笔记列表-低调大师优秀个人博客

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共 224558 篇

2026-10-09

高德开放平台开发者大会圆满收官，空间智能连接 AI 与真实世界

2026年9月，云栖大会聚焦 AI 技术创新与产业实践，围绕 Agentic AI 等前沿方向，展现 AI 从技术突破走向真实应用的最新进展。

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2026-10-09

大模型赋能数据处理Pipeline：从采集到特征工程全链路优化，解锁高效数据赋能方案24.9

做数据开发和算法的朋友应该都有同感，数据处理是AI项目的地基，地基稳不稳，直接决定后续模型训练、业务落地的效果好不好。传统的数据处理流水线，长期面临着效率低、人工成本高、容错率低、适配性差的痛点。比如数据采集需要适配多源接口、规则繁琐；数据清洗依赖固定正则，无法处理复杂非结构化数据；数据标注大量依靠人工耗时费力；特征工程需要工程师手动挖掘特征，极度依赖经验。...

阅读约37分钟

2026-10-09

反向背调，豆包工作算是把它玩明白了！

碰到心仪的岗位，在你点开JD（岗位需求描述）的那一刻，脑子里翻来覆去其实就三件事：这公司靠不靠谱？工资福利咋样？人事关系好不好处。

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2026-10-09

基于 Playwright 与 CDP 的多账号巡检系统实践

业务背景：运营侧维护着二十余个电商账号，日常需要逐账号检查店铺状态、广告消耗与消息未读数。人工巡检一轮约 40 分钟，且容易漏检。本文记录我们把这个流程自动化的完整实践：用 Playwright 通过 CDP 协议连接多个隔离浏览器环境，构建一个可调度的巡检系统——包括架构设计、核心代码与踩坑记录。

阅读约8分钟

2026-10-09

【LLM&&AI应用开发八股文】--4.3.Agent智能体（下）

第九步：Agent怎么评估短期记忆、Session State、长期记忆、RAG，不是几个时髦名词。它们本质上都在解决一个问题： Agent 执行任务时，怎么知道自己在做什么、做到了哪一步、哪些信息还能用。 Agent 评估不能只看最终答案，要看整个执行过程。这篇我们就把 Agent 怎么评估讲清楚。普通大模型问答的评估逻辑很简单：用户提问→模型输出...

阅读约38分钟

2026-10-09

一文深度讲透美国公司注册全流程和注意项（避坑版）

但问题在于，很多关于LLC“税务灵活、管理简单、适合小企业”的内容，本来就是站在美国本地创业者的角度写的。美国居民通常有SSN，本身就在美国税务体系里生活和报税；而一个长期生活在中国、没有SSN的外国股东，起点完全不同。

阅读约20分钟

2026-10-09

88 键钢琴掉线时如何让音符有序收尾

按住一个音，扫描板随后失去响应。手已经离开琴键，软件却还记着“按下”。这时继续播放，还是立刻静音？如果同一个音还被屏幕触摸或自动播放持有，处理就更有意思了。

阅读约17分钟

2026-10-09

美团31万行AI重构复盘里，最值得测试团队抄的不是工具

摘要：结合美团31万行AI重构公开实践，讨论AI Coding加速后测试岗位为什么要从执行回归转向定义高风险边界、证据和质量门禁。

阅读约5分钟

2026-10-09

静态活体 vs 动作活体 vs 3D 结构光，安全性到底差多少？

摘要：「静态活体」「动作活体」「3D 结构光」经常被塞进同一张对比表，但它们其实不在一个维度上：有的回答"做不做活体检测"，有的回答"用户要配合到什么程度"，有的回答"靠不靠专用硬件"。本文先把概

阅读约9分钟

2026-10-09

CANable 的 BOOT0 跳线究竟听谁的

对 STM32G4，这个判断还少了一层：芯片究竟听外部引脚的，还是听内部选项位的。若 BOOT0 又和 CAN 收发器的接收输出共用节点，电路图、复位时刻和选项字节就必须一起看。

