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軟件求生 - 為什麼 Redis 單線程卻比多線程還快？真實原因震撼我

大家好，我是小米，一個在互聯網研發裏滾了十來年、對技術既執着又好奇、寫代碼比寫週報開心的 31 歲男人。 今天這篇文章想和你聊聊一個面試“高頻炸裂”的問題——Redis 線程模型到底是怎麼回事？ 別小看這個問題，它比你想象的“壞”多了。 有一次我去一家還算知名的互聯網公司面試，面試官是個戴着黑框眼鏡、看起來很斯文的小哥，但當他一開口，我立馬意識到這人不好

單線程 , redis , yyds乾貨盤點 , 數據庫 , 多線程

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曾經愛過的烤麪包 - 警用眼鏡1秒識別車輛，背後隱藏的AI浪潮如何改變你的職業？

看到交警戴上智能眼鏡的那一刻，你的職業生涯正在面臨一場革命。 近日，廣州交警一線警力開始配備新型智能眼鏡，用於路面車輛查驗工作。該眼鏡具備車牌識別與比對功能，可快速判斷車輛是否持有“十五運會”及“殘特奧會”專用車證，實現高效放行。 據交警部門介紹，以往通過警務通手動輸入車牌查詢的方式，如今被眼鏡掃描替代，查驗時間從人工輸入縮短至1到2秒，大幅提升了通行效率，減少因查驗造成的交通干擾。 智慧交管：從

人工智能

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Smartbi - Smartbi 11 月版本更新：智能助理 + 訂閲自動化，數據處理效率與交互體驗持續優化！

​ 11 月版本煥新上線！Smartbi AIChat 與一站式 ABI 平台再升級，“智能助理”與“訂閲功能”來啦！同時還有更多使用提效、性能優化與系統體驗改善。本文帶您一一拆解功能亮點，開啓 Smartbi 的進化之路。 01Smartbi AIChat ▏智能助理 不再糾結智能體選擇，實現“一問即答”的智能體驗 之前用 AIChat 問數，得先按需求手動選擇“分析模式”、“專家

數據挖掘 , bi , 數據可視化 , 數據分析

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DashVector - 如何通過Python SDK向Collection中插入或更新Doc

本文介紹如何通過Python SDK向Collection中插入或更新Doc。 説明 若調用本接口時Doc Id已存在，則等同於更新Doc； Doc Id不存在，則等同於插入Doc。 若調用本接口時不指定Doc Id，則等同於插入Doc，DashVector會自動生成Doc Id，並在返回結果中攜帶id信息。 前提條件 已創建Cluster 已獲得API-KEY 已安裝最

向量 , 數據庫 , 人工智能 , 大模型

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葡萄城技術團隊 - 前端路由&框架選型避坑：Next.js vs React Router vs TanStack Router

在前端項目開發中，選框架和路由工具就像選老婆（或者老公）——選對了，日子省心，選錯了，天天吵架。 最近，隨着 Next.js、React Router v7 和 TanStack Router 的更新，不少團隊開始糾結： 是直接上大而全的 Next.js？ 還是老牌穩妥的 React Router？ 抑或嚐鮮新鋭的 TanStack Router？ React Summit 2025 上

路由 , 前端

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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（10.17-10.24）

本週AI領域動態頻出，百度、阿里、DeepSeek推出高效OCR與視覺語言模型，提升文檔解析與多模態能力；騰訊、字節跳動分別開源世界模型與3D生成模型，推動3D內容生成；Anthropic、OpenAI、Google升級AI工具，聚焦生命科學、瀏覽器集成與開發體驗；華為鴻蒙6、宇樹機器人H2及多項評測基準發佈，推動AI向終端與實體場景加速落地，一起來回顧本週發生的AI新鮮事兒吧！ AI 大模型 百

機器學習 , 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 - Docker磁盤滿了？這樣清理高效又安全

