🔥51CTO热榜：2025-09-08

因为jenkins需要pull git上的代码，正常来说，代码都是私有的，git clone操作的时候会需要密码，就不能完成自动化操作了。这里使用SSH-KEY 的方式，让git clone操作无需密码就能完成克隆。

在分布式与微服务架构盛行的今天，选择一个合适的 HTTP 客户端至关重要。RestClient 的出现，不仅解决了命令式调用的痛点，还保留了响应式的潜力。

选择最有助于预测的特征是防止过拟合和降低模型复杂度的必要步骤。Sklearn 提供的最强大的算法之一是递归特征消除 (RFE)。它使用交叉验证自动找到最重要的特征，并丢弃其余特征。

我们有了 SDK，现在可以基于 SDK 开发一个简单的 Web UI，我这里后端使用 Gin 框架，前端就简单写个 Html 实现。

Saturn是唯品会开源的一个分布式任务调度平台。取代传统的Linux Cron/Spring Batch Job的方式，做到全域统一配置，统一监控，任务高可用以及分片并发处理。

研究者表示，无论被测者坐着、站着、躺着，甚至在房间内移动，系统都能精准捕捉心跳。最令人惊讶的是，即使相距三米，甚至接近十英尺，Pulse-Fi仍保持测量稳定性。

国内AI赋能安全防御的主要客户群体主要聚焦在政府机构、运营商、金融、能源等关键基础设施行业，以及大型国央企、互联网企业，这些行业安全建设完善，监管要求高，并且普遍面临IT环境复杂、拥有大量重要数据、安全运营人员短缺等问题。

现在你再遇到线上 Java 服务出问题，不用再半夜瞎摸 —— 打开 Grafana 看图表，能快速定位是 CPU 高了、内存满了还是 GC 频繁；告警邮件会提前通知你，把问题扼杀在萌芽里。

在面试中，并发模块是一定会问到的知识点。而问到并发模块，如何提升项目并发性能？又是一个高频的面试题。但这道面试题大部分同学都回答不好，且没有清晰的回答逻辑链，所以接下来这篇文章咱们给大家系统的梳理一下如何回答这个问题？

近日，互联网企业赛富时创始人 Marc Benioff 在社交媒体平台 X 上发布了一段走访特斯拉的视频，展示了疑似 Optimus 3 人形机器人的原型。这一视频迅速引发了科技界和公众的广泛关注，尤其是关于其仿生手部设计的讨论，使这一新一代机器人陷入了技术真实性与实用性的争议之中。

语言模型的"幻觉"指的是模型生成看似合理但实际上不正确的内容的现象。就像学生在面对难题时可能会猜测答案一样，大型语言模型在不确定时也会猜测，产生看似可信但错误的陈述，而不是承认自己的不确定性。

七岁学音乐，剑桥读硕期间组乐队，Alexander Cobb一度以为音乐是毕生挚爱。但奥特曼的一场演讲，当头一棒，让他醍醐灌顶：果断自学编程搞AI，十个月后投身创业，坚信AI是新的「互联网」，终将掀起第四次工业革命。

AI界奥数杯，重启了！OpenAI o3首次杀入赛场，在算力拉满的情况下，直接以最高47分的逆天成绩炸翻全场。值得一提的是，前五模型合并得分仅与o3差5分，开源与闭源差距再次缩小。

@Scheduled 的限制:任务信息（何时执行、执行什么）仅存在于内存中。如果应用重启，所有任务的调度状态都会丢失。你需要手动重新配置和启动它们。这对于需要长期运行或不能中断的任务来说是不可接受的。

苹果在 Hugging Face上放大招了！这次直接甩出两条多模态主线：FastVLM主打「快」，字幕能做到秒回；MobileCLIP2主打「轻」，在 iPhone 上也能起飞。更妙的是，模型和Demo已经全开放，Safari网页就能体验。大模型，真·跑上手机了。

Go 在网络编程方面一直是强项，net/http 包也是 Go 生态里的经典之作。但在 HTTP/3 这块确实有点落后，现在想用 HTTP/3 基本都得依赖第三方库。

面对层出不穷的新型威胁，我们该如何在各类安全演练与真实攻击发生前检验自己的AI系统是不是在“裸奔”？

为了降低大模型预训练成本，最近两年，出现了很多新的优化器，声称能相比较AdamW，将预训练加速1.4×到2×。但斯坦福的一项研究，指出不仅新优化器的加速低于宣称值，而且会随模型规模的增大而减弱，该研究证实了严格基准评测的必要性。

大模型究竟为什么会出现幻觉呢？OpenAI 罕见发表论文，系统性地揭示了幻觉的根源。

清华大学最新提出的建筑专业知识驱动的平面图自动生成方案FloorPlan-LLaMa，解决传统模型「指标优秀但实际不可用」痛点，让AI生成贴合建筑师设计偏好的可行方案。

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