于Java实现管道-过滤器架构 前言 在软件架构中,数据流风格是一种常见的架构模式,特别适用于需要对数据进行一系列处理的场景。管道-过滤器(Pipe and Filter)*架构是数据流风格的典型代表&a…...
Node.js 包管理工具介绍
Node.js 包管理工具介绍 Node.js 是一个基于 Chrome V8 JavaScript 引擎的服务器端运行环境,它允许开发者使用 JavaScript 进行后端开发。为了方便管理和维护项目中使用的第三方库和模块,Node.js 提供了多种包管理工具。本文将详细介绍几种常用的 Node.…...
Node.js 应用场景
Node.js 应用场景 引言 Node.js 是一个基于 Chrome V8 JavaScript 引擎的开源、跨平台 JavaScript 运行环境。它主要用于服务器端开发,通过非阻塞 I/O 模型实现了高并发处理能力。本文将详细介绍 Node.js 的应用场景,帮助你了解其在实际项目中的应用。…...
C/C++线程详解
一、C语言线程创建(POSIX线程) 1. 基本创建方法 POSIX线程(pthread)是C语言中创建线程的标准API: #include <pthread.h> #include <stdio.h>void* thread_func(void* arg) {printf("Thread runnin…...
动态ip与静态ip的概念、区别、应用场景
动态ip与静态ip的区别 前言 一、IP地址的概念和作用 1.1、IP地址的定义 1.2、IP地址的作用 二、动态IP和静态IP的区别 2.1、动态IP和静态IP的定义 2.2、动态IP和静态IP的特点 2.3、动态IP和静态IP的优缺点比较 三、动态IP和静态IP的应用场景 3.1. 动态IP的应用场景 3.2. 静态IP…...
P12167 [蓝桥杯 2025 省 C/Python A] 倒水
P12167 [蓝桥杯 2025 省 C/Python A] 倒水 题目描述 小蓝有 n n n 个装了水的瓶子,从左到右摆放,第 i i i 个瓶子里装有 a i a_i ai 单位的水。为了美观,小蓝将水循环染成了 k k k 种颜色,也就是说,第 i i i …...
Appium自动化开发环境搭建
自动化 文章目录 自动化前言 前言 Appium是一款开源工具,用于自动化iOS、Android和Windows桌面平台上的本地、移动web和混合应用程序。原生应用是指那些使用iOS、Android或Windows sdk编写的应用。移动网页应用是通过移动浏览器访问的网页应用(appum支持iOS和Chrom…...
【金仓数据库征文】金仓数据库:国产化浪潮下的技术突破与行业实践
目录 前言 技术突破:从追赶国际到引领创新 行业深耕:从医疗到航空航天的多领域落地 事务管理与ACID特性 事务管理概述 索引优化与性能调优 安全性与备份恢复策略 Json构造函数 总结 前言 在数字化转型的全球趋势下,数据库作为信息系…...
计算机操作系统
1. T0 时刻是否为安全状态? 步骤 1: 计算当前可用资源 总资源数量: A: 17B: 5C: 20 已分配资源: P1: (2, 1, 2)P2: (4, 0, 2)P3: (4, 0, 5)P4: (2, 0, 4)P5: (3, 1, 4) 当前可用资源: A: 17 - (2 4 4 2 3) 2B: 5 - (1 0 …...
linux系统问题杂谈
1.配置好anaconda之后,在一个终端中编辑好环境变量之后能够正常使用conda命令,但是新打开一个中断使用conda命令报错"无法识别conda"。 原因:使用“export PATH"/home/username/anaconda3/bin:$PATH"命令,临…...
百度打响第一枪!通用超级智能体时代,真的来了
Create2025百度AI开发者大会在武汉举行,K哥受邀参加,看到了许多有趣的创新技术和产品。其中最令我印象深刻的是一款全新发布的通用超级智能体——心响App。 这款App通过多智能体复杂组合、协作,满足用户能够「一站式」解决复杂问题的使用诉求…...
FWFT_FIFO和Standard_FIFO对比仿真
在FPGA中使用FIFO时,如果使用FPGA厂商提供的FIFO IP,一般都会有First Word Fall Through FIFO和Standard FIFO类型选项,那么这两种FIFO有什么差异么。两种FIFO的端口是一样的,看不出区别,只有通过仿真,才能…...
【网络原理】TCP提升效率机制(二):流量控制和拥塞控制
目录 一. 前言 二. 流量控制 三. 拥塞控制 一. 前言 TCP的可靠传输依靠确认应答机制,超时重传机制是对确认应答的一种补充,解决了丢包问题 为了提高传输效率,避免大量的时间都浪费在等待应答的过程,故引入了滑动窗口机制&…...
DeepSeek+Cline:开启自动化编程新纪元
目录 一、引言:AI 编程时代的曙光二、认识 DeepSeek 和 Cline2.1 DeepSeek 是什么2.2 Cline 详解2.3 两者结合的魅力 三、DeepSeek Cline 安装与配置全流程3.1 安装 VS Code3.2 安装 Cline 插件3.3 获取 DeepSeek API Key3.4 配置 Cline 与 DeepSeek 连接 四、实战演…...
