0 前言不是未来，也不是理论——这一切正在发生。相信很多前端切图仔曾经花好几个小时写 UI，拼接组件，追求像素级的完美布局。直到最近发现一种全新的方式，彻底颠覆了切图仔们对应用开发的认知：你不再需要前端，而是需要一个能成为你前端的 AI。1 API 不再只是端点，而是 AI 的接口不论你开发的是网页、移动端还是桌面应用，这些应用的核心都是通过内部和外部 API运行的。内部 API 负责处理你的应用
0 前言Perplexity推出全新功能 Labs，专为 Pro 订阅用户设计，旨在支持更复杂的任务，功能超越了传统的问答服务。这一重大更新标志着 Perplexity 从以搜索为核心的交互模式，转向由生成式 AI 驱动的结构化、多步骤工作流。1 交互模式Perplexity Labs 让用户可在一个统一界面完成多种任务，包括生成报告、分析数据、编写和执行代码、构建轻量级网页应用等。用户可以通网页
0 前言上文介绍咋用 MCP 插件让 Dify 充当客户端 ，并利用外部 MCP 服务器工具如 Zapier 的 7,000 多个集成。得益Dify模块化设计和灵活插件系统，它不仅限于客户端。Dify 还可轻松用作 MCP 服务器，让你与其他兼容系统共享你构建的 AI 应用程序，以实现更广泛用途。1 MCP 服务器插件：将 Dify 连接到 MCP 客户端mcp-server 插件由 Dify 社
本文已收录在Github，关注我，紧跟本系列专栏文章，咱们下篇再续！? 魔都架构师 | 全网30W技术追随者? 大厂分布式系统/数据中台实战专家? 主导交易系统百万级流量调优 & 车联网平台架构? AIGC应用开发先行者 | 区块链落地实践者? 以技术驱动创新，我们的征途是改变世界！? 实战干货：编程严选网1 在手机上分享密码Chrome 中可用于分享密码的模块。该模块旁边有一个二维码，可
0 业务痛点标准搜索查询通常会因复杂问题而失效。学术论文、市场分析或代码调试，要找到完整答案通常需拼凑数十个单独搜索。这正是深度研究的用武之地——它能够直面这一日常挑战。Google Gemini、ChatGPT 和 DeepSeek-R1 等领先 AI 平台已提供这项强大功能。深度研究凭借其智能反馈循环脱颖而出：它能够识别知识缺口，锁定特定问题，进行系统性探索，并提供全面的报告。不同于传统的碎片
0 前言Dify Workflow 因其用户友好的设置和强大的功能而广受欢迎。然而，之前的版本以串行方式执行各个步骤，等待每个节点完成后再转到下一个节点。虽提供清晰结构，但这会降低复杂任务的处理速度，增加延迟和响应时间。Dify v0.8.0 通过引入并行处理功能解决了这些限制。Workflow 现在可以并发执行多个分支，从而能够同时处理不同的任务。这显著提高了执行效率，使 LLM 应用程序能够更
我们正在发布 GPT‑4.5 的研究预览版 —— 这是我们目前为止最强大的聊天模型，现已面向全球的专业用户和开发者开放。GPT‑4.5 在预训练和后训练规模上迈出了新的一步。通过扩大无监督学习规模，GPT‑4.5 提升了识别模式、建立联系和生成有创意见解的能力，但它并不会进行推理。早期测试显示，GPT‑4.5 的互动体验更加自然。它拥有更广的知识基础、更强的理解用户意图的能力以及更高的“情商”，在
Google最新开源的生成式人工智能模型 Gemma 3，具备视觉-语言理解、长上下文处理能力，以及更强的多语言支持能力。一篇博客文章中，Google DeepMind 和 AI Studio 团队介绍了 Gemma 3 的新特性。该模型还带来了 KV-cache 内存优化、新的分词器，并在性能与图像编码分辨率方面实现了提升。Gemma 3 技术报告总结了上述新功能和能力。新的视觉-语言理解能力体
1 概述Drools，一种商业规则管理系统 (BRMS) 解决方案。提供一个规则引擎，该引擎处理事实并产生输出，作为规则和事实处理的结果。业务逻辑集中化，使变更快且成本低。提供一种易于理解的格式，来编写规则，弥合业务和技术团队之间差距。2 POM依赖添加依赖：<dependency> <groupId>org.kie</groupId> <
0 前言Claude 一边处理多个任务的插图：Anthropic今天正式推出Claude模型新一代产品：Claude Opus 4 和 Claude Sonnet 4，编程能力、高阶推理以及AI智能体应用方面设立全新标准：Claude Opus 4是目前全球最强编程模型，在复杂且持续运行的任务和智能体流程中表现尤为突出Claude Sonnet 4则在Sonnet 3.7基础上一次重大升级，更精准
