DuckDB在2025年5月的新版本中发布了新的插件：DuckLake，该插件可以理解为是一种完全基于SQL数据库的Lakehouse系统的实现。在本文中，将首先说明该插件的使用场景，然后通过对DuckLake的简单使用来说明其基本原理。DuckLake: SQL as a Lakehouse FormatLakehouse在论文《Lakehouse: A New Generation of Open Platforms that Unify Data Warehousing and Advanced Analytics》中对LakeHouse系统这样定义：基于低成本并且可直接访问的存储构建的数据管理系统，能提供传统分析型DBMS的管理和性能特性，如ACID事务，数据版本控制，审计，索引，缓存和查询优化。简单来说，所谓的低成本并可直接访问的存储一般就指对象存储服务上保存的Parquet或者ORC等open direct-access data formats文件。LakeHouse系统直接操作和管理对象存储服务上的文件，并且能够针对这些文件提供ACID事务，版本控制，查询优化等一系列传统分析型DBMS能够提供的能力。对比LakeHouse系统和传统分析型数据库，最主要的差别就是在数据的组织方式上，传统分析型数据库的所有文件由自己管理，自己定义文件格式，好处的方便管理，坏处是其它系统 ...继续阅读 (3)

DuckDB在2025年5月的新版本中发布了新的插件：DuckLake，该插件可以理解为是一种完全基于SQL数据库的Lakehouse系统的实现。在本文中，将首先说明该插件的使用场景，然后通过对DuckLake的简单使用来说明其基本原理。DuckLake: SQL as a Lakehouse FormatLakehouse在论文《Lakehouse: A New Generation of Open Platforms that Unify Data Warehousing and Advanced Analytics》中对LakeHouse系统这样定义：基于低成本并且可直接访问的存储构建的数据管理系统，能提供传统分析型DBMS的管理和性能特性，如ACID事务，数据版本控制，审计，索引，缓存和查询优化。简单来说，所谓的低成本并可直接访问的存储一般就指对象存储服务上保存的Parquet或者ORC等open direct-access data formats文件。LakeHouse系统直接操作和管理对象存储服务上的文件，并且能够针对这些文件提供ACID事务，版本控制，查询优化等一系列传统分析型DBMS能够提供的能力。对比LakeHouse系统和传统分析型数据库，最主要的差别就是在数据的组织方式上，传统分析型数据库的所有文件由自己管理，自己定义文件格式，好处的方便管理，坏处是其它系统 ...继续阅读 (2)

各位小伙伴！今天给大家安利一款超硬核、超上头的模拟经营类游戏——缺氧(Oxygen Not Included)！ 如果你喜欢挑战脑力、沉浸式体验和无限可能的建造乐趣，这款游戏绝对不容错过！缺氧是由 Klei Entertainment（饥荒开发商）打造的一款生存模拟类游戏。玩家需要在一个地下星球中管理一群可爱的小人（复制人），通过建造基地、分配资源、应对环境危机，让他们在缺氧、缺食、缺电的恶劣环境中存活下来！特点超高自由度的建造体验在游戏中，你可以自由规划地下基地，设计复杂的管道、电力和氧气系统。想建一个自给自足的生态圈？还是一个高科技的自动化基地？全看你的脑洞！从简单的茅厕到复杂的核反应堆，建造过程既烧脑又满足硬核的资源管理氧气、食物、水、能源、温度……每一项资源都需要你精打细算。稍有不慎，小人可能会因为缺氧窒息、食物中毒，甚至被高温烫伤随机生成的挑战每次开局的地图和资源分布都不相同，随机事件（如陨石雨、火山喷发）让每一局都充满新鲜感。你需要根据环境灵活调整策略，永远不会觉得无聊丰富的 MOD 支持社区 MOD 丰富多样，从增加新建筑到优化游戏体验，应有尽有！无论你是想降低难度还是挑战极限，都能找到适合自己的玩法我的玩法开局看水和铜多不多，不多重开适合人群喜欢模拟经营热衷挑战的硬核玩家：喜欢烧脑、追求极限生存创意玩家：想打造独一无二的地下乌托邦当然耐心很重要, 同时要有自我控制能 ...继续阅读 (123)

