🔥51CTO热榜：2025-12-11

本文针对Java并发编程的中断的使用技巧、状态保存、合理的中断时机和不同场景的中断方式进行了深入的剖析的讲解，希望对你有帮助。

Model Context Protocol（MCP）作为连接AI Agent与数据源的协议，在企业环境中日益普及。然而MCP同样存在安全漏洞，这一点已在SaaS服务商Asana和IT巨头Atlassian的相关发现中得到证实。

本文将深入探讨Agent Memory的核心概念，并聚焦于LangGraph框架下的长短期记忆实现，详解短期会话与长期知识的存储、管理、语义检索等技巧。

正态分布是统计学的“基石”，从数据分析到机器学习都离不开它。今天用生活化案例+手把手Python代码，帮新手小白彻底搞懂正态分布：是什么、怎么用、什么时候用。

前端每隔 1 秒在这个死循环里问服务器：“有新消息吗？”，服务器大多数时候只能无奈地回答：“没有”。这种模式不仅像个话痨一样浪费带宽，还让服务器在高并发下喘不过气。

Gartner预测，人工智能代理将是2025年发展最快的技术。麦肯锡则指出，99%的企业尚未达到人工智能成熟阶段。研究表明：企业需要构建支持人工智能自主运行的基础设施。

代码生成器升级之后生成代码界面操作更方便了，功能更强大了。毫不夸张的说，如果在项目中使用它，可以让你的开发效率快速提升，我们真的可以少写30%的代码。在实际工作中，非常有价值。

近期，一个北大课题组创造了“AI 学者”，并引导它依靠自主学习，再次发现了这一力学基本定律。

Edit Elements，就是分层编辑的意思。在Lovart画布里，它可以把图片像PS一样拆成多个图层，便于修改。比如，这是一张重庆版画风格海报。如果我们想改里面的一些地方，把它丢进画布里，选择“编辑元素”。

早期的时候，他们发现，不同领域的 Agent 底层其实很通用，其实没必要做这么多Agent，财务，数据分析...，全都能用代码搞定。

当大部分人还在讨论哪家的大模型写诗更押韵时，智谱AI默默干了一件事：他们把自家的核心AI Agent模型——AutoGLM，正式开源了。这不仅仅是开源了一个模型，更像是把一把通往“真·智能手机”时代的钥匙，交到了每一个开发者，甚至是普通玩家手里。

page cache 也就是页缓存，这是仓库的公共共享货架，专门存放各类 “临时周转物料” — 比如程序刚读取的日志文件、刚关闭的文档缓存。这些数据之所以存在这里，核心是为了让进程下次访问时不用再往硬盘跑，直接从内存拿取，大大提升访问速度。

本文探讨了人工智能数据建模的五大趋势，并描述了这些转变如何改变企业团队设计、发展和管理数据的方式——通常会带来显著的生产力提升：模型创建速度提高 10 倍，返工减少 50% 以上，并且在代码到达代码库之前就减少了缺陷。

如果你写前端、做网站，又真心想把 HTML 标签用对、用满，用到让搜索引擎和屏幕阅读器都爱上你，那这篇就是给你的。下面这 10 个标签，不是让你别用，而是教你用对，顺便给出更合理的替代方案。

很多人觉得提示词就是“跟 AI 说话”，想干啥直接说一句大白话不就完了？其实不然。在技术人眼里，提示词本质上是一种自然语言代码。你写得随意，AI 就回得随意；你写得有逻辑、有结构，AI 才能精准执行。

近日，来自 NatureSelect（自然选择）的研究团队 Team Echo 发布了首个情感大模型 Echo-N1，提出了一套全新的「情感模型训练方法」，成功将 RL 用在了不可验证的主观情感领域。

在深入了解 Linux Buffer Cache 之前，我们还得先搞清楚虚拟内存和物理内存这两个重要概念。物理内存大家应该比较好理解，就是我们计算机主板上实实在在插着的内存条，它是计算机真正用于存储数据和程序的硬件设备，数据的读写操作直接在物理内存上进行，速度相对较快，但容量有限。

近日，北京大学团队提出一个直接基于已有预训练模型进行极低比特量化的通用框架——Fairy2i。

AI技术的迭代速度远超企业现有的节奏，正把企业拉入一个不断“重建AI技术栈”的循环：70%的受监管企业、40%以上的普通企业每三个月就要更换部分AI组件。尽管市场上智能体概念火爆，真正进入试点之外生产阶段的企业却不到1%。

当下企业面临“双AI格局”：一方面是开发者驱动、快速部署但缺乏治理的生成式AI试点，另一方面是CIO负责治理、安全和成本的企业级AI，两者冲突导致摩擦加剧。AI的发展路径显示，从试验场萌芽到平台化管理，统一治理和经济效益是关键。

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