🔥51CTO热榜:2025-03-11

哥大的大二学生Roy Lee,靠AI作弊顺利取得亚马逊、Meta、TikTok等大厂的offer!被告发后,哥大在11日将举行听证会,但小哥表示,自己已经买了单程票,到时自己并不会在学校,甚至可能退学。
首个能在所处环境中理解多模态输入并将其与实际情况相联系的基础模型。
传统的广告投放方式往往依赖于人工操作和简单的规则引擎,无法高效地处理大规模的广告竞拍请求。因此,我们需要一个智能高效的广告竞拍系统来解决这个问题。
豆包团队发布了新一代稀疏架构UltraMem ,将模型推理成本砍掉 83%,此次,又开源了COMET,向模型训练成本出手。
人工智能的发展速度已经快到让人难以跟上,但真正决定 AI 实用性的,已经不仅仅是最新的模型(如 GPT-5、Gemini 2 或 Claude 4),而是如何让 AI 连接真实世界,理解实时数据,并自主执行任务。
最终大部分的基础设施建设和大部分的投资实际上都用在运行模型上,而不是训练模型。
在机器人操作中,收集真实环境下的演示数据成本往往极高,且对环境设置和硬件平台有很强依赖性。
一个跑失败的测试可能表明代码有错误, 但一个跑成功的测试什么也证明不了!单元测试最有效的使用场合是在一个较低的层级验证并文档化需求, 以及 回归测试: 开发或重构代码时,不会破坏已有功能的正确性。
本文,我们分析了 Spring 的四种注入方式,在选择依赖注入方式时,我们应该根据具体情况和项目来决定。
随着推理模型 Deepseek R1 的爆火,Zoom 研究团队将认知科学中的思维链注入进 AI 推理领域,开创性地提出 Chain of Draft(CoD)技术框架,重塑大语言模型推理范式。
还在苦苦等待邀请码的小伙伴,可以转向开源复刻版本的体验了。
高并发场景下使用乐观锁,一是其他请求拿不到版本号导致线程一直自旋等待中,甚至会降低系统的性能。二是数据库的性能瓶颈。
DesensitizedUtil 作为 Hutool 工具库中的重要组成部分,为 Spring Boot 3.4 开发者提供了一种高效、灵活的敏感信息脱敏方案。通过结合 Jackson 进行自动序列化处理,可以进一步提升开发效率并增强数据安全性。
对于有些需要自定义退避算法、熔断策略和多层防护的大中型系统(如支付核心接口),我们可以使用 Resilience4j。
工具链推荐: 网络诊断:Cilium Network Observability,存储分析:Rook Dashboard,成本监控:Kubecost + Grafana。策略管理:OPA Gatekeeper + Kyverno,通过以上深度扩展,你的Kubernetes集群将具备企业级抗风险能力,从容应对千万级并发与区域级故障。​
随着技术的不断进步和创新,手机指纹识别技术也在持续发展。未来,我们有理由相信,这些技术将不断融合、优化,为不同需求的用户带来更加完美的指纹识别解决方案,让手机解锁变得更加便捷、安全、智能。
安迪的PerfectTablePlan接待过4000人的活动,这是个非常大的人数,因为安排座位看起来很简单,但是让计算机来做的话就是个排列组合问题。
在网络安全日益重要的今天,安全编程实践是C#开发者必须重视的环节。微软的安全评估显示,遵循安全编程规范开发的C#应用,遭受网络攻击的风险降低了60%以上。开发者需要掌握安全编码技巧,如输入验证、防止SQL注入、加密敏感数据等。
随着人工智能技术的飞速发展,AI代码生成技术正逐渐成为编程领域的新宠。AI代码生成工具能够根据自然语言描述或代码片段,自动生成相应的代码。例如,OpenAI的Codex模型可以理解人类语言描述的编程任务,并生成Python、JavaScript等多种语言的代码。对于C#程序员而言,AI代码生成技术具有多重价值。
10:17  51CTO  Docker 命令终极指南
Docker彻底改变了我们开发、交付和运行应用程序的方式。通过将软件封装在容器中,Docker确保应用程序在从开发者电脑到生产服务器的不同环境中无缝运行。