大家好，我是地鼠哥，最近在帶着大家做項目的時候碰到了一個印象很深的問題，和大家總結分享一下：明明代碼邏輯沒問題，部署時卻頻頻報錯，排查半天發現是服務器磁盤被佔滿了？ 今天把解決思路整理出來，不僅能幫你快速釋放磁盤空間，也想順便安利下我們的項目課程（https://mp.weixin.qq.com/s/ACzEHtvGh2YsU_4fxo83fQ），裏面還包含了更多部署運維的實戰技巧哦~ 📌 問題

Docker , 後端

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沉着的牙膏 - 運營商數據治理新範式：AI大模型賦能的低成本場景適配分類分級系統

一、概要: 隨着5G技術的推廣和數據量的急劇增長，運營商面臨着數據分類與合規管理的巨大壓力，尤其是在敏感數據的精準分類與新業務需求的快速適配方面。全知科技的“知源-AI數據分類分級系統”，該系統針對運營商在數據管理與合規方面的挑戰，提供了一種基於AI大模型賦能的低成本、場景適配性強的解決方案。該方案通過深度學習和知識圖譜技術，顯著提高了數據分類的效率和準確性，確保了數據在全生命週期中的安全與

人工智能

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CodeSheep - 稚暉君官宣，全球首個0代碼機器人創作平台來了！

提到稚暉君，毫無疑問，在科技圈一直是頂流的存在。自從稚暉君從華為出來投身機器人創業以後，大佬的技術動向無時無刻不被業界所關注着。 這不，就在剛剛過去的 1024 程序員節，稚暉君動態迎來一波大更新，並且一出手又是一個王炸，相信不少同學也刷到了，那就是官宣： 全球首個 0 代碼機器人內容創作平台：「靈創」正式發佈了！ 智元這次發佈的靈創平台，是一個面向大眾的機器人創作平台。 即便用户沒有專業的編程

人工智能 , JAVA , 後端 , 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 - 擁抱新一代 Web 3D 引擎，Three.js 項目快速升級 Galacean 指南

作者： vivo 互聯網前端團隊- Su Ning 本文從多個維度對比 Galacean 和 Three.js 兩款Web3D 引擎的差異，並介紹擬我形象項目從Three.js 切換到 Galacean 以後帶來的提升以及項目遷移的心得，為其他 Three.js 項目升級到 Galacean 提供參考。 1分鐘看圖掌握核心觀點👇 一、背景 Web 3D 技術的發展日新月異，為我們帶來了

three.js , 前端

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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 - Markmap，用Markdown語法輕鬆創建思維導圖，AI助力提升工作效率

Markmap介紹 首先，什麼是 Markmap? Markmap 是一個開源項目，旨在用 Markdown 語法來製作思維導圖。 它的目的是：允許你使用簡單的 Markdown 語法來快速編寫思維導圖。 值得一提的是，中文Markmap 在此基礎上進一步引入了AI技術，實現了自動生成思維導圖的功能。 用户只需輸入內容，AI就會自動將其轉化為思維導圖，這大大地提高了工作效率，省去

思維導圖 , Markdown

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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🥤 - SSE請求多種實現方式總結

文前推薦一下👉 前端必備工具推薦網站(圖牀、API和ChatAI、智能AI簡歷、AI思維導圖神器等實用工具): 站點入口：http://luckycola.com.cn/ 什麼是SSE SSE（Server-Sent Events）是一種用於實現服務器主動向客户端推送數據的技術，也被稱為“事件流”（Event Stream）。它基於 HTTP 協議，利用了其長連接特性，在

typescript , HTML , 前端 , html5 , Javascript

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阿里雲開發者 - 通過 HTTP/2 協議案例學習 Java & Netty 性能調優：工具、技巧與方法論

