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Sidecar不就是在Pod里多跑一个容器吗!
“Pod 就是容器”——这是许多 Kubernetes 初学者最常见的误解。事实上,Pod 并不是容器,而是
容器的容器,是一个可以容纳一个或多个紧密关联容器的“逻辑主机”。
基于莱布尼茨公式的编程语言计算性能基准测试
GitHub 开源项目
niklas-heer/speed-comparison
在 2025 年 12 月产生的最新数据,涵盖了从底层系统级语言(如 C++、Rust)到托管型语言(如 Java、C#),再到动态解释型语言(如 Python、Ruby)的 62 种不同实现。通过对 10 亿次迭代运算的详尽分析,我们不仅试图排列出“谁最快”,更致力于揭示“为什么快”背后的深层技术逻辑,探讨单指令多数据(SIMD)技术、即时编译(JIT)机制以及内存模型对计算性能的决定性影响。
2025年暨PhD第一学期总结
就个人目前的体验而言,在京大这边的PhD科研与生活体验总体而言可谓是非常好。以下分别从科研与学习、校园活动、文化与生活体验等方面来对今年进行总结。
红米AX6 扩容 刷Uboot+openwrt 经历
1.视频-红米AX6 Openwrt刷机教程(解锁步骤AX6000、AX9000通用)
https://www.bilibili.com/video/BV1q94y1f7fj
前后端分离框架 CatchAdmin V5 beta.2 发布 插件化与开发效率的进一步提升
Beta.3 版本对数据导入导出功能进行了核心层面的增强。在实际业务中,批量导入用户、订单、商品等数据是高频需求。此次更新优化了导入导出的底层逻辑,支持更大数据量的处理,并提供了更灵活的字段映射配置。在代码生成器中勾选”支持导入导出”,即可为模块自动生成完整的导入导出功能,无需手写 Excel 处理代码。
数据不够代码凑?用 Albumentations 让你的 AI 模型“看”得更广,训练快 10 倍!
去采集更多数据?成本太高,周期太长。 自己写代码用 OpenCV 做旋转、裁剪?处理完图片还得手动算坐标变换(Bounding Box),稍微搞错一点,训练数据就变成了“垃圾数据”。
Spring Boot Pf4j模块化开发设计方案
我们选择【https://github.com/pf4j/pf4j】作为Java模块化的基础设施,虽然官方作者提供了pf4j-spring的版本基础使用,但能力太弱(主要作者对spring boot好像不是非常熟悉,并没有任何贬低意思,在相关issue作者也做出了表明),尤其是我们还要考虑.NET Core模块的移植,所以不能完全开箱即用,所以我对其进行二次封装。二次封装为Spring版本,注意这里我说的是封装为Spring,而不是SpringBoot,因为SpringBoot是Web应用,而Spring提供了SpringBoot的基础能力,所以我们只需要引入Spring基础包即可,万万不可将SpringBoot全家桶引入到模块化基础设施,这点考虑非常重要。最终插件只需要继承封装的插件类即可
BMad v6实战过程全公开:32场对话揭秘人机协作怎么搞?
最近,我完成了一个叫 AutoQA-Agent 的项目开发。和以往不同的是,这次我全程使用
BMad v6 这套 AI 驱动开发方法,让 AI Agent 像真正的团队成员一样参与协作——从架构设计到功能实现,从代码重构到问题排查,每一个关键环节都留下了对话记录。
使用cpp-httplib发布静态文件服务
静态文件服务(Static File Serving) 是指 HTTP 服务器能够接收客户端(如浏览器)对某个路径的请求,并自动从本地文件系统中找到对应文件,将其内容返回给客户端。例如:
小狮博客