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回复总数  644
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2025 年 4 月 7 日
回复了 revival83 创建的主题 问与答 大伙都几年换一次手机?有没有消费降级?
五年生死一茫茫
2025 年 4 月 7 日
回复了 wencan 创建的主题 浏览器 哪款浏览器跑 js 最快??
几百行下拉还不至于卡吧。难道你的下拉全部都是 vue 组件绑定的那种很多事件的?
记得之前看到过新闻,说开华为的智驾的。在高速上睡着了然后车自己开到家了。
2025 年 3 月 28 日
回复了 AionHaiJun 创建的主题 程序员 AI Agent 爆火后, MCP 协议为什么如此重要!
就是标准化的 function call 吧。写好接口说明参数定义。剩下的就听天由命看大模型能不能正确识别填好了。如果是一些参数太多的接口不大好用的。
各种奇怪的魔改的太多,有时候一些国产浏览器也是。
当你有一百万个线程和一百万个协程的时候。
2025 年 3 月 17 日
回复了 isSamle 创建的主题 程序员 有啥好玩使用的 AI 项目吗
下载部署涩图模型
2025 年 3 月 14 日
回复了 deplives 创建的主题 程序员 javaer 是不是写啥都是一股 Java 味儿
我觉得 java 味是 getter,setter, 各种 factory...
为人类种群的繁衍做出小小的贡献
2025 年 3 月 12 日
回复了 lzyoo 创建的主题 职场话题 不是,哥们?招 AI 方向前端开发这么卷了吗!
现在外界都这么厉害了嘛这种程度只需要一天。
2025 年 3 月 10 日
回复了 Solitude1545 创建的主题 数据库 国央企用什么国产化数据库?
大多数是达梦或者 kingbase.
2025 年 3 月 5 日
回复了 chekun 创建的主题 程序员 吐槽一下 Dify1.0.0
当时看到 1.0 发布的消息,想着马上去更新一下,但是一看完更新内容,完蛋了,整个结构都变了的这种把第一个版本当 1.0?这是小白鼠版本啊。bug 应该会不少吧?后来就上 github 之类的看一下各种评论,原来 bug 真的不少,再过几个版本才敢升级了。0.15.3 其实用着也不错,唯一差点的一个是工作流里面没有 agent 节点这样的。
充钱,充钱,有 cursor 爱你很久...
2025 年 2 月 27 日
回复了 xiaohupro 创建的主题 React React 学习曲线要比 Vue 陡峭许多呀
react 像围棋,规则简单,一切都是 js. 但是再结合上它的 hooks 和整个函数重新执行的渲染机制,里面的对性能的担忧及函数的闭包引用,这就是心智负担的来源了。取决说你 js 能力的强弱。基本上 react 各个项目之间看代码,感觉起来相差很多。
vue 像象棋,各种地方规则多了,开始的时候记一些生命周期啊模板语法啊,这些其实很简单半小时的事。其他的坑主要是要理解响应式原理才明白有时候什么不响应了,不过这很少遇到。而且通常做起小项目来,vue 的代码不同水平的相对 react 来说要相近一点。react 高水平的各种高阶函数各种 js 花样玩。
其实都在蹭 deepseek 的热度而已,随便搞点什么然后有了就行了。deepseek 本来擅长的是复杂问题的推理给出一些答案给你思路。具体到 function call 这些来做 agent 的话,因为它没内置支持,而且思考过程长,反而不如 qwen2.5 这些好用。 比如你可以做一个伪需求,先把一些自动化部署的脚本写好,能通过 http 接口调用来做一些自动功能了,然后接入大模型做一个聊天,使用问答的方式让大模型自动抽取参数来调用接口进行自动化运维工作。。。说是伪需求,因为好像不如直接做个按钮点一下方便。
2025 年 2 月 25 日
回复了 sai190209 创建的主题 职场话题 私活这么卷了吗? 200 块鸿蒙 js+Spring boot 二次开发
200 都不够看完需求文档的时间。还别说确认需求
字节: 我速度快也有错?
换个赛道:宝妈之友! AI 辅导作业秘籍!!!
2025 年 2 月 21 日
回复了 NerdHND 创建的主题 程序员 你会为这样的 "微型" 代码段建立函数吗?
rust 啊,有时候类型复杂了看得头晕。如果晕的话就不优化得了。
2025 年 2 月 20 日
回复了 oldManNewThought 创建的主题 程序员 求大佬指点, ai 加知识库的内部原理
首先,我们知道,和大模型聊天的时候,我们可以设计 prompt,例如:
请结合以下上下文内容,回答用户问题:
```
context
```
用户问题如下:
query

-----
那么,上传文档变成知识库,就是把文档分段,使用向量数据库存起来。当用户提问的时候(假设内容叫 query),拿 query 内容通过向量搜索找到相关的知识片段,组合成 context,拼到上面类似的 prompt 里面一起给大模型回答。
另外,向量数据库搜索只是比较通用的一种方式。知识怎么分段怎么存,你可以自己设计比如存关系数据库都没问题。
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