基于「Lucky-canvas」抽奖插件，借助字节跳动 trae做了个大转盘，全屏显示、替换背景、概率设置、一键导入、边框修改等能想到的和需要的功能都已实现，效果远超预期。体验地址：https://immmmm.com/dzp/使用手册 📚1.打开网址， 右下角“全屏按钮”，右上角是“设置入口”。点击中间开始转动，结束时会弹出中奖内容，并伴有撒花。2.右上角点击进入“设置”。首次打开，点击安装字体“Aa 年度最可爱”。3.设置分层两列，左侧显示的奖项名称、中奖概率，可以直接修改或删除。说明：某一奖项的数值是这一项中奖率的“分子”，所有数值总和是“分母”。如“棒棒糖”的中奖率设置的 15，则中奖率是15/（10+10+……+15+10+10+5）4.左侧奖项列表下方是 4 个按钮。顾名思义，第 1、2、4 项试试就知。说明一下第 3 项“上传配置”，采用了“上传 txt 文件，一行一条内容”的形式，一键导入。如：本地新建了以下内容「姓氏+空格+中奖数值」张1王1李1田1柳1石1点击“上传配置”，选择 txt 文件，导入即可。所以，如果要换电脑快速导入，只要编辑保存好自己的“奖项.txt”到别的电脑，导入即可。5.配置右侧，点击可更改转盘配色、指针、内外层转盘背景。随心搭配，换着玩儿～致谢抽奖组件 lucky-canvas 素材大全🎉 ...继续阅读 (40)

Load Testingadalah proses yang dirancang untuk mengukur kemampuan suatu aplikasi atau sistem dalam menangani sejumlah besar pengguna atau transaksi sekaligus. Tujuannya adalah memastikan bahwa aplikasi tetap responsif dan andal ketika mengalami beban tinggi. Dengan melakukan Load Testing, tim pengembang bisa menemukan batas maksimal performa dan mengidentifikasi titik-titik lemah sebelum aplikasi dihadapkan pada kondisi sebenarnya di dunia produksi.Pentingnya Load TestingTanpa Load Testing, aplikasi berisiko mengalami penurunan kinerja, bahkan crash ketika jumlah pengguna meningkat secara tiba ...继续阅读 (43)

很多的业务场景我们会用到锁，包括各种炫酷的分布式锁，但是其实很多情况由于db的可靠性是相对比较高的，所以也可以在适当的情况下使用db来作为锁这里就介绍下比较常用了 select for update 锁 ...继续阅读 (77)

简单起见，又或者是没有N卡或者显卡的配置比较低，可以使用腾讯云HAI直接搭建ComfyUI服务。入门使用可以先clear掉当前的workflow，之后右键新建模块。首先需要新建一个采样器（KSampler），采样器的配置如下：参数值说明seed0随机种子，控制生成结果的随机性。相同种子会产生相同结果control_after_generaterandomize生成后种子控制方式：randomize(随机化)、increment(递增)、decrement(递减)、fixed(固定)steps20采样步数，通常15-30步较为合适。步数越多质量越好但耗时更长cfg8.000CFG引导强度，控制AI对提示词的遵循程度。范围1-20，推荐7-12sampler_nameeuler采样算法：euler、euler_a、dpm_2、dpm_2_ancestral、lms、ddim等schedulernormal调度器类型：normal、karras、exponential、sgm_uniform等denoise1.000去噪强度，1.0为完全去噪，0.0为不去噪。图生图时可调节此值采样器的model可以选择Load Checkpoint。positive是正向提示词，negative是反向提示词，都可以选择CLIPTextEncode。为了方便区分，可以给prompt修改一个有意义的标题。l ...继续阅读 (38)

