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搜索[源创会],共10016篇文章
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区块链众筹的创想N次方

近两年区块链逐渐成为热门话题,不断在媒体、学术和金融界出现。国内外大量的知名企业纷纷加入针对区块链研究的社区和联盟,争取在区块链技术爆发之前,了解区块链技术,应用区块链改变自身业务形态。区块链研究不断出现在金融服务、供应链管理、智能制造、公共管理、能源以及其他行业,价值链的传播使得企业联盟与合作成为主流,通过区块链的去中心化,快捷合作共同构筑基于区块链的生态体系。这使得基于区块链技术的市场蕴含着巨大商机。 区块链是一种多方参与共同维护的一个不断增长的分布式数据记录,这些数据记录通过密码学技术保护内容和时序,使得任何一方都难以篡改、抵赖和追溯,并拥有匿名性等特性。利用这些特性,区块链完美解决了众筹金融行业中信息不对称、信任成本高、沟通效率低、依赖中心枢纽节点、交易环节多等痛点问题。区块链技术与众筹等行业进行良好的整合,使得众筹项目更加

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大数据驱动广州文创产业转型升级

近年来,广州以建设“世界文化名城”为目标,不断做大做强文化产业。据初步统计,2016年,广州文化产业增加值突破千亿大关,支柱地位进一步增强。但是,内容创新能力不高、文化产品供需脱节、品牌影响力不强、中小文化企业融资渠道不畅、文化产业管理水平有待提高等问题依然存在,加快转型升级、提升产业竞争力迫在眉睫。大数据是当前信息技术发展的最前沿趋势,为广州文化产业转型升级提供了新契机。 从文化产业链来看,使用大数据能够有效推动文化产品研发、生产制作以及销售发行等环节的升级。第一,通过对消费者海量数据的收集与分析,准确把握消费者的偏好,进而创造出适销对路的文化产品,最著名的案例就是美国奈飞公司(Netflix)推出的热播电视连续剧《纸牌屋》。第二,大数据带来全新的文化产品生产制作方式,有效提升消费者体验。当前,图像识别与处理技术、数据可视化技术等日益成熟,文化产品的生产制作方式发生了深刻的变革。例如广州欧科,就是应用大数据和VR/AR技术,将传统的文化资源进行数字化呈现,为观众带来了耳目一新的感受。第三,大数据精准营销有效提高了文化产品营销水平。由乐视投拍的电影《小时代》就是大数据营销的典范,通过大数据分析,提前对观影群体的性别、年龄、职业、偏好等进行了准确分析,制定出差异化的营销策略。 此外,大数据还有助于提升产业管理水平及中介服务水平。例如,通过大数据分析可以更准确了解文化企业和产业发展存在的问题,进而为制定政策措施提供有效支撑;大数据也可以加速知识产权的保护与运用;再者,大数据征信则为中小微企业融资难问题提供破解之道。 广州具备雄厚的信息产业和文化产业基础,为利用大数据促进文化产业转型升级提供得天独厚的条件。但要真正落到实地、取得实效,还需要政府部门、行业协会/联盟、高校科研院所以及企业等利益相关者的共同努力。 政府部门可以从以下几方面着手为利用大数据促进广州文化产业转型升级提供支撑。第一,突破部门边界,搭建广州文化发展大数据平台。将涉及广州文化资源、文化企业、文化产业等多个方面的数据进行汇聚融合,包括广州历史文化资源的分布与现状,文化企业与文化产业的发展状况等数据资源;通过适当开放平台数据,推动行业的数据创新应用,引导行业智库加强对广州文化产业发展的研究,提升智库发展水平。第二,进一步深化体制机制改革,加大政策扶持力度,为利用大数据推动文化产业转型升级提供良好政策环境。推进政府职能变革与创新,着力建设服务型政府,通过负面清单管理减少政府对文化产业发展的直接管制,充分发挥市场在资源配置中的主导作用;在文化产业发展政策中明确大数据的作用与地位,并给予相应的政策支持。第三,探索建立广州文化大数据市场交易体系。鼓励文化产业领域开展数据交易试点,对数据定价、数据产权归属、数据交易模式等进行积极探索,构建大数据资源流转机制。 对于行业协会/联盟而言,要充分发挥其促进交流合作与资源共享的作用。积极搭建行业内和跨行业的交流合作平台,加强经验分享与资源共享;不断发展专业能力,为政府决策和企业发展提供高质量服务;积极撮合企业与高校、科研院所开展深度产学研合作。 高校科研院也同样扮演着重要作用:一方面,需要加强人才培养,尤其是高端复合型人才培养,为大数据促进文化产业转型升级提供人才支撑;另一方面,充分发挥高校科研院所进行科研的优势,充分汇聚创新资源,开展基础理论和行业共性技术研发,为大数据促进文化产业转型升级提供技术支撑。 对于文化企业而言,在理念上,不断提升高层管理者数据思维水平,积极打造企业的数据文化氛围;在行动上,企业需要重视数据的收集与积累,并不断提高分析应用能力。 (作者系广东工业大学管理学院大数据战略研究院讲师) 本文转自d1net(转载)

