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ApacheFlink - Flink Agents：基於Apache Flink的事件驅動AI智能體框架

本文基於 Apache Flink PMC成員宋辛童在 Community Over Code Asia 2025 Streaming 專題技術分享中的演講內容整理而成，詳細介紹了Flink Agents項目的技術背景、架構設計和應用前景。 在人工智能技術快速發展的今天，AI應用從簡單的對話交互正在向更加複雜和智能化的方向演進。Apache Flink社區最近推出了一個全新的項目——Flink A

大數據 , flink , 實時計算

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海豚調度 - （二）一文讀懂數倉設計的核心規範：從層次、類型到生命週期

《新興數據湖倉設計與實踐手冊·數據湖倉建模及模型命名規範（2025年）》 由四篇遞進式指南組成，以“模型架構—公共規範—分層規範—命名規範”為主線，系統構建可演進、可治理、可共享的現代數據湖倉。 首篇 《數據模型架構原則》 提出了 “ODS-DW-APP” 四層（含DW內DWD/DWM/DWS）數據分層架構，並圍繞主題域劃分、高內聚低耦合、公共邏輯下沉及成本性能平衡四大原則，為湖倉一體的維度建模奠

大數據 , 數據倉庫 , 數據庫 , 技術

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海豚調度 - 碼住！DolphinScheduler 常見故障 “急救指南”，一文解決服務、調度、連接等難題

概述 Apache DolphinScheduler作為現代化的數據編排平台，在實際部署和使用過程中可能會遇到各種故障和問題。本文將從架構層面深入分析常見故障類型，提供詳細的排查思路和解決方案，幫助運維人員和開發者快速定位並解決問題。 系統架構與核心組件 在開始故障排查前，首先需要了解DolphinScheduler的核心架構： 常見故障分類與排查 1. 服務啓動失敗 症狀描述 服務無

dolphinscheduler , 大數據 , 故障恢復 , 開源 , 技術

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漢得數字平台 - 飛搭系列 | 配置權限管理，實現配置的精細管控

飛搭低代碼平台（FeiDa，以下簡稱“飛搭”），為企業提供在線化、靈活的業務應用構建工具，支持高低代碼融合，助力企業低門檻、高效率和低成本地快速應對市場變化，加速複雜業務場景落地。 概要介紹 靈活的功能配置需要有權限管控以確保配置過程的安全性與合規性，防止未經授權的修改或調整行為。完善的配置權限管理能夠有效避免越權操作、配置錯誤或系統風險，保障企業系統運行的穩定與安全。 飛搭提供配置權限管

權限控制 , 用户權限 , 角色權限

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OpenBuild - RustChinaConf 2025 & Rust Global China 大會第一天 Keynote 議題公佈！

十年，很短也很長。 十年，不過是程序員生涯⾥的⼀個版本號。 Rust 的十年，寫滿了無數人的熱愛與堅持。 Rust 不只是語⾔，它是我們十年裏⼀次次相遇的理由。 RustChinaConf 2025 x Rust Global China 將於9 月 13 日啓幕！ 恰逢 Rust 語言十週年誕辰，與全球頂尖開發者共襄盛舉，見證歷史，共創未來！ 我們，下週現場見！ RustChinaConf

rust , 活動

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SeaTunnel - 喜報！白鯨開源 CEO 榮登「2025 中國數智化轉型升級先鋒人物」榜

2025年9月8日，由數智猿×數據猿聯合主辦，中關村科學城公司協辦，中國經濟信息社×北京軟件和信息服務業協會×中國互聯網協會數字化轉型與發展工作委員會×上海大數據聯盟作為支持單位，以 “破界·反捲” 為主題的 “2025第五屆數智化轉型升級發展論壇——暨AI大模型AI Agent趨勢論壇” 成功舉辦，並首次對外公佈了 《2025中國數智化轉型升級先鋒人物》榜單/獎項 等七大榜單，展示了“中國數智

大數據 , 科技 , 開源 , 技術

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亞馬遜雲開發者 - Strands Agents SDK 助力翰德 Hudson 實現智能招聘新突破

