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🔥51CTO热榜:2025-09-03
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51CTO
面试官最爱问的坑:MySQL 中 FLOAT 和 DOUBLE 你真懂吗?
别以为这是个“背诵定义”的小问题,面试官随便一追问,很多候选人就“翻车”了。今天我就用一个小故事,把这件事掰开揉碎给大家讲清楚,保证你下次遇到相关问题时,不仅能答,还能答得漂亮!
09:06
51CTO
Swagger 全量注解应用指南:从@Tag到@SecurityScheme,全面掌握API设计
从基础的@Tag、@Operation到高级的@SecurityScheme、@Callback,每个注解都配有清晰的代码示例和实际应用案例。包含全局配置、多安全方案、复杂响应结构、Webhook回调等企业级场景,帮助你构建专业级的API文档系统。
09:06
51CTO
系统梳理 RAG 系统的 21 种分块策略
毋庸置疑,RAG 系统中存在许多复杂的组件,但真正默默决定整个系统是否能正常运行的关键因素其实是分块(chunking)。不同的数据类型、文件格式、内容结构、文档长度和使用场景,都需要匹配不同的分块策略。
09:06
51CTO
借助 AgentCore Memory 为智能体应用添加记忆功能
只有当记忆系统提供的上下文“准确、适量、合规”,并搭配最小权限的安全防护时,智能体应用才能在生产环境中稳定、可靠地运行,真正满足用户的个性化需求。
09:06
51CTO
你们公司的 QPS 是怎么统计出来的?这五种常见方法我踩过一半的坑!
每种方法都有自己的适用场景,我会结合 Java 项目常用技术栈(Spring Boot、Nginx、Prometheus 等),给出可直接复用的代码。
09:06
51CTO
面试官:小红书的Feed流是如何实现的?
Feed流一共分为三大类,基于兴趣推荐内容、基于用户关注获取内容,以及将两者相结合起来。把你所关注博主的内容、系统推荐的内容,按时间先后、兴趣匹配、热度高低等因素,整合成一条能持续往下滑的内容列表,你刷的每一页都是Feed流动态生成的结果。
09:06
51CTO
Vue.js 响应式系统:追踪每一个变量变化
今天,我们将深入探讨 Vue 的响应式系统——这个让你应用充满活力的隐形引擎。相信我,一旦你理解了它的工作原理,你会对 Vue 有一个全新的认识。
09:06
51CTO
2025年开发AI智能体:参考一下Coze-Studio 和 Dify功能详细对比清单
今天介绍两款我认为比较好用的一站式AI Agent开发工具,一个是Coze-Studio,另一个则是Dify;两者其实功能都类似,Coze-Studio作为在AI Agent方面的新晋开源者,在功能丰富度上面相比Dify会有一点差异,对于整体主干功能是具备且完善的。
09:06
51CTO
Cursor这几个天花板级别的技巧,让你轻松成为Cursor高手!
cursor默认会读取所有的文件,但是如果你有些重要的配置文件,不希望暴露给cursor,就可以配置一个.cursorignore 文件。原理和语法类似.gitignore。
09:06
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RAG 不止能检索!它还能在 LangGraph 中当“工具调用大脑”
在这篇博客中,我将展示如何在 LangGraph 中使用工具调用实现一个 RAG 系统。我将模拟一个餐厅助理代理,回答关于 Bella Vista 餐厅的问题。
09:06
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十个策略让网络安全方法更具主动性
采用基于威胁的安全方法。你不可能确保一切安全——这根本是不可能的,因为业务风险和新兴威胁的速度太快了。设备无法及时得到修补。
09:06
51CTO
现代公有云安全技术体系是如何形成的?
本文将聚焦公有云安全技术的演进与发展历程,详细阐述现代公有云安全技术体系的形成过程与应用变化。
09:06
51CTO
云端即未来!全球首个搭载云端Agent编程团队的IDE来了!
Vinsoo Code没有止步于“写代码更快”,而是创造性地首次将云端多Agent协作 引入 IDE,把 AI 从“个人助理”升级为“虚拟开发团队”,让需求分析、代码生成、测试、部署乃至文档撰写,都能在一套流程里完成。
09:06
51CTO
为什么前端项目不都采用 WebSocket?
你可能会想:微信、钉钉这些聊天软件,不也是靠类似的技术支撑的吗?它们能支撑上亿用户同时在线,那咱们的业务系统用 WebSocket,不就能统一交互方式、实时性直接拉满了?
09:06
51CTO
别误会00后了!美国千人调查揭秘:85%学生都用AI,首要目的不是偷懒
最新调查显示,生成式AI正深刻改变高校课堂:85%学生在学习中使用AI,主要用于头脑风暴、答疑与备考,而非单纯「偷懒」。
09:06
51CTO
Scaling Laws起源于1993年?OpenAI总裁:深度学习的根本已揭秘
前些天,康奈尔大学博士生、Meta 研究员 Jack Morris 发推称 Scaling Law 的真正探索者其实是贝尔实验室,这又进一步将历史向前推到了 1993 年。
09:06
51CTO
马斯克发布《宏伟蓝图4》:特斯拉80%价值在于机器人,还意外露出了一款新车
你没听错~这就是特斯拉最新正式发布的《Master Plan Part IV》所透露的信息。
09:06
51CTO
性能逼近闭源最强,通义实验室开源Mobile-Agent-v3刷新10项GUI基准SOTA
这是一个基于云环境的全链路开源解决方案 —— 它既是当前最强的开源单体 GUI Agent 模型,也包含为其深度优化的多智能体框架。
09:06
51CTO
AI读网页,这次真不一样了,谷歌Gemini解锁「详解网页」新技能
这是谷歌前不久在 Gemini API 全面上线的 URL Context 功能(5 月 28 日已在 Google AI Studio 中推出),它使 Gemini 模型能够访问并处理来自 URL 的内容,包括网页、PDF 和图像。
09:06
51CTO
DeepMind爆火论文:向量嵌入模型存在数学上限,Scaling laws放缓实锤?
DeepMind 的最新研究为这个争论提供了新的证据。他们将几何代数与通信复杂度理论结合,证明了向量嵌入的能力存在一个数学下界:对于任意给定的嵌入维度 d,当文档数量超过某个临界点时,总会存在一些相关文档组合是无论如何都无法通过查询同时召回的。
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