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53家大数据创企的全景描绘

大数据已经不知不觉进入我们日常生活的方方面面,通过大数据,滴滴公司能够预测片区在上下班高峰期的用车供需关系,提前部署车辆,还可以路线规划,避开拥堵路段;今日头条通过读者打开页面的类别日积月累的数据收集,即可推荐适合文章和商品;阿里的购物推荐“猜你喜欢”也是同样的原理,毫不夸张,大数据+人工智能组合拳比亲生父母还要了解你。 易观智库发布了2016-2018年中国大数据市场规模预测,预测2016年营收规模能达到148.9亿元,而增速则高达41.1%,并预测2017年和2018年将保持39.3%和36.8%增长速度,大数据被持续看好,未来的生活和工作因为数据而变得更加简便和高效。 大数据的分类,可以按照人的二元状态分类,大数据+生活消费,大数据+产业应用。 大数据产业是以大数据为核心资源,将产生的数据通过采集、存储、处理、分析并应用和展示,最终实现数据的价值。整个大数据产业分为大数据核心业态和大数据衍生业态。 大数据核心业态围绕①数据如何获取?②获取后的数据如何存储并挖掘处理?③处理后的数据如何应用?为重点。对应大数据产业架构的大数据存储层、大数据分析层和大数据应用层。 大数据衍生业态指围绕着大数据核心业态所需要的软硬件基础设施、安全服务、大数据交易和技术支持类产业。(摘自《新的起点,带你领略大数据及大数据产业的全貌》) 本次盘点共53家国内大数据初创企业,以技术拥有型企业和应用服务型企业为主,其中北京地区31家,占比58.5%;深圳地区6家,占比11.3%;上海地区6家,占比11.3%;其它分布在广州、西安、湖南、湖北、浙江、成都等地。可以总结,大数据产业的发展以北京为主,深圳和上海为辅。 其中A轮占比15家,占比28.3%;天使轮占比13家,占比24.5%;Pre-A轮占比7家,占比13.2%;B轮占比6家,占比11.3%;C轮占比6家,占比11.3%;其他为D轮、新三板和大公司控股。新三板企业和D轮企业在前面领跑,B、C轮企业奋起直追,A轮和天使轮企业青黄相接,产业呈现三角塔架构,稳定。 本次盘点的53家国内大数据初创企业中,其中从事大数据应用的企业占比43家,占比81.1%,其他10家企业定位技术拥有型企业和基础设施层企业,占比18.9%。 其中开展金融大数据业务的有15家,占比28.3%,细分业务包括风控、金融征信、智能投顾、金融客户精准营销、反诈骗等。 开展电商营销大数据业务的有7家,占比13.2%。 开展医疗大数据业务的有6家,占比11.3%。 开展制造业大数据业务的有6家,占比11.3%。 开展企业品牌维护、舆情监测大数据业务的有4家,占比7.5%。 其他占比更小的业务包括税务、公安、政府办公、电网、物流、游戏、能源、交通、专利、教育、农业、环保、航空等领域。 本文作者:梁杰民 来源:51CTO

