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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1. 概述過去五年,開發者與 AI 的關係被「Tab 鍵」定義:模型猜下一行
,人決定接不接受。GitHub Copilot 把這件事做到了極致,也把很多人鎖在一個錯誤心智模型裏——以為 AI 寫代碼的
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在數學建模比賽中,優化模型是最常見的數學模型
。引言在實際問題中,優化模型是在一組約束條件下 ,使得具體目標的評判標準達到最優:例如公司經理要根據生產成本和市場需求確定產品價格,使所獲利潤最高;調度人員要
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如果你所在的團隊是 .NET 技術棧
,又想把大模型推理收進自己的進程裏
,這篇文章值得你花五分鍾 。8 月 26 日
,智譜 GLM-5.3-FlashMIT 許可,首日開源)和阿裏 Qwen3.8-Fla
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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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讓 Codex 少走彎路:一份全局 AGENTS.md 的取舍Codex GPT-5.6
、Claude Fable 這一代模型變強後,我反而開始刪 Prompt。以前總怕 AI 理解錯。恨不得把“先看
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同事小李用 AI 半小時拚完周報,會議室裏老板隻問了一句:「第三段數據從哪來的
?錯了你負責嗎?」小李愣住——他隻點了發送,從沒點開過鏈接。這不是 AI 不行 ,是人把「會用 AI」和「能扛事」混成了一件
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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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注
:本文是親身經曆企業級的 Vibe coding 項目後的經驗總結
,有趣的是在寫這篇文章過程中 ,查到一個很好玩的資料,就是 Vibe Coding 這個詞的發明者 Andrej KarpathyOp
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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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