后端开发来说，熟练掌握 Linux 的日志分析命令是基本功，整理几一些基于 tail、less、grep、sed、awk 的日志查询场景，希望能帮你快速定位问题。

本文将从栈的基础定义切入，拆解栈帧的组成的结构、函数调用时的栈变化流程，剖析栈的生长规则与大小限制，再结合内核态栈与用户态栈的差异、栈溢出的成因与防护等实战要点，带你彻底搞懂 Linux 进程栈。无论你是 Linux 开发新手，还是想深耕系统底层的工程师，吃透进程栈的工作逻辑，都能帮你更精准地定位内存问题、理解程序执行本质。

本文聚焦第一步 ——云原生 / 微服务架构下的测试自动化整体策略，并引入 AI 驱动的新范式。

OpenNetMeter 是一个用 C# 写的、运行在 Windows 平台上的开源网络流量监控工具。

来自Illuin Technology、巴黎中央理工-高等电力学院、苏黎世联邦理工学院等机构的团队，在2025年ICLR会议上提出了颠覆性解决方案——ColPali模型与ViDoRe基准测试，直接通过文档图像生成嵌入向量，完美融合文本与视觉信息，彻底简化检索流程并实现性能飞跃。

这份报告清晰地展示了AI Agent正在从实验性项目转变为企业系统的核心组成部分。随着"Agent工程"作为独立学科的兴起，我们有理由相信，未来几年将是AI Agent大规模应用的关键时期。对于技术团队来说，如何构建可靠、可观测、可评估的Agent系统，将是决定成功的关键因素。

对于企业来说，关键不是要不要用多智能体，而是什么时候用、怎么用、用在什么地方。

新上线的配置中心页面，用户一加载就白屏，数据量稍大的企业客户几乎全军覆没。查来查去，性能分析工具最终指向一行我曾引以为傲、写得无比顺手的代码。

2025年底，当人类都在憧憬和等待一个全知全能的AI之神时，谷歌DeepMind却泼了一盆冷水！

近日，来自香港中文大学、美团等机构的研究团队提出了一种全新的范式——Thinking-while-Generating（TwiG）。这是首个在单一生成轨迹中、以局部区域为粒度，将文本推理与视觉生成深度交织（Interleave）的框架。

MiniMax海螺视频团队，不止挑战了这一现实——用实验证明“Tokenizer的scaling能够提升模型性能”。