ComfyUI是一个基于节点工作流的现代化 Stable Diffusion 图形用户界面。与传统的WebUI不同，ComfyUI采用节点连接的方式来构建图像生成工作流，让用户能够更精确地控制整个生成过程。Stable Diffusion是一款开源的 AI 图像生成技术，基于扩散模型构建。用户可以通过Stable Diffusion WebUI或ComfyUI等开源工具来运行它，只需下载相应的模型文件（通常为.ckpt或.safetensors格式）即可开始使用。核心概念ComfyUI中的图像生成涉及三个关键组件，在CheckpointLoader中进行设置：CLIP：将文本提示转化为主模型可以理解的向量形式主模型（Main MODEL）：执行实际的图像生成计算VAE（变分自编码器）：将主模型的潜在空间格式转化为最终可视的图片安装和配置1. 下载和安装从GitHub下载对应版本，解压后运行：run_nvidia_gpu.bat（推荐NVIDIA GPU用户）或./python_embeded/python -s ComfyUI/main.py --windows-standalone-build2. 安装管理器和插件下载ComfyUI-Manager放到ComfyUI/custom_nodes文件夹，然后在Manager的Custom Node Manager中安装所需插件（需要科 ...继续阅读 (50)

相信很多朋友们都听说过“数字孪生”。 简单讲，数字孪生是实体世界中某个事物的数字化虚拟拟真模型，就如同一个一模一样的分身一样。 比如，航空发动机，会有一个一模一样的数字化孪生体，用来模拟任何一个部件发生故障情况下，整个发动机会发生什么样的状 […] ...继续阅读 (66)

在这个觉醒的时代，人类似乎正在走向一种新的状态：个体开始意识到自己的隐私权、表达权、行动自由，开始尝试从传统制度中抽离。某种意义上，这种“觉醒”带来的是更加自私的行为模式——每个人都更注重自己的边界和利益，不愿被群体“裹挟”。与此同时，我们也在见证一种趋势：科技与社会的进步，似乎正在让人类逐渐摆脱作为群居动物的属性。也许在不远的未来，独居者可以依靠技术获得生活所需的一切，个体将不再依赖群体就能存活。可这真是一种进步吗？还是某种倒退？人类是否必须依赖虚构结构？人类社会长期以来建立在各种“虚构”的概念上——民族、国家、法律、宗教、金钱……这些概念并非自然界中真实存在的实体，而是人类集体构建的叙事工具。我们无法否认，这些虚构结构的确维持了庞大复杂社会的运行秩序。数亿人之间能保持稳定协作，是因为我们都“相信”同一个概念，比如身份证号、人民币、国界线。它们是维持合作、减少混乱的手段。所以在宏观角度上看，这些虚构是必须存在的。它们的存在有利于稳定、效率与资源分配。但问题在于：这些结构对个体而言，是否总是好的？是结构的限制，还是权力的变形？虽然这些虚构叙事确实曾在某一历史阶段带来稳定与秩序，但它们并非一成不变的传统。事实上，它们的变化是巨大的，背后往往藏着权力的更迭与重构。民族、国家等看似古老的概念，实际上也在不断被重写与操控。它们并不是自然流传下来的，而是基于特定时空的政治、文化、技术需求而“ ...继续阅读 (68)

本文永久链接– https://tonybai.com/2025/05/31/six-smells-in-go大家好，我是Tony Bai。在日常的代码审查 (Code Review) 和线上问题复盘中，我经常会遇到一些看似不起眼，却可能埋下巨大隐患的 Go 代码问题。这些“编码坏味道”轻则导致逻辑混乱、性能下降，重则引发数据不一致、系统崩溃，甚至让团队成员在深夜被告警声惊醒，苦不堪言。今天，我就结合自己团队中的一些“血淋淋”的经验，和大家聊聊那些曾让我（或许也曾让你）头痛不已的 Go 编码坏味道。希望通过这次复盘，我们都能从中吸取教训，写出更健壮、更优雅、更经得起考验的 Go 代码。坏味道一：异步时序的“迷魂阵”——“我明明更新了，它怎么还是旧的？”在高并发场景下，为了提升性能，我们经常会使用 goroutine 进行异步操作。但如果对并发操作的原子性和顺序性缺乏正确理解，就很容易掉进异步时序的陷阱。典型场景：先异步通知，后更新状态想象一下，我们有一个订单处理系统，当用户支付成功后，需要先异步发送一个通知给营销系统（比如发优惠券），然后再更新订单数据库的状态为“已支付”。package main import ( "fmt" "sync" "time" ) type Order struct { ID string ...继续阅读 (347)

