🔥51CTO热榜:2025-12-09

本文将针对故障和监控两个重要概念展开探讨,同时给出一种理想化的架构结合实践案例基于参考,希望对你有所帮助。
今天我要告诉你一个更深层的真相:即使是atomic,如果你不懂CPU缓存,性能照样会被拖垮!
今天,我们就来聊聊 Python 解决这个痛点的核心机制——异步编程,以及它背后的三大支柱:async、await 和 asyncio 模块!
Python 新手的错误大多不是“逻辑问题”,而是“基础规则没记牢”——比如变量命名、缩进、数据类型特性这些细节。
如今AI大模型彻底改变了编程学习的游戏规则——它不是替你写代码的“作弊器”,而是随叫随到的“专属私教”,能帮你快速破局、高效成长。
大多数人拿到 Mac,就老老实实用苹果送的那套默认软件。 看起来什么都有:浏览器有了、笔记有了、截图也能截。可真正可怕的是——你根本不知道,这些“默认选项”每天在悄悄拖慢你。
07:07  51CTO  聊聊COLA-DDD分层架构
COLA-DDD分层架构的核心价值,并非单纯的"技术先进",而是通过清晰的分层设计与解耦思路,让系统更好地支撑业务发展——当业务快速迭代时,系统能快速响应;当业务规模扩大时,系统能平稳扩容;当技术不断演进时,系统能低风险升级。
我们花了几十万的AI对话系统,为什么医生还是抱怨不好用?患者问‘肚子疼’,系统要么给一堆可能性,要么直接让‘去医院检查’。这让我想起,电商平台遇到的困境:智能客服只会机械回答,稍微复杂的问题就转人工,用户满意度始终上不去。
Redis的setnx命令的特性:当它保存一个key和value的时候,如果这个value在Redis中没有值,那么Redis就会返回true,并且保存成功;如果这个value它有值,那么就会返回false。
所谓的“高大上”架构,拆解开来,无非是一次次面对流量洪峰时的妥协、取舍与突围。希望这篇深度复盘,能让你在下一次面对架构难题时,少一分迷茫,多一分底气。
TOON的目标并非取代JSON,而是对其进行补充与增强。它架设在现有结构化数据流水线与令牌消耗巨大的LLM世界之间,在不牺牲语义完整性和人类可读性的前提下,提供了紧凑、适配LLM的编码方式。对于AI驱动应用、RAG工作流、向量数据库摄入或大规模提示词工程而言,TOON无疑是一种智能、高效且实用的选择。
想象一个餐厅(CPU)。RUNNABLE状态的线程就像正在服务顾客(执行任务)的服务员,或者在员工休息室待命、随时可以上菜的服务员(就绪状态)。
很多朋友在用 n8n 搭建 AI 应用时,发现不论怎么折腾,好像只能发文字。想发张图片让 AI 分析?或者发段语音让 AI 听听?对不起,不支持。
“算法思维理论”为我们理解和提升大语言模型的推理能力开辟了一条全新的、系统化的道路。它将过去那些看似“炼金术”般的推理技巧,纳入了一个严谨的数学框架之中。
Next AI Draw.io 没尝试“重写一个绘图器”,而是把 LLM 放在“会写 XML”这条最优路线上,再用校验、缓存、历史、工具来包裹不确定性。最终效果是:你像聊天一样描述,像魔术一样成图,还能像程序员一样精确微调。
在MySQL5.5及以前的版本中,在上亿大表执行新增字段这样的DDL操作时会锁表,并且锁表时间可能会长达数小时,导致DML操作select insert update delete语句被阻塞的问题。‌
runtime/secret 提案的推进,为 Go 在高安全等级场景的应用补上了一块关键的拼图。你在日常的 Go 开发中,是否也曾为如何安全地处理密钥、Token 等敏感数据而感到困扰?除了内存残留问题,你认为 Go 在安全方面还有哪些亟待完善的“深水区”?
JavaScript这门语言设计得够烂的,简直就是一个缝补怪,其核心借鉴了Brendan Erich非常欣赏的Scheme,原型来自于Self,但是为了迎合管理层的喜好,语法却借鉴了当时火爆的Java,Erich仅用10天功夫疯狂冲刺,仓促地搞出来这么一个内部原型。
虽然发现用MLLM做基础再微调效果更好,但没人说清背后的原因——是MLLM参数更多?还是有其他隐藏机制?大家只是盲目跟风微调,却不知道如何最大化利用MLLM的优势。
当用户在页面上点一个按钮、触发一次跳转或者执行某个操作时,客户端组件并不会自己硬扛所有逻辑, 而是悄悄给服务器发一个请求, 去要这次交互所需要的附加数据和 UI 变化。