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PetterLiu - 六頂思考帽深度解析AI賦能代碼生成技術

六頂思考帽深度解析AI賦能代碼生成技術 簡介 人工智能（AI）賦能的代碼生成技術已不再是簡單的代碼補全工具。它已經迅速演變為一個複雜而龐大的生態系統，涵蓋了從底層的代碼基礎模型、推動軟件工程自動化的智能體（Agents），到保障系統可靠性的安全對齊技術，乃至探索通用人工智能（AGI）邊界的通用智能代理。這個技術版圖正在以驚人的速度擴張，並深刻地重塑着我們對軟件開發的認知。 借鑑權威技術綜述

AI

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吾日三省吾碼 - 你的 Prompt 都該重寫？

大家好，這裏是架構資源棧！ 大家總説模型會 過擬合數據，但很少有人注意到：Prompt 也會過擬合模型。 很多開發者遇到過這種情況：新模型明明更強，但接入後效果不升反降，甚至用户還嫌棄。比如當 Cursor 第一次接入 GPT-5 時，網上一度罵聲一片，直到官方和 OpenAI 一起做了 Prompt 調優，體驗才逐漸反轉。 結論很簡單： 👉 模型升級時，不重寫 Prompt =

知識 , JAVA

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u_16774904 頭像

萌萌朵朵開 - Kubernetes 滾動更新與回滾：零停機部署實戰技巧

在 Kubernetes（K8s）集羣中部署應用時，最頭疼的就是版本更新——直接重啓服務會導致業務中斷，影響用户體驗。而 K8s 自帶的滾動更新（Rolling Update）功能完美解決了這個問題：它能逐步替換舊版本 Pod，在更新過程中保持部分實例可用，實現零停機部署；一旦更新出現問題，還能快速回滾到穩定版本，極大降低發佈風險。這篇就分享滾動更新與回滾的核心配置和實戰技巧，幫

Pod , kubernetes , 雲計算 , Nginx , 回滾

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u_16213653 頭像

mob64ca14092155 - 使用sngrep對sip數據包分析

各位做維護的同事經常會聽到用户對網速太慢的抱怨，但是網速慢的原因有很多，比如軟件設置不當，網絡設備故障，物理鏈路問題，感染病毒等，而單單從用户的故障描述裏面很難有進一步的發現，所以也許大家一時也不知道從何下手。 　　　　Sniffer是一個非常好的流量分析工具，利用它我們可以實際瞭解到當前網絡中正在發生的具體流量，並且通過Sniffer的專家系統以及進一步對數據包的解碼分析，我們

tcp , 雲計算 , ip , 使用sngrep對sip數據包分析 , 雲原生 , ios

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rabbitcodeman 頭像

兔子碼農 - C# 的 String 類

將文本表示為 UTF-16 代碼單元的序列。 public sealed class String : ICloneable , IComparable , IComparablestring , IConvertible , IEquatablestring , IParsablestring , ISpanParsablestring , System . Collections . Gene

visual-studio

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map-3d-vis 頭像

map_3d_vis - JSAPIThree 加載 Mapbox 數據學習筆記：使用 Mapbox 矢量瓦片地圖

作為一個剛開始學習 mapvthree 的小白，今天要學習加載 Mapbox 數據了！聽説這個功能可以加載 Mapbox 的矢量瓦片地圖，還能自定義樣式！想想就期待！ 第一次聽説 Mapbox 數據加載 今天在文檔裏看到了"Mapbox"這個詞。文檔説 Mapbox 數據加載可以： 加載 Mapbox 官方地圖 支持自定義 MVT 路徑 需要配置 AccessToken 我的理解：

前端

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u_14172 頭像

archangle - libdrm倉庫

一、numpy庫 功能介紹 1、一個強大的N維數組對象Array； 2、比較成熟的（廣播）函數庫； 3、用於整合C/C++和Fortran代碼的工具包； 4、實用的線性代數、傅里葉變換和隨機數生成函數。numpy和稀疏矩陣運算包scipy配合使用更加方便。 array用法 numpy.array(object, dtyp

libdrm倉庫 , 數據類型 , 數組 , 雲計算 , 雲原生 , 數組元素

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u_16099234 頭像

技術筆耕者 - 超圖rest服務資源

SuperMap iServer 作為超圖公司的雲GIS服務器產品，一般是部署在Linux服務器上。下面把日常部署和使用過程中遇到的相關問題做以彙總。 1、部署iServer的第一步是要檢查Linux 系統是否缺失第三方的依賴庫（為了安裝iserver裏的許可服務器） 操作：進入iserver的解壓目錄，在../iserver/support

