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金仓的KFS(Kingbase FlySync,金仓异构数据同步软件)在这块儿下的功夫挺对路子:低侵入高性能的同步架构、内置的全周期数据一致性校验、0停机平滑迁移,再加一堆行业核心案例。这篇文章
当AI开始“预演”一场暴雨
背景 大家好,我是逐日。最近我们做软件测试的同事遇到一些问题,测试app时,网络链路是这样的:app--》后端nginx的ip+端口--》后端服务。一般为了便于定位是前端app还是后端的问题,会使用fiddler、charles等进行网络抓包。常见的方法是这样的:手机和电脑连同一个wifi,保证手机
大数据平台上云原生之后,运维问题并没有消失,只是换了一种形态:过去是Bash、Ansible、手工 Wiki 和离线包,现在变成了 Helm Chart、K8s API、CRD 和 Operator。
Agent Demo 易,落地难。ZGI 开源 Runtime:模型、知识、Skill、流程、治理一体化,让 AI 成为可复用的组织能力。
Agent 越来越强,企业却越来越不敢直接用。ZGI 的判断是:问题不在模型能力,在运行层——让 AI 能力可组织、可复用、可追踪、可治理,才能真正进生产。
先说结论:你和高手的差距,大概率不在提示词写得好不好,而在你有没有把 Claude Code 从"回答机器"改造成"带工具、能自查的执行体"。 说人话就是——它不能只"说",得能"做"、能"查"、能"
目录(TOC) 一、两个真实的翻车现场 二、根因:瓦片源是一个"坐标 → URL"的契约 三、案例一:谷歌影像——接管 URL 拼接 四、案例二:天地图——四套服务 + 注记叠加 五、提炼:生产级瓦片
QFO v1.0.2 已发布。 QFO 是一个免费开源、本地运行的 A 股量化研究与回测平台,面向量化投资新手,支持数据同步、股票/ETF/可转债筛选、因子研究、策略回测、组合分析和风险评估。 本版本主要更新: 修复 Windows 首次运行时 Python 依赖源不可用导致安装失败的问题; 增加多个 Python 镜像源的自动回退; 增加 npm 依赖...
先回答一个最底层的问题:大模型输出的到底是什么? 大模型是"打字机",不是"数据库" 大模型的本质是逐 token 预测:根据已有文本,按概率预测下一个 token,拼成完整回复。token 解码出来
各位前端的朋友们,你们有没有过这种经历 —— 打开一个组件文件,顶部的 import 语句乱得像被猫踩过的键盘,React 在中间,第三方库在最下面,自己写的组件反而插在最前面?每次想找个导入都得上下
1. 引言 向量数据库是 RAG、语义搜索、推荐系统和多模态检索的核心基础设施。相比传统数据库的精确匹配,向量数据库更擅长“按语义找最相似的内容”。但真正把它用起来,除了会存向量,还需要掌握四件事:
上一篇的结论在这里变成现实:既然记忆 = "把历史塞回输入",那"历史"在代码里必须是某种能被规整地追加、读取、再塞回的东西。很多人的第一版(包括我自己)都是最朴素的: 能用,而且确实能让模型"看起来
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一个所有人都遇到过的瞬间 你让 AI 帮你规划了一次"给爸妈买保险"的方案,聊了半个小时,它甚至记得你爸爸的年纪、你们家的预算。然后你不小心刷新了页面,新开一个会话,问它:"上次说的那个重疾险,我们比
各位大佬我遇到一个非常奇怪的问题,简单说一下就是交换机如果用 10G 上联端口连接主路由,AP WiFi 测宽带速度是 1000M 左右,但是同一个交换机有线连接电脑测速宽带速度是正常 2000M 。切到 2.5G 电口连接主路由一切正常。下面说一下网络架构:铭凡 MS-A2 小主机 PVE 安装了 ikuai 做主路由,x710 sfp 口网卡连接光猫拨号,然后另外一个 x710 用 DAC 线缆连接锐捷 2.5G POE 二层交换机,2.5G AP 型号是 Unifi U7ProMax 。做了如下的测试:1. 改为 openwrt 系统、PVE 用 virtio 半虚拟化网卡,两种现象一致
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lw.PPOCR.C 的单文件离线 OCR 方案又进一步完善了。 在上一版 v0.1.0-preview.6 中,我们重点完成了 Android ARM64 支持,让同一套纯 C OCR Runtim
JQuick-Java快速入门教程:轻量级规则引擎环境搭建与首个脚本运行实战 前言 在传统 Java 开发中,业务规则往往以硬编码 if-else 的形式散落在 Service 层,每次调整阈值、权重
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