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NotebookLM 开源平替，暴涨 12000+ GitHub Star！

这段时间，Google 在 AI 领域可以说是杀疯了，在发布一骑绝尘的 Gemini 3 Pro 模型后，还顺带推出了超强文生图工具 Nano Banana Pro。随着大家不断探索深入，发现 Nan

用 Rust 写 SaaS 后端是一种什么体验？两年实战告诉你答案

如何用Rust 后端开发一款面向企业的 SaaS 产品。Rust 的魅力所在如果要用一句话概括 Rust，那就是它兼具 Go 的简洁与 Python 的灵活。静态类型 + 编译型语言的速度，加上堪称

使用C++从零手写Actor框架：最适合C++程序员进阶的实战项目

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马斯克要做 “ 升级版微信 ” ！网友炸了...

将 脚本之家 设为“星标⭐”第一时间收到文章更新来源 | 科技狐 （ID：kejihutv）要说今天网友热评的互联网热点，少不了马斯克要抄微信答案。微信作为一款国民 App ，2025 年的全球月活用

顺丰科技 offer 到手了，开了 SP 薪资。。。

将 脚本之家 设为“星标⭐”第一时间收到文章更新文 | 小林coding出品 | 小林coding（ID：CodingLin ）这几天有同学报喜，说秋招拿下了顺丰后端的 offer，最后开的是 24k

千万别在公司说这4句话，领导最想“处理”的人，就是把它们挂嘴边的

脚本之家 设为“星标⭐”第一时间收到文章更新来源 | Java旅途（ID：Javatrip）当我真正站在大厂管理层的位置时才意识到，公司最想处理的，从来不是偶尔迟到的人，也不是下班就不回消息的人，而是

那些年做实验我闯的祸：最多损失了1.65亿...

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【Python】必用 ！绝美三维散点图 ！！

今儿和大家分享的是关于经常用到的三维散点图。我们会从 5 种不同样式的绘制，包括 Matplotlib 多种风格、Plotly 交互、PyVista/VTK 高级渲染、密度/等值面可视化与多面板比较图

字节前技术负责人创业，联手清华姚班校友，编程智能体世界登顶

机器之心报道机器之心编辑部InfCode 正在定义 AI 编程的「工程时代」。自「造词大神」Andrej Karpathy 提出「Vibe Coding」这个概念后，它的热度就居高不下。只需一句提示词

搞清楚栈和堆之后，很多鬼畜 bug 瞬间变得合情合理

如果你已经能写出这样的代码：void foo() { int x = 42;}int* bar() { int y = 10; return &y; // 这样写总觉得哪儿怪怪的}

OpenSpec 新手入门教程

目录什么是OpenSpec？为什么需要OpenSpec？准备工作快速开始核心概念完整工作流程实际示例支持的AI工具常用命令团队采用指南常见问题什么是OpenSpec？OpenSpec 是一个为AI编码

如何让大模型有短期和长期记忆能力？LangGraph指南

引言在人工智能领域，将大型语言模型（LLM）从简单的无状态问答机器转变为能够进行连贯、有上下文感知对话的复杂智能体，其核心关键在于内存。LLM 本身是无状态的，每次调用都是一次独立的计算，它们不会天生

RAG 系统文本切分Chunk有哪些方法？

一、固定大小切分（Fixed-size chunking）二、语义切分（Semantic chunking）三、基于文档结构的切片 （Document structure-based chunking

企业RAG应用中，“问答对”在知识检索中的作用

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C++纤程调度器深度实现：单机支撑10万并发，内存占用却只有线程的1/10

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构建知识闭环：用CodeBuddy打造自我进化的数据分析体系

作者：hassonlin、davidpzxie难以查找海量库表、需求紧急复杂、重复性工作多、结果校验困难、追溯记录困难……数据分析时要如何破除这些痛点？QQ浏览器的信息流推荐架构团队基于CodeBud

崩溃！程序员让AI IDE清缓存却遭清空D盘，质问得到扎心回应：抱歉，操作时还跳过回收站永久删了数据

整理 | 屠敏出品 | CSDN（ID：CSDNnews）“让 AI 帮忙清个缓存，结果它一顿操作之后，把电脑的整个 D 盘都给清空了！”最近，一名来自希腊的开发者 Deep-Hyena492 在 R