前言 在 AI 人才爭奪日益白熱化的今天，傳統招聘模式面臨着效率低下、精準度不高、難以應對海量候選人等挑戰，急需一種創新的智能招聘解決方案來提升招聘效能。翰德 Hudson 作為全球人力資源服務領域的領軍企業，一直將科技創新視為發展的引擎，並持續探索招聘效率優化的前沿解決方案。此前，翰德 Hudson 與亞馬遜雲科技合作基於 Model Context Protocol（MCP）開發了智能招聘解

sdk , 人工智能

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deephub - 深度學習調參新思路：Hyperband早停機制提升搜索效率

Hyperband是機器學習中一個相當實用的超參數調優算法，核心思路是用逐次減半來分配計算資源。説白了就是讓一堆配置先跑幾輪，表現差的直接踢掉，剩下的繼續訓練更多輪次。 這個方法的巧妙之處在於平衡了探索和利用。你既要試足夠多的配置組合（探索），又要給有潛力的配置足夠的訓練時間（利用）。傳統方法要麼試得不夠多，要麼每個都試要很久浪費時間。 本文我們來通過調優一個lstm來展示Hyperband的工作

神經網絡 , 人工智能 , 深度學習 , 參數

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sevencoding - Redis是如何高效管理有限內存的？

過期刪除策略的深度剖析 Redis 可以對 key 設置過期時間的，為了防止過期的key長期佔用內存，需要相應的過期刪除策略將過期的key刪除 基礎操作 Redis設置過期時間 setex key1 5 value1：創建記錄的時候指定過期時間，設置key1在5秒後過期 其實Redis這是一種基於創建時間來判定是否過期的機制，也即常規上説的TTL策略，當設定了過期時間之後不管有沒有被使用都會

nosql

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baby7 - 【開源】七仔的桌面工具

【開源】七仔的桌面工具 軟件介紹 Windows桌面端軟件，摸魚辦公神器 擁有多種卡片自定義佈局，隱藏到側邊需要使用時彈出(可以鼠標或快捷鍵喚出) 主卡片 本地文件快捷搜索（基於everything） 快捷鍵截圖、屏幕取色 翻譯（同時接入截圖識別並翻譯） AI對話（多種智能體） TODO（待辦事項）功能 各大平台實時熱搜 音樂播放器、小説閲讀器 有趣圖文（摸魚人日曆、k

工具軟件 , 開源 , 桌面應用 , Python

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騰訊藍鯨智雲 - 需求的層次結構：業務驅動的協作與產品導向的交付

本文來自騰訊藍鯨智雲社區用户: CanWay 01引言 在當今複雜多變的市場環境中，業務驅動的協作和產品導向的交付已成為企業成功的關鍵。隨着企業管理模式的不斷演進，尤其是在大型組織中，業務、產品和研發團隊之間的協作日益緊密，但伴隨的挑戰也愈發顯著。如何高效協同這三個團隊，確保快速響應業務變化、提升運營效率並保持競爭力，已成為企業當前面臨的重要議題。 02企業組織細分化帶來的協同挑戰 在大型組織中，

devops , 運維 , 需求分析 , 團隊協作

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圖形天下 - “管理者工作總結、述職秘籍”思維導圖創作實踐解析

                              “管理者工作總結、述職秘籍”思維導圖 “管理者工作總結、述職秘籍”思維導圖模板獲取鏈接 核心主題確定 創作初期，聚焦管理者在年終述職與工作總結中的核心訴求——如何系統化、高影響力地呈現工作成果，旨在構建一套從準備到呈現的全流程方法論，幫助用户將零散經驗轉化為結構化輸出。 導圖結構設計 結構設計遵循“問題導向-方法論-避坑指南-實戰

思維 , 思維導圖 , 思維導圖工具

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Feedalyze - 為什麼收集分析用户反饋比功能上線更重要？

在很多公司裏，有一個常見現象：會議室裏大家爭論一個新功能是否上線，最後老闆或者產品經理拍板上線，研發團隊加班加點數週後完成，結果用户幾乎沒有用，也沒帶來商業價值，反而增加了維護成本。 這並不是個例。很多團隊追求快速迭代，卻發現用户增長和留存遲遲不見起色。原因很簡單：功能上線並不等於滿足用户需求。如果沒有用户反饋的支撐，迭代很可能只是“自嗨”。 功能上線的誤區 拍腦袋決策：不少團隊憑直覺判斷用户

