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軟件求生 - 面試官笑了：終於有人能把 Tomcat 的 Container 講明白了！

大家好，我是小米，一個在代碼裏泡了九年的程序員。前幾天去面試一家互聯網公司，面試官笑眯眯地問我：“你瞭解 Tomcat 的 Container 架構嗎？” 我心想，這問題挺常見的，屬於那種“問不深就考概念、問深了就勸退”的經典類型。於是我開始講——沒想到，這一講，就聊了快半個小時。 今天就把我當時的回答完整覆盤給你聽，保證聽完後，你不再怕面試官問這個問題。

yyds乾貨盤點 , 主機名 , 加載 , 後端開發 , JAVA , Web

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曾經愛過的烤麪包 - AI崗瘋了？AI應屆生的“起薪通脹”來了

AI行業的薪資，已經“卷”到讓人目瞪口呆。 過去年薪80萬是高管的待遇，如今——可能只是一個AI應屆生的起點。 “搶人大戰”全面打響：AI崗供不應求 脈脈發佈了《2025年 AI 人才流動報告》數據顯示：截至今年7月，脈脈上已有超1000家企業發佈AI相關崗位超7.2萬個。 從互聯網大廠（字節、小紅書、阿里、騰訊），到車企（比亞迪、小鵬、理想），再到智駕公司（文遠知

人工智能

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商湯萬象開發者 - LazyLLM 教程 | 第 13 講：RAG + 多模態：圖片、表格通吃的問答系統

在前面的課程中，我們探討了RAG（Retrieval-Augmented Generation）的基本原理及其在純文本處理中的應用。RAG 通過從外部知識庫檢索相關信息，結合上下文生成更準確、信息豐富的回答，從而提升基於文本的問答系統能力。 然而，現實世界中的信息並不侷限於文本，例如 PDF 文檔中的圖片、表格等多模態數據也承載着大量有價值的知識。在某些情況下，這些圖文並茂的內容比純文本更直觀、

llm , 算法 , 教程 , 人工智能 , 開源

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Smartbi - 對話思邁特CEO姚詩成：存量時代 BI 不只拼產品，客户真正要的是這兩種核心價值

​​​​​​​ChatBI是解藥還是新泡沫？ @松果財經 原創作者|在輝 2025年春節，DeepSeek的爆火讓產業圈迎來一波全民狂歡。很多行業或主動或被動地被AI影響，拿到了大量商機，銷售電話被打爆。 BI是其中一個典型。這個曾經專注於數據分析的行業，和AI有着天然的“親近感”。 思邁特CEO姚詩成告訴松果財經，當時那種氛圍中，不少客户涌入後台，紛紛表示今年預算重點在AI：“很多時候你過

數字化轉型 , bi , 人工智能

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DashVector - 如何通過Python SDK向Collection中插入或更新Doc

本文介紹如何通過Python SDK向Collection中插入或更新Doc。 説明 若調用本接口時Doc Id已存在，則等同於更新Doc； Doc Id不存在，則等同於插入Doc。 若調用本接口時不指定Doc Id，則等同於插入Doc，DashVector會自動生成Doc Id，並在返回結果中攜帶id信息。 前提條件 已創建Cluster 已獲得API-KEY 已安裝最

向量 , 數據庫 , 人工智能 , 大模型

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葡萄城技術團隊 - 最全前端Web報表打印方法彙總

最全前端Web報表打印方法彙總 （一）背景介紹 大家在日常辦公過程中經常需要進行文檔打印，比如：打印Excel表格、PPT文檔、照片。此外，在大家使用的各種應用系統中也都提供了打印功能，而不是讓大家必須導出一個Excel或者PDF文件再進行打印，比如：CRM中的合同打印、ERP中的BOM物料清單打印、HIS醫療信息系統中的電子病歷打印、WMS中的出庫入庫單、財務系統中的發票打印等等。這些集成到應用

Web

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華明視訊科技 - 2025年國內口碑不錯的智能閘口系統廠家推薦

