三、 平台化演进:从“巡检工具”到“AI协同运营中枢”该平台的定位并非单一的巡检工具,而是一个覆盖“总部-区域-门店”全链路的协同运营平台。 场景一:跨层级任务协同 流程:总部在App中设定运营标准(如新品陈列),AI自动生成可视化操作指南并推送至全国门店。 场景二:全链路营销协同 流程:总部发布营销活动后,AI可基于历史数据推荐适配门店,并生成话术与素材包。门店执行时,店员拍摄陈列实景,AI视觉算法自动比对总部标准。 通过融合算力云与视觉大模型,将AI深度嵌入连锁商业的日常运营流程中。 它从一个解决单点问题的“工具”,演进为一个促进组织协同、驱动精细化运营的“平台”,为现代连锁商业的数字化转型提供了可供参考的技术与实践范式。
在协同办公方面,优秀的企业除了给员工提供必要的生产资料之外,还会为员工提供流程管理和技能发展的培训,例如清晰的OKR、明确的责任分工制度、有吸引力的激励方案等。 提高运营工作效率的2大方法 解决以上问题的方式有两种: 第一是用组织章程要求市场、IT、运营和关联部门紧密合作,但这样会导致员工压力倍增,影响情绪。 ,实现运营收益最大化。 Ptengine助力企业优化员工体验 Ptengine(铂金分析)作为一款优秀的营销工具,有效帮助运营人员随时随地了解运营效果,调整工作节奏的同时,其出品的市场创意运营一体化套件”Engage“, 可帮助企业实现千人千面的个性化消息推送 ,实现精细化运营。
大模型驱动的智能安全运营 大模型技术的快速发展,给智能安全运营技术提供了全新的交互范式、任务分析范式与思路,并从分析维度、整合维度、协同维度,为经典网络空间人工智能技术栈的升级提供了重大机遇。 大模型工具协同与学习框架 大模型可以在网络安全运营中提供很多关键任务支撑的角色,如告警研判分析、报告摘要总结、响应执行建议、安全知识问答等等。 语言模型(例如ChatGPT)作为连接多种工具或AI模型(例如Hugging Face中的模型)解决复杂任务的一个典型框架——HuggingGPT框架如图1所示[1]。 图1. 语言模型(例如ChatGPT)作为连接多种工具或AI模型(例如Hugging Face中的模型)解决复杂任务的一个典型框架——HuggingGPT框架如图1所示[1]。 能否解决实际安全运营中关键痛点,才是检验大模型技术实战能力的关键衡量标准。值得注意的是,大模型是智能安全运营技术体系中的核心能力之一,而不是全部。
:基于Y.js(CRDT)支持实时协同离线编辑和冲突解决协作光标和用户状态应用场景:团队文档协作(类似GoogleDocs)实时笔记应用协同编辑平台⚡5.高性能优化:虚拟DOM渲染增量更新懒加载扩展优化的文档结构性能对比 3.现代前端项目使用React、Vue、Angular等框架需要TypeScript支持追求高性能4.需要高度定制的编辑器特殊的内容类型(如代码、数学公式)自定义的编辑行为复杂的业务逻辑5.长期维护的项目需要稳定的技术栈需要活跃的社区支持需要持续的更新 Y.js(CRDT)的实时协同编辑。 tiptap.devGitHub:https://github.com/ueberdosis/tiptapDiscord社区:活跃的开发者社区示例项目:https://tiptap.dev/examples扩展市场:社区贡献的扩展5. 指南Y.js文档CRDT原理无头CMS概念最后欢迎大家一起来学习企业级前端AI和基建项目实战!
