Jan 26 2026
大模型玩家七七 -
RAG 不是萬能解，這些場景你一開始就不該用
RAG 最常見的失敗，並不是“沒效果”，而是“用錯地方”
如果你觀察過一段時間大模型落地項目，會發現一個非常有意思的現象。
很多團隊做 RAG，並不是因為認真分析過需求，
而是因為：
“大家都在用 RAG。”
於是 RAG 成了一種默認選項：
有知識問題 → RAG
模型不懂 → RAG
業務效果不好 → 再加一層 RAG
結果就是：
系統越來越
AI
收藏
評論
Jan 26 2026
大模型玩家七七 -
RAG 效果差，80% 的問題和模型無關
當你開始懷疑模型的時候，問題往往已經被帶偏了
如果你真的在項目裏落地過 RAG（Retrieval-Augmented Generation），你大概率經歷過下面這個過程。
一開始，你很有信心。
Embedding 模型選了主流的，
向量庫也搭好了，
Prompt 看起來也挺專業。
但一測效果，你開始皺眉。
有些問題明明“庫裏有”，模型卻答不出來
有些答案看起來很像“胡説”
AI
收藏
評論
Jan 26 2026
大模型玩家七七 -
微調與安全隱私：為什麼微調會放大風險
安全問題，往往不是在“上線那一刻”出現的
如果你做過幾次大模型微調項目，很可能有一種錯覺。
項目初期，一切看起來都很安全。
數據在內網，模型在內網，訪問有權限控制，
甚至你可能會想：
“我們又不是直接對外提供服務，哪來的安全風險？”
但很多隱私和安全問題，並不是在模型“上線”那一刻才出現的。
它們更像是被慢慢埋進模型參數裏的定時炸彈。
等你意識到問題的時候，往往已經很難回頭
AI
收藏
評論
Jan 26 2026
雲棧開源日記 -
Claude-Mem：給 AI 編程助手裝上"長期記憶"
寫在前面
你是不是也遇到過這種情況：昨天用 Claude Code 寫了一段複雜業務邏輯，今天重新打開項目，AI 助手卻像失憶了一樣，完全不記得你們討論過什麼，只能從頭再解釋一遍？
這個痛點，Claude-Mem 給出瞭解決方案——一個專為 Claude Code 打造的持久化記憶系統，讓 AI 助手真正記住你們的每一次協作。
它到底解決了什麼問題
傳統的 AI 編程助手每次啓動都是"全新的大
AI
收藏
評論
Jan 26 2026
程序員魚皮 -
除了MySQL，這 9 種數據庫你竟然都不認識？
你是小阿巴，正在公司敲代碼。
老闆走過來説：小阿巴，給咱們網站加個商品搜索功能吧。
你拍拍胸脯：沒問題，我直接用 MySQL 數據庫的 LIKE 模糊查詢實現搜索，1 小時上線~
結果上線後，用户點擊搜索，卡了半天沒反應，老闆氣得臉都綠了。
你急的汗流浹背，只能找到號稱『後端之狗』的魚皮求助：阿巴阿巴，俺用 MySQL 搞不定，咋辦啊……
魚皮：不是哥們，又不是隻有 MySQL 這一個數據庫。
程序人生
收藏
評論
Jan 26 2026
張佔嶺 -
wso2~通過三方IDP的token置換wso2的token
參數：https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc7523
oauth2.0中的三方另類授權
瞭解OAuth 2.0中特定的授權類型（Grant Type）對於構建安全的認證流程至關重要。下面為你詳細介紹這三種基於URN聲明的擴展授權類型。
🔐 設備代碼授權 (urn:ietf:params:oauth:grant-type:device_code)
這種授
後端
收藏
評論
Jan 26 2026
zdyz -
《ESP32-S3使用指南—IDF版 V1.6》第六十四章 LVGL 綜合例程
第六十四章 LVGL 綜合例程
1）實驗平台：正點原子DNESP32S3開發板
2）章節摘自【正點原子】ESP32-S3使用指南—IDF版 V1.6
3）購買鏈接：https://detail.tmall.com/item.htm?id=768499342659
4）全套實驗源碼+手冊+視頻下載地址：http://www.openedv.com/docs/boards/esp32/ATK-DNES
操作系統