超圖rest服務資源 , root用户 , 服務器 , 雲計算 , 依賴庫 , 雲原生

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u_16213673 頭像

mob64ca140dc73b - Doris淺略介紹 +部署+使用_doris部署

Apache Doris 4.0 的 AI 功能（LLM 函數 + 向量索引）與 Cloudera CDP 7.3（或類 CDP 的 CMP 7.13 平台，如華為鯤鵬 ARM 版）在銀行信信用卡的操作指南和腳本 針對 國有商業銀行 場景下，Apache Doris 4.0（ARM64 鯤鵬環境）與華為 Cloud Data AI CMP 7.13

大數據 , hive , hadoop , zookeeper , flink , kafka

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u_16099279 頭像

夜行者3號 - 前端開發 雲服務平台項目

一、簡介 1、發展史 （1）web1.0 時代 產物：網頁製作 那時的網頁主要是靜態網頁，即沒有與用户交互，僅僅是提供信息瀏覽的網頁。如QQ日誌、博文等。 網頁製作三劍客：Dreamweaver+Fireworks+Flash （2）web2.0 時代 產物：前端開發 有了靜態網頁和動態網頁。 動態網頁即指用户不僅可以瀏覽網頁

搜索引擎 , 前端開發 雲服務平台項目 , 雲計算 , 雲服務 , HTML

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u_16099178 頭像

雲端小悟空 - 我的Hadoop學習之路 - sunt99的個人頁面 -

在信息爆炸的時代，我們被海量數據所包圍。如何從這些看似混沌的數據中提取價值，曾是一個巨大的難題。直到我遇見了Hadoop，它像一位智慧的引路人，為我打開了分佈式計算世界的大門。這段學習旅程不僅是掌握一門技術，更是一場思維模式的革命。在此，我將從編程思想、技巧運用和心路歷程三個方面，分享我的學習心得。 #### **一、 編程思想的轉變：從“單體”到

大數據 , 數據 , 學習 , hadoop

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u_16213652 頭像

mob64ca1408d5ff - blazor 部署到docker

Blazor 西裝外套·佈雷澤 在Razor模板中使用html css來構建頁面 使用c#來編寫邏輯 將他們組合起來為組件 https://blazor-university.com/ 組件 blazor的默認模板將組件放在Shared和Pages目錄下 Shared 表示公共組件

雲計算 , 雙向綁定 , 賦值 , blazor 部署到docker , Css , Docker

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u_16213676 頭像

mob64ca140e76c8 - 如何在adfs的場景下 配置 office 365 sso登錄客户端

核心概念 Claims是？Token是？Security Token是？Security Token Server (STS)是? 聲明與令牌無關，但通過封裝在安全令牌中來進行網絡傳輸！ SSL證書是？ ADFS的是什麼？又不是什麼？(簡單來説就是就是給需要身份認證的應用頒發安全令牌SecurityToken，是一種SecurityToke

Office 365 , ADFS , 身份驗證 , 雲計算 , ide

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u_16099250 頭像

架構師之光 - 水星SE109 pro如何設置端品鏡像

T1：字符交換 T2：平方數 T3：多維網絡 誒一看這不是水題AK場嗎？然後80分鐘就拿到了285分。 然後，對拍？還是卡T2常數？還是想T2正解？ 於是上述三項我依次進行了。 前兩項讓我的分數絲毫不變但是吃掉了我一個多小時的時間。 卡常卡的也不徹底，不然就能再多個5分。因為心裏還想着我想想正解。 最後剩餘不多的時間裏想到了一個接近正解

code , 複雜度 , 雲計算 , 水星SE109 pro如何設置端品鏡像 , include , 雲原生

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blossom_5fdad45ec8100 頭像

blossom - 會話更新的防抖進化 —— 填補“亂序”與“丟數據”的深坑

摘要：在上一篇文章中，我們設計了一個基於 Actor 模式的“寫緩衝（Write-Behind）”防抖系統，看似美好，但是還是有消息亂序與數據丟失的隱患。本文將詳細記錄 V2 版本的重構思路：通過引入 阻塞背壓 (Blocking Backpressure)、延遲確認 (Deferred ACK) 和 事件循環 (Event Loop)，構建一個更加健壯、嚴謹的防抖系統。 1. 背景與挑戰：從“

後端

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Goblinscholar 頭像

哥布林學者 - 吳恩達深度學習課程三： 結構化機器學習項目 第二週：誤差分析與學習方法 課後習題和代碼實踐

此分類用於記錄吳恩達深度學習課程的學習筆記。 課程相關信息鏈接如下： 原課程視頻鏈接：[雙語字幕]吳恩達深度學習deeplearning.ai github課程資料，含課件與筆記:吳恩達深度學習教學資料 課程配套練習（中英）與答案：吳恩達深度學習課後習題與答案 本篇為第三課第二週的課程習題部分的講解和代碼實踐。 1 . 理論習題 還是先上鍊接：【中英】【吳恩達課後測驗】Cours

