🔹 为何一个“技术成功”的产品最终选择退出？ 🔹 它为 JetBrains 生态留下了哪些遗产？ 🔹 “Agentic Development”究竟是什么？Fl...

▲ 架构升级：K2 解耦编译器内部，引入稳定 Kotlin Analysis API

在微服务或分层架构开发中，新建一个标准的 Maven 多模块项目往往需要手动创建多个子模块、配置 pom.xml 依赖、调整目录结构，过程繁琐且易出错。本文将介...

最初的版本就是标准版：全量文档 embedding，向量检索，LLM生成。演示没出过问题，但是翻车发生在数据留存政策的时候，因为系统召回了两段2废弃条款和一段聊...

ChatGPT 发布之后，AI 智能体的概念就一直牵动着整个行业的想象力。它描绘的场景很诱人：给 AI 系统一个目标，让它自行拆解问题、调用工具、收集信息，最终...

在技术团队中，我们都见过这样的场景：系统运行良好，业务稳定增长，但当需要重构某个核心模块时，所有人都面露难色。不是因为技术难度太高，而是因为没人敢动——担心改了...

最终，他们不得不花费六个月进行大规模重构，将原本“统一”的架构改造为“分区”架构，代价远超预期。

传统云计算采用中心辐射架构：所有计算和存储资源集中在数据中心，边缘设备只是数据采集和结果展示的终端。这种架构在边缘AI时代面临致命弱点——延迟。

不知道大家有没有这种感觉：2025年下半年，整个AI圈都在谈MCP。Anthropic说要做“AI界的USB”，各家大厂都在喊“Agent互联”，技术社区天天讨...

那时候，团队刚开始系统性地探索 AI 辅助开发。我们读了大量论文和博客，看到业界在讨论"多智能体协作"、"Agent 编排"、"知识图谱"……我们想：既然要做，...

在当今的 AI 浪潮中，我们经常听到“Agent（智能体）”这个词。但实际上，一个能够自主解决问题的 AI Agent 到底是如何工作的？它不仅仅是一个聊天机器...

Anthropic 前几天推出了 Claude CoWork正在悄悄改变开发者的日常。它不像传统聊天机器人那样“问完就忘”，而是一个能记住项目上下文、理解代码结...

摘要： 本文详细分析2026年flash-attention和vLLM安装失败的常见原因，重点关注CUDA架构和版本不匹配问题。文章提供了完整的安装指南、兼容性...

摘要： 本文详细分析2026年NVIDIA最新的CUDA Tile和Blackwell架构在PyTorch等深度学习框架中遇到的"no kernel image...

一名Java全栈开发者在面试中展示其技术能力和项目经验，涵盖前后端技术栈及微服务架构。

1995年，我写下人生第一行C语言代码。那时，一个“.com”域名只是RFC文档里的一个技术名词。

3）Review 阶段： 回来看 diff，检查架构合不合理、有没有安全问题、代码风格对不对。不行的地方指出来，让 Agent 改。

我们做程序架构，核心也是结构，所谓的架构，就是“要素+结构”。理论上来说，程序员应该是比较擅长结构化思维的。

本报告采用架构分解与场景模拟相结合的分析方法，基于腾讯公有云同源技术架构进行验证：

在数字化转型浪潮下，实时数据处理能力已成为企业核心竞争力之一。流计算技术的核心指标——端到端延迟，直接决定着企业能否快速响应市场变化。本文将从技术架构、性能表现...