Kafka

Kafka分布式事件流平台,现为Apache开源项目。它以高吞吐、低延迟著称,每秒可处理数百万条消息,并支持数据持久化与多副本容错 。其核心架构基于主题(Topic)和分区(Partition),通过生产者(Producer)和消费者(Consumer)实现发布订阅模式,广泛应用于实时日志收集、消息队列、用户行为跟踪和流处理等大数据场景。
七维系统交易产品系统
系统每天定时自动扫描A股全市场,从技术面、资金面、政策面等多个维度给每只股票打分并排序;自动识别K线形态,分析量价配合情况;当多个指标同时向好形成共振时重点推荐,出现明显分歧时给出风险提示;最后把结果生成简洁的邮件报告,推送选股名单、持股周期参考和离场提示,用户打开邮箱就能看懂当天该关注什么、该避开
520Python金融
tureforge产品系统
为您运行智能体执行循环——模型调用、MCP工具、技能、沙箱、审批、上下文管理和会话状态——并通过三种方式暴露:聊天UI、带TypeScriptSDK的HTTPAPI,以及可嵌入的UISDK。
340Torch人工智能
1、记忆抽取:对话结束后自动从聊天记录中抽取可沉淀的长期记忆候选(如用户常用指标口径、分析偏好),经判别与去重后入库。2、记忆检索:新对话发起时按语义检索历史记忆,将相关记忆注入对话上下文,免去用户重复描述背景。3、记忆巩固:离线批处理任务定期对已有记忆做回顾、合并去重与低质量淘汰,防止记忆库随时间
490Java人工智能
1.核心自研大规模并行主题模型引擎:自主设计并实现支持超大规模词表与高维主题空间的无监督分布式LDA推理算法,实现对百亿级海量非结构化文本的低延迟主题抽取与降维表征;2.软硬件深度协同优化:与国际顶尖芯片厂商(Intel跨国团队)深度联合技术攻关,基于硬件微架构深度压榨CPU缓存行(CacheLin
810C++人工智能
1.算子化(Operator)设计与解耦:将底层召回、特征抽取、模型粗排、业务过滤等复杂计算任务拆解为高内聚、低耦合的标准算子节点,彻底消除了业务新增策略时的重复开发成本;2.高性能DAG调度引擎:自主构建有向无环图(DAG)任务拓扑调度内核,支持跨计算节点的自动并发执行、依赖解析与动态拓扑分支选择
610C++云计算
营销画布产品系统
1、 项目主要是负责茶白道奶茶系统的触发式营销策略,及用户满足相应规则就发送卷。2、 该项目采用多节点分布式部署提高系统的吞吐量,该系统日处理数据量上亿。数据库用的是阿里的tidb,在海量数据下查询极快。3、 该项目设计分为首节点,人群节点,事件节点,执行动作节点,每一个节点都称之为一个组件。首节点
790Java人工智能
核心功能模块包括:1、多格式文档解析入库:支持PDF、Word、扫描件OCR识别,自动切分语义段落并生成向量索引;2、混合检索引擎:结合BM25关键词检索与向量语义检索,通过bge-reranker重排序模型二次精排,Top-K召回准确率达92%;3、智能问答对话:支持多轮上下文追问,回答自动附带原
1200Python企业服务
1多源数据接入支持设备IoT时序数据、关系型数据库、业务系统以及历史文件等多种数据来源,实现设备数据统一处理。2设备时序数据处理对设备连续运行数据进行时间对齐、数据清洗、缺失值处理、状态归一化及特征计算。3设备状态自动识别结合设备运行模式、关键指标、启动次数、心跳等信息,对设备运行、停止、离线、恢复
1080Python人工智能
1、多源知识接入:支持Word、PDF、PPT、网页等文档批量导入,自动切分、清洗并构建向量索引;2、智能问答:基于RAG架构,向量与关键词混合召回加重排序,答案附引用来源,可点击溯源原文;3、权限体系:对接企业统一认证,按部门与密级做知识隔离,问答结果自动过滤无权限内容;4、反馈闭环:点赞点踩、b
1400Python企业服务
●系统架构设计:主导构建模块化Agent架构,集成视频理解、行为分析、画像建模与LLM决策四大模块,支持实时流式处理与批量更新,系统日均处理视频50W+,用户行为日志2亿+条。●多模态:基于Qwen-VL实现视频帧语义分类,准确率达91.3%(Top-1);融合YOLOv8(目标检测)、Whispe
1430Python人工智能
“态势感知全球舆情监测系统”从0到1的架构设计、研发实施到正式上线的全流程。深度对接政府、企业及社融媒体客户需求,将“监测、研判、预警、报告”四大业务闭环落地为可交付的核心产品功能,可支撑千万级以上大数据分析检索。
830Java人工智能
在足球比赛直播聊天室中,根据当前场上的局势形势、目前为止已发生的事件、主播的意见以及有奖竞猜的回报率,用不同的语气特色和角度生成精彩的、有价值的赛事评论,并发送到聊天室频道中,以活跃气氛、鼓励用户的参与度。
1440Python人工智能
1、数据库管理模块:管理知识库,包括图像知识库以及文本知识库,即图像的caption,风险描述2、RAG模块:根据图像的描述,检索知识库里最相似的元素文本,给出审核参考意见2、意图判断模块:判断是否需要调用其他辅助工具,如人脸识别等3、动态规则模块:针对特定领域的风险管控,添加用户自定义规则4、审核
2240Python人工智能
项目名称:项目三:基于头条巨量引擎,百度营销和阿里汇川爬虫软件架构:python3,cv2(open-cv),muggle-ocr,pyppeteer项目描述:主要运用多进程和多协程通过opencv和muggle-ocr绕过滑动验证码以及复杂图片的验证,实现自动化入库投放渠道信息,通过spark和p
2050Python云计算
软件架构:python3,scala,spark,flink,实时数仓,离线数仓项目描述:主要通过spark构建离线数仓和flink构建实时数仓来实现风险监控、风险预警和风险数仓,通过监控指标和归因指标以及数仓建模实现自动预警,高效反馈关键考核指标的变化因素,支持风险团队的快速分析,高效定位问题,以
2270Python云计算
基于多模态大模型(ImageBind)的推荐系统,主要解决传统协同过滤算法的冷启动问题和信息茧房现象。系统通过深度语义理解内容特征,能够实现跨模态推荐,并提供更加多样化的推荐结果。系统主要分为离线处理层、数据存储层和在线服务层三个部分,采用召回-排序的两阶段推荐架构。在召回阶段使用多种策略并行检索候
3600Python人工智能
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