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依托“众创模式”发展物联网新业态

在接受证券时报记者专访时,全国人大代表、国脉科技董事长陈国鹰说,对发生在3月7日全国人大会议上的一幕记忆犹新。 3月7日上午,李克强总理来到福建代表团参加审议,陈国鹰从时间、市场、技术、商业模式、制造业升级等五个方面向李克强总理介绍了物联网的创新发展途径,并介绍了国脉集团的车联网核心技术、大数据技术以及国脉科技与福州理工学院“工程师+讲师+股东”产教融合打造协同创新平台的新模式。 去年5月,经福建省政府办公厅同意,在福州海峡职业技术学院基础上建立本科层次的福州理工学院,首批设置本科专业有通信工程、电子信息工程、网络工程、物联网工程等。 而这个新开办的福州理工学院,正是由国脉科技出资1.5亿元,持股比例为100%,定位于适应我国产业互联网及中国(福建)自由贸易试验区发展需求,以高等学历教育和在线应用技术教育为两翼的轻产业应用型、技术型大学。 “福州理工学院是国脉科技下面的本科院校,前沿技术研发出来我就在福州理工学院设一个系对应,让这些研发人员既是讲师、工程师,又是股东,让每一个前沿技术都创造一家上市公司。”陈国鹰说。 陈国鹰告诉证券时报记者,国脉科技将以福州理工学院提升办学层次、规模、水平为契机,建设线上线下相融合的“互联网+教育”应用技术平台,加速推动信息通信技术与教育、大健康等产业的融合,为公司向物联网的长期战略转型提供有力的技术支撑。 “1998年是互联网时代爆发年,2008年是移动互联网时代爆发年,而2018年将是物联网时代爆发年。”陈国鹰从“新动能”的角度解析互联网到物联网的“新旧动能转换”。他认为,“互联网+”应当包含互联网、移动互联网和物联网三个层次,当下正处于物联网发展的有利时机,预计到2025年,物联网终端将会达到1000亿个。 据陈国鹰介绍,国脉集团旗下的慧翰微电子与上汽、奇瑞、江淮等国内多家车企建立合作关系,并正在研发下一代车联网核心技术,可以起到遥控、监控功能,很像飞机的“黑匣子”。 陈国鹰说:“这一技术为实现智能交通打下重要基础,该技术可知车辆时速、位置等信息,并且数据只在合作车企的平台上,结合国家交通大数据,对活跃二手车交易很有帮助。我把这项技术称为‘小数据’。” 本文转自d1net(转载)

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微软股价突破70美元 达到创历史最高

自从Satya Nadella在三年前成为微软公司CEO以来,微软股票价格一直上涨。今天,微软股价已经到达历史最高,首次超过70美元。微软在2014年2月4日发布这项任命,此后微软股价几乎翻了一番。虽然微软在消费者领域占有一席之地,但是Windows Phone的消亡,以及没有产品与Amazon Echo和Google Home等语音助手竞争,让微软处于尴尬境地。 但该公司的Offic产品仍然牢牢抓住企业市场,并且旗下的Azure服务紧追亚马逊,并且为iOS和Android平台推出软件,改善企业形象。另外,微软的Surface系列,HoloLens和Xbox已经吸引了更多的用户关注,为微软股价持续上升做出贡献。 Windows 10已经摆脱了Windows 8对公司带来的一些负面影响,而且在ARM上运行的Windows承诺不仅适用于下一代面向消费者的设备,而且适用于低成本,低功耗的服务器应用。 本文转自d1net(转载)

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DeepSeek “源神”启动!「GitHub 热点速览」

