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在互联网下半场，数据量的爆发式增长与业务对高可用的极致追求，让数据库管理员（DBA）的角色从单纯的“背锅侠”转型为系统的“架构师”。在刚刚结束的第四期大厂 DBA 实战班中，我们从内核原理到架构演进，

在教育行业数字化转型的浪潮中，技术架构的稳定性与迭代速度直接决定了教学质量与用户体验。近期，我们启动了核心教学平台的迁移计划，将旧有的单体架构应用迁移至云原生的 Kubernetes 集群中。这不仅是

在当今互联网“唯快不破”的时代，DevOps 早已不再是锦上添花的选择，而是企业生存的必经之路。作为深耕运维领域多年的老兵，马哥在最新的 DevOps 全程班中，不仅传授了工具链的使用，更分享了无数一

随着人工智能浪潮的深度推进，市场对 AI 人才的需求已从单纯的“算法研究员”转向了懂架构、懂业务、懂工程的“AI 全栈工程师”。第五期 AI 大模型全栈课正是在这一背景下应运而生，旨在帮助学员跨越技术

随着大语言模型（LLM）技术的成熟，传统的云盘存储服务正面临着一场革命性的重塑。2025 年的云盘不再仅仅是文件的“仓库”，而是知识的“大脑”。用户不再需要翻阅层层文件夹寻找文档，只需用自然语言提问，

随着人工智能技术的飞速迭代，2026 年的技术栈风向标已经悄然改变。单纯掌握 NLP（自然语言处理）或 CV（计算机视觉）单一领域的开发者，正逐渐面临被边缘化的风险。在未来的“全栈 AI”考核中，视觉

在 AI 技术飞速发展的今天，Java 程序员面临着新的机遇与挑战。传统的 CRUD 开发已不足以支撑未来的业务需求，企业急需能够将大语言模型（LLM）能力深度融入现有企业级系统的 AI 工程师。得益

在瞬息万变的全球金融市场中，人工盯盘的滞后性与反应速度早已无法满足高频交易与精细化风控的需求。利用 AI Agent 构建智能风控机器人，能够实现 7x24 小时的市场监控、情绪分析与自动化预警。本文

当时间的指针拨向 2026 年，人工智能的浪潮已从“对话式交互”全面迈向“自主智能体”。在这个新的时代，单纯懂得调用 API 的开发者将面临淘汰，唯有掌握 Agentic AI（智能体 AI）核心范式