🔥51CTO热榜：2025-01-06

09:55  51CTO  让我看看有多少人不知道Vue3中也能实现高阶组件HOC
这篇文章我们讲了在Vue3中如何实现一个高阶组件HOC，但是里面涉及到了很多源码知识，所以这是一篇运用源码的实战文章。如果你理解了文章中涉及到的知识，那么就会觉得Vue中实现HOC还是很简单的，反之就像是在看天书。
09:55  51CTO  推荐四款基于 .NET 开源、功能强大的 CMS 建站系统
今天大姚给大家推荐四款基于.NET开源、免费、功能强大的CMS建站系统，希望可以帮助到有需要的同学。
09:55  51CTO  接连被开源项目curl、Prisma弃用，Rust语言遭遇水逆，网友：从狂热粉到后悔莫及
作为一门系统编程语言，Rust 专注于安全，尤其是并发安全。它支持函数式和命令式以及泛型等编程范式的多范式语言，在语法上和 C、C++ 类似。
09:55  51CTO  成为 JavaScript 生成器的专家，掌握 JavaScript Generators：五个实用案例
JavaScript 生成器为控制流、内存效率和异步处理提供了强大的解决方案。它们通过动态动画、流式数据和管理副作用增强了 Web 开发。
09:55  51CTO  SHMT：通过潜在扩散模型进行自监督分层化妆转移（阿里&武汉理工）
本文研究了化妆迁移这一具有挑战性的任务，旨在将各种化妆风格精确而自然地应用于给定的面部图像。
09:55  51CTO  Vue 官方教学：提升 Vue3 开发幸福感的 八 个技巧
Pinia 相信大家都用过吧，它其实原理就是基于 effectScope 实现的， effectScope 可以用来做全局或者局部状态管理，Vueuse 中的状态管理 Hooks createGlobalState 也是基于 effectScope 实现的。
09:55  51CTO  CMU等曝光GitHub「地下产业链」！450万个Star都是刷的
GitHub平台上日益严重的虚假star，不仅威胁到开源项目的透明度和声誉，还可能被利用于传播恶意软件和钓鱼攻击。CMU团队通过开发工具StarScout，系统分析了虚假star的特征、趋势及其对软件供应链安全的潜在影响。
09:55  51CTO  奥特曼惊呼奇点临近！95%人类饭碗将被AI抢走，2028年百万AI上岗
奇点将至？奥特曼再次释放「六字」神秘信号！谷歌文档之父、机器学习博士纷纷预测，AGI降临那天，95%人类工作或被AI取代。
09:55  51CTO  配置文件中的数据库连接串加密了，你以为我就挖不出来吗？
现在市面上商业版和免费版都提供了给C#代码进行加密和混淆，不过我没用过，我想最多在反编译代码后阅读性上增加了一些障碍，这也不过是时间问题罢了，毕竟SqlConnection，SqlCommand 这些FCL的类你是没法混淆的，我从这些类上反推可以很轻松的就能找到明文的 ConnectionString ，所以这条路我觉得是走不通的。
09:55  51CTO  一次“面试翻车”后的思考：HashMap 和 ConcurrentHashMap 的区别到底在哪里？
在单线程中，HashMap 这个"菜单"工作得很好。但到了多线程环境中，问题就来了：它本身不是线程安全的，多个线程同时操作会导致数据不一致。
09:55  51CTO  破解大模型隐私防线，华科清华联手实现微调数据90%精准识别
本文首先从两个角度揭示了现有的成员推理攻击在现实场景中无法对微调大模型造成有效的隐私泄露风险。
09:55  51CTO  「为啥超强开源CPU是中国的」，硅谷大V灵魂发问，震动50万人在线围观
“香山”处理器的GitHub Star在2天内迎来了一波暴涨。
09:55  51CTO  斯坦福打脸大模型数学水平：题干一改就集体降智，强如o1也失准，能力涌现怕不是检索题库
斯坦福大学最新研究表明，在他们最新提出的Putnam-AXIOM测试集上，仅仅是更换一下原题目的变量名称、变量取值范围，模型的准确率就直线下降。
10:27  51CTO  千寻智能高阳：RobotGPT-1阶段已至，4年后达到3.5阶段 | MEET 2025
对于机器人的模型来讲，我觉得也是一样的，我们在做出来3.5之后，他可能没有那么鲁棒，成本可能有点高，我们需要继续改进这个技术，所以我认为在10年之后会有10%的人拥有自己的机器人。
10:27  51CTO  多智能体强化学习算法评估Hard模式来了！浙大、南栖仙策联手推出
论文针对 SMAC 中使用的单一默认对手策略缺乏策略空间的多样性问题，引入了支持对手脚本编辑、预定概率混合对手策略、和自博弈接口对齐的 SMAC-HARD 环境。
10:27  51CTO  Spring Cloud Alibaba AI 入门与实践
当前版本的 Spring Cloud Alibaba AI​ 主要完成了几种常见生成式模型的适配，涵盖对话、文生图、文生语音等。在未来的版本中将继续推进 VectorStore、Embedding、ETL Pipeline、RAG​ 等更多 AI 应用开发场景的建设。​
10:27  51CTO  字节 & 清华大学提出 AnyDressing ：通过潜在扩散模型实现可定制的多服装虚拟试穿
清华大学联合字节提出了一项虚拟试穿新方法AnyDressing: 可以利用参考的服饰和文本prompt定制化人物，核心是解决多服饰组合搭配、文本响应以及服饰细节的问题。
10:27  51CTO  我们一起聊聊 Spring 是如何管理事务的，你学会了吗？
本文主要讨论了 Spring 编程式和声明式两种管理事务的方式以及 @Transactional​ 注解的使用和常见问题分析，下篇我将会从源码的角度分析 @Transactional 注解的解析（代理生成）以及事务的执行过程。​
10:27  51CTO  三款开源全文搜索高亮插件，轻松实现文档搜索功能
Selection对象表示用户选择的文本范围或插入符号的当前位置。它代表页面中的文本选区，可能横跨多个元素。文本选区由用户拖拽鼠标经过文字而产生。要获取用于检查或修改的 Selection 对象，我们可以调用 window.getSelection()。
10:27  51CTO  SpringBoot 整合 Elastic-Job 实现任务分布式调度，实战讲解！
在分布式环境环境下，elastic-job-lite支持的弹性扩容、任务分片是最大的亮点，在实际使用的时候，任务分片总数尽可能大于服务实例个数，并且是倍数关系，这样任务在分片的时候，会更加均匀！

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