上周,DeepSeek 官方宣布将陆续发布 5 个开源项目 。本周一开源社区就迎来了首发之作------FlashMLA!该项目开源后,不到一天 Star 数已突破 6k,并且还在以惊人的速度持续飙升。 GitHub 地址:github.com/deepseek-ai/FlashMLA FlashMLA 是一个针对 Hopper GPU 优化的高效 MLA(Multi-Head Latent Attention)解码内核,能够显著提升大规模语言模型(LLM)的推理效率。对于普通用户来说,就是用了 FlashMLA 同样的 GPU 硬件条件下,LLM 的聊天机器人不仅可以更快速地响应,还能处理更长的文本。 Tips:Hopper 是英伟达在 2022 年推出的 GPU 架构,采用 NVIDIA Hopper GPU 架构的显卡包括 H100、H200、H800 系列。 回顾上周的热门开源项目,微软开源的屏幕解析 AI 工具 OmniParser 表现亮眼(9k Star/周),它能够将用户界面的截图解析为结构化、易于理解的元素,提升 AI 理解 GUI 的能力。让 AI 能够像人类一样与网站进行交互的 Browser-use,能够在浏览器上自动完成搜索、数据提取和填表等操作。将代码仓库转化成一个文件的 Repomix,轻松打通代码与 AI 的桥梁。除了增强 AI 能力的开源项目,快速查看和管理 K8s 集群的命令行工具 K9s、开源协作式 Wiki 和文档平台 Docmost,也值得关注。 最后,是一本介绍大模型基础的开源书籍《大模型基础》,全面地介绍了入门大模型的核心知识,是不可错过的 LLM 学习资源! 本文目录 热门开源项目 1.1 让 AI 操作你的浏览器:Browser-use 1.2 开源协作式 Wiki 和文档平台:Docmost 1.3 快速查看和管理 K8s 集群的命令行工具:K9s 1.4 打通代码与 AI 的桥梁:Repomix 1.5 解析屏幕的 AI 工具:OmniParser HelloGitHub 热评 2.1 为开发者准备的速查表:Reference 2.2 《大模型基础》:Foundations-of-LLMs 结尾 热门开源项目 1.1 让 AI 操作你的浏览器:Browser-use 主语言:Python ,Star:32k ,周增长:4k 该项目通过 AI 代理实现自动化操作浏览器,让 AI 能够像人类一样与网站进行交互。它基于 Playwright 框架实现浏览器自动化操作,并通过 LangChain 和 LLM 等技术,将 AI 能力与浏览器的交互能力相结合,能够完成自动搜索、数据提取和表格填写等任务。用户可以通过简单的代码启动 AI 代理,并直观地测试和观察操作过程。 from langchain_openai import ChatOpenAI from browser_use import Agent import asyncio from dotenv import load_dotenv load_dotenv() async def main(): agent = Agent( task="Go to HelloGitHub, search for 'browser-use', click on the first post and return the publish comment.", llm=ChatOpenAI(model="gpt-4o"), ) result = await agent.run() print(result) asyncio.run(main()) GitHub 地址→github.com/browser-use/browser-use 1.2 开源协作式 Wiki 和文档平台:Docmost 主语言:TypeScript ,Star:10k ,周增长:1.3k 这是一款免费、开源的知识管理和文档协作平台,可作为 Confluence 和 Notion 的开源替代品。它界面清爽、功能丰富,提供类似维基(wiki)的结构化知识管理和多人实时协作编辑文档的功能,并支持画图、权限管理、评论、页面历史和搜索等,适用于企业内部的知识库、文档共享和协作等场景。 GitHub 地址→github.com/docmost/docmost 1.3 快速查看和管理 K8s 集群的命令行工具:K9s 主语言:Go ,Star:28k ,周增长:200 这是一款用于管理 Kubernetes 集群的命令行工具,帮助用户轻松监控和管理 K8s 集群。它提供直观的终端界面和交互体验,可实时跟踪集群中的应用运行状态,并支持多种资源管理(Pods、Deployments、Services 等)、查看日志、自定义配置和插件扩展等功能。 GitHub 地址→github.com/derailed/k9s 1.4 打通代码与 AI 的桥梁:Repomix 主语言:TypeScript ,Star:10k ,周增长:1k 该项目是用于将整个代码仓库打包成适合 AI 处理的单一文件(纯文本、Markdown、XML),支持远程仓库地址和本地仓库。它通过内置的安全检查和代码压缩技术,能够有效减少输出文件的上下文令牌(token)数量,并确保不泄漏敏感信息。生成的文件可以方便地输入到 ChatGPT、Claude、Llama 等 AI 工具中,适用于代码审查、文档生成和测试用例编写等任务。 GitHub 地址→github.com/yamadashy/repomix 1.5 解析屏幕的 AI 工具:OmniParser 主语言:Python ,Star:16k ,周增长:9k 这是一款微软开源的屏幕解析工具,能够将用户界面的截图解析为结构化且易于处理的元素。它采用 Python 开发,基于 YOLO、BLIP2 和 Florence 等模型,实现较为精准的图标识别并生成描述性文本,支持与多种主流大语言模型(GPT-4V)集成,适用于开发桌面自动化操作的应用。 GitHub 地址→github.com/microsoft/OmniParser HelloGitHub 热评 在此章节中,我们将为大家介绍本周 HelloGitHub 网站上的热门开源项目,我们不仅希望您能从中收获开源神器和编程知识,更渴望"听"到您的声音。欢迎您与我们分享使用这些开源项目的亲身体验和评价,用最真实反馈为开源项目的作者注入动力。 2.1 为开发者准备的速查表:Reference 主语言:Other 这是一份专为开发者准备的快速参考手册(cheat sheet)集合,旨在为开发者提供简洁、直观的速查表,内容涵盖多种编程语言、框架、Linux 命令和数据库等。 项目详情→hellogithub.com/repository/747de4f19b384ff197698089038f6e9e 2.2 《大模型基础》:Foundations-of-LLMs 主语言:Other 该书是由浙江大学 DAILY 实验室开源的大语言模型教材,内容涵盖传统语言模型、大语言模型架构演化、Prompt 工程、参数高效微调、模型编辑、检索增强生成等方面。 项目详情→hellogithub.com/repository/d3c56213ee644bfc8a34d5b6c395e7f2 结尾 以上就是本期「GitHub 热点速览」的全部内容,希望这些开源项目能激发你的兴趣,找到你下一个想去尝试的工具!如果你也发现了好玩、有趣的 GitHub 开源项目想要分享,欢迎来 HelloGitHub 与我们交流心得、讨论使用体验。 往期回顾 这期没有 AI 开源项目 开源的 DeepSeek-R1

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Nacos

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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。

Rocky Linux

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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

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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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