【RedisLockRegistry】分布式锁
RedisLockRegistry分布式锁 介绍 RedisLockRegistry是Spring框架提供的一种分布式锁机制,它基于Redis来实现对共享资源的保护,防止多个进程同时对同一资源进行修改,从而避免数据不一致或其他问题 基本原理 RedisLockRegistry通过Redi…...
脚本批量启动Node服务器
创建文件start-projects.ps1 定义项目路径(使用PowerShell中更可靠的路径表示方式) $变量A “E:/XXXX文件根目录” $变量B “E:/XXXX” $变量C “E:/XXXX” 打开变量A并执行npm run dev Start-Process powershell -ArgumentList “-NoExit”, “-Com…...
使用命令行加密混淆C#程序
C#作为托管语言编译生成的IL中间代码极易被反编译工具还原源码。据统计,超过83%的商业软件曾遭遇过代码逆向风险,导致核心算法泄露、授权被跳过. 因此对于C#语言开发的程序来说, 在发布前进行混淆和加密非常有必要. 本文主要介绍如何使用恒盾C#混淆加密…...
零基础上手Python数据分析 (23):NumPy 数值计算基础 - 数据分析的加速“引擎”
写在前面 —— 超越原生 Python 列表,解锁高性能数值计算,深入理解 Pandas 的底层依赖 在前面一系列关于 Pandas 的学习中,我们已经领略了其在数据处理和分析方面的强大威力。我们学会了使用 DataFrame 和 Series 来高效地操作表格数据。但是,你是否好奇,Pandas 为何能够…...
深度学习实战106-大模型LLM+股票MCP Server的股票分析和投资建议应用场景
大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下深度学习实战106-大模型LLM+股票MCP Server的股票分析和投资建议应用场景。 文章目录 一、项目背景(一)大型语言模型(LLM)在金融领域的应用趋势(二)模型上下文协议(MCP)的兴起(三)大模型LLM+股票MCP服务的需求二、开发流程(…...
IDEA配置将Servlet真正布署到Tomcat
刚开始只能IDEA运行完Servlet web application 并保持IDEA运行才能通过浏览器访问到我的Servlet,跟想象中的不一样,不应该是IDEA运行完项目以后只要打开Tomcat就能访问吗?事实时运行完项目只要关掉IDEA就不能再访问到应用了,而且T…...
交叉编译paho.mqtt.c和paho.mqtt.cpp(MQTT客户端)
一、参考资料 【MQTT】paho.mqtt.cpp 库的 介绍、下载、交叉编译、MQTT客户端例子源码-CSDN博客 【MQTT】paho.mqtt.c 库的“介绍、下载、交叉编译” 详解,以及编写MQTT客户端例子源码-CSDN博客 二、准备工作 1. 重要说明 paho.mqtt.cpp与paho.mqtt.cÿ…...
Prometheus中部署Alertmanager
部署Alertmanager 是 Prometheus 生态系统中的一个重要步骤,用于管理和处理 Prometheus生成的告警。Alertmanager和Prometheus Server一样均采用Golang实现,并且没有第三方依赖。一般来说我们可以通过以下几种方式来部署Alertmanager:二进制包…...
van-field组件设置为textarea属性被软键盘遮挡问题
在移动端van-field 输入框当type为text时,调出软键盘输入框会被顶上去,但type为textarea时不会被顶上去,可以用下面方法来实现: 1. 来2个van-field type为text的输入框z-index: 1 type为textarea的输入框z-index: 9999&#x…...
websheet之 编辑器
一、默认编辑器 该单元格编辑器是控件自带的编辑器,用户不需要指定。 二、下拉选择 该单元格编辑器是控件自带的编辑器的一种。该控件需要你指定下拉的数据源。在下面的例子中,我们给C3和C6单元格指定了币种的下拉选择编辑器。参数见:六、 参…...
氢气泄漏应急预案应包括哪些内容?
氢气泄漏应急预案是科研实验室中应对氢气泄漏事故的重要文件,其内容需要全面覆盖预防、检测、响应和善后处理等环节,确保在紧急情况下能够快速、有序地采取措施,最大限度地减少事故风险和损失。以下是氢气泄漏应急预案应包括的主要内容&#…...
【每天一个知识点】IPv4(互联网协议版本4)和IPv6(互联网协议版本6)
IPv4(互联网协议版本4)和IPv6(互联网协议版本6)是用于在互联网上标识和定位设备的两种主要协议。它们的主要区别在于地址空间、结构、以及一些附加功能。以下是两者的对比: 1. 地址长度 IPv4: 地址长度为32位…...
【高频考点精讲】前端构建工具对比:Webpack、Vite、Rollup和Parcel
前端构建工具大乱斗:Webpack、Vite、Rollup和Parcel谁是你的菜? 【初级】前端开发工程师面试100题(一) 【初级】前端开发工程师面试100题(二) 【初级】前端开发工程师的面试100题(速记版) 最近在后台收到不少同学提问:“老李啊,现在前端构建工具这么多,我该选哪个?…...
