稀土掘金 稀土掘金
    • 首页
    • 沸点
    • 课程
    • 数据标注 HOT
    • AI Coding
    • 更多
      • 直播
      • 活动
      • APP
      • 插件
    • 直播
    • 活动
    • APP
    • 插件
      • 搜索历史 清空
        • 写文章
        • 发沸点
        • 写笔记
        • 写代码
        • 草稿箱
        创作灵感 查看更多
  • 后端
  • 前端
  • Android
  • iOS
  • 人工智能
  • 开发工具
  • 代码人生
  • 阅读
  • 零基础想要系统学习 Agent,千万别错过这两个开源项目!
    适合中国宝宝的两个开源项目:一个帮你快速祛魅,看清 Agent 的极简本质;一个带你系统进阶,掌握完整的工程链路。
    • 一枫说码
    • 5小时前
    • 3
    • 点赞
    • 评论
    Agent LLM
    零基础想要系统学习 Agent,千万别错过这两个开源项目!
  • 【免费直播】AI赋能测试权威指南:CT-GenAI 生成式 AI 测试大纲全解析【4 月 23 日】
    导语:AI 浪潮已至,测试工程师的未来在哪里? 生成式 AI 正以前所未有的力量重塑整个软件工程领域,软件测试也站在了变革的十字路口。大语言模型(LLM)已经成为我们手中强大的生产力工具,能够自动生成
    • 领测老贺聊AI测试
    • 5小时前
    • 1
    • 点赞
    • 评论
    测试
    【免费直播】AI赋能测试权威指南:CT-GenAI 生成式 AI 测试大纲全解析【4 月 23 日】
  • 原理分析 | 反序列化内存马 —— CC2 + Tomcat三种组件 + 无文件落地
    原理分析 | 反序列化内存马 —— CC2 + Tomcat三种组件 + 无文件落地 目录 前置知识 无文件攻击与内存马的关系 注入的核心思路 环境准备 搭建存在漏洞的服务端 注入流程拆解 利用链的选
    • 弹不出的shell
    • 5小时前
    • 2
    • 点赞
    • 评论
    后端
    原理分析 | 反序列化内存马 —— CC2 + Tomcat三种组件 + 无文件落地
  • 从 ChatGPT 到 AI Agent:智能体时代的技术演进与实战指南
    一、对话式AI的局限与突破 2022年底,ChatGPT的发布让世界第一次大规模体验到生成式AI的强大。它能够理解上下文、生成流畅的文本、回答各类问题。然而,随着使用深入,人们逐渐发现其局限: 知识截
    • 米小虾
    • 5小时前
    • 1
    • 点赞
    • 评论
    人工智能 Agent ChatGPT
  • AI 天生反常识坑,窗口长不是解药
    我们经常听见某某模型上下文,能装x部《三体》全集。窗口做再大,上下文腐烂都不会消失。新手老手都一样。这篇讲一个所有人都该会但大多数人忽略的基本操作:会话迁移。附可直接复制用的迁移 Prompt,和一个
    • jovi_AI电报
    • 5小时前
    • 1
    • 点赞
    • 评论
    人工智能
    AI 天生反常识坑,窗口长不是解药
  • 47-Redis集群详解
    Redis集群详解 一、知识概述 在生产环境中,单机 Redis 无法满足高可用和大规模数据处理的需求。Redis 提供了三种集群方案:主从复制、哨兵模式和 Redis Cluster,每种方案适用于
    • 小谢小哥
    • 5小时前
    • 5
    • 点赞
    • 评论
    后端 架构
  • 第15章 、LangChain回调机制与可观测性
    在LangChain开发中,“黑盒问题”是很多开发者的痛点——链(Chain)、代理(Agent)、工具(Tool)的执行过程不透明,出现问题难以定位,生产环境中无法监控性能、Token消耗等关键指标
    • 怕浪猫
    • 5小时前
    • 15
    • 点赞
    • 评论
    LangChain
     第15章 、LangChain回调机制与可观测性
  • Promise:避免回调地狱的异步处理方案
    注:本文是学习事件循环后的个人笔记,建议配合以下参考资料一起阅读。 资料来自 使用 Promise - JavaScript | MDN 和 Claude 的互动式问答的结果 什么是Promise 首
    • 用户35014481792
    • 5小时前
    • 3
    • 点赞
    • 评论
    前端
  • 46-Redis基础详解
    Redis基础详解 一、知识概述 Redis 是一个开源的高性能键值对数据库,支持多种数据结构,具有持久化、过期策略、发布订阅等丰富特性。作为最流行的 NoSQL 数据库之一,Redis 在缓存、会话
    • 小谢小哥
    • 5小时前
    • 2
    • 点赞
    • 评论
    后端 架构
  • imToken入口真伪识别:B端用户的正规来源核验手册
    面对数字资产管理工具的入口信息,建立可信的验证习惯比事后补救更为重要。imToken正规来源识别(official source verification)的核心逻辑,在于通过可交叉验证的官方渠道确认
    • 区块回声
    • 5小时前
    • 7
    • 点赞
    • 评论
    区块链
    imToken入口真伪识别:B端用户的正规来源核验手册
  • 04(开源)华夏之光永存:华夏本源大模型——通用语义理解与对话交互模块开发
    本系列成果全面对标**GPT-5、Gemini 3 Pro、Claude Opus、Llama 4、Grok-3、Qwen、Kimi、DeepSeek、GLM、Mistral**全球十大顶尖大模型
    • 华夏之光永存
    • 5小时前
    • 4
    • 点赞
    • 评论
    人工智能 开源 产品
    04(开源)华夏之光永存:华夏本源大模型——通用语义理解与对话交互模块开发
  • 三大热门AI工具(Codex/Cursor/Claude)的架构选择揭秘
    三大热门AI工具(Codex/Cursor/Claude)的架构选择揭秘 一、基础概念:MoE 与 Dense,核心差异在哪? MoE(Mixture-of-Experts,混合专家)和 Dense(
    • 白小纯2025
    • 5小时前
    • 4
    • 点赞
    • 评论
    人工智能
  • 为什么map查找时间复杂度是O(1)?
