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軟件求生 - 別再被問住！Redis Cluster 一文徹底講透（Java 面試必背）

大家好呀，我是 31 歲、愛喝奶茶、愛寫 bug、愛分享技術的小米同學。 今天繼續給大家講一個我親身經歷的——被 Redis Cluster 當場“拷打”的面試故事。 事情是這樣的。 開局：我滿懷自信進場，結果第一問就被“擊倒” 那天我穿着我最喜歡的“小恐龍衞衣”，滿懷信心走進一家互聯網公司的會議室。 面試官看了我一眼，笑了一下，説：“你寫

redis , yyds乾貨盤點 , 數據庫 , JAVA , 高可用

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u_15641375 頭像

芯動大師 - 風扇調速總振盪？90% 工程師沒搞懂這層 PID 邏輯

之前收到了一位粉絲朋友的問題，是需要了解温度相關的PID控制，主要是關於PID根據温度進行風扇轉速的調節。針對這個粉絲的問題，我覺得也是比較感興趣的，加上自己也是研究PID控制這塊，所以也花了一些時間去查閲了相關的資料，加上自己的思考寫了這一篇文章，有不正確的地方，希望大家可以多理解和進行指正。 同樣是

段映射 , yyds乾貨盤點 , 開源 , define , 閉環控制

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u_15912723 頭像

讓世界更美好 - 超越單點：深入淺出理解與構建Redis高可用架構

在現代應用架構中，Redis憑藉其驚人的性能和豐富的數據結構，早已成為緩存、會話存儲和消息隊列等場景的基石。然而，當我們享受其帶來的速度與便利時，一個核心一個核心問題無法迴避：如果這台Redis服務器宕機了，怎麼辦？ 單個節點的故障足以導致整個應用的雪崩。因此，因此，構建一個高可用（High Availability） 的Redis環境，確保服務在部分節點失敗時依然能夠持續

redis , yyds乾貨盤點 , 數據 , 數據庫 , 高可用

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wanxiule 頭像

wanxiule - 深度解讀 SRv6 (uSID vs G-SID)，揭秘息壤、阿里、Meta、AWS 的最佳實踐（上篇）

本文基於RFC、draft及OCP 2024/2025峯會等為參考基準，深度解構SRv6的核心衝突——uSID（AI/DC陣營）與G-SID（運營商陣營）的“標準化休戰”，覆盤息壤SRv6、Meta（DSF/NSF）、阿里（HPN）、AWS（SRD）最佳實踐，看看SRv6如何助力實現OpenAI “星際之門”/馬斯克 xAI/Meta “Prometheus”等吉瓦級（GW）AI

頭壓縮 , SRv6 , G-SID , yyds乾貨盤點 , 網絡安全 , uSID , rfc

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chenfenglove 頭像

魚弦CTO - 社區版Dify實現文生視頻 LLM+ComfyUI+混元視頻

1. 項目介紹 目標 通過 LLM 生成文本描述，結合 ComfyUI 和 混元視頻生成技術，將文本轉換為視頻。 核心組件 LLM（大語言模型）： 用於生成文本描述或腳本。 例如：GPT、ChatGLM 等。 ComfyUI： 一個基於工作流的 UI 框架，用於管理和

Spring Boot , yyds乾貨盤點 , 疑難解答 , API , 後端開發 , ide

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wukongmazi 頭像

wukongmazi - Java大文件上傳解決方案：分片上傳+斷點續傳實戰

大家好，我是小悟。 什麼是大文件上傳 大文件上傳通常指上傳超過幾百MB甚至幾個GB的文件。與普通文件上傳相比，大文件上傳面臨以下挑戰： 內存限制 - 一次性加載整個文件到內存會導致內存溢出 網絡穩定性 - 上傳過程中網絡中斷需要能夠斷點續傳 超時問題 - 長時間上傳可能導致連接超時 進度監控 - 需要實時顯示上傳進度 文