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当AI能够以百倍于顶尖开发者的速度生成代码，将会给未来科技产业带来哪些底层逻辑的变革？本期《源知源味》深入这一主题进行叩问，并进一步围绕以下议题展开：在大模型的浪潮中，开源的价值非但没有消减，反而经历

“烂代码”扎堆，为何优秀工程师一进大厂就“变菜”？

【CSDN 编者按】在大众认知里，大厂手握顶尖人才与资源，本应是高质量代码的“代名词”。但实际上，关于“大厂代码粗糙”的吐槽却频繁发生。本文作者以一线大厂研发经验为切口，撕开了“优秀工程师写烂代码”的

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前段时间刷推（X），看到 AI 大神 Karpathy 发了一条特别有意思的动态，在 X 上爆火。他说自己现在养成了一个新习惯：“I'm starting to get into a habit of

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卧槽，刚刚发布的AI大模型Gemini-3.0-Pro，太牛逼了！经过我们高强度测试，Gemini-3.0-Pro各项参数都强到离谱！编程和写作都达到了恐怖的T0级别！在推理、数学、模拟人类考试、代码

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脚本之家 设为“星标⭐”第一时间收到文章更新出品 | 前端充电宝（ID：FE-Charge)刚刚，Vite 8 Beta 发布。这次没有堆新功能，而是一次彻底的底层更新——Vite 把原本 esbui

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将 脚本之家 设为“星标⭐”第一时间收到文章更新来源丨网管叨bi叨（ID：kevin_tech）在 Go 语言与数据库交互的实战中，有一个让无数新手（甚至资深开发者）挠头的“坑”，那就是 NULL。你

回答我！Looking my eyes！ 探索AI、布局AI、All in AI了一年，作为普通开发者却陷入了前所未有的焦虑。 曾经看文章就能动手复现的踏实感消失了，取而代之的是对AI的三大核心困惑。 疑问一：为什么AI实践类文章总像空中楼阁？ 疑问二：AI入门知识与实际工作的断层从何而来？ 疑问三：我们对AI的期待是否用力过猛？ 作为一个从传统开发转型AI的人，我怎么找到： 1. 可落地的认知指引 2. 真实的实践参考 3. 业务结合的切入点 这是在鹅厂引发广泛讨论的AI入门迷思三连问，对于这个问题，鹅厂工程师是这么看的。 疑问一： 核心原因只有一个：数据不公开。LLM的真正壁垒是数据和算力，而数据属于公司资产，涉及隐私、合规、商业敏感。像OneRec端到端方案、DeepSeek基模，都只讲思路，不给数据。没有数据，你看到的大部分内容自然更像PR，而不是教程。 但PR也有价值。它至少告诉你行业怎么定义质量、怎么拆问题。能不能从里面挖出金子，取决于你的经验和实验能力。LLM做应用，本质就是从有限信息里提炼可复用的技巧。 疑问二： 简单粗暴的判断：如果不知道需不需要学模型结构，那就说明不需要。 先用最好的 API，把场景跑通再说。做AI应用的核心只有三点： 1 prompt调优 2 上下文管理 3 规则化评估 加业务数据就再多一个数据读取工具。 那些让你先学transformer 的，十有八九没做过真正规模化应用。最好的入门方式永远是做一个小闭环，比如自动周报。遇到问题再补知识。 疑问三： 是的。真正落地的团队，都非常依赖人工标注。测试集必须人工标，效果也必须人工判。通用评测工具有局限性，容易出现和人类预期相悖的情况。 因此，小团队应该选一个窄、具体、能闭环的场景，降低验证成本。行业里成熟玩法都是用最强模型，把一个垂类打深，能解决问题、能变现。 技术上，别一上来就搞LangChain。先用OpenAI SDK，把模型当苦力使唤，Python脚本一步步跑通流程。 最后提醒：没有落地经验时，1v1咨询帮助都有限；有了落地经验后，很多关键做法一句话就能确认。 彦祖亦菲们，你对这个AI入门迷思三连问是怎么看的？欢迎留言评论分享，有机会获得社区精美周边一份。

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