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大模型+矢量数据库：为AI智能体构建内存架构
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ChatGPT 涉嫌“诱导”美国 16 岁少年自杀，家属指控 OpenAI 事发前放松安全措施
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斯坦福与Adobe新研究，模仿蒸馏技术轻松让200亿参数图像生成高质量大模型
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Dify+Deepseek构建企业级AI应用实战（智能体开发2025）
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#AIGC#ChatGPT#物联网#云计算#移动#Windows#Linux#安全#数据库#开源#运维#人工智能
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图文详解：电商大促期间，如何设计"秒杀"架构支撑百万级并发请求？
秒杀架构要把用户体验放在第一位，把数据安全当作底线，这样设计出来的系统，才能真正扛住“双11”的流量洪峰，也才能在面试中“打动面试官”。​

2025-10-27 05:11:00

架构百万级并发
HTTPS 真的 “安全” 吗？会被抓包、破解吗？一文讲透
大家可能都听说过 HTTPS 协议之所以是安全的是因为 HTTPS 协议会对传输的数据进行加密，而加密过程是使用了非对称加密实现。但其实，HTTPS在内容传输的加密上使用的是对称加密，非对称加密只作用在证书验证阶段。

2025-10-27 05:00:00

HTTPS安全协议
告别重复代码！Java 泛型实战：统一结果封装 / 分页 / 对象拷贝，五大场景直接套用
在​​Java​​开发中，泛型（​​Generics​​）是保障代码安全性、提升复用性的关键技术之一。它通过在编译阶段进行类型校验，彻底解决了传统集合框架中频繁类型转换导致的​​ClassCastException​​问题，同时让一套逻辑能够灵活适配多种数据类型，极大简化了代码结构。

2025-10-27 04:15:00

​​Java​​开发泛型
AI 编程热潮下的万字思考 — 规避风险，善用其利
开发者及其开发团队可以通过重新引入所有在 AI 生成过程中可能被跳过的传统软件工程实践，将氛围编程构建的产品原型转化为健壮的软件系统：进行设计、测试、审查，并对其负责。

2025-10-27 04:00:00

AI编程传统软件
90%的团队都在用的 Agentic AI 设计模式解析
本文将带你了解实践中真正有效、被超过 90% 的生产级系统所采用的核心 Agentic AI 设计模式，包括它们的含义、适用场景以及清晰的架构图解（文中有图片链接可查看完整架构图）。

2025-10-27 03:11:00

AgenticAI
系统提示词稳住AI
系统提示词（System Prompt/System Message）是对 AI 的“角色设定”和“行为规范”。一句话让 AI 明白：你是谁（身份）， 你要做什么（任务）， 你该怎么做（语气、格式、边界）

2025-10-27 02:25:00

系统提示词AI
全新的动画神器！3 行代码搞定所有动效！支持 Vue、React、JS
在前端项目中做动画，一直是很多同学非常头疼的一件事。为啥呢？一是不熟悉、二是写起来非常麻烦。哪怕你引入了很多动画库（如：GSAP）写起来依然非常的麻烦。因此，咱们都迫切希望有一个 使用简单、功能强大 的动画库。

2025-10-27 02:25:00

VueReactJS
Linux C/C++函数调用：常见陷阱与底层原理
栈帧里到底存了哪些关键信息？返回值超过 8 字节时怎么传递？正是因为对这些原理一知半解，遇到问题才只能瞎试，浪费大量时间。

2025-10-27 02:15:00

LinuxC/C++函数
从性能瓶颈到提速40%：EF Core编译查询优化实战
如果构建的是内部仪表盘API，你可能会觉得"200毫秒无伤大雅"。但在生产系统中——特别是每小时处理数万请求的场景——每毫秒都至关重要。

2025-10-27 02:11:00

EF CoreAPI接口
C#工业级应用监控：命名管道实现进程间通信的完整解决方案
今天我们就来解决这个问题！通过C#的命名管道技术，构建一套实时、高效、可靠的工业级应用监控系统。这套方案不仅能实现毫秒级的状态上报，还能在应用崩溃前执行优雅关闭流程。

2025-10-27 02:11:00

C#应用监控通信架构
重构还是重写？GitHub工程师维护Go大项目的实践指南
真正的秘诀，在于日复一日、持之以恒的改进。通过这套系统性的重构框架、清晰的优先级判断，以及现代 AI 工具的辅助，我们可以将维护大型 Go 代码库这项艰巨的任务，转变为一种可持续、有回报的工程实践。

2025-10-27 02:11:00

GitHubGo项目
Spring + asyncTool：实现复杂任务的优雅编排与高效执行
asyncTool 采用低线程设计，减少线程的创建和销毁开销。例如，在多个任务依赖关系中，后续任务可以复用前一个任务的线程。

2025-10-27 02:11:00

Spring编排asyncTool
在Spring Boot 中使用 JSON Schem实现复杂对象、可变结构参数校验！
声明式 的 JSON Schema 把“数据结构约束”从业务代码中抽离，使得 接口契约 与 实现 分离，降低了后期变更的风险。统一的校验入口（如自定义注解 + 参数解析器）让所有入口点的校验行为保持一致，避免遗漏。

