Docker学习笔记:后端、数据库和反向代理怎么一起跑起来
Docker学习笔记:后端、数据库和反向代理怎么一起跑起来 好家伙, 这次我们来系统梳理一下 Docker. 之前我对 Docker 的理解比较散: 知道它能部署项目 知道它有镜像和容器 知道 docker compose 可以一起启动多个服务 但真正把一个 Go 后端服务,PostgreSQL 数 ...
.NET 与鸿蒙的“技术巧遇”
一、引言 2025年以来，“.NET 能否在鸿蒙上运行”成为开发者社区的热议话题。跳出情绪化争论，从整体来看，这实质上是微软和华为两大科技巨头在生态建设路径上的战略汇合——在 linux-musl 这个技术交点上不期而遇。 二、微软 .NET 为什么选择 musl？ 微软在设计现代 .NET 架构时 ...
Codex 接入 Notion：把 AI 结果写回知识库
Notion 插件连上以后，很多人会停在下一步。 界面上显示“已连接”，但真正要用时，还是会犹豫：让 Codex 写到哪个页面？它能不能新建内容？写完以后怎么检查？哪些正式资料不能让它碰？ 这篇只跑一个小案例。 在 Notion 里准备一个测试页，把 Playwright Java 的两篇官方文档链 ...
曝华为"白嫖"开源团队技术方案事件——网友评论总结
无论立场如何，多数人都认同一个判断：布布最终选择归档项目、不再公开成果，对开源生态造成了实质性伤害——这不仅是布布个人的损失，更是整个鸿蒙开发者社区和 .NET 生态的损失 ...
深度解读 AEC-Q100 Rev-J：为什么先进制程芯片的 ESD 电压降低？车规标准“放水”了？
随着工艺制程的进步，目前汽车半导体所用芯片从过去的几十纳米到现在的十几纳米甚至几纳米。 那么制程提升，发现有的器件ESD要求在AEC-Q中却变低了？ Reference：AEC-Q100 (Rev-J) ， Table 2——E2 、 E3  一、高制程，低要求？ 见表，对普通芯片： HBM（人体 ...
AI 相关概念之（基础层级）：AI、ANI、AGI、ASI
四者的关系可概括为：AI 是总称，ANI、AGI、ASI 代表智能能力的演进阶梯，从任务专精到通用智能再到超越人类，但并非所有 ANI 系统必然通向 AGI/ASI。 ...
"MixFormer: Co-Scaling Up Dense and Sequence in Industrial Recommenders" 论文笔记
字节跳动精排 Scaling 的工作 Mixformer（和 HyFormer 算是同期工作吧），目前挂在 Arxiv 26.02 上，也是提出了一个新的架构实现更好的统一 Scaling 背景 现有序列建模和特征交叉的工作主要分为分离式和统一式，分离式的设计限制了双向信息流和延迟优化，统一式的 O ...
Vector 选型与实战：vs OTel / Logstash / Fluentd 全维对比，及统一日志与指标管道的 AWS ECS 落地
Vector 选型与实战：vs OTel / Logstash / Fluentd 全维对比，及统一日志与指标管道的 AWS ECS 落地 写作说明：本文由作者确定主题、与 AI（Claude）共同讨论文章框架，并由 AI 辅助填充内容完成。文中涉及的技术背景与落地实践均来自作者的实际工作经验，AI ...
开源分享｜用MicroPython 做了个 AI 小鸡，它会长大，还记得我所有的情绪
它没有预设的人设，所有的性格都来自和你的互动；它有实体，你摸它的屏幕，它会给你反应；它会记住你说过的话，你们的每一次聊天，都会变成它的一部分。 ...
5 分钟上手 AgentRun：从注册到第一个 Agent 运行
Agent 上线如果只要 5 分钟，今天的问题就从"能不能做出来"变成"想让它做什么"。 一、Agent 上线，本不该这么重 做一个 Agent，要选模型、搭框架、起服务、管会话、调通流式、接监控、做扩缩容、为多租户做隔离。一条主链路下来，本来想验证产品想法的同学，先变成了运维。 阿里云函数计算 A ...
transformer进阶之路：#4 attention从如何「工作」到「为何」如此高效
原文：https://mp.weixin.qq.com/s/Jypa7YybekHi2VqET2zaGg 欢迎关注公zh: AI-Frontiers transformer往期文章推荐 收藏! transformer学习资源汇总 transformer进阶之路：#1 整体概述 transformer ...
