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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
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
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
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
這是 「AI是怎麽回事」係列的第 15 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
"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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