2025-10-27 02:00:00

SpringJSON参数校验
从慢到飞！七招让你的 SpringBoot 启动快到离谱
Spring Boot 启动性能优化从来不是“一次性工作”，​ 而是持续演进的工程习惯。​ 随着业务规模、依赖模块和中间件数量的变化，​ 定期分析启动日志、监测类加载与 Bean 初始化时间，是保持系统敏捷的关键。

2025-10-27 02:00:00

Spring核心策略底层机制
实战案例：如何调试 Linux 内核丢包问题？
在 Linux 内核实现中，链路层协议靠网卡驱动来实现，内核协议栈来实现网络层和传输层，内核对更上层的应用层提供 socket 接口来供用户进程访问。从 Linux 的视角来看，TCP/IP 网络分层模型主要包含链路层、网络层和传输层 。

2025-10-27 01:55:00

Linux内核TCP/IP
LLM 应用评估综合指南（多轮对话系统、RAG、AI Agent）
我们今天为大家带来的文章，作者的观点是，对现代 LLM 应用的评估，必须超越传统的 NLP 评估指标，转向一个分场景、系统化的评估体系，综合运用新兴的评价指标与自动化框架，从而全面地衡量系统的综合表现。

2025-10-27 01:50:00

LLMOpenAIEvals
CSS 终迎 if() 函数，内联条件逻辑大爆发
CSS是一项成熟的技术，因此它不像以前那样频繁更新。W3C每年发布一个快照，汇总规范不同部分的所有最新发展（2025年版已于上个月发布[10]）。然后由浏览器制造商负责实现这些规范，其进展情况由Can I use[11]网站忠实地跟踪。

2025-10-27 01:40:00

CSSif() 函数else 语句
C# DataGridView实战攻略：从小白到高手的数据表格开发秘籍
本文将通过3个递进式的实战案例，帮你解决数据绑定混乱、编辑功能不生效、数据库集成踩坑等常见问题，让你的WinForm应用秒变专业级！

2025-10-27 01:36:00

C#数据模型
三分钟看懂ChatGPT技术原理
LLM既有神奇之处，也有明显缺陷和"尖锐边缘"（潜在风险）需警惕。核心问题：输入框背后的机制是什么？用户应如何有效提问？模型如何生成回复？将逐步拆解LLM构建流程，同时探讨其认知心理学意义。

2025-10-27 01:35:00

ChatGPTLLMBPE算法
庖丁解牛：服务器CPU 100%排查全链路实战与深度解析
当接到CPU告警，我们的第一要务不是立即登录服务器胡乱敲命令，而是先通过监控系统（如Prometheus、Zabbix）了解基本情况：是单个核心100%还是所有核心均居高不下？是突然飙升还是缓慢爬升？这能帮助我们初步判断是流量冲击还是程序Bug。

2025-10-27 01:33:00

CPU全链路命令
大多数React开发者都理解错了！虚拟DOM和Fiber究竟在干什么？
React通过虚拟DOM这一层抽象，把多个改动先在内存里"排练"一遍，算出最终只需要改什么，然后一次性提交。这就像你不是逐字逐句地演讲，而是先打好草稿、理清思路、最后才上台发言。

2025-10-27 01:33:00

ReactDOMFiber
优雅重构if-else的12种方法
在软件开发中，过度依赖if-else会导致代码难以维护、扩展性差，形成所谓的“面条代码”。随着业务逻辑复杂化，嵌套条件判断更会显著降低可读性与测试效率。

2025-10-27 01:33:00

if-else代码重构
搞定Linux下 C++内存泄漏，看这篇就够！
在Linux系统中，内存泄漏就像是一个悄无声息的杀手，慢慢侵蚀着系统的资源。简单来说，内存泄漏是指程序在申请内存后，当该内存不再被使用时，却没有将其释放回系统 ，导致这部分内存一直被占用，无法被其他程序使用。

2025-10-27 01:33:00

LinuxC++内存
MCP 与 API 网关：二者不可互换
深入解析 MCP 与 API 网关的核心区别，了解为何专用的 MCP 网关对于现代应用的安全与性能至关重要。

2025-10-27 01:22:00

MCPAPI网关
HTTP 代理：从原理到实战的完全指南
从技术角度说，HTTP 代理是一个介于客户端和服务器之间的中间人，它接收客户端的请求，然后转发给目标服务，再将服务器的响应返回给客户端。这个过程就像是在客户端和服务器之间架起了一座桥梁。

2025-10-27 01:22:00

HTTP接口API
从 20 分钟到 5 分钟：我们如何对百万行代码的祖传项目进行打包极速优化？
对于一个日活百万的中后台系统，这不仅是等待，更是成本、焦虑和机会的流失。而我们团队，刚刚完成了一次“不可能的任务”：将一个维护了 8 年、超过 120 万行代码、依赖庞杂的“祖传项目”，从 Webpack 4 迁移到 Rspack，打包时间从 20.3 分钟 → 4.8 分钟，提升近 4 倍！