隨着智慧物流、智慧口岸建設的不斷深入，智能閘口作為物流鏈的關鍵節點，其效率和準確性直接關係到整個作業流程的順暢。2025年，面對市場上眾多的智能閘口系統供應商，企業該如何選擇一家既靠譜又專業的合作伙伴？今天，我們就為大家推薦兩家在業內擁有極佳口碑和深厚技術底藴的深圳企業。 一、孚為智能科技 如果您追求的是一家技術紮實、深耕垂直領域的高科技企業，那麼深圳市孚為智能科技有限公司絕對是一個值

機器學習 , 圖像識別 , 神經網絡 , 人工智能 , 深度學習

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MIAOYUN - MIAOYUN | 每週AI新鮮事兒（10.24-10.31）

本週AI領域迎來密集更新，視頻生成為創新焦點，字節、MiniMax等發佈的模型實現了長視頻、多鏡頭與效率突破；多模態、3D場景與智能體平台（如華為WorldGrow、智源Emu3.5、360 SEAF）取得顯著進展；同時，ChatGPT在心理安全、OpenAI在開源安全模型以及PayPal與OpenAI的生態合作上也有關鍵動作，一起來回顧本週發生的AI新鮮事兒吧！ AI 大模型 中國科大與字節跳動

機器學習 , 算法 , 自然語言處理 , 人工智能 , 深度學習

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俞凡 - 5 分鐘搞定分佈式會話管理

本文介紹了在分佈式系統中常見的會話管理機制，分析了其優缺點和使用場景。原文：Mastering Session Management in Distributed Systems: 5 Proven Strategies You Need to Know 一旦你開始涉足分佈式系統，就會很快明白，無論架構多麼堅固，如果會話數據處理不當，也會分崩離析。想象一下，醫院裏的病人檔案存放在不同樓層，

後端

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王中陽講編程 - 某訊面試中常見的Java多線程面試題

這是我花費時間為大家整理的騰訊面試中常問的多線程面試題，看看你掌握多少？ 1.什麼是進程？什麼是線程？ 2.説説線程的生命週期和狀態? 3.什麼是上下文切換？ 4.創建線程創建的方式都有哪些？ 5.synchronized 關鍵字的作用 6.線程池的核心構造參數有哪些？ 1. 什麼是進程？什麼是線程？ 什麼是進程？ 進程是程序的一次執行過程，是系統運行

面試問題 , 多線程 , JAVA , 後端

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沉着的牙膏 - 運營商數據治理新範式：AI大模型賦能的低成本場景適配分類分級系統

一、概要: 隨着5G技術的推廣和數據量的急劇增長，運營商面臨着數據分類與合規管理的巨大壓力，尤其是在敏感數據的精準分類與新業務需求的快速適配方面。全知科技的“知源-AI數據分類分級系統”，該系統針對運營商在數據管理與合規方面的挑戰，提供了一種基於AI大模型賦能的低成本、場景適配性強的解決方案。該方案通過深度學習和知識圖譜技術，顯著提高了數據分類的效率和準確性，確保了數據在全生命週期中的安全與

人工智能

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CodeSheep - 稚暉君官宣，全球首個0代碼機器人創作平台來了！

提到稚暉君，毫無疑問，在科技圈一直是頂流的存在。自從稚暉君從華為出來投身機器人創業以後，大佬的技術動向無時無刻不被業界所關注着。 這不，就在剛剛過去的 1024 程序員節，稚暉君動態迎來一波大更新，並且一出手又是一個王炸，相信不少同學也刷到了，那就是官宣： 全球首個 0 代碼機器人內容創作平台：「靈創」正式發佈了！ 智元這次發佈的靈創平台，是一個面向大眾的機器人創作平台。 即便用户沒有專業的編程

人工智能 , JAVA , 後端 , 前端 , Javascript

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DM今天肝到幾點 - 我用24小時把一個瀕臨超時的任務救活【告急項目救命經驗】

