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
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
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
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
"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
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
"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