🔥51CTO热榜：2025-06-12

在Java开发中，Spring框架凭借强大的依赖注入（Dependency Injection，DI）功能极大地提升了代码的可维护性和可扩展性。其中，@Autowired注解作为Spring实现依赖注入的核心手段之一，被开发者广泛使用。

本文介绍利用飞桨AI Studio每日免费提供GPU算力资源部署DeepSeek-R1 32B。进一步，还可以通过frp内网穿透让windows部署的Dify连接飞桨服务器上部署的ollama。另外，我们也可以利用GPU算力学习其它知识：模型微调，模型训练，深度学习训练等。

RabbitMQ 提供了两种确认机制：普通确认模式和批量确认模式。在普通确认模式下，生产者每发送一条消息，就会等待 Broker 的确认，确认收到了，才会发送下一条。要是没收到确认，那就可能需要重试。

前端如何能够自动检测到代码已经更新，并友好地提示用户刷新页面呢？今天分享几种主流的前端自动检测代码更新的策略及其实现思路。

就在刚刚，Meta 又有新的动作，推出基于视频训练的世界模型 V-JEPA 2。其能够实现最先进的环境理解与预测能力，并在新环境中完成零样本规划与机器人控制。

本文将详细介绍Doris物化视图的相关知识，包括其基本概念、原理、优势、使用场景、创建和管理方法等。

DevUI 作为华为开源的前端解决方案，以其先进的设计理念、丰富的组件生态和跨框架支持，为企业级应用开发提供了强大的助力。

从本质上讲，无论是先写数据库还是先写缓存，都是为了保证数据库和缓存的数据一致，也就是我们常说的数据一致性。

与第一代相比，V-JEPA 2使用了100万视频+100万图片超大规模训练数据集，可以让AI Agent像人类那样理解真实的物理世界，为智能体打造一个“超级大脑”自主学会观察、规划到执行全自动化能力。

本指南基于 CIS Kubernetes 基准和 NIST 网络安全框架等行业标准，提供 Kubernetes 环境中企业级安全防护的技术实现与优秀实践。

前缀缓存（Prefix Caching）是一种大语言模型推理优化技术，它的核心思想是缓存历史对话中的 KV Cache，以便后续请求能直接重用这些中间结果。这样可以显著降低首 token 延迟，提升整体推理效率。Prefix Caching 尤其适用于多轮对话、长文档问答等高前缀复用场景。

这一专为多图像空间智能设计的MMSI-Bench由上海人工智能实验室、香港中文大学、浙江大学、清华大学、上海交通大学、香港大学以及北京师范大学的研究者们共同完成。

普林斯顿大学AI实验室与复旦大学历史学系联手推出了全球首个聚焦历史研究能力的AI评测基准——HistBench，并同步开发了深度嵌入历史研究场景的AI助手——HistAgent。这一成果不仅填补了人文学科AI测试的空白，更为复杂史料处理与多模态理解建立了系统工具框架。

谷歌搜索正迎来前所未有的转折点：核心团队员工被提议「自愿离职」，以支持AI巨资投入。搜索时代终结、AI重塑信息生态，已成不可逆转之势。

随着多模态大模型的发展，端到端GUI智能体在手机、电脑等设备上的自动化任务中展示出巨大潜力。它们能够看懂设备屏幕，模拟人类去点击按钮、输入文本，从而完成复杂的任务。

微软亚洲研究院（MSRA）联合清华大学、北京大学提出全新预训练范式RPT（强化预训练），首次将强化学习深度融入预训练阶段，让模型在预测每个token前都能先“动脑推理”，并根据推理正确性获得奖励。

EventMesh 是一个动态的云原生事件驱动架构基础设施，旨在简化分布式应用和服务之间的事件通信。

今天我们不聊风花雪月，只讲这个让无数开发者夜不能寐的终极命题：当恶意流量如海啸般扑来，如何守住你的系统防线？有些小伙伴在工作中可能经历过接口被刷的噩梦，但百万QPS量级的攻击完全是另一个维度的战争。

FaRM 是一篇里程碑式的论文。它向我们证明了，通过颠覆性的软硬件协同设计，我们可以在数据中心这个特定场景内，同时拥有严格可串行化的强一致性、基于多副本的高可用性以及无与伦比的高性能。

Rivet是AI代理的Figma。界面流畅、支持协作，可视化检查代理在每个节点的思考。我发现它对向非技术客户解释流程非常有用。

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