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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
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
"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
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
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
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
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
注：本文是親身經曆企業級的 Vibe coding 項目後的經驗總結 ，有趣的是在寫這篇文章過程中 ，查到一個很好玩的資料 ，就是 Vibe Coding 這個詞的發明者 Andrej KarpathyOp
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
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
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
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
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
