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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。

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曾經愛過的烤麪包 - AI重塑世界?600家企業亮出底牌,背後暗藏這些機遇...

互聯網之光博覽會現場,600餘家企業鋪開一幅AI科技全景圖,而你,是否已經準備好握住這把改變未來的鑰匙? 世界互聯網大會烏鎮峯會近日落下帷幕,但科技的餘温未散。在“互聯網之光”博覽會上,40餘個大模型、30餘個智能體、20多項具身智能機器人同台競技,勾勒出AI技術應用的廣闊邊界。 從算力互聯互通平台的政策支持,到夸克AI眼鏡與智能體“桐小烏”結合的沉浸式服務,再到小鵬IRON機器人的全

人工智能

商湯萬象開發者 - LazyLLM教程 | 第14講:實戰:構建一個支持複雜學術論文問答的RAG系統

在前面的課程中,我們學習了 RAG 相關的知識,以及如何自定義 Reader 組件和在 RAG 任務中處理圖片和表格數據。本節內容將在此基礎上,利用前面學到的知識,搭建一個基於論文的問答系統。 在信息爆炸的時代,科研論文的數量激增,研究人員在查閲文獻時面臨諸多挑戰。論文內容專業性強、邏輯複雜,傳統的關鍵詞檢索方式難以精準提取核心信息,導致獲取有效內容的成本較高。 為了解決這一問題,RAG技術被廣泛

論文 , 教程 , 知識 , 系統架構 , 人工智能

Smartbi - Smartbi 10 月版本亮點:AIChat對話能力提升,國產化部署更安全

10 月版本煥新上線!Smartbi AIChat 與一站式 ABI 平台再升級,聚焦「交互體驗、數據效率、部署適配、安全管控」四大方向,解決溝通閉環、國產化遷移、大規模授權加載慢等實際業務痛點,讓數據分析更順暢、部署更靈活、安全更可靠,助力企業降本提效!下文為你拆解功能亮點~ 01 Smartbi AIChat 1 新增對話評論與回覆,雙向溝通更高效 AIChat 以往的反饋是單向的:用户提交問

大數據 , 版本更新 , 數據分析

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

葡萄城技術團隊 - 從100秒到10秒的性能優化,你真的掌握 Excel 的使用技巧了嗎?

從100秒到10秒的性能優化,你真的掌握 Excel 的使用技巧了嗎? Qusetion:核心提問場景 如何提升 Excel 批量複製含複雜公式行的性能? 怎樣只複製 Excel 公式而不復制普通單元格的值? Excel 公式相對引用特性有什麼作用? Answear: 要提升 Excel 批量複製含複雜公式行的性能,可採用分離公式與格式複製過程的方法;若想只複製公式而不復制普通單元格的值

excel

華明視訊科技 - 什麼是鐵路車號識別裝置?

在現代化鐵路貨運管理中,效率與準確性是衡量運營水平的關鍵尺度。傳統依賴人工抄錄車號的方式,不僅效率低下、成本高昂,更因人為因素導致數據不準,已成為制約礦區、編組站、貨運站等場景智能化升級的瓶頸。鐵路車號識別裝置,正是為解決這一核心痛點而生的智能化解決方案。 什麼是鐵路車號識別裝置? 鐵路車號識別裝置是一套基於前沿人工智能深度學習技術的自動化識別系統。它通過高清圖像捕捉與智能分析,對貨運

機器學習 , 圖像識別 , 算法 , 人工智能 , 深度學習

MIAOYUN - MIAOYUN | 每週AI新鮮事兒(10.31-11.07)

本週AI領域動態密集,美團、360、銀河通用、字節、騰訊、Kimi與科大訊飛等分別發佈多模態、圖文、導航及視頻推理模型;工具層面,寒武紀、百度、崑崙萬維、騰訊均推出新平台或功能。技術方面,在長序列處理、多智能體協同及代碼執行效率上取得突破。市場方面,OpenAI與AWS達成鉅額合作,小鵬發佈人形機器人「IRON」。整體呈現高效化、多模態與實用化趨勢,一起來回顧本週發生的AI新鮮事兒吧! AI 大模

資訊 , 機器人 , 自然語言處理 , 人工智能 , 深度學習

俞凡 - 10 分鐘搞定神經網絡

本文簡單介紹了神經網絡的基本原理、組成和基礎算法,並通過示例介紹了最簡單的神經網絡是如何工作的。原文:Learn How Neural Networks Work 神經網絡是人工智能中最重要的組成部分之一,若沒有神經網絡,像 ChatGPT 這樣的大語言模型就不會存在。實際上,幾乎所有深度學習模型都在某種程度上使用了神經網絡。 這就是為什麼瞭解神經網絡的工作原理如此重要。所以,讓我們重温一

人工智能

王中陽講編程 - 訂單支付後庫存不扣減,如何用RabbitMQ來優化?

