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軟件求生 - 面試官問我：Redis內存滿了會怎樣？我笑着講了一個真實事故

你以為Redis只是個簡單的緩存？不，它吃內存的速度堪比我深夜點外賣的速度。今天我們就通過一個真實的“線上事故”，聊聊Redis的物理資源消耗、內存滿了會發生什麼、以及我們該怎麼優雅地做內存優化。 引言 那天，我正愜意地泡着咖啡，準備開個早會。結果Slack上一個紅色警告信息像驚雷一樣炸響： “Redis節點內存使用率100%，應用開始大量超時！”

redis , yyds乾貨盤點 , 數據 , 緩存 , 數據庫

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曾經愛過的烤麪包 - AI淘汰倒計時，誰能笑到最後？

政策驅動：人工智能+行動計劃出爐 2025年8月國務院發佈《關於深入實施“人工智能+”行動的意見》，明確了三階段目標： · 2027年：AI與六大重點領域深度融合，智能終端/智能體普及率達 70%（當前約20%） · 2030年：普及率提升至 90%，智能經濟成為重要增長極 · 2035年：全面進入智能經濟與智能社會 這一政策藍圖清晰地表明：AI不再是選擇題，而是必答題。

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商湯萬象開發者 - LazyLLM教程 | 第14講：實戰：構建一個支持複雜學術論文問答的RAG系統

在前面的課程中，我們學習了 RAG 相關的知識，以及如何自定義 Reader 組件和在 RAG 任務中處理圖片和表格數據。本節內容將在此基礎上，利用前面學到的知識，搭建一個基於論文的問答系統。 在信息爆炸的時代，科研論文的數量激增，研究人員在查閲文獻時面臨諸多挑戰。論文內容專業性強、邏輯複雜，傳統的關鍵詞檢索方式難以精準提取核心信息，導致獲取有效內容的成本較高。 為了解決這一問題，RAG技術被廣泛

論文 , 教程 , 知識 , 系統架構 , 人工智能

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Smartbi - 對話思邁特CEO姚詩成：存量時代 BI 不只拼產品，客户真正要的是這兩種核心價值

​​​​​​​ChatBI是解藥還是新泡沫？ @松果財經 原創作者|在輝 2025年春節，DeepSeek的爆火讓產業圈迎來一波全民狂歡。很多行業或主動或被動地被AI影響，拿到了大量商機，銷售電話被打爆。 BI是其中一個典型。這個曾經專注於數據分析的行業，和AI有着天然的“親近感”。 思邁特CEO姚詩成告訴松果財經，當時那種氛圍中，不少客户涌入後台，紛紛表示今年預算重點在AI：“很多時候你過

數字化轉型 , bi , 人工智能

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DashVector - 如何通過Python SDK更新Collection中已存在的Doc

本文介紹如何通過Python SDK更新Collection中已存在的Doc。 説明 若更新Doc時指定id不存在，則本次更新Doc操作無效 如只更新部分屬性fields，其他未更新屬性fields默認被置為None Python SDK 1.0.11版本後，更新Doc時vector變為非必填項 前提條件 已創建Cluster 已獲得API-KEY 已安裝最新版SDK 接口定義

向量 , 數據庫 , 人工智能 , 大模型

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葡萄城技術團隊 - 解析Html Canvas的卓越性能與高效渲染策略

一、什麼是Canvas 想必學習前端的同學們對Canvas 都不陌生，它是 HTML5 新增的“畫布”元素，可以使用JavaScript來繪製圖形。 Canvas元素是在HTML5中新增的標籤用於在網頁實時生成圖像，並且可以操作圖像內容，基本上它是一個可以用JavaScript操作的位圖（bitmap）。Canvas 由一個可繪製區域HTML代碼中的屬性定義決定高度和寬度。JavaScript代碼

