Hello， 大家好，我是程序員海軍,全棧開發|AI愛好者｜獨立開發。如今各個大廠都在卷AI IDE 賽道，想必知道這個賽道的含金量有多重了！就在昨天AWS 就出了 kiro，下面，我來帶大家全方位的來體驗下它.目前可免費使用 Claude！ Kiro 簡介 當各大廠還在比拼代碼補全速度時，亞馬遜AWS昨天發佈了：Kiro AI IDE（kiro.dev）。與Cursor等傳統工具不同，它劍指
昵稱 程序員海軍
引言 在現代前端開發流程中，設計師與開發者之間的協作往往存在效率瓶頸。傳統方式需要開發者手動從設計稿中提取樣式、測量間距並編寫基礎代碼，這個過程既耗時又容易出錯。葡萄城 Trae IDE 推出的模型上下文協議（MCP）功能，特別是 MCP Server - Figma AI Bridge，為解決這一問題提供了智能化方案。通過本教程，您將學會如何利用這一功能，將 Figma 設計稿自動轉換為整潔的前
昵稱 葡萄城技術團隊
在當今 AI 技術迅猛發展的浪潮下，軟件開發領域正經歷着深刻變革。2025 年 7 月 22 日，騰訊雲重磅宣佈 CodeBuddy IDE 開啓內測，這一消息如巨石投入平靜湖面，在業界激起千層浪。作為全球首個實現 “產品 - 設計 - 研發部署” 全流程 AI 一體化的開發工作台，CodeBuddy IDE 以其創新性的理念和強大的功能，重新定義了軟件開發的邊界與效率，有望引領整個行業進入全新發
@aoshizhongshengdexiangjiao_bvx78q
昵稱 傲視眾生的香蕉_bvX78Q
2025年，AI驅動的開發工具生態系統正在經歷前所未有的變革。在Cursor重新定義AI IDE概念之後，亞馬遜推出的Kiro以其獨特的"規劃優先"理念強勢入場，為開發者帶來了全新的編程體驗。這兩款工具雖然都致力於提升開發效率，但在架構設計、工作流程和生產力提升方式上卻展現出截然不同的哲學。 本文將從技術架構、功能特性、開發者體驗等維度深度對比這兩款AI IDE，探討它們如何重塑現代軟件開發流程。
@aoshizhongshengdexiangjiao_bvx78q
昵稱 傲視眾生的香蕉_bvX78Q
系列文章導讀： 在AI巨浪滔天的2024年，當所有開發者都在討論Copilot和Sora時，一個團隊卻“逆流而行”，基於古老的Vim Language打造了一門新語言，並提出了一個驚人的目標：“讓AI無法取代程序員”。這究竟是異想天開，還是抓住了問題的本質？本系列文章將分三部分，客觀解讀這份技術文檔背後的“狂想”與“底氣”。 （上篇）一個“復古”的破局者 （中篇）“三位一體”的Supe
昵稱 codigger
一、前言 本系列前面兩篇文章已經分別在圖片庫和網絡庫的角度介紹了諸多白屏問題的定位和解決方案，但都是相對獨立的問題，並且像OSCP，CDN節點異常之類的第三方問題無法徹底根治，因此為了長治白屏併發掘更多問題，就需要一套相對完善的白屏檢測+問題歸因體系。 本文將介紹從用户視角出發的白屏檢測方案以及線上白屏問題的大致歸因思路。 二、白屏歸因平台概覽 三、客户端 檢測思路 直接將白屏檢測寫到圖片庫裏似
昵稱 得物技術
導讀：本期是《深入淺出Apache Spark》系列分享的第四期分享，第一期分享了Spark core的概念、原理和架構，第二期分享了Spark SQL的概念和原理，第三期則為Spark SQL解析層的原理和優化案例。本次分享內容主要是Spark SQL分析層的原理和優化的案例，且此優化案例是對於理解分析層原理很重要的。 本期介紹會圍繞下面五點展開： 前情提要 Spark SQL
昵稱 數新智能
