🔥51CTO热榜:2026-01-12

GPUI 是 Zed 编辑器团队推出的一套 原生 UI 框架,完全用 Rust + GPU 渲染。
Bonding 是 Linux 提供的一种网络聚合技术,可以将多块物理网卡绑定成一个逻辑网卡(称为 Bond 接口)
一行简单的SQL查询,在MySQL不同版本中竟然得出截然相反的结果。是BUG,还是隐藏陷阱?
今天给新手小白安利一款「文件操作懒人包」——fsutil!它把os、shutil的复杂功能全封装了,不用记多个库,导入一个fsutil,创建文件、复制移动、下载、校验,全是一行代码,新手5分钟就能上手,彻底解放双手。
如同智能手机一样,大模型也进入了一个「能力过剩」时代,即大模型本身的能力与人类使用方式之间存在着巨大断层。
n8n 是一个工作流自动化平台,核心理念是“节点连接一切”。核心作用类似于 AI Agent + 低代码平台 的结合。它可以让我们直接通过 拖拉拽 的形式来直接构建出一个自动化的 AI 助理。并且,所有代码全部开源,商用稳定性很强。
无论你是刚接触内核开发的新手,还是希望优化模块性能的开发者,跟着“手撕”的节奏,都能夯实内核数据操作基础,构建起从理论到实践的完整知识体系。接下来,就让我们从内核链表的核心实现开始,开启模块数据操作的深耕之旅。
这篇文章我们抽丝剥茧,层层深入地分析了 Cache Aside、同步更新、Read Through、Write Through、Write Back、Refresh Ahead 和 Singleflight,以及 删除缓存 和 延迟双删 策略。但是你要记住,缓存模式虽然多,其核心矛盾永远是性能与一致性的博弈。
从“数据是运营的副产品”到“数据本身就是核心产品”——这一认知范式的转变,正是决胜未来的关键分水岭。当我们以打磨产品的心态来管理数据——赋予其明确的责任主体、清晰的质量标准与可衡量的业务价值——一切将焕然一新。
优化性能并不总是意味着重写代码库或引入更多的基础设施。有时,它是关于理解你的工具在底层是如何工作的,并更有意地使用它们。在我们的案例中,重新思考我们如何处理 JSON 为服务带来了最显著的性能提升之一,而且所需的代码行数比预期的要少。
从我们之前对 ABA 问题的讨论可知,AtomicMarkableReference 可以在一定程度上降低 ABA 问题发生的概率,但不能完全消除它。如果我们需要完全避免 ABA 问题的发生,还是需要使用 AtomicStampedReference。
2025年或许会被铭记为人工智能工业时代的开端。创新推动模型性能到达新的高度,AI驱动的应用变得不可或缺,顶尖企业人才争夺激烈,基础设施建设推动社会生产总值增长。
如果你依赖某个开源项目,或者长期看某个博客、某个教程网站——现在就去支持它。不是“以后有钱了再说”,而是现在。因为一年后,你可能醒来发现:开源没了,免费内容也没了,然后 AI 公司按月收你 $500,让你为一些荒谬到发笑的基础信息付费,而这些信息在别处已经找不到了。
Tailwind 依然是当下最成功的 CSS 框架之一,这次裁员也不意味着它会衰落。但它用一次非常现实的方式,提前告诉了整个开发者工具行业一件事:在 AI 时代,“被大量使用”本身,已经不再是护城河。
文章创造性地提出了“机器中的机器”理论,将机器学习拆解为负责生产模型的M1和负责运筹调度的M2。
在使用 cgroups 和 taskset 的过程中,还可能会遇到一些进程管理方面的问题 。比如,在某些情况下,进程可能会脱离 cgroups 的控制组,导致资源限制失效 。这可能是由于进程在运行过程中发生了一些异常情况,或者是因为程序本身的设计缺陷,导致进程重新启动或迁移到了其他控制组 。
「AI教父」预言:2026年将迎来职业大清洗!它不仅正野蛮收割脑力与体力劳动,还会为达成目的,蓄意欺骗人类。当对手不仅比你强,甚至比你更会撒谎,普通人最后的护城河在哪?
一封内部信揭开了AI巨头们之间最尴尬的秘密。
AI终极挑战——物理图灵测试。这一年,英伟达Jim Fan领导的GEAR实验室,正用一套完整的技术栈,向这堵高墙发起总攻。
黄仁勋在剑桥,抛出惊天言论:智力即将沦为廉价商品!做题家引以为傲的逻辑被AI工业化,就别在算法擅长的领域卷尊严。守住你那点不合逻辑的审美与勇气,才是未来唯一的贵气。