本周刊由 Python猫 出品，精心筛选国内外的 250+ 信息源，为你挑选最值得分享的文章、教程、开源项目、软件工具、播客和视频、热门话题等内容。愿景：帮助所有读者精进 Python 技术，并增长职业和副业的收入。温馨提示：在微信关注Python猫，发送“优惠券”，即可领取 9 折优惠码，订阅专栏可享 15 元优惠。分享了 12 篇文章，12 个开源项目，2 则音视频，2 则热门讨论以下是本期摘要：🦄文章&教程① Pyrefly vs. ty：比较 Python 新的两个类型检查器② 单进程多解释器，无 GIL 争用-Python 3.12 之前③ 为什么在 2025 年我们仍用第三方应用来写 Django REST API？④ 介绍 Pyrefly：Rust 开发的新型 Python 类型检查器⑤ Pandas 将放弃 NumPy，转向更快的 PyArrow⑥ Python 微型智能体：70 行代码实现基于 MCP 协议的智能体⑦ Narwhals：统一 pandas、Polars 和 PySpark 的 DataFrame 函数⑧ DumPy：让你不用思考的 NumPy⑨ 超越查询优化：使用 SQLAlchemy 和 RDSProxy 的 Aurora Postgres 连接池⑩ 验证新项目的有效方法⑪ 注意力并非我们所需的全部⑫ 那些改变了我对编程语言认知的文章🐿️项目&资 ...继续阅读 (51)

K3s 作为轻量级 Kubernetes 发行版，以其高效、简洁的特性深受开发者与运维人员喜爱。但手动升级 K3s 集群可能是个繁琐的任务，幸好有System Upgrade Controller！这个工具能让你的 K3s 集群实现自动化、无宕机升级，省时又省心。本文将带你了解System Upgrade Controller的魅力，并提供简洁的部署步骤，让你的集群管理更轻松！主要用于升级 k3s 集群节点上的服务，不仅仅局限于 k3s 服务本身。简介System Upgrade Controller是 Rancher 开发的一个自动化升级工具。它通过 Kubernetes 原生资源（如Plan）管理节点和 K3s 版本的升级，核心优势包括:自动化：一键配置，自动完成 K3s 版本升级零宕机：逐节点升级，确保服务不中断灵活性：支持自定义升级策略，适配各种集群规模轻量高效：与 K3s 的低资源占用理念完美契合如果你想让 K3s 集群保持最新或者减少运维负担，绝对值得一试！项目地址:https://github.com/rancher/system-upgrade-controller在 K3s 上部署以下是快速部署System Upgrade Controller的步骤，简单易上手kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/r ...继续阅读 (113)

1、更新软件源cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bakvim /etc/apt/sources.list将文件中的内容替换为：deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy main multiverse universe restricteddeb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-updates main multiverse universe restricteddeb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-backports main multiverse universe restricteddeb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-security main multiverse universe restricted保存退出sudo apt update2、设置软件源sudo apt install curl gnupg lsb-releasesudo curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/ros/rosdis ...继续阅读 (48)

Load Balancingadalah teknik penting dalam mengelola beban pada infrastruktur IT modern. Dengan menerapkan load balancing, beban trafik yang masuk dapat didistribusikan secara merata ke beberapa server, sehingga mencegah satu server bekerja terlalu berat hingga mengalami kegagalan. Konsep ini sangat relevan di era digital saat ini, di mana permintaan akses layanan online terus meningkat, terutama bagi perusahaan yang mengadopsi teknologi canggih. Banyak perusahaan menggabungkan inovasi Teknologi untuk memantau load balancer secara real-time dan mengoptimalkan performa sistem.Dalam artikel ini, ...继续阅读 (43)