大模型推理的“两步走”：Prefill 与 Decode 全流程科普详解
大家有没有想过，当你和 ChatGPT、豆包、通义千问聊天时，输入问题后，模型不会一次性弹出完整回答，而是逐字逐句输出。这背后是大语言模型（LLM）推理生成内容的核心逻辑——推理全流程，核心分为两个截然不同的阶段：Prefill（预填充） 和 Decode（解码）。简单说，就是模型先“一口气读完、吃 ...
让 FastAPI Agent 思考不阻塞：手把手教你实现异步任务与后台处理方案
LLM Agent 动辄几十秒的“思考”时间，足以让任何前端请求直接挂掉。作为一名被 API 超时折磨过的程序媛，我今天把 FastAPI 异步任务处理方案翻出来分享给你。从简单的后台任务到专业的任务队列，再到让用户不焦虑的 WebSocket 进度推送，全都是反反复复Debug出来的实战经验！ ...
BMAD Story Automator 上手实录：把 5 个待办 Story 交给 AI 自主推进
如果你已经习惯通过 BAMD 写代码，接下来真正耗时间的，往往不是“写”，而是“协调”。 一个 Epic 里有 5 个、10 个、20 个 Story。每个 Story 都要经历创建规格、开发实现、自动化测试、代码审查、回顾总结。真正让人疲惫的，不是某一步本身，而是你要不断盯着流程、切换会话、处理失 ...
自己用 ai 写了个链接 mysql 数据库的 mcp 工具
@目录概要整体架构流程小结 概要 背景是这样的，之前用 ai 帮我生成 entity 都要我自己导出表结构，然后粘贴给它分析生成对应的 entity ，感觉好麻烦，而且还不能实时查看我的表和 entity 字段是否对应了， 问了 ai 建议我写个本地针对性的脚本或者用 mcp 工具，所以我就 vib ...
用ANTLR实现表达式词法和语法分析器
易元平台因字段公式、验证条款等多场景需支持算术、逻辑、函数及括号表达式，原采用正则表达式实现词法分析，但存在解析效率低、难处理字符串转义以及负号等高级语法的问题。新方案引入ANTLR（选用3.1版本），通过定义LL(*)文法规则，自动生成C#词法和语法分析器，将表达式解析为Token树后映射为平台表... ...
Claude Code安装，接入阿里云百炼模型，蹭蹭免费额度
开心一刻 今天和朋友去餐厅吃饭 我：你好，服务员，点菜 我们在看菜单的过程中，发现服务员时不时的摸屁股 我：有痔疮吗 服务员一脸疑惑的看向我：这个真没有，请您点菜单里有的菜，好吗 有痔疮吗 Claude Code 安装 在 IT 圈，Claude Code 早已如雷贯耳，作为一个软件开发者，如果还不 ...
JVM缓存对象对GC的影响与优化方案
JVM缓存对象对GC的影响与优化方案 背景 当大量缓存对象长时间驻留堆内存时，JVM 的垃圾回收会被明显拖累。问题不在于对象多，而在于这些对象大多晋升到老年代，并持续引用年轻代对象——这直接破坏了分代 GC 的核心假设。 GC性能问题分析 YGC耗时增长的原因 分代垃圾回收基础原理 JVM 采用分代 ...
基于多模态视觉模型和图文向量模型的工业图像知识库研究与应用
图片知识库面向的应用场景具有显著工业共性，包括航天及电子制造中的PCB板质量问题、工业生产中的漏油与渗漏、跑冒滴漏、烟雾火焰粉尘蒸汽异常、设备表面污渍锈蚀烧蚀腐蚀、缺件错装松动变形裂纹、外观一致性检查，以及历史故障案例召回等。对于这些场景，系统既可以服务于缺陷排查，也可以服务于知识沉淀和工单辅助检索... ...
.NET 8 Web开发入门（四）：注入燃料——Entity Framework Core 与 Code First 实战
本文将深入讲解如何使用Entity Framework Core进行数据持久化。通过实战“待办事项（Todo）”模块，演示从定义实体模型、创建数据库上下文、配置依赖注入，到执行Code First迁移生成数据库的全流程，最后实现完整的CRUD（增删改查）API接口。 ...