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華明視訊科技 - 什麼是鐵路車號識別裝置？

在現代化鐵路貨運管理中，效率與準確性是衡量運營水平的關鍵尺度。傳統依賴人工抄錄車號的方式，不僅效率低下、成本高昂，更因人為因素導致數據不準，已成為制約礦區、編組站、貨運站等場景智能化升級的瓶頸。鐵路車號識別裝置，正是為解決這一核心痛點而生的智能化解決方案。 什麼是鐵路車號識別裝置？ 鐵路車號識別裝置是一套基於前沿人工智能深度學習技術的自動化識別系統。它通過高清圖像捕捉與智能分析，對貨運

機器學習 , 圖像識別 , 算法 , 人工智能 , 深度學習

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MIAOYUN - MIAOYUN | 每週AI新鮮事兒（10.31-11.07）

本週AI領域動態密集，美團、360、銀河通用、字節、騰訊、Kimi與科大訊飛等分別發佈多模態、圖文、導航及視頻推理模型；工具層面，寒武紀、百度、崑崙萬維、騰訊均推出新平台或功能。技術方面，在長序列處理、多智能體協同及代碼執行效率上取得突破。市場方面，OpenAI與AWS達成鉅額合作，小鵬發佈人形機器人「IRON」。整體呈現高效化、多模態與實用化趨勢，一起來回顧本週發生的AI新鮮事兒吧！ AI 大模

資訊 , 機器人 , 自然語言處理 , 人工智能 , 深度學習

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俞凡 - [大廠實踐] 少即是多：Zendesk 長時間作業執行優化

本文介紹了 Zendesk 構建數據遷移器進行長時間大規模賬户數據遷移的實踐，以及選擇這種作業執行方式的權衡和取捨。原文：Less is More: Improving job execution by ditching the job executor 本文概述了我們所做的架構調整，這些調整極大簡化了長時間運行任務的執行模式。 通過利用客户端行為，系統不僅提升了整體功能，還消除了分佈式任務

後端

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王中陽講編程 - 金九銀十，分享好上岸的中小廠面經！

先來問一下大家，如果你現在拿到兩個offer，一個是薪資更高的中小廠，一個是規模大、技術先進的大廠，你會選擇哪個offer？ 不少粉絲股東留言説上岸大廠太難了，有沒有好上岸的中小廠的最新面經。 必須安排，今天分享一位朋友社招的面經： 富途 一面 http相較於https多了什麼步驟？ https證書為什麼一邊是對稱加密，一邊是非對稱加密（沒有回答出來） 解析：非對稱加密是為了保護證書裏的對

面試 , 後端

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沉着的牙膏 - 教育行業AI賦能一鍵部署智能化的API安全解決方案實踐

概要：在教育領域，隨着“智慧校園”建設加速與數字化轉型深入，教學管理、學籍數據、科研成果、家-校服務等系統中大量數據通過 API 接口流轉，帶來巨大效率提升的同時，也產生了嚴峻的數據安全風險。基於對此背景，本文剖析教育行業面臨的 API 安全挑戰，採用一種 AI 賦能、一鍵部署、智能化的 API 安全解決方案實踐，並通過典型高校案例展示實際落地效果：該校在部署後 3 個月內累計捕獲風險事件 121

人工智能

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CodeSheep - 稚暉君又開始搖人了，有點猛啊！

最近，稚暉君創業的智元機器人公司又開始各種“搖人”了，除了 2026 屆校園招聘正式啓動之外，最引人矚目的當屬新發布的「優才計劃」。 怎麼樣？這個名字是不是看起來就不一般？ 沒錯，這個屬於智元的高端人才招聘計劃，面向全球頂尖技術人才的公開招聘。 並且智元的這次優才計劃主要聚焦在兩個重點核心研發部門，分別是： 「智元 X-Lab」 和 「智元具身研究中心」。 其中「X-Lab」是智元 CTO-Of

機器學習 , 人工智能 , typescript , 前端 , Javascript

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DM今天肝到幾點 - 我用24小時把一個瀕臨超時的任務救活【告急項目救命經驗】