联系：手机/微信(+86 17813235971) QQ(107644445)标题：ORA-01171: datafile N going offline due to error advancing checkpoint作者：惜分飞©版权所有[未经本人同意,不得以任何形式转载,否则有进一步追究法律责任的权利.]最近接到一个客户有一个数据文件offline的恢复咨询,通过分析日志,当时是由于在启动的时候数据文件被占用导致后续数据库open之后,该文件被强制offline掉Fri May 16 20:01:05 2025 Database mounted in Exclusive Mode Completed: ALTER DATABASE MOUNT Fri May 16 20:01:05 2025 ALTER DATABASE OPEN Fri May 16 20:01:06 2025 LGWR: STARTING ARCH PROCESSES ARC0 started with pid=70, OS id=4628 Fri May 16 20:01:06 2025 ARC0: Archival started ARC1 started with pid=74, OS id=4840 Fri May 16 20:01:06 2025 ARC1: Archival star ...继续阅读 (49)

联系：手机/微信(+86 17813235971) QQ(107644445)标题：ORA-01171: datafile N going offline due to error advancing checkpoint作者：惜分飞©版权所有[未经本人同意,不得以任何形式转载,否则有进一步追究法律责任的权利.]最近接到一个客户有一个数据文件offline的恢复咨询,通过分析日志,当时是由于在启动的时候数据文件被占用导致后续数据库open之后,该文件被强制offline掉Fri May 16 20:01:05 2025 Database mounted in Exclusive Mode Completed: ALTER DATABASE MOUNT Fri May 16 20:01:05 2025 ALTER DATABASE OPEN Fri May 16 20:01:06 2025 LGWR: STARTING ARCH PROCESSES ARC0 started with pid=70, OS id=4628 Fri May 16 20:01:06 2025 ARC0: Archival started ARC1 started with pid=74, OS id=4840 Fri May 16 20:01:06 2025 ARC1: Archival star ...继续阅读 (36)

本文永久链接– https://tonybai.com/2025/05/30/gopher-girlfriend大家好，我是Tony Bai。最近，一张名为 “gopher gf” (Go 语言女友) 的 Meme 图在开发者社区悄然流传，引得无数 Gopher 会心一笑。这张图用拟人化的“女友”特质，巧妙地描绘了 Go 语言的诸多优点和社区文化梗。那么，这位集万千宠爱于一身的“Go 语言女友”，究竟有哪些令人着迷的“可爱”特性呢？今天，就让我们化身“恋爱观察员”，逐条“解密”这张 Meme 图，看看 Go 语言是如何成为许多开发者心中“理想型”的。“Gopher 女友”的可爱特质大揭秘！让我们一起来看看这位“Gopher 女友”的闪光点，以及它们在 Go 语言世界中的真实写照：1. “cute” (可爱)Meme 解读：她有着 Gopher 吉祥物那标志性的、憨态可掬的可爱模样。Go语言真相：这首先让人联想到 Go 语言那只呆萌的土拨鼠吉祥物。更深层次来说，Go 语言的语法简洁、核心概念少、没有过多的“语法糖”，使得代码看起来清爽直接，就像一个不施粉黛、自然可爱的女孩，让人一见倾心。2. “low-maintenance” (低维护)Meme 解读：她不“作”，好相处，不需要你花太多心思去“伺候”。Go语言真相：这简直是 Go 语言的真实写照！gofmt 强制统一代码 ...继续阅读 (59)

随着人工智能的迅猛发展，大规模语言模型（LLMs）已成为推动技术进步的核心引擎。本文深入探讨了大模型训练的关键技术，包括数据预处理、模型架构设计、分布式训练、优化算法以及超参数调优等核心环节。通过详细的代码示例和数学推导，揭示了如何从海量数据中训练出高效、强大的AI模型。文章不仅适合对AI技术感兴趣的初学者，也为专业开发者提供了实用的技术洞见。目标是通过清晰的解释和丰富的代码示例，让读者深入理解大模型训练的复杂性与魅力。 ...继续阅读 (97)

