🔥51CTO热榜:2025-11-18

工作的工业定义正在被淘汰,努力、时间和个人产出不再是价值的衡量标准。这是对“如何完成工作”这一概念的根本性重塑。
近日,中国科学技术大学 LDS 实验室何向南、王翔团队联合 Alpha Lab 张岸团队正式发布 MiniOneRec。
从 2025年11月1日 开始,所有想上架 Google Play 的新 App,或者老 App 的更新版本,只要你是面向 Android 15 及以上设备,就必须支持一种叫 "16KB 页面对齐" 的新技术。啥?你说你没听过?
有些小伙伴在工作中可能会问:我们的系统直接调用微服务不是更简单吗?为什么非要引入API网关这个"中间商"呢?
我花了两年时间泡在代码审查里,过去 18 个月单是公司里初级同学的 PR 就看了 500 多个。训练营来的、科班的、半路转行的——背景千奇百怪,坑却惊人一致。这不是漏分号、写错语法的那点小事,而是资深开发真正关心、但教程很少教的那套“工程脑回路”。 这些模式,决定了你是被提拔还是被劝退。不粉饰,不发参与奖。
领导者应该专注于识别并克服阻碍利用数据、分析和人工智能创造价值的障碍。当这些障碍得到解决时,企业利用数据取得成功的几率就会提高——而适宜的数据文化也会随之形成,从而形成良性循环,积极增强整体数据价值的创造。
多数人写日志的方式,就像做饭时随便往锅里扔盐——反正能吃就行。但当真正遇到生产事故时,你才会意识到日志写法水平的差距,完全可以决定排障时间是10 分钟还是整整熬夜到天亮。
SpringBoot基于约定优于配置思想,提供了一套高效的多环境配置解决方案,助力开发者实现一次构建,多环境部署,既提升开发效率,又降低配置风险。
在强化学习训练日益复杂化的今天,清华大学自然语言处理实验室的JustRL研究提出了一个反常识的发现:单阶段训练、固定超参数、完整数据——这个极简配方在1.5B模型数学推理上达到当前最优性能,且仅用主流方法一半的计算量。这不仅是技术创新,更是对"复杂性等于先进性"的方法论反思。
在我看来,根据项目需求选择合适的数据格式是大数据时代最关键的决策之一。在本文中,我将解释这些格式的特性、优势和劣势,并讨论哪种格式最适合特定场景。
全球人工智能市场正在快速变动,太平洋西岸,投资者对AI​的信心受到打击,“泡沫论”甚嚣尘上;我们这边反而有一些让人欣喜的好消息。最终哪边能真正引爆AI,现在成了全球关注和讨论的问题。
本文简要介绍了特征拼接在实时推荐中的重要作用,并讲述了vivo实时推荐系统中特征拼接模块的架构演进过程以及采用现有的“基于RocksDB的大状态解决方案”的原因,重点叙述了该方案所遇到的一系列问题。
HTTP请求看似简单,但它连接着整个系统的"血管"。忽视超时和重试,就像在血管上留了个缺口——平时没事,压力一来就大出血。构建高可靠的网络请求需要在超时控制、重试策略、幂等性保证和性能优化之间取得平衡。
本文将揭示这一问题的根本原因,对比分析三种主流解决方案的优劣,并最终给出可落地的工程规范,帮助你一劳永逸地解决分页稳定性问题。
写 JavaScript 的你,工作流里十有八九还藏着一两步手工体力活:手动格式化、手动清理构建目录、提交前手动跑测试…… 可你的 package.json​​ 远不止会 ​npm start​。把琐事脚本化,一次配置,日日省心。
LinkedIn 钓鱼已成为企业当前必须防范的关键威胁。以下是攻击者选择 LinkedIn 实施钓鱼的五大原因及其高效性的深层解析。
一款名为“想法生成”(Idea Generation)。用户提供一个主题,该智能体便会启动多智能体工作流,通过锦标赛式评估来生成与该主题相关的想法并进行排序
小红书NLP团队推出RedOne 2.0 —— 一个面向SNS场景、以RL为核心并结合轻量级SFT的社交领域大模型。
本文演示如何修改 containerd,让整个 Kubernetes 都可以下载harbor镜像。
数据库选型是一个需要全方位考量的系统工程。科学的选型方法应该以业务需求为出发点,建立量化的评估体系,通过POC测试验证各项指标,兼顾技术先进性和实际可行性,在满足当前需求的同时为未来发展留出空间。