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Last updated 8 days ago
恰到好处：全新GPU已正式上线
8 days ago
AI技术快速发展，我们已经可以轻而易举地在云端访问到功能强大的GPU。不过任何搞AI的开发者，如果真的尝试过云端GPU，不可避免都会遇到一个严峻问题：如何选择适合自己的云服务商以及适合自己需求的GPU，同时又不会乱花冤枉钱，只为自己真正需要并且实际消耗的硬件资源支付合理费用，而不需要支付一大笔预付款或签订其他苛刻的合同。延伸阅读，点击链接了解 Akamai Cloud Computing现在申请试用可得高达500美元专属额度其实这挺难的，不过Akamai就是乐于迎接挑战。经过严格测试和优化，Akamai的新型GPU现已面向所有客户推出。这些GPU由NVIDIA RTX 4000 Ada Generation提供支持，针对媒体用例进行了优化，规模非常适合各种工作负载和应用。RTX 4000 Ada Generation相关方案的起始价格为每小时0.52美元（该费率包含1 GPU、4...
手把手教你在 Sevalla 上部署 Next.js 博客：从搭建到上线全流程
20 days ago
很多开发者会纠结：“现在博客平台这么多，为啥还要自己搭博客？”答案很简单：用 Next.js 搭的博客，是真正属于你的 “数字资产”。为什么选 Next.js？为什么是 Sevalla？先聊聊这两个核心工具的优势，帮你搞懂 “为什么这么组合”。Next.js：不止是博客，更是你的品牌载体Next.js 是基于 React 的开发框架，相比纯 React，它多了很多 “开箱即用”...
EwVueComponent与Vue内置组件(Suspense + AsyncComponent+component)的对比
29 days ago
EwVueComponent vs Vue 内置组件：全面对比分析概述在 Vue 3 的生态系统中，我们有多种处理动态组件的方案。本文将深入对比 EwVueComponent 与 Vue 的内置解决方案：<Suspense> +...
为什么我要开发一个ew-vue-component？
29 days ago
前言在Vue.js生态系统中，动态组件渲染是一个常见且重要的需求。Vue提供了内置的<component>元素来实现这一功能，但在实际项目开发中，我们发现这个内置组件存在一些局限性，无法完全满足复杂应用场景的需求。本文将深入分析Vue内置<component>组件的设计理念、功能特性以及其存在的不足，并详细介绍我们开发的EwVueComponent如何在继承原有功能的基础上，提供更强大、更灵活的动态组件渲染解决方案。Vue内置Component组件分析基本功能与设计理念Vue的内置<component>组件采用了简约而优雅的设计理念，其核心功能是通过is属性来动态渲染不同的组件。这种设计体现了Vue框架"渐进式增强"的哲学，为开发者提供了一个轻量级的动态组件渲染方案。<!-- Vue内置component的基本用法 --&gt <component :is="currentComponent" v-bind="componentProps" />内置component组件的设计目标是提供最基础的动态组件切换能力，它专注于核心功能的实现，避免了过度设计。这种极简主义的方法有其优势：学习成本低、使用简单、性能开销小。核心机制分析内置component组件的实现机制相对简单直接：组件解析：通过is属性接收组件标识符（字符串、组件对象或组件构造函数）渲染切换：当is属性发生变化时，销毁当前组件实例并创建新的组件实例属性透传：将所有props和attrs透传给目标组件插槽传递：支持插槽内容的透传这种实现方式在大多数基础场景下工作良好，但也正是这种简单性导致了一些功能上的局限。Vue内置Component组件的局限性1. 缺乏错误处理机制Vue内置的<component>组件在错误处理方面表现不佳，这在生产环境中可能导致严重问题：问题表现：当目标组件渲染失败时，整个应用可能崩溃没有提供错误边界或回退机制异步组件加载失败时缺乏优雅的降级方案开发者无法捕获和处理组件级别的错误实际场景：<!-- 内置component在错误场景下的脆弱性 --> <component :is="errorProneComponent"...
Go 语言单例模式全解析：从青铜到王者段位的实现方案
about 1 month ago
什么是单例模式？单例模式（Singleton Pattern）是一种创建型设计模式，它确保一个类（或结构体，在 Go 语言中）只有一个实例，并提供一个全局访问点来访问这个实例。这个模式在需要协调系统中动作的场景下非常有用，例如日志记录、配置管理或数据库连接池。为什么在 Go 中需要单例模式？Go 语言以其简洁和高效的并发能力而闻名，支持 goroutine 和通道（channel）来实现并发编程。在并发环境中，确保资源的唯一性和访问的安全性至关重要。从设计模式的角度看，单例模式的主要目标是避免资源浪费和数据不一致。单例模式在这里可以帮助我们管理共享资源（比如数据库连接或配置文件），避免因为多个实例而导致的混乱。例如，假设一个应用程序需要与数据库交互。如果每个 goroutine 都创建一个新的数据库连接，可能会导致资源浪费甚至系统崩溃。而单例模式可以确保整个系统中只有一个数据库连接池，所有 goroutine...
