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基於NetCorePal Cloud Framework的DDD架構管理係統實踐前段時間在做一個管理係統的項目，想嚐試一下DDD架構在實際項目中的應用 。經過一番調研 ，最終選擇了NetCorePal C
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
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
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
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
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
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
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
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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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
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
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
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