Spring Boot , 編程技術 , yyds乾貨盤點 , 後端開發 , JAVA , 大文件上傳

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未聞花名AI - 構建AI智能體：十七、大模型的幻覺難題：RAG 解決AI才華橫溢卻胡言亂語的弊病

一、拋磚引玉 經過一段時間的接觸，大型語言模型（LLM），展現出了令人驚歎的文本生成、對話和推理能力。它們飽讀詩書、才華橫溢，能夠就幾乎任何話題進行流暢的對話。然而，這個天才有一個致命的弱點：它的知識完全來源於其訓練數據，存在截止日期，並且它有時會為了保持對話的流暢性而“捏造”事實。這種現象在AI領域被稱為“幻覺”或“胡説八道”。想象一下，你結合實際問了一個問題，最新的員工

yyds乾貨盤點 , 搜索 , NLP , 數據庫 , 人工智能 , 參考資料

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u_16297326 頭像

虎斑嘟嘟 - 大模型訓練數據的版權爭議：合理使用原則與創作者權益的平衡

大模型訓練數據的版權爭議：合理使用原則與創作者權益的平衡 引言：數據洪流中的版權困境 在人工智能的快速發展中，大語言模型的訓練數據規模已從最初的數十GB擴展到如今的數百萬GB。這種數據飢渴的背後隱藏着一個日益尖鋭的矛盾：模型的訓練需求與創作者版權保護之間的衝突。2023年，多個知名作家和新聞機構對OpenAI等公司提起集體訴訟，指控其未經授權使用受版權保護的作品進行模

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C語言NO小白 - 7-Zip下載、安裝和使用教程（附官網安裝包，適合新手）

7-Zip 是一款開源、免費的壓縮軟件，沒有任何功能限制、廣告插件和捆綁程序，安裝包僅 1-2MB，資源佔用極低，適合各個版本的 Windows 系統。 7-Zip 最突出的技術特點是支持 7z 壓縮格式，它的壓縮率特別高。實測表明，7z 格式比傳統的 ZIP 格式節省 30%-70% 空間，甚至比同類軟件高 2-10 個百分點。 7-Zip 幾乎涵蓋所有常見

7.zip , yyds乾貨盤點 , 7z , 辦公效率 , 7z解壓軟件下載 , 7z下載安裝和使用教程 , 7-zip軟件

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軟件求生 - 從 0 到 1 玩轉 Spring AI + 智譜 AI 向量模型，RAG 工程師都在用！

事情是這樣的。 上週，我負責的一個智能問答項目，老闆突然説一句話： “小米啊，我們要做知識庫檢索，搞個類似 RAG 的東西，支持語義搜索。” 我當場愣住：語義搜索？知識庫？向量？Embedding？ 老闆微微一笑：“別慌，用 SpringAI 接智譜 AI。” 那一刻，我的人生彷彿聽見了 命運的 Callback。於是，就有

機器學習 , yyds乾貨盤點 , 搜索 , 屬性表 , 向量空間 , 人工智能

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mb67ff5f258c5ba - 全面抓包工具對比分析：Fiddler、Charles、Wireshark、BurpSuite等

抓包工具哪些好，來看這裏就夠了..... 作為 軟件測試工程師，抓包總是不可避免：遇到問題要做分析需要抓包；發現 bug 需要定位要抓包；檢查 數據傳輸的安全性需要抓包；接口測試遇到需求不全的也需要抓包... 就因為抓包在測試工作中無處不在，所以市面上才會出現一大批的抓包工具供大家選擇。 之前我也發過一些文章介紹一些常用 抓包工具，比如 wireshark，Charles 等，然

yyds乾貨盤點 , 移動開發 , ios

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primeshao - 1030. Matrix Cells in Distance Order

