🔥51CTO热榜：2025-01-15

本文介绍的解决方案均来自实战经验，但随着 Cursor 政策调整可能会有变化。建议关注官方通告，及时调整使用策略。

最小化网络开销，一次性发送多个不同的命令，管道中的命令按照执行顺序依次执行，减少往返时间。高并发场景下，可以显著提高性能。

OpenAI似乎正在开发一个代号为“Caterpillar”的项目。该项目可能与任务集成，使 ChatGPT 能够搜索特定信息、分析问题、总结数据、浏览网站、访问文档——并在任务完成后向用户发送通知。

ADRecon 通过提取和整合 AD 环境中的各种数据，生成特别格式化的 Microsoft Excel 报告，包括摘要视图和指标，便于分析和全面了解目标 AD 环境的当前状态。

无论采用哪种方式，保持数据的一致性和正确性都是至关重要的。此外，考虑到 ES 的文档模型与 MySQL 的表格模型之间的差异，在设计索引结构时应充分考虑如何映射字段以及是否需要对原始数据进行预处理。

微软的研究人员坚持认为，有效的红队测试仍然依赖于人类的专业知识、文化意识和情商。

本文深入分析了平均耗时仅有1.5ms的接口也会出现大量100ms+的前因后果，并在框架层面给出了弹性超时的解决方案。这也刷新了我们的认知，由于GC、CPU时间片等原因，一些看起来很简单的操作（如i++）也会出现偶发性长耗时。

除了Jenkins的WAR包所在目录，Jenkins还有一个更重要的目录——Jenkins的所有重要数据都存放在这个独立的目录中，称为Jenkins主目录，它的默认位置是在当前用户根目录的隐藏目录。

为了辅助医生实现更高效的推理，香港中文大学（深圳）和深圳市大数据研究院联合开源了专用于医疗领域的复杂大模型——华佗GPT-o1。

我们提出了一种新颖的、基于物理的、无需训练的方法，用于在扩散生成和真实图像中操纵照明。

CPU 在多个进程之间切换时，由于需要进入内核模式并读取用户模式数据，切换开销较大。随着进程数量增加，CPU 调度会消耗大量资源。为了解决这一问题，引入了线程的概念。

"Tasks" 功能允许用户安排 ChatGPT 在未来特定时间执行任务，无论是单次提醒还是重复性操作

数据库业务连续性解决方案的技术发展方向是对应用越来越透明，对应用影响越来越小。Oracle对业务连续性的解决方案已经发展到了全局数据服务GDS，RAC只是其中的一个环节了。

Go 泛型的引入为代码提供了更多的灵活性和重用性，但也引入了一些新的复杂性和潜在的问题。在使用泛型时，我们需要小心类型约束、接口和类型匹配等陷阱，以确保代码的正确性、可读性和性能。在写泛型代码时，应尽量保持设计的简洁，并遵循 Go 的惯用法。

V2PE 的提出，为视觉 - 语言模型在长上下文场景下的表现提供了新的思路。

在 OpenAI 发布 “Operator” 之前，清华、复旦和斯坦福的研究者联合提出了名为 “Eko” 的 Agent 开发框架，旨在让开发者通过简洁的代码和自然语言，快速构建可用于生产的 “虚拟员工”。

本文将详细介绍 MySQL 的常用命令，通过实际示例，帮助你快速掌握如何使用这些命令来管理和操作数据库。

只要是对数据库有变更的操作都会记录到binlog里面来，我们可以把数据库的数据看做银行账户里的余额，而binlog就相当于我们银行卡的流水记录。账户余额只是一个结果，至于这个结果怎么来的，那就必须得看流水了。

最近 o1 的内心 os 是越来越不对劲了，明明是用英语提问的，但 o1 开始在演草纸上用中文「碎碎念」了。

上周帮一家公司优化代码时，顺手把跨域的问题解决了，这篇文章，我们聊聊 SpringBoot 项目处理跨域的四种技巧。

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