什么是MCP？模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）是一种专为机器学习模型服务设计的通信协议，旨在高效管理模型推理过程中的上下文信息（如会话状态、环境变量、动态配置等），解决传统协议在复杂AI场景下的局限性。MCP本身并不处理复杂的逻辑；它只是协调AI模型与工具之间的数据和指令流动，MCP简化了AI模型与你的数据、工具和服务的交互方式。MCP 具体可以干啥用上下文感知推理支持动态传递和持久化会话相关的上下文数据（例如用户历史行为、对话状态），使模型能够基于连续交互生成连贯结果。例如，在聊天机器人场景中，MCP会传递对话历史以确保回答的上下文相关性。大白话: 比如客服机器人知道你之前退过货，不用每次都问你订单号给每次对话分配一个“会话ID”，存下聊天记录、用户偏好等多模态数据兼容统一处理文本、图像、传感器数据等多模态输入，通过类型化数据通道**实现方式：使用开源项目 blender-mcp（GitHub 地址：https://github.com/ahujasid/blender-mcp），包含服务器端与 Blender 插件.Supabase MCP - 数据与数据库集成通过MCP将Supabase数据库连接到Cursor,自动化创建管理数据库。Figma MCP - Figma 设计稿转换为代码最后MCP 提供了将 AI 代理与模型同外 ...继续阅读 (227)

随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（LLMs）已成为推动技术革新的核心力量。DeepSeek作为一家成立于2023年的中国初创公司，以其高效、低成本的AI模型（如DeepSeek-V3和R1）在全球AI领域掀起了波澜。本文深入探讨DeepSeek的技术创新，包括其在模型训练、推理优化和开源策略方面的突破，并展望其对未来十年AI大模型发展的深远影响。通过详细的代码示例、数学公式和中文注释，本文展示了如何利用DeepSeek的混合专家模型（MoE）、生成式奖励建模（GRM）等技术构建高效的AI系统，同时分 ...继续阅读 (99)

随着大模型的崛起，人工智能（AI）正在以前所未有的方式改变我们的世界。本文深入探讨了大模型的核心技术、训练原理及其在多领域的创新应用。从自然语言处理到图像生成，从智能助手到自动化决策，大模型展现了无与伦比的潜能。通过详细的技术分析、数学推导和丰富的代码示例，本文旨在揭示大模型的运作机制，并展望其在未来科技中的无限可能。文章不仅适合AI从业者，也为对AI未来感兴趣的读者提供了全面的技术视角。 ...继续阅读 (126)

转眼间，SegmentFault 思否已经走过了 13 个春秋。13 年来，是社区开发者的每一次提问、每一个回答、每一篇文章分享，一点一滴，让思否从一个技术交流小站，成长为百万开发者的精神家园，铸就了思否的今天。时光荏苒，代码未歇。正是大家对技术的热爱、分享与坚持，让我们跨越了一个又一个技术周期，从 "Hello World" 走向了星辰大海。感谢社区所有开发者的一路相伴，是你们让思否走得更远。在未来的日子里，愿我们依然不负热爱，继续前行！在思否成立 13 周年之际，我们怀着最诚挚的感恩之心，为大家准备了两个小活动和小小的福利，庆祝这段共同成长的岁月。小伙伴们来和我们一起过生日吧～📅 活动时间2025.05.30 10:00 - 2025.06.29 23:59❤️ 参与方式🌟 福利一：积极分享奖2012 年成立至今，思否已经走过了 13 载。亲爱的开发者，你是什么时候认识思否的呢？这一路走来，和思否有哪些有趣的故事呢？在本篇文章下发布评论，写下你想对思否说的话，评论点赞数排名前 13 位开发者，将获得【积极分享奖】，并送出1 本技术书籍。🌟 福利二：闯关王者奖活动期间登录思否，即可获得「思否 13 周年」专属头饰！完成任务集齐多个头饰，还将获得更多礼品～小伙伴们快来吧 👉立即直达每完成 1 个任务，将成功解锁 1 款相应的头饰，小伙伴们可以选择不同的头饰装扮自己的头像集齐全部 8 ...继续阅读 (63)