題目 We are given a matrix withRrows andCcolumns has cells with integer coordinates(r, c), where0 = r Rand0 = c C. Additionally, we are given a cell in that matrix with coordinates(r0,

yyds乾貨盤點 , 曼哈頓距離 , i++ , c++ , 代碼人生

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dayongchan 頭像

dayongchan - 五項修煉：讓你的團隊從"瞎忙"到"拿結果"的蜕變之路

引言：何謂領導？我認為是引領和指導。 大家好，我是Kenyon，作為一名帶了12年團隊的領導者，我覺得最大的成就並非事必躬親，而是通過有效的安排，激發團隊的潛能，共同高效地達成目標。 以下為深度好文，把我十多年對團隊管理的領悟毫無保留的分享給您了，關注一下我吧！感謝您的支持！ 從一線員工到團隊舵手的角色轉變中，我深刻體會到，安排工作的最高境界，是讓團隊的每一項努

領導能力 , yyds乾貨盤點 , 辦公效率 , 好領導 , 工作安排 , 團隊協作

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調試人生 - iOS APP 抓包全流程解析，HTTPS 調試、網絡協議分析與多工具組合方案

在移動應用開發中，iOS APP 抓包是最常見、也最容易遇到困難的調試環節。無論是接口聯調、線上問題排查、性能分析，還是驗證 SDK 行為，抓包一直是最直接、最高效的分析方式。但當涉及到 iOS 的安全體系（ATS、證書鏈、pinning）與多協議混合環境（HTTPS + QUIC + TCP/UDP）時，抓包的難度會成倍提升。 一、為什麼 iOS APP 抓包比想象中更復雜？

yyds乾貨盤點 , 移動開發 , ios

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技術員阿偉 - 《聯機遊戲多端通聯進階指南：邏輯協同與體驗優化的實戰手冊》

在聯機遊戲的開發語境中，協同邏輯的隱性錯位往往藏在跨端交互的細微鏈路裏，它不是顯性的功能失效，而是在玩家操作與數據反饋之間形成的無形滯澀，這種滯澀會隨着聯機人數的增加、場景複雜度的提升逐漸放大，最終影響整體體驗的流暢度。這種現象如同精密儀器中未完全咬合的齒輪，每個部件單獨運行時看似無虞，一旦進入協同狀態，就會因微小的偏差產生連鎖反應—比如玩家釋放技能的指令已發出，卻在其他玩家的視

場景切換 , yyds乾貨盤點 , 數據 , 加載 , 代碼人生

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愛分享技術的小文 - HTTPS和HTTP的區別及自定義證書使用教程

HTTPS(全稱:Hyper Text Transfer Protocol over Secure Socket Layer)，是以安全為目標的HTTP通道，簡單講是HTTP的安全版。即HTTP下加入SSL層，HTTPS的安全基礎是SSL，因此加密的詳細內容就需要SSL。 它是一個URI scheme(抽象標識符體系)，句法類同http:體系。用於安全的HTTP數據傳輸。https:UR

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讓世界更美好 - 優化前端性能：解決JavaScript與CSS阻塞渲染問題

在現代Web開發中，頁面加載速度直接影響用户體驗和SEO排名。其中，JavaScript和CSS的資源加載與執行常常成為頁面渲染的瓶頸。本文將深入探討這些資源如何影響頁面渲染，並提供一系列實用解決方案。 理解關鍵渲染路徑 在深入研究解決方案前，我們需要了解瀏覽器如何處理網頁資源： 解析HTML → 構建DOM樹 遇到CSS → 暫停HTML解析

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讓世界更美好 - OceanBase數據庫全解析：架構、特性與應用實踐

一、OceanBase簡介：中國原生的分佈式數據庫 OceanBase是由螞蟻集團完全自主研發的分佈式關係型數據庫，誕生於2010年，最初用於解決支付寶的核心交易需求。經過十餘年發展，如今已成為支撐雙11百萬級TPS、金融級一致性的成熟數據庫產品。 核心定位：OceanBase定位於"高可用、高擴展、高兼容的分佈式關係數據庫"，尤其擅長處理金融級事務和高併發場景。20

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WangLanguager - 矩陣分解（Matrix Factorization）介紹和代碼示例