    为什么map查找时间复杂度是O(1)? Map查找能做到 O(1),是因为它利用了哈希函数的数学映射和底层数组的直接内存访问特性。
    • 我叫黑大帅
    • 6小时前
    • 24
    • 点赞
    • 评论
    后端 面试 算法
    为什么map查找时间复杂度是O(1)?
  • 【前端开发的未来】AI 创业团队直招前端,带你成为 AI 时代超级个体
    如今,AI 就是当下最大的时代风口,选对赛道、跟对平台,普通人也能实现逆袭翻盘。 比特鹰紧抓 AI 浪潮,是国内领先的 AI 产品型公司,处于高速发展中,正在招募像雷军一样有梦想的工程师!
    • 鹰姐_AI潜力公司招聘中
    • 6小时前
    • 2
    • 点赞
    • 评论
    创业 人工智能 求职
  • reliable_event_queue 埋点 设计思路与项目实践
    前言: 最近抽了一些下班后的时间,把“埋点上报”这块从零散业务代码中抽离出来,做成了一个可复用的 Flutter / Dart 插件:reliable_event_queue。一开始目标其实很简单,只
    • 木子雨廷
    • 6小时前
    • 6
    • 点赞
    • 评论
    前端 Flutter
  • 内推直招:AI 应用开发工程师 | 前沿 AI 技术团队,和牛人一起进步、一起赚钱
    如今,AI 就是当下最大的时代风口,选对赛道、跟对平台,普通人也能实现逆袭翻盘。 比特鹰紧抓 AI 浪潮,是国内领先的 AI 产品型公司,处于高速发展中,正在招募像雷军一样有梦想的工程师!
    • 鹰姐_AI潜力公司招聘中
    • 6小时前
    • 3
    • 点赞
    • 评论
    人工智能 面试 创业
  • 万字保姆级教程:Hermes+Kimi K2.6 打造7x24h Agent军团
    这是苍何的第 521 篇原创! 大家好,我是苍何。 最近 AI 的热风从龙虾吹到了 Hermes Agent,也就是江湖外号「爱马仕」。 虽然现实中这玩意买不起,但这个还是能玩的起的。我同样跑通了不少
    • 苍何
    • 6小时前
    • 44
    • 1
    • 评论
    后端
  • AI Agent做副业30天后,我发现了5个真正能落地的方向
    大家好,我是启弘。最近花了30天时间实测AI Agent到底能不能帮我做副业,不是理论推演,是真的动手跑、真实看数据。 先说结论:AI Agent赚钱是可行的,但方法不对努力白费。 我踩过的那些坑 一
    • 启弘AI教育全科提分
    • 6小时前
    • 9
    • 点赞
    • 评论
    人工智能
  • 我经常只想从 GitHub 仓库里拿几个文件或某个目录,于是做了 `gh-download`
    很多工具,并不是从一个宏大的计划里长出来的,而是从一件反复出现的小麻烦开始的。 我做gh-download,起点就很具体。 我在 GitHub 上经常遇到一种需求:我不要整个仓库,我只想下载其中一部分
    • belingud
    • 6小时前
    • 4
    • 1
    • 评论
    GitHub
    我经常只想从 GitHub 仓库里拿几个文件或某个目录,于是做了 `gh-download`
  • 构建弹性NLP应用的技术探讨
    本文探讨了构建生产级自然语言处理(NLP)应用时如何提升系统弹性,分析了开发中常见的挑战与陷阱,并提供了使用spaCy等开源库进行优化和构建自定义模型的具体技术路径与策略。
    • 用户576110558132
    • 6小时前
    • 2
    • 点赞
    • 评论
    人工智能 AIGC
  • 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30