科研/训练主力：Python + (C++/CUDA 做加速)。底层高性能优化工程化 & 服务化小众科研探索：Julia。👉 换句话说：想做大模型算法研究→ Python（必要时补充 C++/CUDA）。想做推理引擎 / 高性能优化想做AI 工程化部署。

摘要：本文探讨了定制开发开源AI智能名片S2B2C商城小程序在智慧零售价值链重构中的关键作用。通过对比传统零售货-场-人模式与智慧零售人-场-货模式的差异，分析了该小程序在消费者精准画像、场景化体验构建和供应链协同优化等方面的创新价值。研究显示，该技术方案能显著提升商品转化率（如某案例点击率提升37%）和供应链效率（库存周转率提高25%），为零售企业数字化转型提供了实践路径。同时指出了数据安全和技术兼容性等挑战及应对策略。

在Spark SQL中，排序操作通过SortExec物理算子实现。不同的SQL排序语法会产生不同的执行计划，涉及不同的数据分布和排序策略。小数据全局排序: 使用ORDER BY，但注意内存限制大数据局部排序: 使用SORT BY或CLUSTER BY优化数据分布: 使用DISTRIBUTE BY为后续操作准备数据监控内存使用: 排序操作容易导致内存溢出，需要合理配置利用自适应查询: 启用Spark的自适应查询执行优化排序过程这下应该没有遗漏的重要算子了。

百度最新推出的文心大模型 X1，可能就是你在找的 “全能智能助手”。这不是普通的聊天机器人，而是专注复杂推理和多模态任务的高性能模型 —— 它能理解 128K 超长文本，逻辑推理能力比前代提升 32%，中文长文本理解甚至超越了 DeepSeek-R1。虽然它在多模态和生态开放性上还有不足，但考虑到其出色的中文能力和极致的性价比，仍然是企业 AI 化的首选国产基座。在 AI 技术快速发展的 2025 年，能有这样一款既强大又实惠的中文大模型，对中文用户来说真是个好消息。如果你追求全能和生态成熟，且不差钱，

如果前两周去长三角，见的更多是客户的话，那么本周在北京出差的这几天，见的更多是合作伙伴，比如千寻、智元、北京人形等等说到导航，这两天 则又看到了本文正要解读的NavFoM，个人觉得，该工作的创新不少，值得多读几遍。

awr快照默认每小时抓取1次，生成awr报告则通常时间跨度为1小时，如果想看1天的每小时的awr则需要手工一个个生成，选择开始快照号和截止快照号，可考虑用以下方法批量生成。先查看当前有哪些时间的快照。生成的报告会输出到目录下。

本文介绍了Python编程的三大核心场景：数据处理、文本处理和自动化任务。通过实际代码示例展示了如何计算统计指标、筛选数据、分析文本内容以及批量处理文件。这些场景覆盖了90%的日常工作需求，代码可直接复制使用，帮助读者快速掌握Python最常用功能。文章强调从简单到复杂的学习路径，掌握这些核心技能后能够举一反三解决类似问题。

摘要：TCP协议通过4位首部长度字段控制数据包头部大小，范围20-60字节。必带的20字节固定首部对应0101二进制值。其核心机制采用序号和确认号双序号系统实现可靠传输，解决了仅用单序号可能导致的应答歧义问题。这种设计确保了数据有序性和传输可靠性，体现了TCP对数据传输的精细控制特性。

Go语言提供了强大的文件和目录操作功能，主要通过os和filepath包实现。os包支持文件创建、读写、删除等基本操作，包括os.Create、os.WriteFile等函数；文件读取可使用os.Open或一次性读取的os.ReadFile。filepath包提供跨平台路径处理，如Join、Base、Ext等方法。目录操作包括os.MkdirAll创建多级目录和os.RemoveAll删除目录树。这些功能为文件系统交互提供了简洁高效的解决方案，适合日志处理、配置管理等场景。

一个变量可以是一个指定的类型，表示它所存储的数据类型。string 变量存储字符串值（"Welcome to runoob.com"），integer 变量存储数字值（103），date 变量存储日期值，等等。如果 _AppStart 存在且这是站点接收到的第一个请求，则运行 _AppStart。否则，默认情况下，被请求页面是在 _PageStart 运行之后才被运行。如果 _PageStart 存在，则在其它被请求的页面运行之前先运行 _PageStart。变量是用来存储数据的。