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原创 ClaudeCode推出沙盒机制与网页版，强化AI编码安全！
完成后，系统会通知用户，并允许将修改以拉取请求的形式提交到供审核的分支。第一道是文件系统隔离，用来“确保 Claude 只能访问或修改特定目录”，主要防止经提示注入操控的 Claude 篡改敏感系统文件。对技术实现感兴趣的开发者可以查阅 Anthropic 发布的 沙盒运行时源代码，或查看主仓库的 Claude Code 代码库。Docker 提供系统层面的隔离，而 Claude Code 的沙盒进一步加入精细化控制，限制代理在执行期间可访问的文件和网络资源。专注分享AI时代下软件开发全场景最新最佳实践~
2025-11-16 21:58:29
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原创 2025 年 AI、机器学习与数据工程趋势报告
AI/ML年度趋势报告揭示了技术演进的三大方向：物理智能（Physical AI）成为下一个前沿，AI从助手转变为共同创造者参与完整应用生命周期；RAG技术商品化并广泛应用于企业，而多模态语言模型和AI代理取得显著突破。关键技术趋势包括MCP协议推动AI系统互操作性、人机交互（HCI）强调自然体验设计，以及边缘计算推动AI实体化落地。报告预测未来AI将更加隐形化、视频RAG将兴起，同时行业可能面临结构性调整。这些发展标志着AI正从任务执行者进化为可信的智能协作者，深度融入人类生活场景。
2025-11-10 10:18:11
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原创 2025 年 AI、机器学习与数据工程趋势报告！
如 Amazon Bedrock Agents 能在不管理基础设施的前提下，基于任意基础模型创建生产级代理，这些代理可安全地链式调用任务与服务，将“代理范式”引入 AWS 生态中，大大缩短从实验到生产的路径。尽管存在安全挑战，但它已成为主流，如用于运行测试的 Playwright MCP 服务器、或让代理读取 Figma 原型的应用，都是当前热门场景。语言模型如今具备多模态能力，可同时处理文本、图像、音频与视频等多种数据类型，实现更深层的语义理解与跨模态推理，从而生成更准确、有价值的输出。
2025-11-10 10:13:39
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原创 Cursor 2.0 扩展 Composer 功能，助力上下文感知式开发
Cursor推出AI代码编辑器2.0版本，核心是自研Composer模型，专为编程优化：1）强化项目级上下文理解能力；2）30秒内快速响应；3）多智能体协同工作。新版本还引入并行AI智能体协作架构和代码审查测试功能。相比通用AI编码助手，Cursor更专注编辑器内的"对话式+智能体式"开发体验，与GitHub Copilot等工具形成差异化竞争。社区初步反馈肯定其响应速度和上下文理解能力提升，但也期待解决过度"顺从"问题。该版本标志着AI正深度融入日常开发流程。
2025-11-07 13:27:19
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原创 Meta 与 Hugging Face 推出 OpenEnv：共享的智能体环境中心！
智能体环境会严格定义模型可以使用的工具、API 和权限，为智能体的自主运行提供结构化、可控且可预测的执行框架。相比让模型自由访问大量工具集，OpenEnv 通过限定智能体只能使用完成特定任务所需的资源，将所有操作限制在一个安全、明确定义的沙盒中，以最大限度地降低风险和不确定性。开发者目前可在 Hugging Face 上访问并参与新的 Environment Hub，尝试现有环境（可作为“人类智能体”体验），或在这些环境中部署模型完成预设任务。这个项目真的很有意思，很喜欢这种“开源优先”的思路！
2025-11-06 15:50:52
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原创 Redis的AOF(append only file)增量模式详解
AOF优势在于，可以快速恢复数据库，也就是只需要把RDB文件直接读入内存，这就避免了AOF需要顺序、逐一重新执行操作命令带来的低效性能问题。不过，内存快照也有它的局限性。它拍的是一张内存的“大合影”，不可避免地会耗时耗力。虽然，Redis设计了bgsave和写时复制方式，尽可能减少了内存快照对正常读写的影响，但是，频繁快照仍然是不太能接受的。而混合使用RDB和AOF，正好可以取两者之长，避两者之短，以较小的性能开销保证数据可靠性和性能。数据不能丢失时，内存快照和AOF混用。
