工边页字

文章以图/文/代码案例三种结合的形式解读。毋庸置疑,前端缓存一定是前端架构者必定需要考虑的因素，也是开发者的巨大加分项。是前端性能优化中最重要的知识点之一。

是否还在为rem适配感到烦恼？和我一样，不想去考虑单位的大小?这是除rem单位以外的另一种数据大屏适配方案。用最少的工作量，最简单的方法解决问题。可作于学习，可用于工作。

很多在小公司的各位，钉钉或者飞书上都没有系统报错或者部署的时候的一些机器人提示吧，快把这个给你们公司安利上，虽然不是什么牛逼的技术，说不定能让小公司领导高看一眼呢~

Function Calling 让模型输出结构化参数（JSON），由后端执行真实函数，实现查数据、调 API 等能力；本质是“决策 + 参数生成”，弥补模型只能文本回答的局限，是构建 Agent 的

本文手把手教你在 Figma 中生成 Token，并在 Cursor 配置 MCP，实现设计稿一键转代码。全流程图文步骤清晰，从配置到实操包教包会，快速实现高还原 UI，无需手写样式。

事情是这样的，小产品上了一个功能，试运行三个月。一看财报破功能非但没有增加转化率和留存率，还亏一大笔钱！

同样是 AI 核心能力，为何大厂砸重金死磕 Embedding 而非 LLM？一次对话调用差距竟达百倍，高并发场景下暗藏巨额成本隐患。从检索失效到资源爆仓，4 个关键痛点揭开谜底

本文聚焦 AI 应用开发中核心的短期与长期记忆概念，拆解其技术本质、实现原理与工程落地方式，对比二者核心差异，阐释双记忆体系对大模型对话连贯性、个性化及 RAG 落地的关键价值，附多语言工程实现代码

Embedding 是将文本、图像等映射为高维向量的技术，让机器理解语义。在面试中常被考查：语义搜索、RAG、推荐、聚类等场景如何用 embedding 提升模型理解与匹配能力。