🔥51CTO热榜:2025-12-29

在工业控制、物联网设备通信中,你是否遇到过这样的场景:向设备发送一个简单的查询指令,却发现返回的数据总是"分批到达"?明明应该收到完整的20字节响应,却只能收到几个零散的数据包?
尽管去年代理技术已被提及,但2025年是它从讨论走向行动的一年。这可能始于OpenAI于2025年1月23日推出Operator[4]作为研究预览版。它被宣传为一种AI代理,能够使用自己的网络浏览器执行填写表格、购物和安排约会等任务。7月,Operator之后是ChatGPT代理[5],后者声称拥有一个用于任务执行的内部“虚拟计算机”。
JVM作为Java程序的运行环境,负责字节码的加载、执行与内存管理,是Java应用性能的核心支撑。不懂JVM的开发者,面对线上卡顿、内存溢出等问题时往往束手无策。
这篇文章不是那种"Hello World"级别的测试,而是我真刀真枪地用这些库做了完整页面、性能测试、深度定制。希望能帮你避开我踩过的坑。
Linux 用户栈,简单来说,就是用户态进程执行时的栈空间。当你在 Linux 系统上运行一个程序,比如一个用 C 语言编写的简单的计算程序,这个程序在用户态执行过程中,函数调用、局部变量存储等操作所依赖的空间就是用户栈。
上周接到一个需求,听起来简单到令人发笑:把UI组件库从2.7.1升级到2.7.3。两个patch版本的差距,按理说跑个npm update就完事了。但现实是什么?技术Leader给我的排期是三天。你没看错,三天。
Spring Boot 1.0 发布时,spring-boot-autoconfigure 这个 jar 只有 182 KB。它负责所有的自动配置:Web、数据库、缓存、消息队列,全部打包在一起。那时候功能不多,182 KB 够用。
事情是这样的:凌晨两点(你懂的),我在翻一些偏冷门的 CSS 文档,然后我看到 calc(infinity) 就那么大大方方地躺在那里。
掌握依赖属性不仅能解决数据绑定问题,更能让你的WPF开发更加高效、优雅。记住:选择依赖属性用于UI相关功能,选择传统属性用于纯业务逻辑,这是WPF开发的黄金法则。
一般都是拿到Sonar 扫描结果复制粘贴, 让AI修复后,一个一个改, 又太慢, 太多问题要么修复不准确,要么把好的代码也改坏了,还有就是问题 太多, 上下文超限修改失败。
团队还采用了异步RL架构来解耦训练和推理,并利用多token预测加速rollout生成。训练算法方面使用GRPO配合masked importance sampling来处理训练策略和rollout策略之间的差异。
面对Llama3系列的失利,小扎将2025年定义为Meta的「高强度之年」,不仅在AI上投入数百亿美金,还开启一系列「闪电战」,包括重金挖人、成立MSL、收紧绩效考核,削减元宇宙投入等。年关将近,小扎的「高强度之年」能救Meta吗?
字节跳动新一代数据库体系,正是以这三大核心诉求为锚点,将传统数据库从 “封闭的数据储物间” 升级为 AI 应用的价值枢纽、企业数字化转型的核心基础设施,成功破解了时代变革下的数据管理困境。
英伟达的一场圣诞收购,震惊全球:200亿美元拿下TPU之父的初创Groq,老黄几乎等于公开承认——GPU危了,它的推理效率可能已接近极限!
典型的 Web 应用可能会使用像 Redis 这样的 NoSQL 数据库作为缓存。相比之下,它将使用传统的 SQL 数据库(如 PgSQL)作为实际的事务数据库,这是最终的数据源。
用户不会因为你修好了滚动而感谢你。但他们会读得更久。 会停留更久。 会更愿意下单。真正的诀窍也许不是 scroll-behavior,也不是 translateZ(0)。而是:你愿不愿意把那些“看不见但摸得到”的体验细节,当成产品的一部分来负责。
流程从图2(b)(1)所示的多来源风险提示收集开始,通过GPT-4o与LLaMA-3进行语义增强,让提示具有更明确的风险语义;再通过计算提示间的相似度,去除相似内容,确保风险提示的多样性;随后,利用GPT-4o对风险提示进行双层级类别标注并人工确认标注准确性。
QuCo-RAG(Quantifying uncertainty via pre-training Corpus for Dynamic RAG)提出从预训练语料库中挖掘统计证据,用客观频率替代主观置信度,实现毫秒级幻觉检测与动态检索触发。
OCR 已经发展了足够久,关于“document intelligence”的豪言壮语从不缺少。 但说句实话——一旦遇到真正复杂的材料,多数 OCR 依旧会瞬间崩盘。
今天就把结合工厂模式和策略模式的优雅实现分享出来,带你从需求分析到 Spring Boot 实战,彻底告别登录模块的维护噩梦。