矩陣分解（Matrix Factorization）介紹 矩陣分解是一種常用的推薦系統技術，旨在通過將用户-物品評分矩陣分解為兩個低維矩陣（用户特徵矩陣和物品特徵矩陣）來發現潛在的用户偏好和物品特性。這種方法能夠有效處理稀疏數據，常用於協同過濾推薦系統。 基本原理 評分矩陣：通常是一個稀疏矩陣，其中行表示用户，列表示物品，元素

yyds乾貨盤點 , 初始化 , 推薦系統 , 矩陣分解 , Css , 前端開發 , HTML

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xcLeigh - 數據可信：“AI+Data”時代企業落地的生死線與破局之道

在 AI 技術迅猛發展的今天，企業對智能化轉型的需求日益迫切，但落地效果卻普遍不理想。據 MIT 報告顯示，企業垂直場景 AI 應用真正上生產的比例僅 5%。2026 年 1 月，由【Yolanda科技見聞】與【矩陣起源】聯合推出的年度重磅專欄 “AI +數據時代的技術戰略與組織進化” 第二期直播，圍繞 “數據可信——如何構建支撐可信 AI 與決策的數據基座” 主題，墨創數跡 C

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西安王曉楠 - 楊建允：AI搜索優化是如何賦能私域經濟模式的？

AI搜索優化和私域電商是互相成就的黃金搭檔，一個負責精準引流，一個負責高效轉化，共同幫你把流量變成“留量”。楊建允來拆解一下它們是怎麼配合的： 一、AI搜索優化如何賦能私域電商？ 1.精準捕獲流量：AI能理解你的搜索意圖，動態匹配關鍵詞。比如有美妝品牌用AI優化後，答案提及率從12%漲到48%，轉化率直接翻了2.3倍。 2.AI內容生優化：AI能自動識別商品描述

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未聞花名AI - 構建AI智能體：四十四、線性迴歸遇見大模型：從數學原理到智能實戰

一、什麼是線性迴歸 結合我們生活中例子，如果你是一個水果店老闆，你想知道“草莓的重量”和“它的價格”之間有什麼關係。憑經驗你知道，越重的草莓肯定越貴。線性迴歸就是幫你把這種模糊的經驗，變成一個精確的數學公式。 核心思想：找到一個線性方程（一條直線），來最好地描述自變量 (X)（比如：重量）和因變量 (Y)（比如：價格）之間的關係。 公式：Y = wX +

擬合 , yyds乾貨盤點 , 數據 , 最小二乘法 , 人工智能 , 數據結構與算法

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技術員阿偉 - 《UGC工具的能力梯度解鎖指南》

很多產品陷入“功能越多越強大”的誤區，卻忽略了用户在碎片化場景下的核心訴求—當一位博主在通勤途中想用手機編輯圖文時，過多的排版選項會成為認知負擔，而過於簡化的功能又無法滿足專業表達需求。這就需要建立“感知負荷拆解模型”，將複雜功能拆解為“基礎必選”“進階可選”“專家隱藏”三個層級，通過用户行為數據動態調整功能展示優先級，讓工具的能力邊界與用户的操作熟練度形成正向匹配。這種設計思路

複雜度 , yyds乾貨盤點 , 數據 , 代碼人生 , 開發者

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蒙奇D索隆 - 【操作系統】408操作系統核心考點精講：第二章——進程的概念、組成與特徵​

(進程) 導讀 大家好，很高興又和大家見面啦！！！ 在前面的內容中我們介紹了【操作系統】的基本概念、發展歷程、運行環境以及體系結構等重要內容。這些內容讓我們對【操作系統】有了一個初步的印象與瞭解。 從本篇內容開始，我們將進入【操作系統——第二章——進程與線程】的學習。在這個章節中，我們將會學習以下知識點： 進程與線程 CPU調度 同步與互斥

yyds乾貨盤點 , 操作系統 , c++ , 後端開發 , 考研 , c , 408

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