【php】老旧PHP项目（PHP 5.6）本地环境搭建与踩坑记录
本人Java开发，刚入职新公司，对PHP不熟。本文记录了在Windows环境下使用XAMPP搭建一个老旧PHP项目（需要PHP 5.6）的完整过程，以及遇到的各种问题和解决方案。方便自己备忘，也供遇到类似情况的同事参考。 ...
15. 别再硬写提示词了！LangChain ChatPromptTemplate核心实战
在使用LangChain与AI交互时，想要让对话更有条理、适配多角色、多轮次的沟通场景，ChatPromptTemplate这个工具绝对少不了。它本质上就是一个用来构建聊天消息列表的提示模板，能帮我们规范AI的交互逻辑，让每一次对话都更贴合预期。 如果你喜欢看视频学习，就看 《15. LangCha ...
从控制论看 Harness Engineering：当反馈回路终于能在"重要的地方"闭合
一、引子 第一次接触"控制论"这个词，是大学《信息论》课本的脚注里。当时只觉得那是个挺浪漫的术语——cybernetics，希腊语 κυβερνήτης，意思是"舵手"。多年后我才意识到，这门学科真正想讲的是一件极其朴素的事： 任何系统要保持稳定，都得有人（或某个机制）拿着舵，根据偏差不断微调方向 ...
一次 OOM 线上排查实录
老项目线上 OOM 踩坑实录！Druid 连接池 SQL 缓存泄漏 + 业务 SQL 拼接双重叠加导致内存溢出，通过堆 dump 定位问题，优化 Druid 配置 + 批量插入预防 OOM。 ...
AI 测试全场景提效：功能 / 性能 / 安全 / 自动化，用 AI 重塑测试工作流
原文来自于「狂师. AI 进化社」，摘取其中一部分，同步给公号所有读者 从这节开始起，我们会正式聚焦AI测试赋能的实战内容。 全面进入 AI 测试赋能的实战阶段。 前面几篇基础铺垫可能让一些同学等急了——"老师，赶紧上干货吧。" 我理解这种心情。但之所以要先讲清楚AI 测试基础，是因为AI 测试实战 ...
你真的理解 volatile 关键字了吗？
你真的理解 volatile 关键字了吗？ volatile 不只是"线程可见"。这篇文章用几个具体的 case，把它在 JMM 里的工作方式说清楚。 一、从最简单的 volatile 开始 volatile int flag = 0; // 线程 A flag = 1; // 线程 B if (f ...
.NET 11 Preview 4 震撼发布：MAUI 抛弃 Mono，全量迁移 CoreCLR，性能与 NativeAOT 双炸场！
本文描述了 .NET 11 Preview 4 中的关键更新：.NET MAUI 移动应用（Android/iOS）的默认运行时从 Mono 切换至 CoreCLR，结束了 Mono 长达 25 年的历史。此举统一了移动端与服务端的运行时，带来分层编译、更优 GC 等性能提升，并为 NativeAO... ...
博客园 × Halo 建站｜国产电商新选择，商城版永久授权，3 折升级特惠！
博客园 × Halo 联合推出限时活动：5 月 15 日至 5 月 31 日，通过博客园购买 Halo 专业版永久授权（含博客园终身 VIP 会员）的用户，可享 3 折特惠 升级至商城版。本次活动为博客园联合会员专享。升级特惠：商城版永久授权升级原价 6000 元，折扣价格 1800 元 ...
.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！ ...