2025-11-03 16:25:42
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原创 榨干 CPU 性能：通过绑核将 Redis 尾延迟减半！
多核CPU架构下，Redis若在不同核上运行，就需频繁上下文切换，就会增加Redis执行时间，客户端也会观察到较高的尾延迟。建议Redis运行时，把实例和某核绑定，就能重复利用核上的L1、L2缓存，降低响应延迟。为提升Redis的网络性能，有时还会把网络中断处理程序和CPU核绑定。此时，若服务器用NUMA架构，Redis实例一旦被调度到和中断处理程序不在同一个CPU Socket，就要跨CPU Socket访问网络数据，这就会降低Redis性能。
2025-11-02 20:19:53
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原创 别只怪客户端宕机！还有这些导致 Redis 分布式锁“死锁”的原因
【Redis锁异常场景解析】本文剖析Redis分布式锁4类易被忽视的问题：1）时钟漂移导致锁过期计算错误，引发多客户端同时持有；2）看门狗线程挂起致使锁超时未续期；3）主从切换时锁丢失造成重复加锁；4）Lua脚本超时引发原子操作失败。针对性地提出了NTP同步、限制业务执行时间、RedLock策略及拆分复杂脚本等解决方案。这些边缘场景处理不当会导致系统陷入类死锁阻塞状态，需在分布式锁实践中重点防范。（149字）
2025-11-02 18:55:49
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原创 VS Code Top6智能体 AI 工具排行榜（按下载量）
在当今时代，智能体 AI 已成为 Microsoft 生态系统中开发者的必备工具。随着先进的生成式 AI 技术融入全新的 Visual Studio 2026，多个智能体工具已经在其轻量级、开源的表亲 Visual Studio Code 中可用。本文列举了 VS Code 市场中 AI 部分的顶级扩展程序，这些扩展在其描述中包含"agent"或"agentic"字样，按安装量排序。
2025-10-27 13:42:49
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原创 IDEA代码自动补全和代码提示功能失效的解决方案
AI插件冲突导致默认配置被覆盖的解决方案：按照指定配置图重新设置即可（附图示链接）。摘要简明指出了问题原因和解决方法，并保留了关键配图信息。
2025-10-22 15:21:55
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原创 Claude Sonnet 4.5 携 Agent SDK 亮相，重塑开发工作流！
在 Claude API 中，我们增加了新的 上下文编辑和记忆功能，让智能体可以运行更长时间、处理更复杂的任务。得益于更强的能力和更深入的安全训练，我们显著减少了模型的不良行为，比如迎合性、欺骗性、权力追求，以及鼓励幻想性思维等倾向。对于希望构建智能体的开发者，Sonnet 4.5 可在 Claude Developer Platform 上直接使用，也支持接入 Amazon Bedrock 与 Google Cloud 的 Vertex AI。我们建议所有用户升级至 Claude Sonnet 4.5。
2025-10-19 22:27:13
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原创 介绍 Qodo（原 Codium）：新名字，不变的质量承诺
一个公司的名字不仅仅是一个标签——它象征着身份、价值观与愿景。对我们来说，这段旅程始于 Codium，而今天我们欣然宣布开启故事的新篇章。Codium 现已更名为 Qodo（原 Codium）。随着此次转型，我们的核心产品名称也进行了更改，以更好地与全新的品牌身份和愿景保持一致。曾经的 Qodo Gen（原 Codiumate）现在更名为Qodo Gen（原 Codiumate），这是我们的 IDE 插件，提供上下文感知的代码和测试生成、建议等功能。
2025-10-14 15:18:26
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原创 Hugging Face又出王炸：AI Sheets发布，让AI模型为你“填写”电子表格
Hugging Face 发布了 AI Sheets，这是一款开源应用，用户可以通过类似电子表格的界面，借助 AI 模型来创建、转换和丰富数据集。该工具既可在 Hugging Face Hub 上使用，也支持本地部署，用户无需编写代码即可尝试成千上万的开源模型，包括 OpenAI 的 gpt-oss。用户还能手动修改或校正单元格内容，这些修改会影响模型后续的生成结果。目前，AI Sheets 已在 Hugging Face Hub 免费开放，无需安装即可使用，代码也已在 GitHub 提供，支持本地部署。