上週在Review學員代碼的時候,我們發現了一個很基礎但很重要的問題:支付回調流程中缺少了庫存扣減環節。這類問題雖然基礎,但如果直接進入生產環境,可能導致庫存的數據和實際銷售的情況不一致,出現超賣的情況。能夠及時發現這種問題,這就是Review代碼的重要性。 先看這段有問題的代碼: // 原來的支付回調邏輯(問題代碼) func PaymentCallback(ctx context.Contex

go , 後端

沉着的牙膏 - 智能識別與持續合規:構建運行平穩的API風險監測體系

(提示:在數字化浪潮下,API風險監測系統正成為企業實現穩定運營與合規治理的關鍵基石。) 概要:隨着數字經濟的持續發展,數據已經成為企業最重要的生產要素之一,而API(應用程序接口)作為數據流通的“高速通道”,支撐着業務系統間的交互與協同。從銀行轉賬、在線購物到智慧政務,幾乎所有數字化服務都離不開API的參與。與此同時,接口暴露面急劇擴大,安全威脅也隨之增加。API漏洞被利用導致的數據泄露、

深度學習

CodeSheep - 稚暉君公司的最新工資和招人標準

作為具身智能領域的獨角獸,智元機器人這兩年在資本市場可謂是備受關注. 誰都沒有想到,這家成立僅僅才兩年的創業公司,如今已經成為了國內具身智能領域估值最高的公司之一。 成立兩年多,智元已經完成了多輪次融資。 而當我們翻開智元機器人的股東名冊,可是堪稱科技創投界的“明星陣容”:既有高瓴創投、紅杉中國、鼎暉投資等頂級風投;也包含比亞迪、上汽、北汽等車企巨頭;除此之外還有像立訊精密等這樣的產業龍頭。

人工智能 , JAVA , 後端 , 前端 , Javascript

DM今天肝到幾點 - 7.16 勝算 AI 資訊日報:DeepMind 自信悖論、LG 混合模型登場、Astra AI 垂直突圍、瑞士千語開源

DeepMind 披露 LLM 的“自信悖論” 最新論文指出,LLM 在多輪追問或遭遇矛盾信息時,往往一面頑固堅持錯誤答案,另一面又輕易放棄已驗證的正確結論,呈現“過度自信 + 過度懷疑”的雙重失衡。(X (formerly Twitter), arXiv) 勝算短評:這相當於把“漂移”和“幻覺”結合成一個新級別風險:即便提示工程再精細,也可能在深層對話中被拖入邏輯黑洞。

chatgpt , openai , 人工智能 , visual-studio , claude

vivo互聯網技術 - 線上ES集羣參數配置引起的業務異常案例分析

作者:vivo 互聯網數據庫團隊- Liu Huang 本文介紹了一次排查Elasticsearch node_concurrent_recoveries 引發的性能問題的過程。 一、故障描述 1.1 故障現象 1. 業務反饋 業務部分讀請求拋出請求超時的錯誤。 2. 故障定位信息獲取 故障開始時間 19:30左右開始 故障拋出異常日誌 錯誤日誌拋出timeout錯誤。 故障之前的

elasticsearch , 性能

Alluxio - Alluxio 聯手 Solidigm 推出針對 AI 工作負載的高級緩存解決方案

作者:Wayne Gao, Yi Wang, Jie Chen, Sarika Mehta Alluxio 作為全球領先的 AI 緩存解決方案供應商, 提供針對 GPU 驅動 AI 負載的高速緩存。其可擴展架構支持數萬個節點,能顯著降低存儲帶寬的消耗。Alluxio 在解決 AI 存儲挑戰方面的前沿技術在很大程度上推動了大語言模型( LLM )在全球範圍內的成功。 “Solidigm 和 Allu

數據挖掘 , 算法 , 緩存 , 存儲 , 人工智能

AMIN - 告別生硬翻譯!AI谷歌翻譯:讓你的文字“説人話“

還在為生硬的機器翻譯而苦惱嗎? 還在為無法準確傳達意思而抓狂嗎? 是時候告別這些煩惱了! AI谷歌翻譯,基於先進的神經網絡技術,讓你的文字“説人話”,輕鬆跨越語言障礙,實現自然流暢的溝通。 AI谷歌翻譯的核心技術是基於神經網絡的深度學習模型。 這種模型能夠模擬人腦的學習過程,通過海量的語料庫訓練,逐漸掌握語言的細微差別和語境的複雜性。 與傳統的機器翻譯不同,神經網絡翻

人工智能 , 翻譯

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

六月的可樂🥤 - 強烈推薦 Web前端在線代碼IDE(代碼編輯器)