寫在前面 當你正在深夜對着 IDE 狂敲代碼、看着日誌裏紅得發紫的 ERROR，卻忽然發現——速度、穩定性、成本，樣樣掣肘——別急，十分鐘後你可能會加入那個「不用為 API 報錯掉頭髮」的羣體。下面這篇實戰體驗，帶你看看我如何用 勝算雲 Router 把一個瀕臨超時的 AI 服務救活，並把本月賬單砍掉 80 %。 一、凌晨 1:42 —— 項目告急 那天凌晨，測試同事一連甩來三條 e

generative-ai , cursor , chatgpt , visual-studio , claude

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vivo互聯網技術 - Full GC 頻率優化實戰

作者：vivo 互聯網服務器團隊- Li Gang 本文介紹了遊戲業務使用MAT和GC日誌等工具對 Full GC頻率進行優化的過程。 一、背景 遊戲業務面對用户端的某個工程，每天Full GC頻率達到120次，業務高峯期每7分鐘就會有一次Full GC。為了避免情況持續變差，最大程度減少對系統響應時間的負面影響，需要對該工程的Full GC頻率進行優化。 該項目JDK版本為1.8，老年代使用

垃圾回收 , JAVA , 優化 , 後端

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Alluxio - Alluxio在數據索引和模型分發中的核心價值與應用

在當前的技術環境下，搜索、推薦、廣告、大模型、自動駕駛等領域的業務依賴於海量數據的處理和複雜模型的訓練。這些任務通常涉及從用户行為數據和社交網絡數據中提取大量信息，進行模型訓練和推理。這一過程需要強大的數據分發能力，尤其是在多個服務器同時拉取同一份數據時，更是考驗基礎設施的性能。 在這樣的背景下，Alluxio Enterprise AI 在數據索引與模型分發/部署方面展示了其獨特的優勢，特

大數據 , 索引 , 人工智能 , 模型

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AMIN - 2024-2025, 四大翻譯工具與AI翻譯的深度評測

前言 在過去兩年中，人工智能技術的迅猛發展對翻譯工具產生了深遠的影響。 本期特意挑選了四款翻譯工具以及一個AI翻譯工具， 對其性能進行評測，看看在AI技術的加持下，它們的質量提升如何。 以下是參賽選手的簡介： 谷歌翻譯 谷歌翻譯自2006年推出以來，一直是全球最受歡迎的翻譯工具，穩居翻譯工具的領導地位。 必應翻譯 必應翻譯憑藉其穩定可靠的翻譯質量，以及與

gpt-4 , gemini-pro , 人工智能 , 翻譯 , Javascript

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Momodel - ColBERT——以詞元級別的向量嵌入提升信息檢索效果

介紹 檢索增強一代 （RAG） 自成立以來就風靡全球。RAG 是大型語言模型 （LLM） 提供或生成準確和事實答案所必需的。我們通過RAG解決LLM的事實性，我們嘗試為LLM提供一個與用户查詢上下文相似的上下文，以便LLM將處理此上下文並生成事實正確的響應。我們通過以向量嵌入的形式表示我們的數據和用户查詢並執行餘弦相似性來做到這一點。但問題是，所有傳統方法都以單個嵌入表示數據，這對於良好的檢索系統

llm , 向量 , 編碼 , 人工智能 , 檢索系統

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六月的可樂🥤 - Vue3項目中集成AI對話功能的實戰經驗分享