摘要 Dubbo3 Triple 協議是參考 gRPC、gRPC-Web、Dubbo2 等協議特點設計而來，它吸取各自協議特點，完全兼容 gRPC、Streaming 通信、且無縫支持 HTTP/1 和瀏覽器。 當你在 Dubbo 框架中使用 Triple 協議，然後你就可以直接使用 Dubbo 客户端、gRPC 客户端、curl、瀏覽器等訪問你發佈的服務，不需要任何額外組件與配置。

dubbo , 阿里雲 , 性能 , netty , JAVA

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老紀的技術嘮嗑局 - 技術解讀 | OceanBase高併發場景下的性能保障

本文摘自《OceanBase社區版在泛互場景的應用案例研究》電子書，點擊鏈接獲取完整版內容。 作者：高山岩，OceanBase資深技術專家 海量數據日益增長的今天，越來越多的業務系統面臨高併發、高性能訪問的壓力，以至於企業對業務系統的性能保障訴求越來越強烈。數據庫系統作為業務系統的基礎組件，具備高併發、高性能的能力，是支撐業務系統、滿足客户訴求的關鍵。本文通過闡述數據庫組件的設計，解讀做好系統性能

性能優化 , oceanbase , 數據庫

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技術博客達人 - Python之cv2：cv2(OpenCV，opencv-python)庫pip下載超時、下載失敗、無法下載的解決方案大全

目錄 問題現象與原因分析 基礎排查：檢查 Python 與 pip 版本 使用國內鏡像源加速下載 手動下載 Wheel 包並離線安裝 配置代理和具 使用 Conda 安裝 OpenCV 常見問題 FAQ 總結 問題現象與原因分析

pip , 人工智能 , opencv , Css , 目標檢測 , 前端開發 , HTML , Python

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迅易科技 - 從“模糊經驗”到“精準決策”，國內項目型服務企業的AI預測實踐

“預測做不準，還不如不做。”這是我們在服務客户的時候聽過最多，也最令人無奈的現實。 在當今競爭激烈的商業環境中，精準的銷售收入預測對於企業制定戰略規劃、合理配置資源以及有效控制風險起着關鍵作用。然而，對於項目制服務企業而言，實現這一目標卻面臨着諸多挑戰。 以一家提供專業諮詢方案的項目制服務企業為例，銷售人員每天都會接觸到大量的銷售線索，但這些線索的質量參差不齊，如何從這些繁雜的線索中篩選出有價值的

bi , 算法 , 人工智能 , 大模型 , Python

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openFuyao - openFuyao v25.09 版本正式發佈！社區發行版全新升級，AI推理進一步優化

openFuyao聚焦“AI雲原生”，致力於促進有效算力的極致釋放，社區發行版v25.09推出多項Kubernetes增強新特性，推出完整AI推理軟件套件，並對在離線混部、Cluster-API特性進行優化。感謝社區技術委員會與SIG組成員對v25.09版本做出的貢獻，以下介紹具體的特性新增與變動： openFuyao Kubernetes全新升級 SIG-orchestration-engine

kubernetes , 雲原生

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OpenBayes - OpenBayes 教程上新丨開源代碼推理模型 DeepCoder-14B-Preview 狂攬 3k stars

4 月 9 日凌晨，Agentica 團隊攜手 Together AI 聯合開源了名為 DeepCoder-14B-Preview 的代碼推理模型，這個僅需 14B 即可媲美 OpenAI o3-Mini 的新模型迅速引起業界廣泛關注，在 GitHub 狂攬 3k stars。 DeepCoder 在多項評測中的得分情況具體而言，DeepCoder-14B-Preview 是一款基於 DeepS

code , 教程 , 人工智能 , 開源 , 模型

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wx6583a3b0b06d1 - GPUSTACK Docker 容器化部署指南

概述 GPUSTACK 是一款專注於 GPU 集羣管理的中間件，旨在簡化大語言模型（LLMs）及其他 GPU 密集型應用的部署與運行流程。通過統一的集羣管理接口，GPUSTACK 能夠高效調度 GPU 資源、優化任務分配，並提供監控與運維支持，適用於 AI 實驗室、企業級 AI 平台等場景。 容器化部署作為現代應用交付的標準方式，為 GPUSTACK 提供了環境一致性

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