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本文深入探讨了广告投放管理系统中的两个高级主题：自有渠道投放管理和AB测试实施。文章首先详细阐述了新建自有渠道投放计划的完整流程和方法，包括需求分析、计划制定、...

本文深入探讨了广告投放管理系统的设计与实现，重点聚焦于投放管理的基础业务逻辑和外部广告投放的管理流程。文章首先阐述了广告投放管理的基本概念和核心业务逻辑，包括投...

RAG（检索增强生成）现在基本成了处理长文档的标准流程，但是它问题也很明显：把检索到的所有文本段落统统塞进LLM，这样会导致token数量爆炸，处理速度慢不说，...

掩码注意力（Causal Attention）是生成式模型的核心技术，它传统自注意力机制有根本的不同，掩码注意力限制模型只能关注当前位置之前的tokens，确保...

theHarvester是一个简单易用但功能强大的工具，专门设计用于红队评估或渗透测试的侦察阶段。它执行开源情报(OSINT)收集，帮助确定域名的外部威胁态势。...

主题建模（Topic Modeling）是自然语言处理（NLP）领域的核心技术之一，旨在从大量非结构化文本中自动发现潜在的主题结构和语义模式。随着大语言模型的崛...

在深度学习的发展历程中，注意力机制（Attention Mechanism）扮演着越来越重要的角色，特别是在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）和语音识别...

序列标注(Sequence Labeling)是自然语言处理(NLP)中的一项基础任务，其目标是为序列中的每个元素分配一个标签。在NLP领域，序列标注技术广泛应...

自主代理系统（Autonomous Agent Systems）是人工智能领域的重要研究方向，旨在开发能够在复杂环境中自主决策和行动的智能系统。2025年，Hu...

在上一篇教程中，我们学习了Python的模块和包。今天，我们将深入学习Python的面向对象编程（Object-Oriented Programming，简称O...

计算机视觉作为人工智能领域的核心分支，正以惊人的速度改变着我们的生活和工作方式。2025年，随着深度学习技术的飞速发展和计算能力的提升，物体检测、关键点检测和掩...

在人工智能领域，视觉问答（Visual Question Answering，简称VQA）是一个重要的多模态任务，它要求模型能够理解图像内容并回答与图像相关的自...

在信息爆炸的时代，如何从海量文档中快速准确地获取所需信息成为了一个重要挑战。2025年，随着大型语言模型和多模态技术的快速发展，文档问答（Document Qu...

在计算机视觉领域，物体检测技术一直是核心研究方向之一。2025年，物体检测技术已经取得了巨大的进步，不仅在传统监督学习方向实现了高精度检测，还在零样本检测领域突...

观察者模式是一种行为设计模式，它允许对象（观察者）订阅另一个对象（主题）的状态变化，当主题状态改变时，会自动通知所有观察者。这种模式在事件处理、状态监控等场景中...

中间件（Middleware）是现代Web框架和服务架构中的核心概念。在Rust生态中，从Actix-web到Axum，从Tower到Tonic，几乎所有主流框...

Model Context Protocol（MCP）是由Anthropic开发的开放标准协议，专门为AI应用程序提供安全、可控的外部数据和工具访问能力。MCP...

在人工智能快速发展的今天，AI代理（Agent）技术已经成为连接人工智能与实际应用场景的重要桥梁。然而，传统的AI代理开发面临着诸多挑战：提示词工程的复杂性、行...

在数据为王的时代，技术与金融的深度融合正在重新定义着投资的边界。还记得十年前，我们在电脑前盯着股票K线图，手动计算各种技术指标，凭借经验和直觉做出投资决策的日子...