前言 最近在項目中需要集成AI對話功能，經過調研後選擇了ai-suspended-ball-chat這個Vue3組件庫。使用了一段時間後，想從技術使用者的角度分享一下真實的體驗和踩過的坑，希望對有類似需求的開發者有所幫助。 項目背景與選擇理由 我們的項目是一個企業級的管理後台，需要為用户提供智能客服和代碼助手功能。在選擇方案時，主要考慮了以下幾個因素： 開發效率：不想從頭開發聊天UI和

vue.js , 人工智能 , 前端 , html5 , Javascript

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京東雲開發者 - 文盤Rust -- tokio綁定cpu實踐 | 京東雲技術團隊

tokio 是 rust 生態中流行的異步運行時框架。在實際生產中我們如果希望 tokio 應用程序與特定的 cpu core 綁定該怎麼處理呢？這次我們來聊聊這個話題。 首先我們先寫一段簡單的多任務程序。 use tokio::runtime; pub fn main() { let rt = runtime::Builder::new_multi_thread() .e

rust , 異步 , cpu

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阿里雲開發者 - 【OpenVI—論文解讀系列】達摩院細粒度分類SoftTriple Loss ICCV高引論文深入解讀

一、背景 度量學習是一種機器學習方法，它主要用於在相似性度量的基礎上進行數據挖掘。具體來説，度量學習通過學習一種函數來度量兩個數據樣本點的相似性。這種函數稱為度量函數，它的目的是在儘可能減少度量錯誤的同時最小化相似數據樣本點之間的距離。典型的度量學習方法包括Triplet Loss、ProxyNCA、Npairs等。度量學習可以應用於許多領域，例如： 1.）圖像分類：度量學習可以用來幫助計算

函數 , 機器學習 , 數據 , 阿里雲

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wx6603b05eb93d0 - 影視颶風怒懟紅星新聞：之前沒起訴手軟了！後者忙刪痛批Tim文章……

最近，影視颶風創始人Tim相親經歷，引發關注，多個話題衝上熱搜，比如Tim相親被嫌棄學歷低。 富二代，頂流創作者的身份，撞上相親失敗，可以説反差感拉滿，引發全網討論。 事情大概是，在粉絲QA視頻中的互動環節，Tim隨機抽中一條“去相親”的評論，他竟真的扛着相機現身杭州相親角。然而，這位在專業領域備受推崇的創作者，卻在相親角遭遇了“滑鐵盧”。 他在相親簡歷

視頻製作 , 人工智能 , 數據分析 , 自媒體

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HyperAI超神經 - 跨學科創新遠超人類？AI科學家提假設/做實驗/發頂會開啓科學研究新範式

2024 年 8 月，由 Transformer 論文作者之一 Llion Jones 創立的 Sakana AI 公司宣佈推出全球首位「AI 科學家（AI Scientist）」， 通過自主生成研究想法、設計實驗、編寫代碼、執行實驗乃至撰寫論文，並藉助「AI 審稿人」對結果進行評審與改進，形成了完整閉環的科研生態系統。今年 3 月，該系統產出的一篇計算機科學論文通過了 ICLR 202

AI , 人工智能 , 深度學習

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架構師李哲 - 大模型微調有必要做嗎？全參數微調、LoRA還是RAG？看完這篇你就懂了

在人工智能迅猛發展的今天，大型語言模型已成為解決各類問題的強大工具。但當您想要打造一個真正理解所在行業、掌握專業知識的大模型時，總會面臨一個關鍵問題：如何用最小的成本、最高的效率，讓通用模型變得"專業"？ 這就像把一位通才培養成領域專家——選對方法，事半功倍。這正是LLaMA-Factory Online要解決的核心問題——通過智能化的微調，讓每個團隊都能輕鬆駕馭大模型適配

實時更新 , 數據 , 人工智能 , 深度學習 , 迭代

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Baihai_IDP - AI 編程熱潮下的萬字思考 —— 規避風險，善用其利

編者按： 在AI技術席捲軟件工程的今天，我們是否真的可以僅憑“氛圍”和直覺，就構建出可靠、安全且可維護的生產級系統？ 我們今天為大家帶來的這篇文章，作者的核心觀點是：“氛圍編程（vibe coding）”與“AI 輔助的工程實踐”存在本質區別，前者雖在創意激發和快速原型中具有價值，但絕不能替代結構化的工程方法。 文章通過多個維度深入探討了這一觀點：從 FAANG 團隊的實際工作流程切入，指

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