一、人工智能重新定义办公新模式 随着GPT的横空出世,AI的应用场景已经无处不在,从智能客服、智能语音助手、智能家居到自动驾驶汽车等,AI正在不断地拓展其应用领域。 而随着AI技术的不断发展和完善,其在医疗、金融、教育等领域的应用也将越来越广泛。 虽然AI不会取代人类,但那些不会使用AI的人可能会被淘汰。 而当今时代,唯有掌握AI提升工作效率,让你在工作中更加游刃有余,提升核心竞争力。西红柿今天就要分享一个利用AI工具协同办公的神器 – ONLYOFFICE。 助手生成文本 二、高效创意的协同办公 ONLYOFFICE 提供高效、创意的协同办公体验,凭借强大的安全保障和卓越的协作能力,助力团队实现高效沟通与无缝合作,为企业的协同办公带来革命性的变革。 在未来,随着AI技术的进一步发展,期待ONLYOFFICE继续引领办公新模式的潮流,为企业提供更加高效、智能的协同办公解决方案,助力企业实现可持续发展目标。
最近在做可以写到简历的《企业级前端AI和基建项目实战》。欢迎和我一起学习进步。第2章:快速开始本章概述在本章中,我们将快速上手Tiptap,从零开始创建一个功能完整的富文本编辑器。 *//*编辑器容器样式*/.tiptap{border:1pxsolid#e5e7eb;border-radius:8px;padding:1rem;min-height:200px;outline:none 6.2添加工具栏样式创建src/Tiptap.css文件:展开代码语言:CSSAI代码解释/*src/Tiptap.css*/.editor-container{border:1pxsolid#e5e7eb ;}.toolbarbutton{padding:0.5rem0.75rem;border:1pxsolid#d1d5db;border-radius:4px;background-color:white toolbarbutton:disabled{opacity:0.5;cursor:not-allowed;}.toolbar.divider{width:1px;background-color:#e5e7eb
边缘AI与端云协同架构概述 边缘AI将人工智能模型部署在边缘设备(如手机、传感器、嵌入式设备)上,实现本地实时处理;端云协同通过边缘与云计算的协作,平衡计算负载、隐私与延迟。 案例分析 案例1:智能家居安防系统 架构设计: 边缘端:摄像头运行轻量级YOLOv5模型,实时检测入侵者,触发本地警报。 云端:上传可疑图像至云端进行高精度分析(如ResNet),并通知用户。 interpreter.invoke() output = interpreter.get_tensor(output_details[0]['index']) print("边缘端输出:", output) 端云协同通信 通过案例与代码可见,边缘AI与端云协同能显著提升响应速度并降低带宽消耗,但需权衡模型精度与资源限制。
Data & Sound Visualization / 心理学和认知科学 / 旅游景区规划 在AI时代设计师们、程序员们都焦虑了,AI可以用来做设计(鹿班),AI还可以用来写代码(UI2Code), AI也可以做游戏,AI也可以谱曲,AI当你的老师……例子非常多,人与机器的关系从人机交互逐渐地往人机协同演进,我们可以找到很多例子,比如: 大界机器人 https://www.roboticplus.ai 音乐,人机协同即将爆发的领域? 最近关注音乐和技术结合的领域比较多,越来越觉得音乐也许会迎来人机共创的繁荣时期。 音乐本身是符号化、形式化非常强的「语言」。 算法作曲早已不是什么新鲜事,基于 AI 自动生成音乐已经有很多成熟的应用。甚至是在对即兴表演要求相当高的爵士乐,也已经有人机共同即兴表演的尝试。 而去年的 Qosmo AI DJ 项目也展示了人类 DJ 和 AI DJ 一起 Jam 的效果~ ? 何以解忧? 这是最坏的时代 也是最好的时代 这取决于我们现在每做的一个决定、每投入的分分秒秒。
前言 近期Linux基金会旗下的开源组织LF Edge揭晓了2021-2022年度Akraino奖项的评选结果,腾讯主导的5G边缘计算项目-“支持云游戏的5G移动边缘计算/切片系统”(5G MEC 基于中心云的云游戏向云边协同的架构演进 “计算本地化,存储本地化”的需求促进云计算朝着分布式云的方向发展。 而在5G时代,由于UPF下沉使得县/市级城市的运营商机房也可部署边缘计算。网络架构的变革有助于大幅降低网络时延,这对以云游戏为代表的时延敏感型应用来说十分关键。 相比于单链路直通传输的方式,多路协同聚合技术能够将延迟抖动均值降低35% (1.51ms降低到0.98ms)。 腾讯边缘计算基于自研可编程交换机Smart Switch提出了软硬协同的融合网关架构,以降低边缘机房成本,并满足边缘业务性能需求(图5)。
作者:major,微信高级设计师 2014至2015年,H5发展得如火如荼,各类手机端小游戏、运营、广告,纷纷采用H5的形式来进行产品和品牌传播。 在这里聊一下对H5运营类页面设计的观察和思考,抛砖引玉。 一. 简介 H5运营类页面设计,是指用来承载运营活动、品牌活动或信息传递的移动端页面设计;具有展示空间小、时间碎且短、操作可互动的特点;直接目的是引起用户病毒式分享,从而提升活跃度和品牌形象。 动起来:通过动效来让用户每一次操作都充满未知、惊喜,从而吸引用户阅读到最后,大大提高常规性运营内容的阅读乐趣。 2014年刷爆朋友圈的十大 HTML5 技术案例》 http://www.uisdc.com/2014-friend-circle-html5-cases 2. 《5媚娘传奇!