在深度學習領域，優化器的選擇對模型性能至關重要。雖然PyTorch中的標準優化器如 SGD 、 Adam 和 AdamW 被廣泛應用，但它們並非在所有情況下都是最優選擇。本文將介紹四種高級優化技術，這些技術在某些任務中可能優於傳統方法，特別是在面對複雜優化問題時。 我們將探討以下算法： 序列最小二乘規劃（SLSQP） 粒子羣優化（PSO） 協方差矩陣自適應進化策略（CMA-ES） 模擬退
昵稱 deephub
製造業的流程管理包括從原材料採購、生產、加工、到最終交付的各個環節。高效的流程管理不僅能提升生產效率，還能確保產品質量，降低運營成本，提高客户滿意度。在製造業中，流程管理的優化對於提升企業核心競爭力具有重要作用。 一、如何優化製造業的流程管理？ 為了提升製造業流程管理的效率，企業可以採取以下幾種優化方法： 1.流程標準化 標準化是優化流程管理的第一步。通過建立統一、標準的工作流程，減少人為差錯和
昵稱 效率時空
基於人類反饋的強化學習(RLHF)已成為大型語言模型(LLM)訓練流程中的關鍵環節，並持續獲得研究界的廣泛關注。 本文將探討RLHF技術，特別聚焦於直接偏好優化(Direct Preference Optimization, DPO)方法，並詳細闡述了一項實驗研究：通過DPO對GPT-2 124M模型進行調優，同時與傳統監督微調(Supervised Fine-tuning, SFT)方法進行對比
昵稱 deephub
超參數優化是深度學習模型開發過程中的一個核心技術難點。合適的超參數組合能夠顯著提升模型性能，但優化過程往往需要消耗大量計算資源和時間。本文介紹TorchOptimizer，這是一個基於貝葉斯優化方法的超參數優化框架，專門用於優化PyTorch Lightning模型的超參數配置。 TorchOptimizer是一個集成了PyTorch Lightning框架和scikit-optimize貝葉斯
昵稱 deephub
在性能要求較高的應用場景中，Python常因其執行速度不及C、C++或Rust等編譯型語言而受到質疑。然而通過合理運用Python標準庫提供的優化特性，我們可以顯著提升Python代碼的執行效率。本文將詳細介紹幾種實用的性能優化技術。 1、__slots__機制：內存優化 Python默認使用字典存儲對象實例的屬性，這種動態性雖然帶來了靈活性，但也導致了額外的內存開銷。通過使用 __slots_
昵稱 deephub
由於圖片和格式解析問題，可前往 閲讀原文 Chrome DevTools 是開發者用於調試 Web 應用程序、分析性能、檢查元素和網絡請求的重要工具。無論是前端開發人員還是後端工程師，熟練掌握 Chrome DevTools 都能顯著提高開發效率和調試精度。通過 DevTools，我們可以快速識別並解決性能瓶頸、修復 bug、優化用户體驗 Chrome DevTools 提供了多種強大的功能，包括
昵稱 大衞talk
當用户打開你的網站時，瀏覽器突然彈出刺眼的“不安全”警告，超40%的人會立刻關閉頁面——這不是危言聳聽，而是谷歌2023年的最新數據。 ◆ 無SSL證書的網站，正在經歷一場無聲的流量屠殺！ 三大“死刑判決”：為什麼用户拋棄非HTTPS網站？ ⚠️ 信任崩塌：1秒失去客户 地址欄的“不安全”標識，等同於向用户宣告：“這裏可能泄露你的隱私！” 調查顯示，76%的消費者會因此放棄下單，甚至永久拉黑網站
昵稱 幸運的行者
隨着OceanBase數據庫應用的日益深入，數據量不斷攀升，單個表中存儲數百萬乃至數千萬條數據的情況變得愈發普遍。因此，部署專門的運維工具、實施針對性的表性能優化策略，以及加強指標監測工作，都變得更為重要。以下為基於我們的使用場景，所採取的一些部署和優化措施分享。 一、OCP部署升級 1．OCP升級 （1）4.2.1BP1升級到4.2.2，本來以為毫無波瀾但是下載完畢一鍵包並完成前期準
昵稱 程序員小鋒
