🔥51CTO热榜：2025-08-05

@scope 是一个全新的 CSS @ 规则，它允许我们将样式的作用域限制在 DOM 树的特定部分。即，再也不会泄露出去影响到全局。

本文通过对象组合取代继承、可监视锁、final不可变安全发布等核心技术演示了并发编程中一些开发技巧，希望对你有帮助。

本文探讨了全面的数据质量和可靠性框架应包含哪些内容，以及它如何使组织能够成功地进行分析。该框架强调了为什么如果不能及时全面地解决数据质量问题，数据和人工智能解决方案将无法满足企业的要求。

分布式事务没有银弹，轻量级方案在保证可用性的前提下，通过最终一致性实现业务需求的平衡，是互联网高并发场景的最佳选择。

数据指标体系不是技术问题，是管理问题。它考验的是企业对业务的理解深度，对未来的判断能力，对组织的协调水平。

测试基于LLM的应用需要专门的评估技术——如今被称为“评估（evals）”——以确保它们符合性能和可靠性标准。

AI在带来前所未有的便利时，其暗藏的风险正随着技术普及逐渐显现，而这些风险主要源于技术本身的不完善与人类对技术的不当运用。

Cgroup(Control Groups)最早由 google 开发，后来内置到了 Linux 内核中，是Linux kernel(Linux内核)的一项功能,目前是很多虚拟化容器技术的底层核心技术。

当前，AI Agent的典型应用领域包括：智能零售、自动驾驶、智慧医疗、AI教育、情感陪伴以及网络安全等。这些领域具备高人机交互密度、实时决策需求与复杂任务拆解特性，天然适合引入Agent机制实现自动化与智能化升级。

理论上可以实现无限性能扩展，通过增加机器数量来线性提升系统吞吐量，且能提高系统的可用性（通过冗余）。

大语言模型（LLMs）的核心优势在于处理离散文本序列，但现实世界数据（图像、音频、视频等）本质上是连续信号。

很多人听到上边的质问就头皮发麻。名为数据分析师，实则是SQL工具人，每天搓数却没有业务认可的产出，是数据人最怕的事。该如何从数据到业务落地？

本文总结了 10 个实用的 Go 小技巧，涵盖了性能优化、代码组织、错误处理等多个方面，希望能对你的 Go 编程之旅有所帮助。

如果classpath中存在多个jar包都申明了同一个接口的相同实现类，或者同一个jar包被不同类加载器加载多次，会导致同一个实现类被多次加载和实例化，可能导致单例失效或资源冲突。

LangGraph和CrewAI等框架，以及MCP和A2A等协议，正在帮助开发者构建这些具有智能决策能力的系统。智能体人工智能已不再是一个研究概念，它已经在为Replit的Ghostwriter和Perplexity的Comet等系统提供动力，这些系统能够自主阅读、推理并代表用户采取行动。

XXL-JOB Plus增强组件成功解决了老项目定时任务迁移的痛点，通过注解驱动和自动注册机制，实现了零人工干预的任务迁移。该组件不仅大幅降低了运维成本，提升了开发效率，还为后续的任务扩展提供了良好的技术基础。

Spring Batch允许将输入数据从Manager步骤传递到Worker步骤，以便每个Worker都确切知道要做什么。JobRepository确保在作业的单个执行过程中，每个Worker只被执行一次。

人工智能的研发必须确保其能够符合核心价值观。技术需要能够真正契合不同文化背景所倡导的价值观。核心价值观具有普遍性，与具体领域无关，但在实际应用中，还必须结合特定专业领域的特殊伦理考量，例如，具身智能、端侧智能、无人驾驶等领域的人工智能应用，各自都面临独特的伦理挑战。

这篇关于 ANTLR 的技术指南到此告一段落。作为领域特定语言（DSL）构建的利器，ANTLR 通过其强大的语法解析能力、灵活的监听器/访问器机制，以及高效的错误恢复策略，彻底革新了语言处理技术的开发范式。

当前大模型在最基础的感知、物理常识等12项核心认知上普遍落后人类10-30%，且越大的模型越容易靠「背答案」糊弄，真正掌握核心知识的极少。团队公开首个系统评测框架和题库，呼吁先把「三岁孩子都懂」的常识打牢，再谈更高层的智能。

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