2025-09-14 21:38:55
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原创 一个接口调用所有AI模型？Vercel AI Gateway 让你的应用永不宕机
OpenRouter 更强调模型发现和跨厂商的价格透明，而 Vercel 的 AI Gateway 则侧重低延迟路由、内置的故障转移机制，以及与其现有开发工具和托管环境的集成。两者的共同目标都是简化多模型接入，但在开发体验和基础设施可靠性上各有侧重。Vercel 将 AI Gateway 的正式发布定位为其 AI 应用开发工具生态中的重要组成部分，重点在于路由、稳定性和监控，而不是提供自研模型。在 X 和 Reddit 上，开发者的反馈既有对其简洁性和灵活性的好评，也有对免费额度限制和部分模型接入的吐槽。
2025-09-13 23:57:22
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原创 对话式部署：国际巨头如何用 AI 颠覆基础设施自动化
System Initiative 称，该平台已经被应用在多种场景中，例如处理生产事故、支持基础设施运维工单，甚至帮助完成从 EC2 上运行的 Docker 迁移到 Kubernetes 或 ECS 的工作。用户只需输入简单的指令，如“让负载均衡器的健康检查更严格”，平台的 AI 智能体就会自动找到相关的基础设施，模拟变更方案，并在用户确认后执行更新。它能够构建一个高精度的数字孪生环境，用来验证配置变更、执行自定义策略检查，并在真正应用之前，安全地将变更方案展示给用户审查。行业分析师也给出了更宏观的评价。
2025-09-11 18:03:27
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原创 RooCode实用指南：从coser到人工中继的全能AI代码助手
原名 RooChat，Codelime/Cline 的一个分支，也是VS Code插件，重点是Agent，可深度对话、分析需求、规划任务，甚至扮演不同技术角色。RooCode扮演着智能 Agent 的角色，擅长需求分析、任务规划、架构设计，并能通过灵活的模型配置和“人工中继”模式控制成本。
2025-09-07 22:34:52
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原创 Redlock：为什么你的 Redis 分布式锁需要不止一个节点？
RedLock是一种基于Redis的分布式锁算法，相比单节点实现更安全可靠。它具有互斥访问、避免死锁和容错性三大特性，要求过半节点存活即可运行。单节点实现通过SET NX PX和Lua脚本确保原子性操作。完整的RedLock算法需要5个独立master节点，客户端获取锁时需在多数节点成功且总耗时不超过TTL。失败需快速释放已获锁并延时重试。系统需考虑持久化策略，宕机节点需延迟重启超过最大TTL才能保证安全性，但这可能影响系统可用性。该算法在安全性和性能之间取得平衡，适合分布式环境下的锁管理需求。
2025-09-04 22:48:40
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原创 下载JDK的Oracle共享账号分享
【摘要】本文作者为资深技术专家，拥有30万技术粉丝，专注于分布式系统/数据中台实战，主导过百万级流量调优及车联网平台架构。现分享Java SE 8u211+版本下载资源（含Oracle账号密码），技术干货可访问编程严选网。更多内容详见Github专栏《Java面试教程》，持续更新中。（98字）
2025-09-02 16:30:47
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原创 Cline 全新 Sonic 模型上线！262k 超长上下文的免费编码神器
我们今天在 Cline 平台上推出了一款全新Stealth模型“Sonic”，现已进入 Alpha 版。以下是该模型的。
2025-08-30 20:29:18
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原创 Qoder，让你从“执行者”到“架构师”！
Qoder 会在后台建立代码库索引并导入记忆，当你开始一个任务时，相关上下文已经准备好，无需手动选择。通过丰富输入上下文，Qoder 不仅生成更精准代码建议，还能为架构决策提供洞察，实现从“代码补全”到“智能协作开发”的跃升。Spec不只是任务说明，它还是一种思考工具和沟通媒介：帮助统一人机目标，指引项目方向，并成为团队知识库的一部分。Qoder 会根据任务复杂度和上下文，自动匹配最合适的模型，确保性能最优，同时减少用户负担。目前人机协作大多是同步的，需不断来回沟通，限制 AI 效率，也让它无法充分发挥。