書籍：Optimization and Optimal Control in a Nutshell 作者：Sudath Rohan Munasinghe 出版：Springer 編輯：陳萍萍的公主@一點人工一點智能 下載：書籍下載-《優化與最優控制簡明教程》 01 書籍介紹 本書簡潔地介紹了優化過程和最優控制過程，並通過實例和仿真幫助自學和更好地理解。首先從函數優
昵稱 一點人工一點智能
本文為墨天輪數據庫管理服務團隊第52期技術分享，內容原創，作者為技術顧問muggle，如需轉載請聯繫小墨（VX：modb666）並註明來源。 1、適用範圍 達夢數據產品：DM8 2、表設計優化 表設計優化可以從三個方面入手：選擇合適的表類型、設置分區表、設置全局臨時表。 2.1 表類型選擇 達夢數據庫提供了三種表類型：行存儲表、列存儲表（HUGE）和堆表。運維人員可根據實際需求選擇合適的表類型。
昵稱 墨天輪
在處理高併發任務時，如果每個任務都創建一個新線程，會導致系統資源急劇消耗、性能下降。線程池通過複用已創建的線程來執行新任務，大大提高了資源利用效率。本文將深入探討 Java 線程池的核心原理和實踐應用，助你徹底掌握這一多線程開發的重要工具。 一、線程池的基本概念 線程池本質上是一種線程使用模式，它在系統中預先創建一定數量的線程，放入池中統一管理。當有任務需要執行時，從池中取出線程執行，任務執行完後
昵稱 異常君
作者：vivo 互聯網服務器團隊- Li Gang 本文介紹了遊戲業務使用MAT和GC日誌等工具對 Full GC頻率進行優化的過程。 一、背景 遊戲業務面對用户端的某個工程，每天Full GC頻率達到120次，業務高峯期每7分鐘就會有一次Full GC。為了避免情況持續變差，最大程度減少對系統響應時間的負面影響，需要對該工程的Full GC頻率進行優化。 該項目JDK版本為1.8，老年代使用
昵稱 vivo互聯網技術
你是否遇到過這樣的場景：後台接口響應越來越慢，用户抱怨頁面加載時間長，運維同事警告服務器負載飆升？分析日誌發現，一個頁面渲染竟然要發起幾十上百個接口請求！隨着用户量增長，系統就像陷入泥潭。這種情況在微服務架構特別常見 - 獲取 10 個用户信息，就要發 10 次獨立請求，每次都有網絡延遲。如何優雅地解決這個問題？請求合併技術正是你需要的救星。 請求合併的核心原理 請求合併就是把短時間內的多個獨立請
昵稱 異常君
原文鏈接：https://www.nocobase.com/cn/blog/weekly-updates-20250529。 彙總一週產品更新日誌，最新發布可以前往我們的博客查看。 NocoBase 目前更新包括的版本更新包括三個分支：main ，next和 develop。 main ：截止目前最穩定的版本，推薦安裝此版本。 next：包含即將發佈的新功能，經過初步測試的版本，可能存在部分已知
昵稱 NocoBase
在微服務架構和高併發場景下，Go語言的性能優化直接決定了系統的吞吐量和資源利用率。本文基於大型互聯網公司的實踐經驗，提供可直接應用於生產環境的優化技巧和完整代碼實現。 1. 內存分配優化 1.1 對象池模式 (sync.Pool) 對象池是減少GC壓力的核心技術，特別適用於頻繁創建和銷燬的對象。 package main import ( "sync" "bytes" "
昵稱 Seven
引言 在Linux內核源碼中，我們經常看到if(likely(condition))和if(unlikely(condition))這樣的代碼結構。這些宏通過指導編譯器進行分支預測優化，可以顯著提升程序性能。本文將深入分析其工作原理，並通過彙編代碼展示實際優化效果。 核心原理 likely()和unlikely()宏的本質是調用GCC內置函數： #define likely(x) __buil
昵稱 點墨
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