牛客小白月赛115-B题:签到题
题目传送门牛客网竞赛题目 一、题目描述 给定n道题目,每道题难度为aᵢ。要从中选出m道题组成比赛,使得难度最低的题目(签到题)数量尽可能多。求签到题的最大可能数量。 输入: 第一行两个整数n,m(1≤m≤n≤210⁵)第…...
【QQMusic项目复习笔记——音乐管理模块详解】第四章
🌹 作者: 云小逸 🤟 个人主页: 云小逸的主页 🤟 motto: 要敢于一个人默默的面对自己,强大自己才是核心。不要等到什么都没有了,才下定决心去做。种一颗树,最好的时间是十年前,其次就是现在&…...
IPv6 技术细节 | 源 IP 地址选择 / Anycast / 地址自动配置 / 地址聚类分配
注:本文为 “IPv6 技术细节” 相关文章合集。 部分文章中提到的其他文章,一并引入。 略作重排,未整理去重。 如有内容异常,请看原文。 闲谈 IPv6 - 典型特征的一些技术细节 iteye_21199 于 2012-11-10 20:54:00 发布 0. 巨大的…...
代码随想录算法训练营day11(二叉树)
华子目录 翻转二叉树思路 对称二叉树思路 二叉树的最大深度思路 翻转二叉树 https://leetcode.cn/problems/invert-binary-tree/description/ 思路 采用递归的思路可以前序遍历和后序遍历,不能使用中序遍历 # Definition for a binary tree node. # class TreeNo…...
A Comprehensive Survey of Spoken Language Models
语音大语言模型(Spoken Language Model, SLM)正在引领人工智能领域的新一轮革新浪潮。正如文本自然语言处理从任务特定模型迈向通用大语言模型的演进,语音领域也正在经历类似转型。 为填补该领域系统性综述的空白,芝加哥大学、卡…...
深入解析 SMB 相关命令:smbmap、smbclient、netexec 等工具的使用指南
Server Message Block(SMB)协议是广泛应用于文件共享、打印机共享和进程间通信的网络协议,尤其在 Windows 环境中常见。渗透测试和网络安全审计中,SMB 是一个重要的攻击面,相关工具如 smbmap、smbclient 和 netexec 提…...
伊克罗德信息亮相亚马逊云科技合作伙伴峰会,以ECRobot 智能云迁移助手在GenAI Tech Game比赛勇夺金牌!
十年同行,共赴盛会:伊克罗德信息亮相2025亚马逊云科技Partner Summit 2025亚马逊云科技合作伙伴峰会(AWS Partner Summit)于乌镇盛大启幕,这场全球云计算领域的顶级盛会汇聚了亚马逊云科技全球核心合作伙伴、行业领袖与…...
【蓝桥杯】P12165 [蓝桥杯 2025 省 C/Java A] 最短距离
最短距离 题目描述 在一条一维的直线上,存在着 n n n 台显示器和 n n n 个电源插座。老师给小蓝布置了个任务:负责将每台显示器通过电源线与一个插座相连接(每个插座最多只能给一台显示器供电);同时,老…...
深入浅出Sentinel:分布式系统的流量防卫兵
引言 在当今的微服务架构和分布式系统中,服务间的依赖关系错综复杂,一个服务的故障可能会像多米诺骨牌一样引发整个系统的崩溃。如何有效地保护系统免受突发流量、不稳定依赖服务的影响,成为每个架构师和开发者必须面对的挑战。今天…...
vite+vue2+elementui构建之 vite.config.js
webpack版本太低,构建依赖太多,头大。 各种查阅资料,弄了一份直通构建vite构建elementUi核心文件, 构建基于开源若依vue2vue3版本改造,感谢开源,感谢若依。 package.json 地址 vitevue2elementui构建之…...
【Pandas】pandas DataFrame radd
Pandas2.2 DataFrame Binary operator functions 方法描述DataFrame.add(other)用于执行 DataFrame 与另一个对象(如 DataFrame、Series 或标量)的逐元素加法操作DataFrame.add(other[, axis, level, fill_value])用于执行 DataFrame 与另一个对象&…...
Java 后端开发环境安装
Java环境安装 1. 安装程序 Java1.8下载,由于官网下载需要登录,比较麻烦,所以我将安装文件放到了我的资源中,大家通过资源直接下载即可 jdk-8u351-windows-x64.exe 大家根据自己的电脑的配置选择适当的版本 然后一路下一步 这里…...
Azure Data Factory ETL设计与调度最佳实践
一、引言 在Azure Data Factory (ADF) 中,调度和设计ETL(抽取、转换、加载)过程需要综合考量多方面因素,以确保数据处理高效、可扩展、可靠且易于维护。以下将详细介绍相关关键考虑因素、最佳实践,并辅以具体示例说明…...
【Mybatis】MyBatisPlus的saveBatch真的是批量插入吗?深度解析与性能优化
前言 在使用MyBatis-Plus进行批量数据插入时,许多开发者会发现:即使调用saveBatch方法,数据库仍会产生大量INSERT语句。本文将深入源码揭示背后的真相,并提供3种性能优化方案,让你的批量插入速度提升10倍!…...