探索
- 代碼是 AI 寫的
,生產事故誰背鍋?
- 时间:2026-09-13 13:33
- 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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AI 不會淘汰你,但會淘汰「隻會點發送」的那類人
时间:2026-09-13 13:20
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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用 crontab 給 LLM 使用量裝上“監控眼”
时间:2026-09-13 13:08
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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k8s安裝metrics
时间:2026-09-13 13:02
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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AI到底聰明在哪——從手機人臉識別說起
时间:2026-09-13 12:55
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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純 .NET 手寫 CUDA kernel,GLM
时间:2026-09-13 12:46
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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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:2026-09-13 12:42
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:2026-09-13 12:41
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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k8s安裝metrics
时间:2026-09-13 12:36
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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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:2026-09-13 12:31
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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MicroPython 開發避坑 :用 Signal 類解決不同電路的電平兼容問題
时间:2026-09-13 12:29
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:2026-09-13 12:28
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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實戰對比
:用 mpremote/Putty/MobaXterm 連接樹莓派 Pico REPL ,誰更省心?
时间:2026-09-13 11:48
電腦連接樹莓派 Pico通過 USB 連接我們可以利用多個遠程控製終端通過 USB 線和樹莓派 Pico 進行連接通信
,常見的遠程控製終端包括 MobaXterm 、Putty 、mpremote、Xsh
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用 crontab 給 LLM 使用量裝上“監控眼”
时间:2026-09-13 11:46
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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codex對接智譜coding plan,我發現連cc switch也不用了
时间:2026-09-13 11:25
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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k8s安裝metrics
时间:2026-09-13 11:12
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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一文搞懂 LLM 的 Transformer !看完能和別人吹一年
时间:2026-09-13 11:05
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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編程語言的「第三條道路」上,走得最遠的其實是 C#
时间:2026-09-13 11:04
"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:2026-09-13 10:58
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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MHS 三部曲(上)
:別急著叫它「物理 MCP」——Anthropic 到底發布了什麽
时间:2026-09-13 10:57
導讀2026 年 8 月 27 日,Anthropic 開放 MHSModel Hardware Standard,模型硬件標準)研究預覽版。消息很快被壓縮成一句話
:「Claude 長出雙手,AI 走
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