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軟件求生 - Redis 事務其實沒你想的強？深扒它的三個致命短板

大家好，我是 31 歲愛講故事的小米，一個喜歡在通勤路上刷源碼、在深夜裏喝咖啡寫技術文章的大哥哥。 前兩天去面一家公司，本來以為是常規“扯扯項目、問問框架、聊聊八股”那種，卻沒想到面試官直接用一句： “小米，聊聊事務吧。ACID 是什麼？説具體點。” 我當場一個激靈：這不是八股中的八股嗎？但面試嘛，不能只説術語，要講人話，還要講故事。

redis , yyds乾貨盤點 , 數據庫 , 回滾

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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

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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 - Smartbi 10 月版本亮點：AIChat對話能力提升，國產化部署更安全

10 月版本煥新上線！Smartbi AIChat 與一站式 ABI 平台再升級，聚焦「交互體驗、數據效率、部署適配、安全管控」四大方向，解決溝通閉環、國產化遷移、大規模授權加載慢等實際業務痛點，讓數據分析更順暢、部署更靈活、安全更可靠，助力企業降本提效！下文為你拆解功能亮點～ 01 Smartbi AIChat 1 新增對話評論與回覆，雙向溝通更高效 AIChat 以往的反饋是單向的：用户提交問

大數據 , 版本更新 , 數據分析

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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 - AI 基礎設施指南：工具、框架與架構流程

AI 基礎設施指南：工具、框架與架構流程 本文涵蓋 AI 基礎設施的方方面面，從硬件加速、模型服務到監控與安全，提供了經過生產環境驗證的工具、模式及策略。 構建穩健的 AI 基礎設施，需要理解跨多個技術層級的理論基礎與實際實現細節。本綜合指南為各類規模 AI 系統的架構設計、部署及管理提供了權威參考——無論是實驗性原型，還是服務數百萬用户的企業級生產部署均可適用。 現代 AI 應用對基礎設施提出了

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華明視訊科技 - 鐵路車號識別裝置：賦能鐵路貨運智能化的核心

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 , 神經網絡 , 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 - 10 分鐘搞定神經網絡

本文簡單介紹了神經網絡的基本原理、組成和基礎算法，並通過示例介紹了最簡單的神經網絡是如何工作的。原文：Learn How Neural Networks Work 神經網絡是人工智能中最重要的組成部分之一，若沒有神經網絡，像 ChatGPT 這樣的大語言模型就不會存在。實際上，幾乎所有深度學習模型都在某種程度上使用了神經網絡。 這就是為什麼瞭解神經網絡的工作原理如此重要。所以，讓我們重温一

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王中陽講編程 - 高階面經：Spring框架全析

在 Java 開發的浩瀚世界裏，Spring 框架無疑是一顆璀璨耀眼的明珠。無論是初涉編程領域的新手，還是經驗豐富的資深開發者，都難以忽視它的強大與實用。它宛如一把萬能鑰匙，為諸多複雜的企業級應用開發難題解鎖，那麼 Spring 框架究竟是什麼呢？下面就帶你一探究竟。 一、Spring 框架 是什麼？ Spring 是輕量級的控制反轉（IoC）和麪向切面（AOP）的容器框架，可以很方便地對數據庫進

spring , 框架 , java框架 , JAVA , 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

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CodeSheep - Jetbrains正式官宣免費，太炸裂了！！

提到 Jetbrains，相信搞開發的同學應該都不陌生。 眾所周知，該公司盛產各種編程IDE和開發工具。 2000年才成立，到現在卻已經發布了超30款世界頂級的編程軟件，同時也收穫了來自全球範圍內開發者和用户的青睞。 而就在不久前，Jetbrains 又放出了一個爆炸式的消息，那就是： Jetbrains 正式官宣： WebStorm 和 Rider 這兩款強大的IDE從現在開始對非商業用途全

ecmascript-6 , c# , typescript , 前端 , Javascript

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DM今天肝到幾點 - 別問“我會不會被AI取代”，先問“我+AI 能做多強？”

**話題：《AI 編程會取代程序員嗎？還是讓開發更自由？》 ——AI固然取代了一部分程序員日常需要去做的事情，但AI 編程並非“職業終結者”，而是幫助程序員擺脱重複性勞動、聚焦高價值創造的“超級外援”** 1. 先拋結論：AI ≠ 職業終結者，而是“超級外援” 替代的是單調機械的 30 % API 接口封裝、樣板代碼生成、重複性測試腳本……這些工作 AI 已經能 24

cursor , chatgpt , 人工智能 , visual-studio , claude

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vivo互聯網技術 - 線上ES集羣參數配置引起的業務異常案例分析