2025-08-29 10:00:54
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原创 主动式 AI 的真实案例，可轻松复制！
主动式 AI 也在重塑客户服务。它不需要等待提示，而是能够独立运作，跨越复杂工作流程，不仅能产出洞察，还能推动执行。如今，决策更快，重复劳动更少，试验成本降低，最终惠及患者。基于生成式 AI 的能力，主动式 AI 能在复杂、不确定的环境中运作。它能处理多步骤的工作流，管理依赖关系并实时调整，即使流程没有完全定义清楚，也能有效推进。表示：“我们的主动式 AI 系统就像辅助记忆，能更快更准地调取信息，支持数据驱动的决策。这并不是要取代人，而是赋能团队，让他们能更快行动、更聪明思考，把精力集中在最重要的事情上。
2025-08-24 22:45:58
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原创 告别Vibe编程：Kiro让你的代码一次成型！
无论如何，Kiro 是一个真正好的平台，为 vibe coding 体验提供了新的视角。对我来说，这是避免与 AI 误解的好方法，同时也有更清洁和更有组织的代码库。它将任务分解为四个明确的需求，每个都有用户故事和详细的验收标准。一旦付费计划推出，将有两个选项：每月19美元的 Kiro Pro，每月交互限制为1,000次，以及每月39美元的 Kiro Pro+，将这一数字提高到3,000次交互。这会将 Kiro 添加到你的系统 PATH 中，允许你从终端全局打开它，而不必每次都从应用程序文件夹中查找。
2025-08-20 11:07:16
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原创 面向开发者的GPT-5来了！一览所有新特性！
在 OpenAI-MRCR（多轮共指解析）中，多个相同的“针”用户请求被插入到由相似请求和响应组成的长“草堆”中，模型被要求重现第 i 个“针”的响应。“我们的团队发现，GPT-5 具有显著的智能，易于操控，甚至拥有任何其他模型中不具备的人格特质。在某一案例中，模型甚至帮助我们完成了一项非常战略性的任务，原本需要二到三周的时间，现在只需几个小时即可完成，展现出令人惊叹的主动性。”GPT-5 因其速度和处理西班牙语的能力脱颖而出，在准确性方面超越了旧模型，并且运行速度是旧模型的两倍。
2025-08-08 14:03:13
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原创 Cursor 1.4 来了！更强大的 AI 工具与更精细的 Agent 控制，编码效率再升级
只需在评论中 @Cursor，Agent 就会读取提示内容、进行修复，并提交代码。发送的消息将在下一个合适的时机执行，通常在调用工具之后，而非等到生成完成才执行。可在左侧边栏查看和管理所有 Agent，包括前台和后台的。点击某个后台 Agent，就能查看它在远程机器上的执行状态。可为不同tab或编辑器中的 Agent 指定不同的模型。对有大量工具调用、终端操作和差异查看的长时间会话，该模式更实用。这个使用情况摘要可以在设置中开启或关闭。现在在合适的情况下可以读取完整文件，并取消了 2MB 的大小限制。
2025-08-07 16:57:28
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原创 OpenAI 在 ChatGPT 中推出“学习模式”，支持逐步学习
OpenAI 表示，当前发布的是早期版本，学习模式的实现主要依赖系统指令，而非模型层面的训练。OpenAI 推出了 ChatGPT 的学习模式（Study Mode），这是一项旨在通过循序渐进的方式引导用户解决问题的功能，而不是直接给出答案。该功能是在教师、科学家和教学专家的参与下开发的，基于学习科学的核心原则，包括控制认知负担、鼓励参与以及促进自我反思。目前，学习模式已向登录用户开放，适用于 Free、Plus、Pro 和 Team 计划，预计 ChatGPT Edu 用户也将在未来几周内获得访问权限。
2025-08-05 22:38:31
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原创 Kimi K2为啥火？实际体验到底如何？