收藏
評論
Jan 26 2026
Cyobobo -
詳解大模型安全評估實操流程
當前，生成式人工智能大模型快速普及，其安全可控性直接關係國家安全、社會公共利益及公民合法權益。根據國家互聯網信息辦公室等七部門聯合發佈的《生成式人工智能服務管理暫行辦法》（國家互聯網信息辦公室令第15號）第十七條明確要求，“提供具有輿論屬性或者社會動員能力的生成式人工智能服務的，應當按照國家有關規定開展安全評估，並按照《互聯網信息服務算法推薦管理規定》履行算法備案和變更、註銷備案手續”。對於需
AI
收藏
評論
Jan 26 2026
路過的旁聽生 -
在複雜任務中如何利用 Claude 4.5 Opus 提高推理精度與響應速度
在 AI 模型不斷髮展升級的背景下，Claude 4.5 系列帶來了 Sonnet、Opus 和 Haiku 三款子模型，每個模型都有其獨特的優勢和適用場景。尤其是 Opus 4.5，它以其強大的推理能力和響應速度在複雜任務中脱穎而出。
但對於腳本創作者來説，如何在 推理精度 與 響應速度 之間找到最合適的平衡，仍然是一個需要解決的實際問題。本文將從 實際任務應用 的角度，深入分析 Claude
AI
收藏
評論
Jan 26 2026
帆張芳顯 -
10萬行數據1秒內排序，智表 ZCELL 讓你輕鬆駕馭數據秩序
在數據驅動決策的時代，面對海量雜亂的數據，快速梳理出清晰的邏輯秩序是提升工作效率的關鍵。無論是篩選銷售榜單中的 Top 產品、整理員工信息表中的職級與入職時間，還是按自定義規則排列特殊業務數據，排序功能都是數據處理環節的 “剛需工具”。傳統表格工具的排序功能常受限於操作繁瑣、多條件排序邏輯複雜、自定義規則難實現等問題，而智表 ZCELL 憑藉其靈活、高效的排序能力，徹底解決這些痛點，讓數據排序
前端
收藏
評論
Jan 26 2026
愛學習的懶洋洋 -
分佈式鎖的代價與選擇：為什麼我們最終擁抱了Redisson？
寫在前面的話
不知道你有沒有過這種經歷：在本地開發測試時一切順風順水，邏輯嚴絲合縫。可一旦代碼部署到線上，面對高併發的真實流量，各種匪夷所思的數據異常就開始冒頭了。
我最早遇到的"庫存超賣"就是這樣一個典型案例。從最初相信 Java 自帶的鎖，到後來手寫 Redis 鎖，再到最後折騰出穩定方案，這個過程其實就是對"併發"二字理解不斷加深的過程。
今天想聊聊這塊內容，不堆砌概念，只講講這條
數據庫
收藏
評論
Jan 26 2026
林恆 -
關於地圖渲染加20w數據展示和地圖動畫怎麼做
🧑💻 寫在開頭
點贊 + 收藏 === 學會🤣🤣🤣
前端性能優化實戰：ECharts地圖渲染12萬+數據動態動畫方案
本文記錄了在實際項目中，使用ECharts地圖組件渲染12萬+設備安裝數據的性能優化實戰經驗，包含完整的技術方案和代碼實現。
項目背景
公司需要將全年設備安裝量通過旗幟的形式展示在全國地圖上，實現數據可視化大屏。主要技術挑戰：
前端
收藏
評論
Jan 26 2026
ProMonkey; -
模板的優化
嵌套時（比如printVectorvectorint）中的""的優化
在使用vectorint時，本意是向模板中傳入一個vectorint類型的參數，但是編譯器錯誤的將""識別為右移運算符，而不是模板參數表的結束。之前的解決方案是在""中間添加空格" "。
C++11優化了這一問題，使得不添加空格也可以正確的編譯。
#include iostream
#include vector
using n
後端
收藏
評論
Jan 26 2026
codechen8848 -
告別證書過期焦慮！這款開源工具讓 SSL 管理徹底自動化！
大家好，我是 Java陳序員。
無論是研發個人產品，還是中小企業做運維，會遇到要管理多個域名的情況，需要給域名申請證書。
但是手動申請證書往往很麻煩（尤其是有多個域名需要維護），而且很容易遺忘證書的過期。
今天，給大家推薦一款開源的證書管理工具，全流程管控 SSL 管理！
關注微信公眾號：【Java陳序員】，獲取開源項目分享、AI副業分享、超200本經典計算機電子書籍等。
項目介紹
cert
後端
收藏
評論
