🔥51CTO热榜：2025-08-26

在 .NET 10 中，结合整洁架构和 DDD 的领域验证为构建可维护、业务导向的应用程序提供了坚实的基础。通过在领域层使用守卫子句和结果模式等适当模式实施验证，同时保持清晰的关注点分离，您可以创建既技术上合理又与业务需求保持一致的系统。

RestTemplate能同时兼容HTTP和HTTPS协议，是因为RestTemplate底层会依据请求的URL协议（http或https）自动选择对应的处理逻辑。

对于C++开发者来说，内存管理的重要性不言而喻。正确地分配和释放内存，是保障程序稳定运行、避免内存泄漏和提高性能的关键。如果把程序比作一座大厦，那么内存就是大厦的基石，而内存管理则是建造和维护这座大厦的关键技术。

一次看似简单的面试提问，可能暴露出的是你整个并发知识体系的短板。在 .NET 世界里，lock 固然重要，但真正体现你技术深度的，是你知不知道还有别的选择，以及为什么选它。与其等到面试被问住时才懊悔“我没学过”，不如现在就开始系统梳理这些同步机制。

一个更全面的LLM评估框架，集成了单元测试的思想。它不仅能评估RAG，还能评估幻觉、偏见、毒性等多个维度，并且可以与 pytest 等测试框架无缝集成。

Java 作为一门兼具强大性能与广泛应用的编程语言，因其可移植性、可扩展性及丰富的生态系统，在企业级开发领域占据重要地位。

作为开发者，我们要记住：性能优化不是一蹴而就的，而是无数小细节的积累与实践。当你逐步落实这些优化后，你的 Spring Boot 项目会更快、更稳、更具可维护性。

左值，英文名叫 “lvalue” ，其实可以理解为有明确存储位置且可以被取地址的表达式。简单来说，一个可以出现在赋值符号左边的对象通常就是左值。

在 Spring Boot 中处理多线程事务，看似简单，实则充满陷阱。核心挑战在于：线程与事务上下文的绑定机制。

Ollama 作为使用最简单的本地大模型部署工具，因为使用比较简单，所以行业使用率也很高，但你知道 Ollama 有哪些不足吗？

本教程通过前端会话 ID 管理、后端历史消息接口和流式对话上下文传递三个核心技术，实现了支持多助手切换和历史记录持久化的 AI 聊天应用。

AI革命并非敲响DevOps的大门，而是已经在重新装修房子。虽然各个团队一直在试验AI工具[2]，并在孤立的情况下取得了令人印象深刻的胜利，但真正的魔力发生在AI改变整个运营工作流程时。

相信你已经被 SpringBoot 这些强大的工具类圈粉了吧！从字符串处理到集合操作，从反射工具到 IO 操作，再到 AOP 和日期处理，SpringBoot 几乎为我们提供了开发中需要的所有基础工具类。

后端服务会在过滤器中对 token 进行校验，包括合法性和是否过期。当 token 已过期时，后端会返回错误信息，引导前端跳转至登录页面，要求用户重新登录。

Google走高端路线，通过服务集成和生态优势获得高利润。而中国的AI厂商通过开源和低价策略，快速占领开发者市场和中小企业市场。这种竞争格局，最终受益的还是用户。

浙江大学与哈工大（深圳）联合推出SafeMVDrive，利用扩散模型结合VLM实现批量化多视角真实域的安全关键视频生成。该方法在保持画质与真实感的同时，显著增强了驾驶场景的危险性。生成的场景用于端到端自动驾驶系统的极限压测，可使得模型的碰撞率提升50倍。

南京大学联合 TeleAI 推出长视频自回归生成新范式——Macro-from-Micro Planning（ MMPL），重新定义 AI 视频创作流程。

近日的一篇 Reddit 热帖，却可以让我们窥见一些端倪：看起来，氛围编程可能比我们预想的更受欢迎，FAANG 等大型科技公司也不乏 vibe coder—— 虽然人们对这个工作流程算不算是氛围编程存在很大争议。

近日，南京大学与浙江大学联合推出全新开源评测框架 MultiKernelBench，打破平台、维度与扩展性的限制，为 LLM 驱动的高性能内核生成提供了新的测评标准。

purego 标签的标准化之路，是 Go 社区在实践中不断探索、辩论并最终达成务实共识的又一个经典案例。它表明，一个健康的语言生态不仅需要顶层设计，更需要在真实世界的需求碰撞中，不断澄清和完善其约定。

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