AI

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u_16546641 頭像

zzzzmt - SpringFramework：循環依賴與三級緩存

一、Spring 中的循環依賴問題 1、Spring 中的循環依賴概述 Spring 循環依賴指的是 SpringBean 對象之間的依賴關係形成一個閉環。即在代碼中，把兩個或者多個 Bean 相互之間去持有對方的引用，就會發生循環依賴，循環依賴會導致注入出現死循環，這是 Spring 發生循環依賴的主要原因之一。 Spring 循環依賴主要有三種情況，即：自身

初始化 , 緩存 , 後端開發 , JAVA , 三級緩存

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u_11659620 頭像

爾等氏人 - PostgreSQL內存參數調優指南

引言 內存管理是PostgreSQL性能優化的核心要素之一。合理的內存配置不僅能夠顯著提升數據庫查詢性能，還能有效降低磁盤I/O壓力，改善整體系統響應速度。本文將詳細介紹PostgreSQL的關鍵內存參數，並提供實用的調優指導原則。 PostgreSQL內存架構概述 PostgreSQL的內存管理體系主要分為兩大類別：共享內存和本地內存。共享內存被所有數據庫進程共同使用，主要

redis , 緩存 , 數據庫 , postgresql , SQL

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RTE開發者社區 - Meta 挖角蘋果設計師，重塑 AI 硬件交互；健康追蹤應用 Healthify 升級 AI 助手：實時語音與攝像頭交互丨日報

開發者朋友們大家好： 這裏是 「RTE 開發者日報」，每天和大家一起看新聞、聊八卦。我們的社區編輯團隊會整理分享 RTE（Real-Time Engagement） 領域內「有話題的技術」、「有亮點的產品」、「有思考的文章」、「有態度的觀點」、「有看點的活動」，但內容僅代表編輯的個人觀點，歡迎大家留言、跟帖、討論。 本期編輯：@瓚an、@鮑勃 01 有話題的技術 1、亞馬遜公佈新款自研 AI 芯

人工智能

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mob64ca14085c24 - ollama modelfile格式 train

Lambda表達式的標準格式: 由三部分組成 　　a.—些參數 　　b.一個箭頭 　　c.一段代碼格式: （參數列表)-{一些重寫方法的代碼} 　　解釋説明格式: 　　():接口中抽象方法的參數列表,沒有參數,就空着;有參數就寫出參數,多個參數使用逗號分隔 　　-:傳遞的意思,把參數傳遞給方法體{} 　　{}:重寫

System , 匿名內部類 , aigc , 抽象方法 , bard

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u_16213658 頭像

mob64ca140a59b0 - 前端開發必備技能知識筆記-nginx部署vue項目簡易教程

1. 項目打包 1.1 安裝依賴 在項目部署之前，確保開發環境中已安裝Node.js和npm，這是運行Vue項目的基礎。通過執行npm install命令，可以安裝項目所需的所有依賴。這一步是打包流程的前提，確保了後續編譯的順利進行。 根據npm的官方數據，npm install命令在安裝依賴時，會根據package.json文件中列出

vue.js , 服務器 , Vue , Nginx , 前端

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愛跑步的香蕉_cKtiNz - AI 招聘：提升效率與精準度

AI 招聘：提升效率與精準度 AI招聘：重構企業招聘的效率與精準度 過去一年，AI 持續釋放組織產能，幫助員工節省超 120 小時重複勞動，推動生產率平均提升 30%，勞動力成本下降 19%。86% 的首席人力資源官已將“數字勞動力整合”納入核心職責，AI 正成為企業招聘領域的重要變革力量。 AI面試智能體：從輔助工具到決策支撐 AI 面試智能體的核心優勢在於“精準度”，其評分結

人工智能

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無邪的課本 - apache-maven-3.9.9-bin.zip 使用步驟（超簡單版）

一、先下載安裝包 去 Maven 官網下這個 zip 包： Maven 官方下載地址 找到 Files​ 列表裏 apache-maven-3.9.9-bin.zip點一下下載（別下成源碼包哈，看清楚帶 bin 的）。 另外提供安裝包下載：https://pan.quark.cn/s/ac0e25509300 二、解壓到你想要的位置 下載完是個壓縮包，找個地方解壓——比如我習慣放 D:\dev\

apache

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小雯AIGC - 國內首個對標谷歌的多模態模型？Kling O1 發佈後，行業情緒明顯變了

作者 / 小雯AIGC Kling O1 的上線，讓國內多模態模型的討論突然變得清晰起來。 過去兩年，中國的大模型發展節奏以單項能力迭代為主：文本、圖像、視頻各自進步，但缺少統一方向。 而 Kling O1 的出現，使行業第一次認真討論—— 國產多模態模型是否正在進入與谷歌同類模型“體

ChatGPT初體驗 , Kling O1 , AI , aigc , AI作畫 , 可靈AI

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