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  • Hello 算法:“走一步看一步”的智慧
    “走一步看一步”,是我们面对不断变化的世界所采取的应对策略。 多数时候,我们无法对未来做出准确预测,只能根据上一件事的结果对下一件事做决策。
    • 灵感__idea
    • 12小时前
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    前端 JavaScript 算法
    Hello 算法:“走一步看一步”的智慧
  • 数据结构-树形结构-有序树形结构(BST AVL 红黑树)
    概述 在计算机科学的世界里,二叉搜索树(Binary Search Tree, BST)就像一个优雅的折衷——它将数组的随机访问与链表的快速插入融合在一起,凭借“左小右大”的简单规则
    • 敖正炀
    • 12小时前
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    数据结构
  • ⚡_实时系统性能优化:从毫秒到微秒的突破[20260426165159]
    作为一名专注于实时系统性能优化的工程师,我在过去的项目中积累了丰富的低延迟优化经验。实时系统对性能的要求极其严格,任何微小的延迟都可能影响系统的正确性和用户体验。今天我要分享的是在实时系统中实现从毫秒
    • Github开源项目
    • 12小时前
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    前端 后端
    ⚡_实时系统性能优化:从毫秒到微秒的突破[20260426165159]
  • 极氪8X:性能榜单常客,更是全家出游伙伴
    翻开任何一份“中大型SUV性能排名”,榜单前列长期被海外豪华品牌占据。极氪8X的出现让这份榜单中的排位被重新审视。这款被网友称为“新公路之王”的旗舰SUV凭借浩瀚-S超级电混架构、三电机兆瓦级电驱、浩
    • 南宁生活网
    • 12小时前
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    人工智能
  • SmartTable V1.2.0 来了:「飞书多维表格」平替,前后端全栈开源!
    SmartTable V1.2.0来了:「飞书多维表格」平替,前后端全栈开源! 做表格工具的人大概都有过这种经历——字段类型不够用,想加个"长文本"结果只能复用单行文本字段凑合;从Excel导入数据时
    • 程序员吕洞宾
    • 12小时前
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    开源
    SmartTable V1.2.0 来了:「飞书多维表格」平替,前后端全栈开源!
  • WSL2 (Ubuntu)环境下通过镜像源安装 CUDA 版 PyTorch 的完全避坑指南(2026年4月)
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    • EachYoungX
    • 13小时前
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    Linux
  • 如何编写一个 GitHub 二步验证客户端?(附仓库地址及apk下载链接)
    如何编写一个 GitHub 二步验证客户端?(附仓库地址及apk下载链接) 一、原理介绍 GitHub 二步验证使用 TOTP(Time-based One-Time Password)算法,基于 R
    • 用户73490507844
    • 13小时前
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    Flutter
  • Context Engineering实战2026:让AI Agent不失忆、不越界、不走偏
    ## 什么是Context Engineering? 2026年,"Context Engineering"(上下文工程)已经成为AI工程师的核心技能之一,与Prompt Engineering并列
    • 少林码僧
    • 13小时前
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    人工智能 LLM Python
  • 琐记_4-27-深入浏览器进程
    阅读学习 [从浏览器多进程到JS单线程,JS运行机制最全面的一次梳理 文章后的整理零碎知识点 包含的知识点的主要组成 :🔥**用于回顾知识点并整理 ** 浏览器有那些进程 ; 进程和线程的关系 Ren
    • 半月板面
    • 13小时前
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    前端
  • 向量数据库生产调优:Qdrant性能优化与规模化部署完全指南
    ## 从原型到生产的鸿沟 把一个RAG系统从原型推到生产,向量数据库往往是最先遇到瓶颈的组件。常见的痛点: - **查询延迟高**:随着数据量增长,相似性搜索越来越慢 - **内存爆炸**:默认配
    • 少林码僧
    • 13小时前
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    人工智能 LLM Python
  • AI Agent的规划能力升级:从Chain-of-Thought到Tree-of-Thought工程实践