2025-10-27 01:20:00

项目极速优化Rspack
StereoAdapter：北大首提自监督，适配水下双目深度估计
水下机器人在复杂环境中导航和建模，需解决深度感知难题。研究人员提出StereoAdapter框架，结合单目和双目视觉，利用自监督学习，在无水下真实深度标签下，高效适配视觉基础模型，实现高精度深度估计，显著提升水下机器人导航和目标检测能力。

2025-10-27 01:13:00

机器人框架LoRA
2025年，我们该选择 iframe、qiankun 还是 Module Federation？一次讲清楚
如果子应用来自不同团队、技术栈混杂（如 Vue2 + React18 + Angular），且不希望互相影响，iframe 依然是最稳妥的选择。qiankun 虽然做了沙箱，但在复杂场景下仍需额外处理（如动态样式、第三方库冲突）。

2025-10-27 01:11:00

iframeModuleCSS
不当的超时与重试设置：从雪崩到稳定性的艺术
超时（Timeout）与重试（Retry）机制，就像是这个网络中的交通信号灯和备用路线，它们的设计直接影响着整个系统的通畅与安全。

2025-10-27 01:11:00

雪崩TimeoutRetry
LangGraph 记忆系统实战：反馈循环 + 动态 Prompt 让 AI 持续学习
LangGraph 将这些数据以 JSON 文档形式保存在记忆存储中，通过命名空间（类似文件夹）和键（类似文件名）整齐组织。因为这种记忆在对话后不会消失，所以代理能够随时间积累知识，提供更一致、更个性化的响应。

2025-10-27 01:11:00

LangGraphPromptAI
多模态开发踩坑实录
你是不是也遇到这种情况：代码写完了、跑起来也没报错，但模型就是“不看图”？别急，这事儿很常见——多模态开发不难，难在模型是否真支持多模态。本文用最简单的方式，带你把“文字+图片”的多模态对话跑起来，并告诉你常见坑怎么避。

2025-10-27 01:11:00

多模态开发闭环
动态JSON怎么处理？Spring Boot五种强大的处理方式
在Web应用开发中，面对日益复杂的业务场景，客户端传递的JSON数据可能并不是固定结构，如可变字段、嵌套对象或用户自定义配置。

2025-10-27 01:00:00

JSONSpringWeb
为啥服务启动的默认端口总是 localhost:3000 ？
在很久很久以前（上世纪 90 年代），那时候想跑一个 Web 服务得用 80 端口。但问题来了：80 端口是系统保留的，要管理员权限才能用。于是聪明的 Java 开发者想了个折中方案，既然 80 不行，那就来个“双八十”，也就是 8080，既保留了“HTTP”的象征，又能直接启动服务。

2025-10-27 01:00:00

端口服务权限
从一次启动失败深入剖析：Spring循环依赖的真相
循环依赖暴露了代码结构的设计缺陷。理论上应通过分层和抽象来避免，但在复杂的业务交互中仍难以杜绝。虽然Spring利用三级缓存等机制默默解决了这一问题，使程序得以运行，但这绝不应是懈怠设计的借口。

2025-10-27 00:00:00

Spring循环依赖分层
企业级 RAG 系统实战：10 个项目踩过的坑（附代码工程示例）
从这篇开始，我会把日常闲暇时观摩的一些海外优质内容整理和加工后，附上自己的不同观察和思考也通过文章或者视频的形式发布出来，给各位做个参考。主要聚焦在 Reddit、Medium、X、Youtube 等平台。这篇就以 Reddit 上 r/AI_Agents 中一个月前发布的一篇有 905 upvotes 的帖子做个翻译整理。

2025-10-24 15:52:19

RAG大模型人工智能
ChatGPT 涉嫌“诱导”美国 16 岁少年自杀，家属指控 OpenAI 事发前放松安全措施
据英国《卫报》22 日报道，他的家人最新的指控提出，OpenAI 在雷恩去世前几个月放松了关于自残内容的安全限制，间接导致了这场悲剧。

2025-10-24 15:39:44

ChatGPTOpenAI聊天机器人
vivo 前端三剑客发展历程及原理揭秘
异地协作模式，给开发和测试间的问题沟通及定位带来了诸多挑战。本文从前端开发视角出发， 阐述在这过程中遇到的痛点，探索解决的思路，并在过程中成功孵化出技术工具“前端三剑客”，文章深入解析了“前端三剑客”技术的实现原理及应用场景。

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近期，来自埃默里大学，佐治亚理工大学，罗格斯大学，纽约州立大学奥尔巴尼分校，得克萨斯大学西南医学中心的研究团队发布 AceSearcher 模型。

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红色警报：OpenAI的Atlas浏览器，是捅向谷歌万亿心脏的匕首吗？
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一图胜千言被实现了！DeepSeek-OCR用图片压缩文本，10倍压缩率
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