近日，小米开源社区发布了MiMo-VL-7B视觉语言模型技术报告，其SFT（监督微调）和RL（强化学习）版本在40多项多模态任务评测中表现惊艳，尤其在复杂推理和GUI交互领域刷新了开源模型记录。本文将深入解析其核心技术方案。一、核心架构设计MiMo-VL采用经典的三模块架构：视觉编码器：基于Qwen2.5-ViT，支持原生分辨率输入保留细节跨模态投影层：MLP结构实现视觉-语言特征对齐语言模型：小米自研MiMo-7B基础模型，专为复杂推理优化图：模型架构示意图（来源：技术报告Figure 2）二、四阶段预训练策略（2.4万亿Token）阶段目标关键数据序列长度1投影层预热图文对8K2视觉-语言对齐图文交错数据8K3多模态预训练OCR/视频/GUI/推理数据8K4长上下文SFT高分辨率图像/长文档/长推理链32K核心突破：在阶段4注入合成推理数据（含长思维链），使模型在MMMU任务响应长度从680 token跃升至2.5K token，推理深度显著提升。三、混合强化学习（MORL）创新性地融合两类奖励信号：可验证奖励（RIVR）：数学推理：基于Math-Verify库自动验证目标定位：GIoU计算边界框精度视频时序定位：IoU评估时间片段人类偏好奖励（RLHF）：构建双语偏好数据集分离训练文本/多模态奖励模型采用Bradley-Terry目标函数技术优势：通过完全同策略GRPO算法避 ...继续阅读 (70)

2005 年，Opera Mini 发布第一个版本，速度快，省流量。20 年后，作者通过模拟器再次体验这个浏览器，发现还能工作，只是浏览器引擎太过古老，很多网站排版混乱。而很多人不知道的是，在这个浏览器背后其实有很多云服务器在作为代理替用户渲染网页，而这些服务器竟然还在工作。全文发表在公众号上，欢迎移步阅读：https://mp.weixin.qq.com/s/d7gaVoffV3J8M-gl4YHykw英文原文：https://ouo.io/PpZB9I ...继续阅读 (88)

“日啖荔枝三百颗，不辞长作岭南人”，苏东坡的诗描述了荔枝的美味。马伯庸的这本《长安的荔枝》，从皇室追求新鲜荔枝触发，演绎了光怪陆离，置人民于水火，终爆发安史之乱，中的一个荔枝使小吏的故事。人物关系flowchart TD%% 《长安的荔枝》剧情图 by Mermaid%% 作者：马伯庸A(开始: 李善德长安买房) --> B{接到运荔枝任务}B -->|以为是荔枝煎 轻松| B_Opt1[欣然接受]B -->|发现是鲜荔枝 绝望| B_Opt2[惊恐万分]B_Opt1 --> C[准备采买荔枝煎]B_Opt2 --> CC --> D[韩承、杜甫点拨与鼓励]D --> E((决心启程岭南))subgraph phase1 [第一阶段：岭南求索]direction TBE --> F[抵达广州]F --> G{拜访何履光求助}G -->|遭拒与威胁| H[陷入困境]G -->|若顺利则跳过H| I[假设路径]H --> J[偶遇苏谅]J --> K[合作：以符牒换资金]K --> L[结识阿僮]L --> M[学习荔枝催熟与保鲜技巧]M --> N[进行初步转运试验]N --> N_Res{试验结果?}N_Res -->|失败/不理想| O[调整方案]N_Res -->|部分可行| P[获得关键数据]O --> NendP --> Q((构想分枝植瓮法))subgraph phase ...继续阅读 (522)

