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AI 在提高你工作效率的同时,也一直在增加你的疲惫和焦虑
最近看了一篇 Siddhant Khare 关于 AI 的感悟,突然觉得很有共鸣,因为在深度使用 AI 的这些年,他发现产出越来越高,但人也越来越“被掏空” ,特别是上个季度他写的代码比职业生涯任何一
AI时代,35岁程序员焦虑终结:经验从负债变资产
一个残酷的真相:AI不是小白的直升机,而是专家的重装利器 最近和几位资深程序员聊天,发现一个有趣的现象:那些曾经担心35岁危机的老程序员,现在反而成了团队里最抢手的人。
2025 年终醒悟,AI 让我误以为自己很强,未来程序员的转型之路
2025 可以说只要是开发者都绕不过 AI ,时至今日你说你不用 AI 写代码我是不信的,但是直到最近我才发现,我似乎已经把 AI 的能力当做自己的能力,这种错觉体现在,昨天我用 AI 五分钟做出这下
用OpenClaw搭了16个AI Agent,一个人运营13个自媒体平台
大家好,我是孟健。 昨晚9点半,我的16个AI员工同时开工了。 不是夸张。8个平台运营Agent在21:30到21:56之间,依次完成了13个自媒体平台的数据采集、热点分析和内容规划。22:00整,运
LangChain + LangGraph 实战:构建生产级多模态 WorkflowAgent 的完整指南
在多模态 AI 应用开发中,开发者常面临三大核心痛点:工具调用顺序混乱、步骤结果无法传递、架构集成复杂。传统的基于大语言模型的 BaseAgent 因其随机决策的特性,难以保障复杂任务的可靠执行。本文
企业大语言模型智能问答的底层基础数据知识库如何搭建?
企业大语言模型智能问答的底层基础数据知识库搭建是一个复杂而关键的过程。下面将详细介绍如何搭建这样一个知识库。 确定知识库的范围和目标: 首先,需要明确知识库的范围,确定所涵盖的领域和主题。这可以根据企
成为AI架构师的三大能力
“AI 架构师”是以深度学习为代表的第三次AI热潮所催生的新型复合型人才,它的产生最本质的驱动因素是AI产业化落地应用的蓬勃发展对人才的需求,深度学习突出的工程属性也特别需要复合型人才来驾驭。
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Spring Boot + Nacos 实现了一个动态化线程池,非常实用!
在后台开发中,会经常用到线程池技术,对于线程池核心参数的配置很大程度上依靠经验。 然而,由于系统运行过程中存在的不确定性,我们很难一劳永逸地规划一个合理的线程池参数。