🔥51CTO热榜:2025-07-30

我们从类组件和MobX到React hooks的迁移不仅仅是一次重构——它是我们大规模构建UI方式的深度现代化。多年来,我们沿用过去行之有效的模式,但这些模式阻碍了我们获得现代React提供的性能和组合性优势。
在物理内存管理上,Linux 采用分页机制,将内存划分为固定大小的页框,配合伙伴系统处理大块内存分配,避免碎片化;用 slab 分配器管理内核对象,提升小内存块的分配效率。
在正式进行性能优化之前,必须先“看得到”系统运行状况:缓存命中率、数据库连接池使用情况、响应时长分布、CPU/内存消耗、垃圾回收停顿等。只有掌握真实数据,才能有针对性地优化;盲目调整往往事倍功半,甚至适得其反。
PortX 是一款全平台覆盖的 SSH 工具,凭借强大的跨平台能力和丰富的服务器功能脱颖而出,为用户提供纯粹且高效的终端模拟体验。
08:10  51CTO  大模型中的嵌入向量
计算机无法直接对文本进行数学运算,需要先将文本(token)转为张量,然后才可以进行数学运算,这个将文本转为张量的过程,也就是词嵌入(Embedding)。当然,当计算机运算完成后,Embedding 又需要逆向转为具体的 token。
未来的AI竞争,不是比谁的模型大,而是比谁的数据好。就像石油时代,掌握油田的人掌握了能源;AI时代,掌握数据的人掌握了智能。所以,如果你在做AI,别再纠结于模型架构了。多想想:你的数据护城河在哪里?
TCS突然裁员1.2万,揭开了一场席卷全行业的风暴。AI正在瓦解其依赖廉价劳动力的商业模式,客户更要「创新」而非「省钱」,印度传统IT业的饭碗正在被打碎,技能跟不上的人率先出局。
读写分离是一种通过用数据库分组来快速提升数据库性能的优化策略。其核心思想是:在大多数Web应用中,读操作的频率远高于写操作。如果所有读写请求都集中在一个数据库实例上,该实例很容易成为性能瓶颈。
本文将深入剖析业务模型与数据模型的本质区别、融合路径及实践价值,为企业构建真正的"数智化"能力提供方法论指引。
支付服务的调用超时问题,是分布式系统稳定性的典型挑战。通过合理配置 Hystrix 或 Sentinel 的熔断规则(错误率、慢调用比例、最小请求数、熔断窗口),系统能在依赖服务故障时快速熔断,防止雪崩。
gRPC 是一个现代化的开源高性能远程过程调用(RPC)框架,可在任何环境中运行。它能够通过可插拔的负载均衡、追踪、健康检查和认证支持,高效地连接数据中心内部和跨数据中心的服务。
技术的发展日新月异,但架构设计的核心原则却是相对稳定的。无论是微服务、云原生,还是未来可能出现的新技术,都离不开对业务的深度理解和对系统边界的准确划分。
OKR是一套行之有效的框架,能够有效衔接战略与执行。在快速推进的数字化计划中,OKR能够提供所需的敏捷性和问责制。许多全球领先的创新型公司,例如谷歌、英特尔、领英、Spotify等,都认为OKR有助于保持专注。
谷歌在扩散技术领域持续发力。这次,他们将扩散技术应用于深度研究agent,专门用于优化研究报告生成过程。该方法在长篇研究任务中对比OpenAI Deep Research取得了69.1%的胜率。
日志是排查问题的重要依据,尤其在生产环境中,它是我们了解系统运行状态的唯一窗口。没有日志,系统就像一个“黑盒子”,一旦出现问题,排查起来非常困难。
大家都知道mysql的默认数据库隔离级别嘛? 是的,就是RR,但是呢,为什么阿里这些互联网大厂,把mysql的数据隔离级别设置为RC呢?
近日,来自伊利诺伊大学香槟分校(UIUC)、威斯康星大学麦迪逊分校、清华大学、北京大学、Adobe以及微软的研究者们,将目光投向了另一条技术路线——
不少同学都有一个疑惑,那就是:“平时工作的时候也没有用到过算法,大厂面试咋还一直考算法呢?” 难道仅仅只是为了 面试造火箭,工作拧螺丝 吗?
传统多智能体系统需联合训练多个模型,成本高昂。本文介绍的MLPO框架另辟蹊径——仅训练一个"领导者"协调未训练的智能体团队,不仅推理效率提升,甚至在单模型部署时也超越传统方法。这项研究为高效、可扩展的协作智能提供了全新思路。
在AI技术持续突破的浪潮中,AI Agent作为一种能够感知环境、理解任务、做出决策并执行操作的自主软件系统,成为当下产业变革的核心驱动因素。以大模型和Agent为核心的产业生态正以前所未有的速度重构,产业变革再次被推向了浪潮之巅。