產品經理 , 用户反饋 , 反饋 , 運營 , 用户體驗

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ApacheFlink - 淘寶閃購基於Flink&Paimon的Lakehouse生產實踐：從實時數倉到湖倉一體化的演進之路

摘要：本文整理自淘寶閃購(餓了麼)大數據架構師王沛斌老師在FlinkForwardAsia2025城市巡迴上海站的分享。 引言 在數字化轉型的浪潮中，企業對實時數據處理的需求日益增長。傳統的實時數倉架構在面對業務快速變化和數據規模爆炸性增長時，逐漸暴露出數據孤島、成本高企、研發效率低下等問題。淘寶閃購（餓了麼）作為阿里巴巴集團重要的本地生活服務平台，在數據架構演進過程中積累了豐富的實踐經驗。 本文

大數據 , flink , 實時計算

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huamingshixunkeji 頭像

華明視訊科技 - 火車集裝箱編號識別系統的全方位解決方案

在現代化物流體系中，鐵路運輸以其運能大、成本低、綠色環保的優勢，扮演着不可或缺的角色。然而，傳統依賴人工記錄和識別集裝箱編號的方式，不僅效率低下，還極易出錯，成為提升整體物流鏈效率的瓶頸。針對這一痛點，先進的火車集裝箱編號識別系統應運而生，通過智能化技術為鐵路物流裝上了“智慧之眼”。 系統核心價值：精準、高效、全自動 本解決方案旨在通過部署先進的計算機視覺和深度學習技術，對進出火車站的

數據挖掘 , 圖像識別 , 神經網絡 , 人工智能 , 深度學習

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3Q聊工具 - 跨部門協作地獄？打破壁壘的3個協同機制+案例解析！

跨部門協作的低效每年導致企業平均損失15%的潛在收益（麥肯錫2023調研數據）。本文基於300+企業實戰案例，提煉出三個已被驗證的高效協同機制：通過目標對齊機制建立戰略共識，藉助信息透明化機制消除數據孤島，運用敏捷反饋機制實現快速糾偏。文中將拆解科技公司研發市場部目標掛鈎、零售企業協作中台搭建、汽車行業客訴響應鏈等典型場景，為團隊提供可直接複用的工具模板和落地步驟。這些方法論已幫助某醫療集團將跨分

項目管理 , 項目經理 , okr , 團隊管理 , 團隊協作

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粘豆煮包 - 腦抽研究生Go併發-6-實際應用場景（大模型生成）-淘寶“雙十一”零點秒殺，支撐一個千萬播放量、百萬評論的爆款視頻

實際應用場景（大模型生成） 場景設定：設計淘寶“雙十一”零點秒殺一個超熱門商品（比如 茅台）的後端系統 業務挑戰： 超高峯值流量：在零點鐘聲敲響的第一秒，可能會有數百萬用户同時點擊“搶購”按鈕。 數據強一致性：庫存只有 1000 瓶，絕對不能超賣。即賣出第 1001 瓶。 高可用性：系統不能崩潰。 公平性：儘量保證先到先得。 實施過程：一場精心編

觀點 , goroutine , concurrency , go , 後端

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粘豆煮包 - 腦抽研究生Go併發-5-總結-核心 sync 包、Channel 與 Context、高級併發模式與擴展庫、分佈式併發

總結 第一部分：核心 sync 包 —— 本地併發 sync 包裏的這些工具，是處理單進程內、多個 goroutine 之間協同問題的基礎 1. 鎖 (Mutex RWMutex) 核心作用：保護共享資源，保證數據一致性。 任何時候，只允許一個（或一類）goroutine 進入“臨界區”。 精華： Mutex (互斥鎖)：最簡單粗暴的鎖，一次只能進一個，不管他是

goroutine , 知識 , concurrency , go , 後端

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粘豆煮包 - 腦抽研究生Go併發-4-分佈式併發原語-etcd、Leader 選舉、分佈式隊列和優先級隊列、分佈式柵欄、STM