好用代碼在線編輯器推薦 在前端開發的世界裏,一款高效、便捷的代碼編輯器是每位開發者的得力助手。今天,我將以一名前端技術愛好者的身份,為大家介紹一款專注於前端領域的免費在線代碼編輯器——ColaOnlineCoder。它不僅支持在線編輯和預覽HTML、CSS、JavaScript等前端代碼,還集成了豐富的在線前端框架模板,以及強大的AI編程助手能力,為前端開發帶來了前所未有的便捷與可能。 這裏先貼一

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京東雲開發者 - 常用Web 實時通信技術:原理+選型,一篇通關

在 Web 開發中,實時通信技術的核心目標是實現客户端(Browser)與服務器之間低延遲、雙向 / 單向的動態數據交互,而非傳統 HTTP 的 “請求 - 響應” 模式。以下是 Web 端最常用的實時通信技術,從概念、原理特點、適用場景、對比選型進行詳細解析。 一、WebSocket 1.1、核心概念 WebSocket 是 Web 端實時通信的 “基礎設施”,通過全雙工長連接和輕量幀傳輸,解決

程序員

阿里雲開發者 - 快成物流科技 x mPaaS | 小程序容器加持下的技術架構“提質增效”

簡介:大前端團隊如何選型技術?如何快速上手?如何高效協同?讓我們看看快成科技如何解決這一問題。 導言 從 2017 年開始,GMTC“移動技術大會”就更名為“大前端技術大會”。發展至今,混合開發、原生開發、前端開發等概念正在深度融合,組成“大前端”團隊。 大前端團隊如何選型技術?如何快速上手?如何高效協同?讓我們看看快成科技如何解決這一問題。 緣起兩地三團隊 快成科技是網絡貨運領

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JavaEdge - 別隻怪客户端宕機!還有這些導致 Redis 分佈式鎖“死鎖”的原因

本文已收錄在Github,關注我,緊跟本系列專欄文章,咱們下篇再續! 🚀 魔都架構師 | 全網30W技術追隨者 🔧 大廠分佈式系統/數據中台實戰專家 🏆 主導交易系統百萬級流量調優 車聯網平台架構 🧠 AIGC應用開發先行者 | 區塊鏈落地實踐者 🌍 以技術驅動創新,我們的征途是改變世界! 👉 實戰乾貨:編程嚴選網 0 前言 除了“持有鎖的進程崩潰、未釋放鎖”這一經典

JAVA

美狐美顏SDK開放平台 - 直播美顏SDK中的抖動特效實現難點:識別、渲染與延遲控制全攻略

在短視頻與直播行業快速演進的今天,用户對“視覺體驗”的要求不斷提高。美顏不再僅僅是磨皮、美白、瘦臉,而是追求更具互動感和趣味性的抖動特效(ShakeEffect)。從直播美顏SDK的角度來看,要實現一個自然、不卡頓、匹配主播動作的抖動特效,其實遠比看上去複雜。 如果你是技術負責人、產品經理,或者正關注直播美顏SDK集成方案、直播特效算法開發、實時渲染優化等問題,那麼這篇文章

視頻美顏sdk , 美顏api , 人工智能 , 直播美顏sdk , 計算機視覺 , 第三方美顏SDK , 在51CTO的第一篇博文 , 美顏SDK

Fabarta - 六問「大模型落地」— 如何打通企業智能化轉型最後一公里?

作者:張紅兵 楓清科技(Fabarta)合作人 ChatGPT 2022年底出現以來,大模型熱度持續不減,尤其是今年年初DeepSeek的爆火,更讓大模型走入更多人的視野。大模型除了在C端(個人用户)廣泛應用,在B端(企業)也有越來越多的企業在做落地。2025年8月26號, 國務院發佈《關於深入實施“人工智能+”行動的意見》,更將以大模型為主的人工智能技術放到更加突出的位置。“

開源軟件 , 數據 , 人工智能 , 深度學習

wx6603b05eb93d0 - 新華社評車圈營銷亂象:零件命名武俠風,拉踩陰陽友商博關注……

幾年前,小柴就發文調侃,如今的汽車行業,核心競爭力好像是車企領導們的嘴,以及養車評人加上對負面新聞的OTA能力。 比如,在創始人的嘴這方面,他們有人説,BBA這些落後的東西;還有人説,咱們不要嘲笑邁巴赫,以及千萬以內最好;還有輪端輸出扭矩超過了1.8萬匹馬力;甚至開車能延壽三十年…… 類似的還有,倒車想撞都難;公開直播更是宣稱,有了領先幾代的智駕,上車可以打盹

數據 , 汽車行業 , 人工智能 , 數據分析 , 核心技術