作者：vivo 互聯網數據庫團隊- Liu Huang 本文介紹了一次排查Elasticsearch node_concurrent_recoveries 引發的性能問題的過程。 一、故障描述 1.1 故障現象 1. 業務反饋 業務部分讀請求拋出請求超時的錯誤。 2. 故障定位信息獲取 故障開始時間 19:30左右開始 故障拋出異常日誌 錯誤日誌拋出timeout錯誤。 故障之前的

elasticsearch , 性能

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Alluxio - Alluxio Enterprise AI 3.5 發佈，全面提升AI模型訓練性能

近日，Alluxio 發佈 Alluxio Enterprise AI 3.5 版本。該版本憑藉僅緩存寫入模式 ( Cache Only Write Mode )、高級緩存管理策略以及 Python 的深度集成等創新功能，大幅加速 AI 模型訓練並簡化基礎設施運維，助力企業高效處理海量數據集、優化 AI 工作負載性能。 AI 驅動的工作負載常因海量的數據管理複雜度高導致效率瓶頸以及訓練週期延長。

緩存命中率 , 機器學習 , 數據挖掘 , 緩存 , 人工智能

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AMIN - 中文Markmap v2.0 現已上線，新增高效功能，老闆再也留不住你下班的腳步！

介紹 Markmap.js 是一款開源項目，在 GitHub 上獲得了超過 1.7 萬個星的關注，它的主要功能是將 Markdown 文檔可視化為思維導圖。 在日常使用中，用户經常需要面對老闆的"再改一版"的問題， 而你則需要對生成的思維導圖進行高效修改以達到老闆的合理需求。 為此，中文Markmap 2.0 版本的更新，有效解決了這一需求，以下是新增的功能： 從圖形節點跳轉

Markdown

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Momodel - 首批！18個“人工智能+高等教育”應用場景典型案例

近日，教育部發布通知，公佈了首批18個“人工智能+高等教育”應用場景典型案例—— 為深入貫徹落實國家關於開展“人工智能+”行動的戰略部署，積極推動高等教育與人工智能技術的融合發展，利用智能技術支撐人才培養模式的創新、教學方法的改革、教育治理能力的提升，教育部高等教育司組織了首批“人工智能+高等教育”典型應用場景案例的徵集和論證工作，尋找、發掘和推廣在人工智能技術應用上具有代表性、前瞻性且能

學習 , 人工智能 , 分享

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六月的可樂🥤 - 智能API代碼示例生成工具AiRestful

一、產品介紹 AiRestful是一款基於智能AI的,幫助小白快速生成任意編程語言的API接口調用示例代碼的編程工具.它的特點是:簡單易用、集成支持、多主流編程語言覆蓋.它是面向學生、編程愛好者、編程小白的實用工具. AiRestful官網: 點擊直達AiRestful官網 二、如何使用 AiRestful是簡單易用的,只需要三步即可為您生成您需要的編程語言的代碼示例. 1、第一步(必須): 根

restful , 人工智能 , 深度學習 , 前端 , Javascript

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京東雲開發者 - log4j2同步日誌引發的性能問題 | 京東物流技術團隊

1 問題回顧 1.1 問題描述 在項目的性能測試中，相關的接口的隨着併發數增加，接口的響應時間變長，接口吞吐不再增長，應用的CPU使用率較高。 1.2 分析思路 誰導致的CPU較高，阻塞接口TPS的增長？接口的響應時間的調用鏈分佈是什麼樣的，有沒有慢的點？ 1）使用火焰圖分析應用的CPU如下，其中log4j2日誌佔了40%左右CPU，初步懷疑是log4j2的問題。 2）調用鏈的分析 通過pfin

性能優化 , log4j2 , 性能 , cpu

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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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迅易科技 - 「比ChatGPT便宜80%」的DeepSeek，企業AI部署必須掌握的落地方案

在人工智能技術迅速發展的今天，企業都在積極部署AI，但大家面臨着一個共同的困境：如何平衡AI服務的性能與成本。本文將為您深入分析DeepSeek與ChatGPT在API調用成本上的顯著差異，幫助企業破解AI部署成本陷阱，精準匹配業務需求的實戰指南。 一、企業AI應用的痛點 企業部署AI時面臨的主要挑戰是高成本限制規模化應用，具體體現在以下幾個方面： 1、規模化調用，API調用費用高 企業級AI應用

部署 , deepseek , chatgpt

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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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KlipC小助手 - 英偉達Q3超預期財報，能否擊破“AI泡沫論”？

KlipC報道：當地時間11月19日，市場高度期待的英偉達三季度財報如期公佈，公司再度交出遠超預期的成績單。 財報顯示，英偉達三季度營收達到570億美元，同比增長62%；淨利潤319億美元，同比暴增65%；調整後每股收益（EPS）為 1.30美元，全面超出市場預估。同時，給出了超預期的四季度指引，預計營收將達到650億美元，上下浮動2%。 值得注意的是，英偉達最重要的業務板塊數據中心表現

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