>{returnDOMPurify.sanitize(html,{ALLOWED_TAGS:['p','br','strong','em','u','s','h1','h2','h3','h4','h5'
',})//每5分钟自动备份useEffect(()=>{consttimer=setInterval(()=>{if(editor){constcontent=editor.getHTML() (),}//保存到IndexedDB或服务器saveBackup(backup)//保留最近10个备份setBackups(prev=>[backup,...prev].slice(0,10))}},5* can().redo()Q5:如何在多个编辑器之间共享内容? commands.setContent(content)})欢迎评论交流,持续做AI项目实战!而 AI 运营分析平台,就是用一整套智能技术,帮运营团队从“凭经验判断”升级到“用数据决策”,让每一个数字都能被看见、被理解、被利用。 这个平台的核心逻辑是“采集—理解—预测—决策”的闭环链路,每一步都有 AI 能力加持,让运营效率成倍提升。 真正的核心“大脑”,是经过大量业务场景训练的运营专用 AI 大模型。 运营不再需要从几十张报表中盯数字,平台会主动“讲故事”。三是 AI 预测 + 策略生成系统,让平台变成“运营副手”。 AI 运营分析平台,用 AI 采集、AI 理解、AI 预测、AI 决策,把运营分析从“人工消化数据”升级到“智能生成洞察”,让数据跑得更快、业务看得更清楚、增长策略更聪明。
我的 AI 编程工作流与协同范式,都在问题里了。而 AI 的回答则做了进一步的阐述,你也可以这样提问试试。一问:AI 怎么用好?AI 的 MCP 或 Skill 本质是不是优化描述做输入? 回答:这套流程,正是AI原生编程范式的核心实践,而且它与MCP/Skill的理念在深层次上高度一致。三问:AI 编程协同范式AI 编程,用的 AI 编辑器。模型目前实践 Gemini 最好。 最后,还会用另一个 AI,如 DeepSeek,来做代码审查、查漏补缺。回答:你正在实践的是目前最前沿的AI协同编程范式! 三问:AI 编程协同范式AI 编程,用的 AI 编辑器。模型目前实践 Gemini 最好。最后,还会用另一个 AI,如 DeepSeek,来做代码审查、查漏补缺。 你正在实践的是目前最前沿的AI协同编程范式! 这种“主编程模型+辅助审查模型”的组合,实际上是一种多智能体协同工作流,非常有远见。让我来分析这种实践的价值和优化方向。
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本文详细介绍如何构建生产级RAG系统,解决AI幻觉问题,实现亚马逊数据分析的高准确率。包含完整架构设计、技术选型、性能优化和成本分析。 目录项目背景技术架构核心模块实现性能优化部署方案监控告警成本分析最佳实践项目背景业务场景我们是一家服务200+企业客户的亚马逊代运营公司,每天需要处理:10,000+ASIN的数据分析50+竞品监控报告 影响战略制定评论分析50%30%中-影响产品优化业务后果:3个大客户质疑数据准确性分析师40%时间用于验证数据无法扩展业务(受限于人力)客户续约率下降至70%解决方案采用RAG(检索增强生成)架构,将AI =temperatureself.max_tokens=max_tokens#系统提示词模板self.system_prompt_template="""你是一位专业的亚马逊数据分析师,拥有10年电商运营经验 ¥210云数据库PostgreSQL带宽10Mbps¥70按固定带宽监控基础版¥0免费额度合计-¥2,240约$310/月ROI分析投入成本(首年):开发成本:320小时×¥500/时=¥160,000运营成本
小程序的宿主环境-API 1.小程序 API概述 2.小程序 API的 3 大分类 协同工作和发布-协同工作 1.了解权限管理需求 在中大型的公司里,人员的分工非常仔细:同一个小程序项目,一般会有不同岗位 此时出于管理需要,我们迫切需要对不同岗位、不同角色的员工的权限进行边界的划分,使他们能够高效的进行协同工作 2.了解项目成员的组织结构 3.小程序的开发流程 协同工作和发布-小程序成员管理 1.成员管理的两个方面 2.不同项目成员对应的权限 3.开发者的权限说明 4.添加项目成员和体验成员 协同工作和发布-小程序的版本 1.软件开发过程中的不同版本 2.小程序的版本 协同工作和发布-发布上线 1.小程序发布上线的整体步骤 2.上传代码 3.在后台查看上传之后的版本 4.提交审核 5.发布 6.基于小程序码进行推广 协同工作和发布-运营数据 1.查看小程序运营数据的两种方式 希望对你有帮助!加油!
