一切的起點是一頓臭罵上個月,我被領導叫進辦公室罵了整整二十分鍾。起因是這樣的——我們部門負責維護一套內部知識庫係統,裏麵沉澱了公司近五年的技術文檔 、故障處理手冊 、還有各種規範流程。問題是,這玩意兒除了
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一台人形機器人裏跑著五層軟件,頻率從 10Hz 到 20kHz,差三個數量級 。這個頻率斷層把每層軟件的地盤劃死了,也把集成商的邊界劃死了:五層裏集成商能碰的隻有中間件那一層
,你的代碼活在它之上 ,值錢的
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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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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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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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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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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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最近在做 Code Review 的時候,我發現團隊裏越來越多的年輕工程師,開始頻繁提交一些看起來極其規整、甚至連注釋都寫得完美無缺
,但稍微往深了一看,業務邏輯根本跑不通的代碼
。問他們怎麽寫的,答案出
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推文在下麵實驗中
,我們需要將 風雅一號板-七彩觸控擴展板插入到 風雅一號板-通用兼容擴展板上 :在以下例程中
,我們通過 Signal 類控製兩個不同電路連接的 LED 燈,其中 GP17連接的 LED
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