Building on our commitment to American scientific discovery
Anthropic is deepening its support for American scientific research by committing $150 million over three years to the G…
本文以一次轻量实操说明:豆包适合低成本试水AI短视频,结构化提示词是提质...
后端开发文章把增量同步从“拉昨天”升级为重叠窗口、幂等写入与周期审计,适合已有本...
后端开发可视化演示降低理解门槛,适合 Java 初学者和教学场景,也可作为源码调试辅...
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Each year, Anthropic updates its Usage Policy in response to the evolving capabilities of our models, and the feedback w…
Anthropic opens Singapore office and signs MOU with the Government of Singapore Today, we are expanding our Asia-Pacific…
实测主流视频生成模型 API,统一口径对比每秒成本、首帧延迟与失败码,附 curl 模板与 ffprobe 校验方法,帮你选型避坑。
LCP 4s 报警却不知改哪?先用四段拆解定位瓶颈,再把 6 个优化手段按优先级排序,附 preload、字体等可复制配置,动手测一次。
用对比表快速区分缓存穿透、击穿与雪崩,附三段可直接落地的防护代码和排查命令,帮你定位 MySQL 连接被打满的根因。
锁误删、提前过期、永久死锁频发?用 redis-cli 逐条定位 5 个坑,附 Lua 原子释放与 TTL 取值公式,照着改一次到位。
> 作者:一缕82年的清风 定位:【前沿极客情报局】 文章概览:深入剖析 2026 年成为事实标准的 MCP(Model Context Protocol)模型上下文协议。从“胶水插件”到“智能体 USB-C 接口”,拆解 Resource…
问题与范围 在 Metal 图像处理里,把一个半透明 PNG、贴纸或效果层叠到背景上看起来很直接:采样前景,选一个 Blend Mode,再写回目标纹理。真正容易出错的地方却在颜色表示。许多纹理使用预乘 Alpha:RGB 已经乘过一次 A…
测试层级与测试类型 > 一句话:"在哪一层测"(层级)与"测什么属性"(类型)是两个正交维度——把两者混着说,是测试计划里最常见的结构错误。 定位:通用知识第 3 页,给出"四层级 × 类型"的二维矩阵与选格判据(不是所有格子都值得做)。类…
前言: 上一篇刚把“多台机器上的服务由谁持续照看”讲清楚,我接着画一张部署图,却在“应用容器放到哪台机器”这一步卡住了。按直觉,我只要把镜像交给某台 Node,让它启动容器就行。可翻开 Kubernetes 的 Pod 文档,发现集群先管理…
写了21篇文章,从入门到微调,从RAG到Agent到部署。但一直有个问题:这些知识怎么串起来? 今天用一篇完整的项目实战,把前面所有知识串起来——从0到1搭一个生产级的企业知识库RAG系统。 不只是"能跑",而是"能上线"。 项目目标 搭一…
一、中间件是什么 中间件是一段挂在 Agent 图上、在固定时机执行的代码,作用是给 Agent 加能力。 加能力的方式只有三种: 加能力的方式 做什么 例子 注入工具 往工具列表里塞新工具,模型自己决定什么时候调 write_todos、…
> 用 Java 写 Agent 的团队,大多卡在同一个坎上:Demo 跑得挺欢,一上生产就出事。模型会自己决定调不调工具、调哪个工具,重启一次会话全丢,上下文越滚越长最后撑爆 token。阿里开源的 AgentScope Java 把这些…
9. 教 AI 上班:带出我的数字同事 —— 部署到本机再大回归:组织架构又错,被我叫停先改树 「教 AI 上班:带出我的数字同事」系列 · 第 9 篇:部署到本机再跑大回归,组织架构的树又错了。 前言 上一篇亲测改完,这篇把整套东西部署到…