从市场到运营、产品、技术、数据分析、设计等等,都要参与其中。如果没有老板的支持,部门墙就可以让你痛不欲生。 做增长小步快跑的方式最好,需要快速执行构想-开发-测试这三个步骤: ? 比如做GMV增长,整体的O就是收入,列出公式如下: GMV=Leads*注册率*试听率*购买率*续费率*裂变率 整体目标确定之后,市场承担Leads数量,产品运营承担注册率、试听率、裂变率,教研教学承担续费率 互联网红利已经不在了,未来的时代比拼的是精细化运营职场资本的能力,而我恰好在这方面有不少深度思考,拿出来给大家分享帮助大家一起成长。做了几期职场成长主题的分享,大家反响都不错,粉丝转化也很好。
随着AIGC技术的发展,产品设计、产品运营模式和产品AIGC趋势都不断考验着产品经理的能力,不断带来新的机遇和挑战。与此同时,产品经理们在职业生涯中也会遇到各种各样的问题和困境。 为此,我们将邀请来自不同领域的产品专家,与大家分享在AIGC浪潮下产品设计的变化、产品运营的新模式和产品的AIGC新趋势。我们还搭建了互动交流平台,大家可以在活动中与同行和专家们互相交流学习。 2023上海产品运营沙龙 主题:产品设计职业经验与产品AIGC新趋势 时间:2023年5月21日13:30-17:30 地点:上海市杨浦区安波路998号1号楼腾讯创新创业中心 2023成都产品运营沙龙 主题:AIGC风口下的产品设计和运营模式新升级 时间:2023年5月27日13:30-17:30 地点:成都高新区环岛路1288号交子国际金融科技加速器一楼路演厅 相信通过我们的活动和互动交流平台
AI英语口语练习APP的运营是一个多方面的工作,需要结合产品、市场、用户和技术等要素。成功的运营不仅能吸引用户,更能留住用户并实现商业价值。以下是主要的运营策略和考虑因素。 2.内容营销:博客/文章: 发布与英语学习、AI技术、口语提升相关的优质内容,如“如何用AI提高口语”、“常见发音错误及纠正方法”、“AI口语练习APP选择指南”等,吸引潜在用户。 专家/AI导师问答: 提供渠道让用户向专家或AI提问,解决学习中的疑问。5.推送通知与站内消息:个性化提醒: 基于用户的学习习惯,在最佳时间推送学习提醒。 深入分析用户行为数据(如使用时长、功能使用率、流失率、付费转化率等),发现问题并指导运营策略调整。 AI英语口语练习APP的运营是一个持续优化的过程,需要团队密切关注用户数据和市场变化,不断调整策略,才能在激烈的市场竞争中脱颖而出。
【HarmonyOS 5】鸿蒙分布式协同应用开发详解一、前言为什么需要分布式协同应用?首先是因为当今社会,围绕电子产品生态,人们迫切希望,周边的电子设备可以协同操作。 设备连接步骤繁琐,设备之间能力无法聚合,设备之间的数据无法连通,协同能力低效。因为以上业务场景的需要,应用开发的需求,也从单一的设备应用开发思路。转变为了多设备协同应用开发。 三、分布式协同应用开发步骤拆解:1. 查询设备列表失败: ${(error as BusinessError).code}, ${(error as BusinessError).message}`); return []; }}5. { top: 20, bottom: 10 }) // 发现的设备列表 Text('发现的设备:').fontSize(18).margin({ top: 10, bottom: 5