在把大模型接入日常工作流之後,筆者很快遇到了一個新問題:模型到底被用了多少次?每天的高峰時段是什麽時候 ?周末是不是真的沒人調用?如果對這些數據一無所知,就談不上優化成本、排查異常 ,更談不上為後續擴容做
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"測試隻能證明 bug 的存在,卻永遠無法證明 bug 的缺席 。"—— Edsger Dijkstra寫在前麵最近讀到一篇基於 OCaml 之父 Xavier Leroy 深度訪談的文章
,標題叫《編程
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北航的工作 Mem2Evolve發表於 ACL 2026 ,提出了一種全新的智能體自我進化範式 ,把"能力擴展"與"經驗蒸餾"兩個過程耦合起來,實現更穩定、更高效的智能體持續進化背景LLM 智能體在各類應
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AI 範式越遷
:使用 XXL-BOOT SKILL 實現一句話直生業務從「一行 SQL 生成代碼」到「一句需求直生業務」——業務開發正式進入 AI 範式新時代。隨著大模型編程助手的成熟 ,業務交付範式正
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在2025年歲末臨近之際,園子又添驚喜,迎來一家新的讚助商——艾思科藍 。非常感謝艾思科藍的讚助 !以下是艾思科藍的介紹
:艾思科藍(AiScholar),立足科研領域的連接者 ,致力於探索“人工智能+科研學
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背景:有監控node節點pod的CPU等資源,實現自動擴縮容的需要下,需要安裝metrics-serverk8s版本
:1.30.14kubadm安裝) 對應metrics-server版本:0.8x本
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背景大家好
,我是逐日。周末在家裏電腦折騰
,本來還是按慣例在弄codex--》cc switch--》智譜,翻官方文檔的過程中,發現智譜好像已經原生支持了openai的response接口。試了試
,連c
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訂單含金量在下降 ,訂單研發的含金量在上升 。01產品體係中 ,訂單管理作為交易鏈路上最核心的模塊,其流程的難度和複雜度都比較高,尤其是在經典的電商業務中
,訂單幾乎和係統中所有核心的模塊都有交互
,在訂單設計
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傳統 async/await.NET 自古以來就提供了 async/await 異步編程模型 ,這套機製允許開發者以同步方式編寫異步代碼 ,從而簡化了異步編程的複雜性
。async/await 機製本質上是
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C# .NET 周刊 |2026 年 8 月 2 期 2026-08-09 dotnet_week_26_8_2國內文章用 Inno Setup 把 .NET 程序打包成安裝包:從零到發布的完整指南h
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