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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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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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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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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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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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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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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大家好,我是Java烘焙師
。最近利用業餘時間,完成了博客建站+RAG知識庫的搭建,分享一下過程中遇到的選型問題、實現步驟。搭建博客站點和RAG知識庫的初衷,是因為日積月累寫了幾十篇技術文章
,希望有一個
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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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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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