🔥热榜：2024-11-12

11:04  InfoQ  Amazon Q Inline Chat：AI 辅助开发的新选择
11:04  InfoQ  122 天打造的奇迹：深入探访 xAI 的 10 万块 GPU 超级 AI 计算机集群
11:04  InfoQ  AI时代开发者如何打造个人核心竞争力？李彦宏搭台为开发者指明方向
11:04  InfoQ  不使用 EC2 或 Kubernetes：看 PostNL 如何构建纯 Serverless架构
11:04  InfoQ  一句话改图！字节豆包通用图像编辑模型SeedEdit上线测试
11:04  51CTO  即插即用ChatTracker：多模态大模型重塑目标跟踪
我们提出了一种基于反射的提示优化（RPO）模块，通过跟踪反馈迭代地改进目标的模糊和不准确的语言描述。
11:04  51CTO  异常处理的就条建议，你知道几条？
在大多数情况下，如果调用者能够恢复异常，则应使用受检异常。否则，应使用运行时异常。运行时异常表示可通过检查某些前置条件（如数组边界和空值检查）来避免的编程错误。
11:04  51CTO  Vue开发中，使用Props的时候有哪些注意点
通过遵循这些最佳实践，可以确保在 Vue 开发中正确、高效地使用 props，从而构建出更加健壮和可维护的应用程序。
11:04  51CTO  SpringBoot 实战：文件上传之秒传、断点续传、分片上传
在日常开发中，文件上传的场景多种多样。比如，在线教育平台上的视频资源上传，社交平台上的图片分享，以及企业内部的知识文档管理等。
11:04  51CTO  一文带你掌握Elasticsearch复合字段类型：Array、Flattened、Nested在业务系统中最佳实践
elasticsearch 是一个分布式、实时的搜索和分析引擎，通常用于处理和查询大规模的结构化与非结构化数据。它基于 Apache Lucene 构建，具有高效的全文搜索、数据存储、数据分析和数据可视化功能。elasticsearch 主要应用于日志分析、监控、数据检索、实时分析等场景。
11:04  51CTO  通用场景拉满了！GenXD：生成任何3D&4D场景（新加坡国立&微软最新）
今天为大家分享新加坡国立&微软最新的工作—GenXD！3D&4D场景生成通通拿下！
11:04  51CTO  如何简单理解视觉语言模型以及它们的架构、训练过程？
这篇文章介绍了视觉语言模型（VLMs），它们是未来的复合AI系统。文章详细描述了VLMs的基本原理、训练过程以及如何开发一个多模态神经网络，用于图像搜索。
11:04  51CTO  通过Gin框架对接阿里云SLS日志服务，查询服务日志，你学会了吗？
日志服务一站式提供数据采集、加工、查询与分析、可视化、告警、消费与投递等功能，全面提升研发、运维、运营、安全等场景的数字化能力。项目代码
11:04  51CTO  全新JavaScript包管理器，速度太快了！
Bun 是去年爆火的一个全新 JavaScript 运行时，Github Star 一直蹭蹭的涨。不过，感觉还是看热闹的多，真正在用的又有多少呢？
11:04  51CTO  如何用 Python 进行数据挖掘七个算法介绍
Python 作为一种强大的编程语言，在数据挖掘领域有着广泛的应用。本文将介绍7种常用的Python数据挖掘算法，并通过实际代码示例帮助你更好地理解和应用这些算法。
11:04  51CTO  推荐七款程序员常用的API管理工具
本文大姚给大家推荐七款程序员常用的API管理工具，大家可以根据自身和团队情况按需选择一款进行使用。
11:04  51CTO  三个Java高手离不开的IntelliJ IDEA编程插件
将 IntelliJ IDEA 与 SonarLint、Lombok 和 JRebel 等插件集成可以增强你的开发工作流程。SonarLint 确保代码质量高，Lombok 减少样板代码，CheckStyle-IDEA 强制执行编码标准，JRebel 使代码即时重载，Key Promoter X 帮助掌握键盘快捷键。
11:04  51CTO  ScheduledThreadPool线程池设计/场景案例/性能调优/场景适配（架构篇）
对于需要精确控制任务执行时间的应用程序， ScheduledThreadPool​提供了一种简洁而强大的解决方案，使得任务调度变得简单而可靠。掌握 ScheduledThreadPool的使用方法和最佳实践，对于开发高效、可靠的并发应用程序至关重要。
11:04  51CTO  浙大开源“最懂Excel的GPT”！首次将结构化数据作为独立模态训练，刷榜提升40百分点
这就是由LeCun高徒、浙江大学博导赵俊博领衔打造的TableGPT2。
11:04  51CTO  OpenAI大改下代大模型方向，scaling law撞墙？AI社区炸锅了
OpenAI 员工和研究者表示，GPT 速度放缓的原因之一是高质量文本和其他数据的供应量正在减少，而这些数据是 LLM 预训练所必需的。

历史热榜