本文已收录在Github，关注我，紧跟本系列专栏文章，咱们下篇再续！? 魔都架构师 | 全网30W技术追随者? 大厂分布式系统/数据中台实战专家? 主导交易系统百万级流量调优 & 车联网平台架构? AIGC应用开发先行者 | 区块链落地实践者? 以技术驱动创新，我们的征途是改变世界！? 实战干货：编程严选网在当今快速发展的技术环境中，确保应用程序在投入生产前达到高可用性、安全性和可靠性标准
本文已收录在Github，关注我，紧跟本系列专栏文章，咱们下篇再续！? 魔都架构师 | 全网30W技术追随者? 大厂分布式系统/数据中台实战专家? 主导交易系统百万级流量调优 & 车联网平台架构? AIGC应用开发先行者 | 区块链落地实践者? 以技术驱动创新，我们的征途是改变世界！? 实战干货：编程严选网0 前言Codex 是一款基于云端的软件工程代理工具，能够同时处理多项任务，由 co
0 确认问题（现象）：接口响应时间飙升某接口平时响应时间平均在200ms，但是最近飙升到600ms。1 自顶向下，排除法1.1 系统层（监控）：查看 CPU, TCP 连接, 网卡, Load 等查看监控指标，cpu、tcp连接、网卡、load一切正常1.2 应用运行时层（GC、内存）分析gc日志：查看 Full GC 情况2017-01-25T11:02:21.939+0800: 71437.9
你通常会在 Martin Fowler 的博客上撰写文章，提供生成式 AI 领域的最新发展动态。那么，让我们先来说说有什么新动态，因为在我看来，生成式 AI 领域的更新速度甚至比 JavaScript 库还要快。我们才眨了一下眼，可能在那段时间里生成式 AI 领域就出现了两个新工具。啥是新的呢？这几乎是现在经常被问到的问题，即使我目前全职负责跟踪这个领域，我也不可能掌握所有的东西，对吧？所以，如果
0 前言Sentinel提供：@SentinelResource 定义资源AspectJ 的扩展用于自动定义资源、处理 BlockException 等1 导依赖想用Sentinel Annotation AspectJ Extension：<dependency> <groupId>com.alibaba.csp</groupId> <a
1 规则Sentinel 追求开发者只需关注资源的定义，当资源定义成功后，可动态增加各种流控降级规则。Sentinel 提供两种方式修改规则：API 直接修改 (loadRules)通过 DataSource 适配不同数据源修改手动 API 修改较直观，可通过以下 API 修改不同规则：// 修改流控规则 FlowRuleManager.loadRules(List<FlowRule>
本文已收录在Github，关注我，紧跟本系列专栏文章，咱们下篇再续！? 魔都架构师 | 全网30W技术追随者? 大厂分布式系统/数据中台实战专家? 主导交易系统百万级流量调优 & 车联网平台架构? AIGC应用开发先行者 | 区块链落地实践者? 以技术驱动创新，我们的征途是改变世界！? 实战干货：编程严选网AI智能体（AI agents）正成为下一波关键的人工智能发展趋势。在经历了两年多的
你是不是经常要手动整理一大堆杂乱的数据？ ? 比如处理制表符分隔的数据、杂乱的日志，或者没有结构的 SQL 数据。与其浪费时间一行行修改，不如用 IntelliJ 的正则表达式查找和替换功能，几秒钟就能搞定。本教程会教你如何用 IntelliJ 的正则功能，把 制表符分隔的数据 转换成 SQL 格式，原本又慢又痛苦的操作，变成 一键搞定的轻松事。 ?1 ⏳ 问题：手动整理数据太麻烦假设你手上有这么
本文已收录在Github，关注我，紧跟本系列专栏文章，咱们下篇再续！? 魔都架构师 | 全网30W技术追随者? 大厂分布式系统/数据中台实战专家? 主导交易系统百万级流量调优 & 车联网平台架构? AIGC应用开发先行者 | 区块链落地实践者? 以技术驱动创新，我们的征途是改变世界！? 实战干货：编程严选网安装Homebrew/bin/bash -c "$(curl -fsSL https
0 前言LangChain4j 支持模型上下文协议（MCP），用于与符合 MCP 标准的服务器通信，从而调用并执行工具。该协议支持两种通信方式，LangChain4j 均已支持：HTTP 模式：客户端通过 SSE 通道接收服务端事件，并通过 HTTP POST 请求发指令stdio 模式：客户端可将 MCP 服务器作为本地子进程运行，并通过标准输入/输出与其通信想让聊天模型或 AI 服务使用 MC