与常见的大模型采取复杂推理步骤的方式不同，Kimi更强调从外部经验中“学习”，该思路也正是研究人员 David Silver 和 Richard Sutton 在其论文 [《经验时代》（The Era of Experience）](https://storage.googleapis.com/deepmind-media/Era-of-Experience /The Era of Experience Paper.pdf) 中提出的理念，而 Moonshot AI 团队也引用该论文。这让我效率大大提升。
2025-07-28 22:25:23
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原创 为什么向量Embedding技术注定长期存在？
要理解embeddings的本质，不妨回归“意义是如何被表达”的核心：当我们说出“家”这个词时，是用一个声音承载了很多潜在含义。这个声音能在人与人之间传递。同样，embeddings也是对各种数据形式的一种压缩表达，不过它服务的不是人与人之间的沟通，而是为机器模型的训练和运行提供支持。这一技术是embeddings技术的重大突破，也极大推动NLP发展，因为它证明embeddings可以学习和表达词语之间的关系。模型可以同时理解“cat”这个词、一张猫的图片和猫叫声之间的关系，从而实现更强的搜索和理解能力。
2025-07-09 22:39:30
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原创 告别 CUDA！GPULlama3.java 横空出世，Java 首次实现原生 GPU 跑大模型
注解标记方法，TornadoVM 就能将普通 Java 字节码转换为 Graal 中间表示（IR），应用 GPU 优化策略，并生成目标平台代码，如 OpenCL C（跨平台）、PTX（NVIDIA）或 SPIR-V（二进制格式，支持 Intel 显卡）。正如 Quarkus 官方博客关于 Java LLM 的文章 所指出的，Java 生态系统正不断拓展其 AI/机器学习能力，使开发者能够无需离开 Java 平台就能构建 LLM 驱动的应用程序。该框架目前仍在不断增加后端支持并进行性能优化。
2025-06-30 23:01:03
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原创 Failed to connect to 127.0.0.1 port 7890: Connection refused Git推送时报错
然后当你网络环境可能从 wifi 切换到有线，或者其他原因变更了本地代理端口时，由于代理端口变了，所以还想科学上网就会报错。你之前因为科学上网，设置了操作系统全局的网络代理。
2025-06-30 00:08:34
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原创 空有A100却在“吃灰”？给Javaer的三种CUDA“遥控器”，榨干GPU性能
CUDA对Javaer，不是一门需精通的编程语言，而是须了解的异构计算平台。理解其工作原理和与Java的集成方式，就能打开新大门，将那些过去在CPU上跑得气喘吁吁的任务，扔给A100这个“万人军团”去瞬间完成。像TensorRT-LLM底层就是CUDA C++写的，它已将A100的Tensor Core（A100的“特种兵”，专精矩阵运算）用到极致。如可能，培养或引入1-2名精通CUDA C++的工程师，作为你们的“核武器”，负责攻克最艰难的性能优化问题，并为上层Java应用提供封装好的高性能计算库。
2025-06-28 16:22:57
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原创 大模型的“Tomcat”：一文读懂AI推理引擎（Inference Engine)
等推理引擎，都内置了强大的量化工具。你只需要把原始的FP32模型丢给它，配置好量化参数（比如INT8），它就能自动帮你生成一个“瘦身”后的模型。如一个模型有80层，1号GPU负责1-20层，2号GPU负责21-40层... 数据像在流水线一样，流过一张张GPU，每张GPU只做自己那部分工作。把GPU显存划分成一个个固定大小“块（Block）”，一个请求来了，按需分配块，而非一次性预分配一个巨大的连续空间。从熟悉的“服务器”说起，想象你用Java写好了一个业务应用，如订单处理服务，打成一个JAR或WAR包。
2025-06-27 15:58:43
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原创 别再裸写 parseFrom() 了！这才是 MQTT + Protobuf 消费的正确姿势！
