湘江之畔，秋风送爽。前不久，2024长沙·中国1024程序员节在长沙盛大举行。今年的程序员节主题为“智能应用新生态”，以科技为纽带，搭建起了一个共筑智能应用新生态的交流平台，众多技术大咖齐聚一堂，探讨智能应用的新发展。在人潮涌动的模型与工具论坛会场中，一道熟悉的身影格外引人注目——合合信息。作为在智能文档处理领域深研多年的一员，合合信息本次在会上带来了“智能文档处理百宝箱”的三大全新工具——可视化

作为一枚IT从业者，我最近在CSDN、infoQ、思否等技术社区中注意到smardaten无代码平台的讨论热度持续上升。在众多低代码/无代码平台中，每家都声称拥有独到之处，但smardaten是否真如社区中的讨论那般卓越？为了解答心中疑惑，我决定基于我司业务需求对smardaten进行深入测评，重点评估以下几个方面：前后端交互嵌套：平台需要有较强的前后端交互能力，来支撑我们实现企业复杂业务逻辑。兼

ChatGLM-6B是由清华大学和智谱AI开源的一款对话语言模型，基于 General Language Model (GLM)架构，具有 62亿参数。该模型凭借其强大的语言理解和生成能力、轻量级的参数量以及开源的特性，已经成为在学术界和工业界引起了广泛关注。本篇将介绍使用DAMODEL深度学习平台部署ChatGLM-6B模型，然后通过Web API的形式使用本地代码调用服务端的模型进行对话。DA

在当今数字化浪潮中，社交媒体已深深融入人们的日常生活，并为企业、研究机构及个体研究者提供了宝贵的数据资源。从Twitter、Facebook、Instagram、LinkedIn等多元化平台高效采集数据，并进行深入分析，我们能够洞察用户行为、市场动向、公众情感等关键信息。这些信息对于市场分析、社会研究、品牌监控及其他各种分析工作至关重要。本文旨在通过案例，探讨在社交媒体数据采集与分析的实战方法，为

随着数字化浪潮席卷而来，人们对计算能力和资源的需求愈发迫切。有时，我们想要尽情享受高配置的3A游戏，却发现本地电脑的性能跟不上；有时，信心满满报名了热门的AIGC课程，却发现设备缺少必要的GPU支持；有时，我们想要剪辑和渲染复杂的视频，本地电脑却不具备高速的处理器、足够的内存、高效的显卡和一款支持多种输出格式和编码方式的渲染软件（如CAD/SolidWorks/Revit等）；又或者，承接了程序外

数据不仅仅是一组数字或文字，而是企业决策的关键，在当今数字化的世界里，数据采集是任何企业成功的基石之一。在行业竞争激烈，市场变化快速的跨境电商领域，数据采集更是至关重要。通过数据采集，跨境电商企业可以了解不同国家和地区的市场需求和消费习惯，了解目标市场、客户行为和行业趋势，进而优化产品定位和营销策略，还可以帮助了解国际竞争对手的动态，并及时调整自己的策略以保持竞争优势。然而，数据采集并不总是一帆风

BMF（Babit Multimedia Framework）是字节跳动开发的跨平台、多语言、可定制的多媒体处理框架。经过 4 年多的测试和改进，BMF 已经过量身定制，能够熟练地应对我们现实生产环境中的挑战。目前广泛应用于字节跳动的视频串流、直播转码、云剪辑和移动前/后处理场景。该框架每天处理超过 20 亿个视频。 官方仓库地址为：https://github.com/BabitMF/bmf?t

在过去的一年里，大模型技术在人工智能领域取得了巨大的进展和突破，成为业界瞩目的焦点。从优化的学习算法到激动人心的应用案例，从推动科研的新边界到开拓商业的新天地，大模型技术的跃进式发展，俨然成为推动行业革新、塑造未来商业竞争力的核心动力，为各行各业带来了前所未有的机遇和挑战。“乘骐骥以驰骋兮，来吾道夫先路”，转眼间，2023 年已接近尾声，在这里，从 2023 年的技术盘点中抽丝剥茧，领略一些至关重