本文已收录在Github，关注我，紧跟本系列专栏文章，咱们下篇再续！? 魔都架构师 | 全网30W技术追随者? 大厂分布式系统/数据中台实战专家? 主导交易系统百万级流量调优 & 车联网平台架构? AIGC应用开发先行者 | 区块链落地实践者? 以技术驱动创新，我们的征途是改变世界！? 实战干货：编程严选网0 前言Webpack 是一个强大的 JavaScript 模块打包工具，广泛用于前
背景在如今生成式 AI 变革的时代浪潮下，大语言模型（LLM）已经深刻影响了信息处理。信息的提取和处理工作已从原来匹配规则或依靠人工操作，转变为可以由 LLM 对文本数据进行处理，同时也可以通过构建训练数据集对模型进行微调来进一步提升大语言模型对下游特定任务的准确性。这一变化的原因在于：LLM 拥有大量预训练的知识背景，以及超强的语义理解能力，可以精确匹配文本中的信息，进行信息抓取和组织。LLM
开发团队实践指南人工智能正在改变各行各业，软件开发也不例外。从自动生成代码到智能调试，AI 正在重新定义开发人员编写和维护代码的方式。在众多 AI 工具中，GitHub Copilot 无疑是最热门、最受关注的解决方案之一。但它是否真的提升了生产力，还是反而带来了更多的负担？真实的 Copilot 实验当我们第一次将 GitHub Copilot 引入团队时，有两个主要问题摆在面前：它真的能让我们
弹性在任何工作负载的开发中都扮演着关键角色，而生成式AI工作负载也不例外。从弹性的角度来设计生成式 AI 工作负载时有一些独特的考虑因素。理解并优先考虑弹性对于生成式 AI 工作负载来满足组织的可用性和业务连续性要求至关重要。在这篇文章中，我们讨论了生成式AI工作负载的不同技术栈以及应该考虑的因素。全栈生成式 AI尽管围绕生成式 AI 的很多兴奋点都集中在模型上，但一个完整的解决方案涉及来自多个领
1. Git LFS 简介功能Git LFS 将大型文件（如音频样本、视频、数据集和图形）替换为 Git 中的文本指针，同时将文件内容存储在远程服务器（如 GitHub.com 或 GitHub Enterprise）上。优势大文件版本控制：即使是 GB 级别的大文件也可以通过 Git 进行版本控制。更多仓库空间：通过外部文件存储，可以轻松保持仓库的可管理大小。更快的克隆和拉取：由于下载数据量减少
1 回归本源：为什么需要 @ConfigurationProperties？在早期或简单的 Spring 应用中，习惯 @Value("${property.key}") 注入单个配置项。随应用规模扩大和配置项增多，这种方式弊端逐渐显现：类型不安全：@Value 主要处理字符串，复杂类型转换容易出错或需要手动处理配置分散：相关的配置项可能散落在代码的各个角落，难以管理和理解重构困难：属性键是硬编码
一. 前言提升客户服务效率与质量是企业永恒的追求目标。2024 年初，我们与客户（华宝新能）的产品、IT、客服团队共同探讨如何借助新兴的生成式 AI（Generative AI, GenAI）技术赋能客服团队，期望通过自动化总结和提炼现有知识库内容，高效应对产品咨询、故障处理等售前售后需求，提供智能响应。经过系统集成及知识库数据准备，一阶段方案于 2024 年中期顺利上线，客服团队工作效率显著提升
一、需求背景在农业现代化进程中，作物健康监测对于保障粮食安全和提高农业生产效率起着举足轻重的作用。马铃薯作为全球重要的粮食作物之一，其种植面积广泛，产量和质量直接关系到众多农户的生计以及食品供应链的稳定。准确、快速地鉴别马铃薯叶片的健康状况，能够及时发现病害并采取相应防治措施，有效减少病害对产量的影响，降低农药使用量，促进农业可持续发展。然而，传统的人工鉴别马铃薯叶片健康状况的方式，不仅耗费大量人
0 要点总结Meta发布 Llama 4 系列的首批模型，帮用户打造更个性化多模态体验Llama 4 Scout 是有 170 亿激活参数、16 个专家模块的模型，同类中全球最强多模态模型，性能超越以往所有 Llama 系列模型，能在一张 NVIDIA H100 GPU 上运行。该模型支持业界领先的 1000 万上下文窗口，在多个权威测试中表现优于 Gemma 3、Gemini 2.0 Flash
这个错误 ssl.SSLCertVerificationError: [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed: unable to get local issuer certificate 指出 Python 在尝试建立安全的 HTTPS 连接时，无法验证远程服务器（在此案例中是 GitHub 或 Hugging Fac
Copyright © 2005-2025 51CTO.COM 版权所有 京ICP证060544号
