阿杆

面试官：麻烦你好好看看这篇文章，再告诉我，每张表到底能存多少数据？ 实际情况下，每张表由于自身的字段不同、字段所占用的空间不同等原因，它们在最佳性能下可以存放的数据量也就不同，需要手动计算才行。

GitHub 57k Star、8.9k Fork、6k Used、900w 下载！它究竟为什么被称为文字识别利器？ 又是如何登顶全球第一的？

做开发这么多年，有一件事一直困扰我：当我们谈机器学习的时候，大部分人只关注模型训练，而忽视了线上推断这个环节的“脆弱性”。模型再准，如果线上响应慢、数据不同步、特征不一致，用户体验还是一地鸡毛。  

当你在折腾 Redis 集群的时候，别一拍脑袋就说“机器买大点肯定没问题”。这思路太粗暴，最后不是浪费钱，就是线上出问题。真正该做的第一步，是搞清楚你的业务负载到底长啥样，再去平衡实例规格、分片数量和

很多应用场景都离不开地理位置：外卖平台需要知道离你最近的骑手，电商要给你推荐周边的店铺，物流系统得算最短的配送路线。Redis 其实早就提供了 GEO 系列命令，能很高效地处理地理空间数据

GitHub 上爆火的 OCR 神器，已收获 55k Star、5.9k 使用！究竟凭什么被称为文字识别利器？点进来看看答案吧～

写代码这些年，Redis 一直是绕不开的家伙。排行榜、Session 缓存、限流、消息队列，几乎啥都能塞进去。最开始的时候，我和大多数开发者一样，用开源版 Redis（OSS Redis）自己搭，甚至

某次代码评审，同事吐槽代码里的接口参数校验“又长又乱”：要么到处散落自定义校验器，要么硬塞 if/else 在服务层，跨字段、条件式、还要调用枚举/服务判断的场景尤其难看。

前言 9 月 9 日，在 Wavesummit 开发者大会上，文心快码全新升级为 3.5S（Super Synergistic AgentS） 版本，带来了一个叫“多智能体自协同引擎”的新机制。