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搜索[端侧决策]，共10000篇文章

websocket的介绍服务端向客户端推送消息技术之websocket的介绍

我们来看看HTTP协议：如上图：客户端和服务器建立连接后，发送请求数据给服务器；服务器接收请求后，处理完成并更加请求返回响应的呼作为回应；客户端得到数据后，与服务器断开连接。

2019-10-22

安卓端/iOS端如何播放4K分辨率的RTMP/RTSP流

如何播放4K流如果是直播流，4K分辨率的流，在数据传输和解码、绘制这块，都会有一定的瓶颈，如果在移动端，建议直接硬解码，目前移动端多数中高端设备已经具备4K解码播放能力。

2019-04-08

推送通知iOS客户端编写实现及推送服务器端编写

1、iOS客户端编程推送通知技术在Mac OS X和iOS系统上都可以运行，我们本章主要介绍iOS客户端编程，推送通知的编程比较简单，编程的关键是获得令牌，这是从APNS返回的，然后还有把提交给内容提供商

2017-11-13

戴尔曹志平：借助云联盟力量，为用户提供端到端解决方案

携手合作，提供端到端的云解决方案混合云虽然看起来非常美好，但由于技术难度大，操作难度相当高。

2017-09-07

《中国人工智能学会通讯》——2.28 端到端神经机器翻译

2.28 端到端神经机器翻译端到端神经机器翻译（End-to-End NeuralMachine Translation）是从 2013 年兴起的一种全新机器翻译方法，其基本思想是使用神经网络直接将源语言文本映射成目标语言文本

2017-09-03

代码开源 | COCO-16 图像分割冠军：首个全卷积端到端实例分割模型

FCIS 是首个全卷积、端到端的实例分割解决方案，为实例分割提供了一个简单、快速、准确的框架，由于考虑到实例分割预测和分类这两个步骤之间的关联，FCIS 能够同时对多个物体实例进行检测和分割。

2017-07-31

导读：不仅微博，在twitter中也存在大批的“僵尸粉”。Twitter中的“僵尸粉”不仅能够在无人干预下撰写和和发布推文的程序，并且所产生的推文相当复杂。如何识别这批“僵尸粉”或者说“机器人粉丝”？下面我们将通过Python的Pandas库、自然语言处理学习NLTK和scikit-learn创建分类器对Twitter机器人进行识别。在本文中，我想要讨论一个互联网现象：机器人，特别是Twitter机器人。我之所以一直关注Twitter机器人主要是因为它们有趣又好玩，另外也因为Twitter提供了丰富而全面的API，让用户可以访问到Twitter平台信息并了解它们是如何运作的。简而言之，这让Python强大的数据分析能力得到了充分地展示，但也暴露了它相对薄弱的环节。对于那些不熟悉Twitter的人，我们先简单介绍一下。Twitte

2017-05-01

BTA | 周政军：区块链中侧链和分片解决不了的扩容问题，交给DAG吧！

TrustNote创始人周政军开篇就用梅特卡夫定律、马太效应分析互联网生态的价值，类比区块链生态，并以互联网生态的价值公式V=K*P*（N2/R2）评估区块链生态价值。在周政军看来，从互联网的出现、发展到BAT的出现，互联网的价值除了和节点的平方成正比以外，还和节点相互之间相互建立的连接成反比。在方程中，N代表网络里的用户数，这个网络是个概括性的网络，可能是物联网，也可能是社交网络；R代表两个用户之间建立的连接成本； P代表市场份额；K代表每个节点的变现能力。对于区块链应用，要在今天的网络里输出价值，给社会带来真正的贡献，必须回顾这个公式。除此，周政军还高屋建瓴地谈到了为什么要用扩容，为什么要选择DAG，钱包的建设应该注意哪些问题，智能合约在设计中又应考虑到哪些问题。洋洋洒洒近万字的分享，却逻辑清楚，层次分明，对于技术人员来说，是

2018-04-17

密钥管理上云还是本地化：KMaaS 与私有化部署的选型决策

过去十年企业把数据库、对象存储、消息队列一股脑搬上公有云，数据安全团队随之面对一个绕不开的问题：数据加密之后，那把能解开它的密钥，应该放在云厂商的托管密钥管理服务里，还是握在自己机房的设备里？

2026-10-04

低代码平台部署与集成决策：数据边界与企微生态打通的工程实践

这篇文章围绕这两个问题，记录一次基于搭贝低代码平台的部署与集成决策过程与工程细节，供同类项目参考。

2026-10-03

个人投研系统开发：从信息焦虑到决策系统的工程化之路

这些问题的共性在于：它们不是知识问题，而是系统问题。一个人即使精通财务分析，若没有系统支撑，仍会在信息洪流中迷失。

2026-09-22

智能体决策可解释性：从黑盒到白盒，让业务看得懂

我的经验是，这套平台要立住，决策必须可解释：每一步依据、每条规则、每次调用都摊开给人看。解释清楚，业务才信得过，组织才敢把判断交出去。把可解释做成标配，自动化才从黑盒变成白盒。

2026-09-22

垂直扩容 vs 分库分表 vs 归档清理：数据库容量规划决策框架

十五年数据库相关经验，做过 DBA、架构师、技术顾问。不求"颠覆"，只求"靠谱"。

2026-09-22

生成式引擎优化系统源码为何难直接复用：自建与购买的决策分析

本文面向开发者和技术决策者，拆解引用机制、三种路径的适用边界，以及效果验证方法。

2026-09-16

开源情报（OSINT）的概念界定：从公开信息到决策依据的转化机制

开源情报与日常网络搜索的区别，不在于信息来源的不同，而在于流程的系统性：采集规划、信源核验与结构化分析三个环节的加入，使公开信息具备了转化为决策依据的条件。

2026-09-14

腾讯云 OCR 一篇讲透九大决策问题

打开任何一个云服务选型论坛，"OCR 识别哪家好"、"文字识别服务推荐哪家"这类问题下面永远是一长串争论——有人比准确率，有人比价格，有人比私有化能力，有人只看免费额度。但 OCR 选型从来不是单一维

2026-09-10

全球唯一赚钱的智能决策公司，内部建了一个AI限制器

2026年上半年的AI产业，在看同一部电影——只是有人看到的是前半段，有人看到了演职员表。

2026-09-08

房产中介获客渠道机制探究：为何AI搜索正成为客户决策新入口

其中 40 岁以上用户占比半年提高 4.9 个百分点至 30.3%——这个年龄段恰恰是购房决策的核心人群。

2026-08-31

RAG与Agent协同调优：从检索延迟到决策质量的系统性优化

这一链条的端到端延迟（P95）往往超过5秒，且决策准确率（Task Success Rate）随上下文长度增加急剧下降。

2026-08-20

数据库监控工具选型：从指标采集到AI智能诊断的完整决策框架

半夜两点，告警短信炸了。你打开监控，CPU 85%——报警了。但你看了半天也看不出来，为什么85%要报警？这个阈值是谁设的？设的时候有什么依据？你改到90%，安静了几天，然后CPU飙到95%，系统直接卡死。

2026-08-12

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更多资源

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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手把手|用Python端对端数据分析识别机器人“僵尸粉”

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