寫在前面 當你正在深夜對着 IDE 狂敲代碼、看着日誌裏紅得發紫的 ERROR，卻忽然發現——速度、穩定性、成本，樣樣掣肘——別急，十分鐘後你可能會加入那個「不用為 API 報錯掉頭髮」的羣體。下面這篇實戰體驗，帶你看看我如何用 勝算雲 Router 把一個瀕臨超時的 AI 服務救活，並把本月賬單砍掉 80 %。 一、凌晨 1:42 —— 項目告急 那天凌晨，測試同事一連甩來三條 e

generative-ai , cursor , chatgpt , visual-studio , claude

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vivo互聯網技術 - vivo HTTPDNS 端到端體驗優化實踐

作者：來自 vivo 互聯網運維團隊- Zhang Qianqian 在信息時代，用户的手機應用訪問量日益增多，DNS 解析作為連接互聯網的關鍵環節，也被提出了更高要求。這一背景下，HTTPDNS 域名解析服務憑藉防劫持、精準調度、實時解析生效等特性，逐漸成為行業主流解決方案。我們構建了 vivo HTTPDNS 端到端的一體化解決方案，通過對 HTTPDNS SDK、HTTPDNS 服務端、統一

移動端 , dns , 運維 , 網絡

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Alluxio - Alluxio Enterprise AI 3.5 發佈，全面提升AI模型訓練性能

近日，Alluxio 發佈 Alluxio Enterprise AI 3.5 版本。該版本憑藉僅緩存寫入模式 ( Cache Only Write Mode )、高級緩存管理策略以及 Python 的深度集成等創新功能，大幅加速 AI 模型訓練並簡化基礎設施運維，助力企業高效處理海量數據集、優化 AI 工作負載性能。 AI 驅動的工作負載常因海量的數據管理複雜度高導致效率瓶頸以及訓練週期延長。

緩存命中率 , 機器學習 , 數據挖掘 , 緩存 , 人工智能

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AMIN - 中文Markmap v2.0 現已上線，新增高效功能，老闆再也留不住你下班的腳步！

介紹 Markmap.js 是一款開源項目，在 GitHub 上獲得了超過 1.7 萬個星的關注，它的主要功能是將 Markdown 文檔可視化為思維導圖。 在日常使用中，用户經常需要面對老闆的"再改一版"的問題， 而你則需要對生成的思維導圖進行高效修改以達到老闆的合理需求。 為此，中文Markmap 2.0 版本的更新，有效解決了這一需求，以下是新增的功能： 從圖形節點跳轉

Markdown

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Momodel - ColBERT——以詞元級別的向量嵌入提升信息檢索效果

介紹 檢索增強一代 （RAG） 自成立以來就風靡全球。RAG 是大型語言模型 （LLM） 提供或生成準確和事實答案所必需的。我們通過RAG解決LLM的事實性，我們嘗試為LLM提供一個與用户查詢上下文相似的上下文，以便LLM將處理此上下文並生成事實正確的響應。我們通過以向量嵌入的形式表示我們的數據和用户查詢並執行餘弦相似性來做到這一點。但問題是，所有傳統方法都以單個嵌入表示數據，這對於良好的檢索系統

llm , 向量 , 編碼 , 人工智能 , 檢索系統

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六月的可樂🥤 - 智能API代碼示例生成工具AiRestful

一、產品介紹 AiRestful是一款基於智能AI的,幫助小白快速生成任意編程語言的API接口調用示例代碼的編程工具.它的特點是:簡單易用、集成支持、多主流編程語言覆蓋.它是面向學生、編程愛好者、編程小白的實用工具. AiRestful官網: 點擊直達AiRestful官網 二、如何使用 AiRestful是簡單易用的,只需要三步即可為您生成您需要的編程語言的代碼示例. 1、第一步(必須): 根

restful , 人工智能 , 深度學習 , 前端 , Javascript

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阿里雲開發者 - 理解JS中的原型(Prototypes)

