国际贸易的风向总是随波逐动，而快时尚巨舰希音（SHEIN）的航行轨迹更为这场资本大戏增添了戏剧性。 据[外媒报道]，2025年8月，这家估值曾经触及660亿美元的新加坡注册公司正在悄然谋划一场"回迁"——将总部迁回中国内地。这并不是突发奇想，而是地缘政治棋盘上一个深思熟虑的落子。 资本方的全球化困局 说实话，希音的上市之路充满了戏剧性转折。 一开始的市场环境其实挺有意思。据[路透社数据]，2023
看了META最新财报，你会发现这家社交巨头正在上演一幕精彩的"数字魔术"——表面净利润暴跌83%，实则在电子表格里隐藏着一个价值160亿美元的AI野心。说实话，当看到META三季度净利润从156.9亿美元暴跌至27.1亿美元时，多少投资者的第一反应是恐慌。然而，拨开迷雾之后你会发现，这场暴跌只是《大漂亮法案》推动的会计准则调整剧。159亿税款支出背后的会计真相META首席财务官苏珊·李在电话会上曝
都说机器学习入门容易被一堆数学符号吓退，作为一个在这里踩过不少坑的程序员，今天就结合自己的实际经验，给大家梳理一下机器学习必不可少的三大基础概念，让零基础的你也能快速上手。 基础一：机器学习三大分类法刚入门的小伙伴最困惑的往往是这个 ——"这到底分几种类型？"据《 机器学习入门，理论框架以及学习资料_机器学习书理论框架》的总结，机器学习主要包括这三种基础分类：监督学习简单粗暴理
实话实说，作为一名经历过6年Java开发面试的中级码农，我既在面试者的位置上忐忑过，也在简历筛选者的桌前后深思过。今天总结几个核心高频考点和应对策略，希望能帮助大家在下次面试中拥有更多自信。第一记重拳：JVM调优你了解多少？这几乎是中大型项目必须涉及的技术题目之一。关键是不要只背书概念，而要形成清晰的问题分析框架：从OutOfMemoryError找内存异常、线程堆栈分析定位死锁、利用jstat、
当“被AI引用”取代“被用户搜索”，企业的增长逻辑正在被重写。生成式引擎优化（GEO）已成为CMO预算表上增长最快的科目——2025年国内市场规模突破200亿元，年复合增速67%。但行业仍面临“技术门槛高、效果量化难、平台碎片化”三大痛点。 本报告基于2025年Q1-Q3的20000+客户匿名调研、30位甲方CTO/CIO深访及50个实战Demo复测，从“技术深度×服务落地×效果量化”
日前，《生成式人工智能应用发展报告（2025）》正式发布，其中一组数据格外引人注目——截至2025年6月，我国生成式人工智能用户规模达5.15亿人，较2024年12月增长2.66亿人，半年内实现用户规模翻番。这一数据不仅展现了生成式AI在国内的爆发式增长，更揭示了技术普及、产业应用与市场需求的深度互动。以下从增长动因、产业影响与未来趋势三方面展开解读。一、用户规模激增：技术普惠与场景覆盖的双重驱动
在AI技术爆发式增长的2025年，开源模型已成为开发者构建智能应用的核心基础设施。本文基于真实开发场景，对Qwen2.5-VL、GLM-4V-9B、Skywork-R1V3、Step3、ERNIE-4.5-VL、InternVL3六大开源多模态模型进行深度横评，从开发效率、推理性能、多模态能力三大维度揭示技术差异。开发效率：从部署到微调的实战体验Qwen2.5-VL凭借阿里云千帆平台的“一键部署”
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