    ## 规划能力:AI Agent的核心瓶颈 2026年,AI Agent的工具调用能力已经相当成熟,但规划能力仍然是最大的短板。许多Agent在面对复杂任务时的失败,不是因为"不知道怎么做",而是因
    • 少林码僧
    • 13小时前
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    人工智能 LLM Python
  • Retrieval-Augmented Generation高级技巧:超越基础RAG的工程实践
    ## 基础RAG的局限 "把文档分块,向量化存储,检索相似块,喂给LLM"——这个基础RAG流程在原型阶段表现不错,但在生产环境中往往暴露出一系列问题: - **检索精度不足**:语义相似不等于内
    • 少林码僧
    • 13小时前
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    人工智能 LLM Python
  • AI内容安全工程:构建企业级LLM应用的防护体系
    ## 为什么内容安全是LLM应用的必答题? 2025年,全球已有多起因LLM应用内容安全缺失导致的重大事故:客服机器人被诱导发表种族歧视言论、AI助手泄露用户隐私数据、教育应用输出不适合未成年人的内
    • 少林码僧
    • 13小时前
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    人工智能 LLM Python
  • LangChain LCEL深度解析:声明式AI应用构建的工程实践
    ## 为什么需要LCEL? LangChain的早期版本饱受诟病:过度封装、调试困难、灵活性差。2023年底,LangChain推出了 **LCEL(LangChain Expression Lan
    • 少林码僧
    • 13小时前
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    人工智能 LLM Python
  • INFINI Agent v1.31.0 发布,全新 Easysearch 向导:一站式集群拉起与精细化管理
    INFINI Agent v1.31.0 新增 Easysearch 向导,支持图形化一键创建/加入集群,具备环境预检、多重校验、自动证书生成与智能内存推荐等功能,实现全生命周期管理,让集群运维更简单
    • 极限实验室
    • 13小时前
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    产品
    INFINI Agent v1.31.0 发布,全新 Easysearch 向导:一站式集群拉起与精细化管理
  • LLM评估体系工程实践:如何科学衡量AI应用的真实质量
    ## 评估的本质困境 AI应用开发中最棘手的问题之一就是:**你怎么知道你的模型回答得好不好?** 传统软件有明确的对错标准,但LLM的输出往往是"模糊正确"的。一个问题可以有十种不同的好答案,也
    • 少林码僧
    • 13小时前
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    人工智能 LLM Python
  • AI驱动的测试自动化:用LLM实现端到端测试用例生成与维护
    ## 测试困境:自动化的最后一公里 软件测试是开发流程中最耗时、最容易被忽视的环节之一。据统计,测试代码的编写和维护占据了开发团队**30-40%**的工作时间,而测试覆盖率往往依然不尽如人意。传统
    • 少林码僧
    • 13小时前
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    人工智能 LLM Python
  • Prompt缓存技术深度解析:让LLM调用成本降低90%的工程实践
    ## 为什么Prompt缓存是2026年的必备技能? 一个不算秘密的事实:在大规模AI应用中,**60-80%的LLM调用成本来自重复的系统提示词**。每次调用API时,你都在为相同的系统提示词反复
    • 少林码僧
    • 13小时前
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    人工智能 LLM Python
  • AutoGen框架深度解析:微软多智能体对话系统的工程实践
    ## 引言:为什么多智能体需要一个框架? 当你尝试用单个LLM解决复杂的工程问题时,往往会遇到一个共同的瓶颈:**上下文窗口不够用、任务太复杂、错误无法自我纠正**。微软研究院给出的答案是 Auto
    • 少林码僧
    • 13小时前
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    人工智能 LLM Python
  • DeepSeek V4 Pro 与GPT-5.3 Codex high同台PK,代码能力差距有多大?「一手测试」
    小测了一下DeepSeek V4 pro 的真实写代码能力和Agent能力,对比的是 GPT-5.3 codex high。整体结果:GPT-5.3 codex high > DeepSeek V4
    • javaTodo
    • 13小时前
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    Claude
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