全新對象 在JS中，對象是有很多key和value構成的一種數據存儲結構。例如，如果想描述一個人的基本信息，可以構建一個擁有firstName和lastName的對象，並且分別被賦值為北宸和範。在JS對象中的key的值是String類型的。 在JS中，可以用Object.create創建一下全新的對象： //構建了一個空對象 var person = Obeject.create(null)

js異步編程 , code , prototype , 原型 , 代碼規範

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老紀的技術嘮嗑局 - 多點DMALL與OceanBase：實現租户間資源完全隔離與低成本系統升級

本文摘自《OceanBase社區版在泛互場景的應用案例研究》電子書，點擊鏈接獲取完整版內容。 作者：楊家鑫，多點數據庫團隊DBA 在當今數字化轉型的大潮中，企業面臨着諸多挑戰，尤其是在零售SaaS場景下，數據處理的複雜性和成本問題尤為突出。作為零售數字化領域的先鋒，我們不僅是國內頂尖的全局數字化解決方案提供商，更在亞洲市場上佔據領先地位。我們擁有上百個全渠道系統，涵蓋會員管理、商品、營銷、O2O、

數據庫設計

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技術博客達人 - resnet與cnn的關係

卷積神經網絡在視覺識別任務上的表現令人稱奇。好的CNN網絡是帶有上百萬參數和許多隱含層的“龐然怪物”。事實上，一個不好的經驗規則是：網絡越深，效果越好。AlexNet，VGG，Inception和ResNet是最近一些流行的CNN網絡。為什麼這些網絡表現如此之好？它們是如何設計出來的？為什麼它們設計成那樣的結構？回答這些問題並不簡單，但是這裏我們試着去探討上面的一些問題。網絡結構

機器學習 , 卷積 , 卷積核 , resnet與cnn的關係 , 人工智能 , 特徵提取

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HelpLook - 大促福利怎麼薅？最全“出海人年終福利地圖”來了！

年終旺季，超多福利🎁🎁🎁 為了讓出海人能快速瞭解近期的大促福利，特為大家整理了一份年終福利地圖。 涵蓋多家不同類型的出海服務商，地圖在手，福利你有！！ 詳情請往下看👇 AdsPower AdsPower 是一款專為出海人打造的指紋瀏覽器，致力解決跨境多賬號安全管理問題，目前已通過所有網站檢測。平台提供獨特的指紋配置、專業的瀏覽器自動化、高效的團隊協作功能，為您的賬號環境保駕護

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迅易科技 - 從“模糊經驗”到“精準決策”，國內項目型服務企業的AI預測實踐

“預測做不準，還不如不做。”這是我們在服務客户的時候聽過最多，也最令人無奈的現實。 在當今競爭激烈的商業環境中，精準的銷售收入預測對於企業制定戰略規劃、合理配置資源以及有效控制風險起着關鍵作用。然而，對於項目制服務企業而言，實現這一目標卻面臨着諸多挑戰。 以一家提供專業諮詢方案的項目制服務企業為例，銷售人員每天都會接觸到大量的銷售線索，但這些線索的質量參差不齊，如何從這些繁雜的線索中篩選出有價值的

bi , 算法 , 人工智能 , 大模型 , Python

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OpenBayes - 教程上新丨MIT等推出BindCraft，直接調用AF2，實現蛋白質結合體的智能化設計

在生命體系中，蛋白質很少單獨發揮其生物學功能，而是依賴於蛋白質-蛋白質相互作用（PPI）來執行復雜的生物學過程。因此，設計能夠特異性靶向和調控 PPI 的蛋白質結合物具有巨大的治療和生物技術潛力。 然而，傳統的蛋白質結合物生成方法，例如免疫接種、抗體庫篩選或定向進化，通常費力費時，並且對靶位的控制有限。 計算蛋白質設計提供了一種強大的替代方案，能夠根據特定靶標和結合位點定製結合物。而早期計算方法（

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