MQTT 负责传输，Protobuf 负责定义数据结构，听起来是天作之合，但具体到代码层，咋写最“哇塞”？它就像一辆只有发动机和轮子的裸车，能跑，但一阵风雨就可能让它趴窝。**：这是一个保护性措施，确保任何意想不到的错误（比如空指针、业务逻辑层的运行时异常）都不会导致整个 MQTT 消费者线程崩溃。实际业务中，通常会有一个统一的“信封”消息，里面包含消息类型和真正的业务数据包。，这是“已知”的解析失败，通常意味着消息格式有问题。万事万物都经不起审视，因为世上没有同样的成长环境，也没有同样的认知水平，更。
2025-06-17 23:12:12
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原创 解锁 ChatGPT 超能力：全新「记忆」功能深度解析！
ChatGPT 可以在多轮对话中记住有用信息，让回答更贴合你的兴趣和需求。，即可体验 ChatGPT 的语音助手，快速获取关于 ChatGPT 及 OpenAI 产品的帮助。对于在欧盟、英国、瑞士、挪威、冰岛或列支敦士登的免费用户，会看到提示让你启用记忆功能，或可在。万事万物都经不起审视，因为世上没有同样的成长环境，也没有同样的认知水平，更。不要急着评判文章列出的观点，只需代入其中，适度审视一番自己即可，能。「跳脱出来从外人的角度看看现在的自己处在什么样的阶段」才不为俗人。
2025-06-16 23:51:51
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原创 谷歌官宣的A2A协议为啥能让智能体学会“团队合作”？
然后，智能体与其他专业智能体互动，寻找潜在的候选人。A2A 有潜力加速 GrowthLoop 为我们的客户实现复合营销的愿景——使我们的 AI 智能体能够与其他专业智能体无缝协作，更快地从企业数据中学习，并快速优化整个营销生态系统中的活动，同时尊重客户云基础设施上的数据隐私。我们相信，Google Cloud 的 A2A 协议与 New Relic 的智能可观测性平台之间的协作，将通过简化集成、促进跨不同系统的数据交换，并最终创建一个更统一的 AI 智能体生态系统，为我们的客户提供显著价值。
2025-06-12 22:19:40
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原创 JDK25进入收尾阶段，Oracle推出 Project Crema！
根据 JDK 25 的发布计划，Oracle Java平台首席架构师 Mark Reinhold宣布，JDK 25已进入 Rampdown Phase One，即主线源码仓库已分支为JDK稳定版本仓库，不会再添加新JEP特性。Jakarta EE 11 的发布经历了五个里程碑版本，包括2024年12月发布的 Core Profile、2025年4月发布的 Web Profile，以及平台版的候选发布版本，预计正式发布将在2025年6月。目前计划评审已完成，平台项目已启动并开始定义里程碑，详细计划包括制定。
2025-06-11 22:40:12
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原创 Invalid context structure解决Dify框架中图像推理错误：一步步排查与修复指南
Dify工作流中执行图像推理报错"Invalid context structure"，可能由于模型不支持多模态输入或上下文格式错误。排查发现Qwen-VL模型可能不支持文件输入功能。解决方案包括：确认模型是否支持视觉输入，检查上下文数据结构（需包含"content"字段），或更换支持Vision功能的模型。若需处理图像，应按照规范构建输入对象（指定类型和传输方式）。该问题常见于模型功能与输入需求不匹配的情况。
2025-06-09 22:06:40
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原创 不止于搜索！Perplexity Labs深度解析：以项目为核心的 AI 工作流！
Perplexity推出全新功能 Labs，专为 Pro 订阅用户设计，旨在支持更复杂的任务，功能超越了传统的问答服务。推出 Perplexity Labs，是我们在 Perplexity 上进行搜索的一种全新方式，支持更复杂的任务，如构建交易策略、仪表盘、用于房地产研究的无头浏览任务、迷你网页应用、故事板，以及生成素材的目录等。实际使用看，Labs 实现了多个软件工具功能的整合与自动化，大大减少了手动操作，尤其适用于结构化研究、数据处理或原型开发等场景。用户反馈也显示出平台在速度和语境理解方面的优势。
2025-06-08 23:19:26
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Spring基础讲义-java 入门必备
2022-11-05
南邮Windows编程课件
2017-11-26
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