分佈式併發原語 常用來做協調工作的軟件系統是 Zookeeper、etcd、Consul 之類的軟件 Zookeeper - Java Consul 分佈式併發原語一般 etcd🐂：分佈式互斥鎖、分佈式讀寫鎖、Leader 選舉 Leader 選舉 Leader + Slave 主節點常常執行寫操作，從節點常常執行讀操作，如果讀寫都在主節點，從節點只是提供一個備份功能的話，那麼，主從架構就會退

goroutine , 知識 , concurrency , go , 後端

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OpenBuild - Web3 開發者週刊 66 | 重新審視L2：跨鏈橋與定序器背後的信任裂痕

歡迎回到 Web3 開發者週刊第 66 期！ 本期週刊內所有黑客鬆活動、新聞和賞金任務，請大家點擊查看原文以獲取完整信息。如果您喜歡我們的內容，也歡迎大家訂閲OpenBuild Substack，獲取最新最全開發者資訊！本週我們將深入探討 L2 的核心安全假設，探索加密世界的願景與敍事演變，並瞭解 Arbitrum 最新的 DeFi 復興激勵計劃。 在進入細節之前，別忘了報名參加我們

monad , rollup , 週報 , 黑客馬拉松 , web3

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粘豆煮包 - 腦抽研究生Go併發-3-拓展併發原語-信號量、SingleFlightv和 循環柵欄、分組操作（ErrGroup）等

擴展併發原語 信號量（Semaphore/Weighted） ​ 信號量（Semaphore/Weighted）是用來控制多個 goroutine 同時訪問多個資源的併發原語 初始化信號量：設定初始的資源的數量。 P 操作：將信號量的計數值減去 1，如果新值已經為負，那麼調用者會被阻塞並加入到等待隊列中。否則，調用者會繼續執行，並且獲得一個資源。 V 操作：將信號量的計數值加 1，如果先

goroutine , 知識 , concurrency , go , 後端

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deephub - 從零開始構建圖注意力網絡：GAT算法原理與數值實現詳解

圖數據在機器學習中的地位越來越重要。社交網絡的用户關係、論文引用網絡、分子結構，這些都不是傳統的表格或序列數據能很好處理的。現實世界中實體之間的連接往往承載着關鍵信息。 圖神經網絡(GNN)的出現解決了這個問題，它讓每個節點可以從鄰居那裏獲取信息來更新自己的表示。圖卷積網絡(GCN)是其中的經典代表，但GCN有個明顯的限制：所有鄰居節點的貢獻都是相等的（在歸一化之後）。 這個假設在很多情況下並不合

神經網絡 , 人工智能 , 深度學習 , 圖論

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對象存儲與RustFS - 樹莓派+舊硬盤：用RustFS搭建每TB成本150元的對象存儲

利用閒置硬件和開源技術，打造企業級性能的私有存儲系統 你是否曾因公有云存儲的高昂出網費和月租而猶豫？ 是否苦惱於企業級存儲設備動輒上萬的採購成本？ 本文將介紹如何通過樹莓派+閒置硬盤+RustFS開源分佈式對象存儲系統，搭建一套每TB成本僅150元的高性能對象存儲，兼容S3協議，輕鬆應對AI訓練、數據備份及邊緣計算場景！ 一、為什麼選擇RustFS？ RustFS是一款基於Rust語言開發的國產

觀點 , rust , 教程 , 知識

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對象存儲與RustFS - 再見MinIO！一夜之間，所有存儲架構師都在討論RustFS！

再見MinIO！一夜之間，所有存儲架構師都在討論RustFS！ 一夜之間，存儲世界變了天。全球架構師紛紛轉向，只因為一個用Rust寫的分佈式文件系統。 還記得MinIO嗎？那個曾經風靡一時的開源對象存儲系統。但如今，它正悄然失去開發者的心。最新版本的MinIO不斷削弱開源功能（2025年甚至移除了WebUI），許可證變更（從AGPL v3開始）引發廣泛擔憂，讓無數開發者開始尋找替代方案。 就在這個

rust , 教程 , 知識 , 程序員

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