css文字大小自适应
about 1 month ago
在页面???写中经常会碰到页面自适应的问题，也就是页面内部的元素会随着窗口的放大缩小而放大缩小，box可以通过calc + 百分比的形式做到页面自适应，但是box内的字体却无法做到这点，往往box自适应大小了，内部的字体还是原来的大小，看起来会非常别扭，下面就来css实现一下页面文字的自适应大小。clamp()函数这里主要用到clamp()函数，clamp() 函数的作用是把一个值限制在一个上限和下限之间，当这个值超过最小值和最大值的范围时，在最小值和最大值之间选择一个值使用。它接收三个参数：最小值、首选值、最大值。当首选值比最小值要小时，则使用最小值。当首选值介于最小值和最大值之间时，用首选值。当首选值比最大值要大时，则使用最大值。clamp()的文档：https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/CSS/clamp我们可以通过在clamp()内设置表达式，来动态的设置文字的大小，比如这里有一个视口，最小320px，最大1200px，当视口小于320px的时候字体大小为0.7rem，当视口大小大于1200px的时候，字体大小为1.2rem，否则就使用区间的首选值。.clampSize{ width: 100%; /* 可以动态设置大小 */ height: 40px margin:...
开放创新，昇腾 CANN 再向深处
about 2 months ago
AI 领域有自己的速度。4 月 29 日凌晨 4 点，Qwen3 正式发布，并开源全部 8 款混合推理模型。发布仅 2 小时，Qwen3...
分享一些实用的PHP函数(对比js/ts实现)(1)
about 2 months ago
检查数组所有元素是否满足给定条件如果提供的函数对数组的所有元素返回 true，则返回 true，否则返回 false。思路实现思路如下:使用数组的filter方法对数组执行给定的函数，然后使用count方法获取执行后的结果，再和count方法获取未执行filter方法的结果进行比较。代码实现下面我们来看php和js以及ts代码的实现：php代码实现function all($arr,$fn){ return count(array_filter($arr,$fn)) === count($arr) }使用示例all([2, 3, 4,...
AI Agent爆火后，MCP协议为什么如此重要！
2 months ago
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**<font （Typed Data Channel）自动适配不同模型输入格式（如Tensor、JSON、Protobuf）。比如你突然说：“用简单点的话解释”，MCP会立刻告诉AI：“用户是小白，别用专业术语”处理复杂任务 [辅助]辅助自动化开发项目，自动化建模，自动化购物，自动化买票等等场景。比如让AI帮你订机票，需要记住出发地、时间、航空公司偏好，一步步完成。为什么需要MCP随着 LLM的发展日益普及...
不负热爱，继续前行｜SegmentFault 思否 13 周年送福利啦！
2 months ago
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...
【万字长文】大模型开源开发全景与趋势解读
2 months ago
“当我们看到这些数据趋势的时候，一个词浮现在我的眼前——黑客松（Hackathon），AI 领域的项目，快速地出现、快速地停更，他们似乎在做一场真实市场里的黑客松，那么，什么领域涌现了最多项目，哪些方面是停更的重灾区，哪些项目幸存了，激烈竞争的项目们如今怎么样了，我们都尝试着在这份趋势报告里叙述一二。”--王旭，蚂蚁开源技术委员会副主席「根据 OpenDigger 的数据显示，人工智能已经于 2023 年超越云原生，成为协作影响力最大的技术领域」从近十年来 AI、云原生、数据库、前端、操作系统这五大技术领域的发展曲线来看，AI 类项目在近些年得到了快速发展，尤其在 2022 年后发展迅猛。AI 项目影响力总值在 2017...
从传统搜索到智能问答：葡萄城自研 RAG 系统的技术实践与工程落地
2 months ago
一、引言在数字化转型浪潮下，企业知识服务体系正经历着深刻变革。如何让用户高效获取所需信息，成为提升产品竞争力和用户满意度的关键。本文将系统介绍葡萄城自研 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）智能问答系统的技术创新、架构设计与工程实践，分享葡萄城在智能搜索与问答领域的探索与思考。二、项目缘起：从搜索到智能问答的需求升级1. 现状与挑战葡萄城已建立了完善的知识服务体系，包括标准化文档、技术社区、搜索平台等。现有“葡萄城搜索中心”支持跨平台内容检索，覆盖官网、博客、社区、视频等多种内容源。然而，随着知识库规模的扩大和用户需求的提升，传统基于关键词的搜索方式暴露出诸多不足：用户难以精准定位帮助文档中的功能说明；技术支持人员难以快速查重和定位历史解决方案；方案搜寻效率低，用户体验不佳。2. 技术探索与自研动因随着大语言模型（LLM）技术的快速发展，基于 RAG 的智能问答成为提升知识服务能力的理想路径。我们调研了多种开源与商业化 RAG 方案，发现它们难以直接适配葡萄城多源异构的数据结构和业务需求。为此，我们决定自研 RAG 系统，目标包括：适配多样化内容结构（如帮助文档、论坛帖子等）；支持高频动态更新，保障知识库时效性；灵活扩展，满足未来产品演进需求；性能与维护可控，便于长期运维。三、创新点：QA 预生成与“问题对问题”匹配1...