近期工作安排包括自動化測試
、自動化運維 、自動化運營和安全等一些工作。自己做產品、自己做設計、自己做開發、自己驗收上線還是挺爽滴。這其中工作簡單的就是自動化運維。但我今天真正要講的不是做了什麽 ,或者用了
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入職多年,麵對生產環境,盡管都是小心翼翼 ,慎之又慎,還是難免捅出簍子。輕則滿頭大汗 ,麵紅耳赤。重則係統停擺
,損失資金。每一個生產事故的背後
,都是寶貴的經驗和教訓,都是項目成員的血淚史
。為了更好地防範和
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基於NetCorePal Cloud Framework的DDD架構管理係統實踐前段時間在做一個管理係統的項目,想嚐試一下DDD架構在實際項目中的應用
。經過一番調研,最終選擇了NetCorePal C
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如果你想對當下 AI LLM(大語言模型) 的工作原理有所了解,揭開 ChatGPT、DeepSeek 背後的秘密,那一定要認識一下本文的主角 Transformer。當提起 Transformer
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這是 「AI是怎麽回事」係列的第 1篇
。我一直很好奇 AI 到底是怎麽工作的 ,於是花了很長時間去拆這個東西——手機為什麽換了發型還能認出你 ,ChatGPT 回答你的那三秒鍾裏究竟在算什麽
,AI 為什麽
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為什麽說 IO 操作異步才有意義
,CPU 密集操作異步沒有太大意義背景與問題在後端開發中 ,我們經常討論異步編程模型 ,尤其是在 Node.js
、Netty 等技術棧中 。一個普遍的共識是 :異步對於 IO
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為什麽說 IO 操作異步才有意義
,CPU 密集操作異步沒有太大意義背景與問題在後端開發中,我們經常討論異步編程模型,尤其是在 Node.js、Netty 等技術棧中
。一個普遍的共識是:異步對於 IO
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入職多年,麵對生產環境 ,盡管都是小心翼翼
,慎之又慎,還是難免捅出簍子 。輕則滿頭大汗,麵紅耳赤
。重則係統停擺
,損失資金 。每一個生產事故的背後 ,都是寶貴的經驗和教訓,都是項目成員的血淚史。為了更好地防範和
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.NET 數組的上限這些年經常看到有人抱怨 .NET 數組的最大長度
。在 .NET 裏,數組、集合、Span 以及很多相關 API 都是圍繞 32 位長度和索引設計的。GitHub 上曾經有一個很長的
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入職多年,麵對生產環境,盡管都是小心翼翼,慎之又慎,還是難免捅出簍子。輕則滿頭大汗,麵紅耳赤
。重則係統停擺,損失資金。每一個生產事故的背後,都是寶貴的經驗和教訓,都是項目成員的血淚史 。為了更好地防範和
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