尝试通过 AI 制作的片头“日啖荔枝三百颗，不辞长作岭南人”，苏东坡的诗描述了荔枝的美味。马伯庸的这本《长安的荔枝》，从皇室追求新鲜荔枝触发，光怪陆离，置人民于水火，终爆发安史之乱，中的一个荔枝使小吏的故事。人物关系digraph ChangAnLychees { rankdir = LR; // 从左到右布局，适合展示网络 node [fontname = "SimHei", fontsize = 10]; // 默认节点字体和大小 edge [fontname = "SimHei", fontsize = 8]; // 默认边字体和大小 // 图例 (可选，但有助于理解) subgraph cluster_legend { label = "图例"; rank = same; // 保持图例元素在同一层级 style = filled; color = lightyellow; node [shape = plaintext]; key_protagonist [label = "主角团(蓝色椭圆)"]; key_antagonist [label = "对抗势力(红色方形)"]; ke ...继续阅读 (2)

这里记录每周值得分享的科技内容，周五发布。本杂志开源，欢迎投稿。另有《谁在招人》服务，发布程序员招聘信息。合作请邮件联系（yifeng.ruan@gmail.com）。封面图正在举行的第26届舟山国际沙雕节，主题是"海上音乐城"。海滩上50多座沙雕，组成了一把吉他。（via）Java 三十周年上周是 Java 语言诞生三十周年。1995年5月23日，Sun 公司正式发布了这种语言。三十年了，大家觉得 Java 算不算老语言？说实话，我一直以为，Java 跟 C++ 是同一时期的语言。但是实际上，Java 与 Python、JavaScript、PHP 同时期，属于年富力强的年轻语言。全世界的计算机语言有几千种，Java 是特别、特别成功的那一类。从发布的第一天起，它就很成功，一直保持到今天。Java 的成功体现在两方面。（1）它无所不在。日常生活中，我们接触到的软件服务，尤其是企业级服务，后端的开发语言大部分都是 Java。Java 在服务端是霸主地位，在桌面端也有广泛应用，很多人用它写桌面软件。至于手机端，就更不用说了，安卓系统就基于 Java。（2）它的工作岗位最多。如果你问我，学习什么编程语言，最容易找工作？没有其他前提的情况下，我会建议学习 Java，它的工作岗位最多，最容易找。Python 语言虽然也很热门，但是工作岗位往往要求高级程序员，中级和低级的岗位并不多。不像 J ...继续阅读 (52)

摘要：Spring AI为解决大型语言模型(LLMs)无状态限制，提供对话记忆功能(ChatMemory)，支持在多次交互中存储上下文信息。该系统区分对话记忆(用于维持上下文)和对话历史记录(完整对话存档)，并提供多种记忆类型(如基于消息窗口的MessageWindowChatMemory)和存储方案(包括内存存储InMemoryChatMemoryRepository和JDBC持久化存储JdbcChatMemoryRepository)。JDBC实现支持PostgreSQL等主流数据库，可通过方言扩展适配 ...继续阅读 (59)

多媒体功能演示这篇文章演示了 Hexo 博客中的三种多媒体功能：视频播放、Mermaid 图表和 Graphviz 图表。1. 视频播放功能使用 DPlayer 插件可以嵌入视频：2. Mermaid 流程图graph TD A[开始] --> B{是否登录?} B -->|是| C[显示主页] B -->|否| D[跳转登录页] D --> E[用户输入账号密码] E --> F{验证成功?} F -->|是| C F -->|否| G[显示错误信息] G --> E C --> H[结束]3. Mermaid 时序图sequenceDiagram participant 用户 participant 前端 participant 后端 participant 数据库 用户->>前端: 登录请求 前端->>后端: 发送登录信息 后端->>数据库: 查询用户信息 数据库-->>后端: 返回用户数据 后端-->>前端: 返回登录结果 前端-->>用户: 显示登录状态4. Graphviz 图表digraph G {rankdir=LR;node [shape=box, style=filled, fillcolor=lightblue];"用户请求" -> "负载均衡器" ...继续阅读 (106)