阅读约16分钟

2026-10-09

企业级场景下的长尾词挖掘：从内容资产盘点到云上部署的完整链路

在企业内部推进 AI 可见性优化时，最常见的卡点不是"不知道怎么做"，而是"做了但不可控"。本文按企业落地顺序梳理一遍完整链路，重点讲那些文档里不写、但会决定成败的工程细节。

阅读约11分钟

2026-10-09

重复铺货耗人力怎么办？国内多平台 + 跨境电商商品自动上架方案详解

一个商品，要在淘宝、拼多多、抖音小店、京东各上架一遍；做跨境的，还要在亚马逊、TikTok Shop、Temu、速卖通、Shopee 之间来回搬运。改标题、调类目、传图、填属性、设库存——熟练运营一天最多铺五六十个品。店铺一多，人力成本成倍上涨，还谈不上精细化运营。

阅读约14分钟

2026-10-09

计算机科学家 Margaret Hamilton 去世，“软件工程”术语创造者

Margaret Hamilton——那个站在一摞齐腰高的阿波罗代码打印纸旁边、让无数人第一次意识到『写代码』可以是什么的软件工程师——于 2026 年 9 月 30 日去世，享年 90 岁。MIT 在讣告里称她是『极具影响力的计算机科学家』；而她自己更愿意被记住的，是那个在软件尚属荒地的年代亲手把它变成一门工...

阅读约5分钟

2026-10-09

浏览器环境怎么迁移？JSON配置、Cookie同步与团队权限

浏览器环境迁移时，能导出JSON还不足以说明交接已经完成。多人共享业务资源，配置文件、登录数据、成员权限和任务记录需要分别处理。任何一项有遗漏，交接后的工作都可能中断。

阅读约9分钟

2026-10-09

企业做GEO优化，一招教你避开，最容易踩得四个坑

8 家里有 5 家官网都打不开了，7 家连自己的企业知识库都没做。剩那 1 家，官网活着，但是 AI 根本抓不到。

阅读约9分钟

2026-10-09

2026AI面试题-Temperature 和 top_p 参数有什么作用？

Prompt 工程与 Context Engineering / 生成参数、概率采样与解码策略

阅读约23分钟

2026-10-09

量化理财体系：从资产配置到自动再平衡的工程化实践

量化理财不是预测涨跌，而是用规则替代情绪，用分散替代押注，用再平衡替代追涨杀跌。一套专业的个人量化理财体系包含四层：资产配置、标的选择、再平衡策略、风险监控。核心目标不是收益最大化，而是在可承受回撤下获取长期稳定回报。

阅读约11分钟

2026-10-09

AI 量化：从因子挖掘到组合优化的工程化实践

AI 量化不是"用 LSTM 预测股价"这么简单。专业做法是把机器学习嵌入完整的量化流水线：数据治理 → 因子构造 → 模型训练 → 信号生成 → 组合优化 → 风险控制 → 回测归因。模型只是其中一环，工程纪律与风控才是长期盈利的关键。

阅读约10分钟

2026-10-09

Java + AI：在企业级应用中集成大模型的工程实践

Java 长期占据企业级后端主流，而 AI 能力正在成为业务系统的标配。如何在 Spring 生态中优雅地集成大模型，兼顾可观测、可降级、可扩展，是 Java 工程师必须掌握的新技能。本文以 Spring Boot 3 + Spring AI 为主线，结合原生 HTTP 调用与向量检索，给出可落地的代码骨架。

阅读约11分钟

2026-10-09

Playwright MCP项目怎么做，才不像又一个自动化Demo？

摘要：以Playwright MCP的可访问性快照为基础，设计一个本地商城Browser Agent项目，覆盖页面变化、隐藏指令、权限边界和行为回归。

阅读约3分钟

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更多资源

腾讯云软件源

为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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高德开放平台开发者大会圆满收官，空间智能连接 AI 与真实世界

大模型赋能数据处理Pipeline：从采集到特征工程全链路优化，解锁高效数据赋能方案24.9

反向背调，豆包工作算是把它玩明白了！

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Java + AI：在企业级应用中集成大模型的工程实践

Playwright MCP项目怎么做，才不像又一个自动化Demo？

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