熱點
- AI編程實戰
:博客建站+RAG知識庫
- 时间:2026-09-03 05:46
- 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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數學建模第五課
:從矩形麵積最大問題學會建立優化模型
时间:2026-09-03 05:35
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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編程語言的「第三條道路」上,走得最遠的其實是 C#
时间:2026-09-03 05:22
"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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編程語言的「第三條道路」上,走得最遠的其實是 C#
时间:2026-09-03 05:15
"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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.NET 11 Runtime Async 詳解
时间:2026-09-03 05:11
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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"Mem2Evolve: Towards Self
时间:2026-09-03 05:00
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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感謝艾思科藍成為博客園讚助商
时间:2026-09-03 04:58
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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數學建模第五課 :從矩形麵積最大問題學會建立優化模型
时间:2026-09-03 04:56
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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AI 編碼 Agent 從原理到可運行代碼
时间:2026-09-03 04:56
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加持後2天時間將公司的運維自動化提高了一個層次
时间:2026-09-03 04:55
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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為什麽說WEB框架PasteApeart是AI Coding時代的黃金搭檔,從此開啟敏捷開發新思路
时间:2026-09-03 04:53
在AI代碼生成工具大行其道的今天,一個大膽的論斷正在開發者社區流傳
:有一個WEB框架,其開發效率可以超越AI。這聽起來像是天方夜譚,但PasteApeart即升級版PasteForm)正將這一設想變為
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訂單的含金量在分化
时间:2026-09-03 04:41
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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大模型RAG實戰,從被罵不靠譜到成為部門MVP
,這是我的踩坑全記錄
时间:2026-09-03 04:37
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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編程語言的「第三條道路」上 ,走得最遠的其實是 C#
时间:2026-09-03 04:14
"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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具身智能運動控製與軟件棧
:你的代碼隻活在中間件之上
时间:2026-09-03 03:59
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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用 crontab 給 LLM 使用量裝上“監控眼”
时间:2026-09-03 03:56
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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代碼是 AI 寫的
,生產事故誰背鍋
?
时间:2026-09-03 03:55
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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數學建模第五課:從矩形麵積最大問題學會建立優化模型
时间:2026-09-03 03:54
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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MicroPython 開發避坑 :用 Signal 類解決不同電路的電平兼容問題
时间:2026-09-03 03:33
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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數學建模第五課:從矩形麵積最大問題學會建立優化模型
时间:2026-09-03 03:31
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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