在构建完善的全栈监控与告警体系后，我们面临一个更根本的问题：如何提前知道系统能承受多大流量？如何避免“上线即崩溃”的悲剧？压力测试正是连接系统架构设计与真实业务承载能力的关键桥梁。

我是做内容和视觉相关工作的， 说得直白一点，我现在的日常工作只有一件事： 不停地产图，而且这些图必须能被真的用出去。 不是用来欣赏的， 不是发群里炫的， 而是要发公众号、发短视频、上电商、给品牌用、给

本文揭示了大模型微调中一个常见误区：过度依赖loss曲线判断训练效果。loss仅反映模型对训练数据的拟合程度，并不衡量实际表现。它可能平稳下降，但模型输出无改善甚至变差。尤其在SFT/LoRA微调中，

本文详细分析了CVE-2024-44000高危漏洞，该漏洞存在于拥有约600万安装量的WordPress LiteSpeed缓存插件中。当插件调试日志功能被启用时，未经验证的攻击者可访问包含有效管理员

项目地址：android-gradle-smart-build Android构建优化：智能任务裁剪与Git状态感知 前言：构建慢的痛点 “又卡在编译了…” 相信每个Android开发者都经历过这样的

本项目基于Hadoop与Spark构建大数据处理pipeline，利用Django与Echarts实现全球留学移民数据的交互式可视化分析。系统涵盖留学流向、专业选择、就业薪资等六大核心模块。

由于Qt官方下载源在国外，国内用户直接下载可能会很慢。我们可以通过使用国内镜像源来加速下载。 以下是一些常用的国内镜像源： 中国科学技术大学镜像源：http://mirrors.ustc.edu.cn

本文介绍了一种利用生成式人工智能改进极端多标签分类的新方法。通过构建语义标签层次聚类，有效提升模型在稀有“长尾”类别上的分类性能，并在多项实验中超越了传统分类器的表现。

github地址:https://github.com/muma0413/Build-Redis-from-Scratch-with-AI 下周上传和Gemini 3 pro对话，欢迎大家star

随着智能体（AI Agent）在内容生产、营销增长、企业运营等场景中的应用越来越普遍，市场对“能搭建智能体、能跑通业务流程”的复合型人才需求也在提升。近期，智能体来了发布了相关课程信息，定位为AI智能

随着大模型与智能体（AI Agent）在各行业快速渗透，越来越多岗位开始要求具备“AI工具使用 + 任务自动化 + 智能体工作流搭建”等能力。近期，智能体来了发布了 **「AI智能体10周就业班」**

原文链接：https://cekrem.github.io/posts/dependency-inversion-in-react/ 作者：Christian Ekrem 在 React 开发领域，我

LabVIEW 自带的IsFrontmost属性仅能让前面板在LabVIEW 内部窗口中置顶，无法覆盖浏览器、文件资源管理器等其他桌面应用。 通过调用 Windows 系统库User32.dll中的F

本文揭示大模型微调失败的深层原因：问题常不在“调不好”，而在“不该调”。微调仅适用于优化已有能力下的行为偏好（如表达风格、响应边界），而非弥补知识缺失、推理短板或Prompt缺陷。RAG、Prompt

Hibernate的延迟加载（Lazy Loading）是一种优化技术，它允许在实际需要数据时才从数据库中加载数据，而不是在初始查询时全部加载。延迟加载对于提高性能和减少内存消耗非常有用，特别是对于包

在开发和调试Hibernate应用程序时，查看生成的SQL日志是非常有用的。Hibernate提供了多种方式来查看SQL日志，包括通过配置文件和编程方式来启用SQL日志记录。下面将详细解释如何配置和查

随着大模型与智能体（AI Agent）逐渐进入真实业务场景，围绕“智能体能力”的学习与人才培养，也成为近两年行业关注的方向之一。近期，智能体来了（集团）江苏总部在南京正式落地运营，主体为南京合鑫智汇教

上周和几个做 AI Agent 的朋友线下撸串，聊到凌晨一半人都在吐苦水 —— 有的说刚啃完某框架的源码，新工具就把流程简化了 80%

Q1：现在电商投放最大的瓶颈是什么？ A：不是预算，而是素材产能。 很多品牌并不是不敢花钱，而是没有

一、 认知重构：为什么我们需要“垂直智能体”？ 在大模型技术逐渐“基础设施化”的今天，真正的竞争焦点正从通用能力转向垂直领域的深度智能体构建。 1.1 幻觉与实用的鸿沟 通用大模型（LLM）虽然具备广