存储AI–AI博客聚合
最新聚合的文章
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5 次优化让首屏快 3.6 秒，只有 1 次是改代码
受控实验实测：一个埋满性能坑的落地页，5 次改动从 LCP 5.1s 优化到 1.5s，其中 4 次只动了配置和资源，唯一改代码的切片只贡献了 0.4 秒。每步附 Lighthouse 移动端实测数据和 LCP 分解，附排查顺序。
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看不懂的装修图纸，豆包2.1 Pro帮我变成了能走进去的 3D 家
如果你家也在装修、也收到过一套像天书一样的施工图，把图纸喂给 AI 这么玩一遍——比对着图纸干瞪眼强多了。
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Antigravity + Blender MCP：打造 3D 智慧仓储数字孪生
告别找模型之痛！带你复盘如何用 Google Antigravity 搭载 Blender MCP 实现自动化 3D 建模，并结合 Vue 3 与 Three.js 打造 60 FPS 工业级智慧仓储
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数据·智能·进化：Agent 时代的数据与 AI 基础设施
Agentic AI 时代，数据、智能、应用组合形成密不可分的系统，持续进化，阿里云大数据 AI 平台不断迭代创新，为企业 Agent 创新提供坚实基础。
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当心！你以为简单的 JavaScript 数组操作其实坑不少
上周上线一个实时数据大屏时，我们的 Node.js 服务突然内存飙升到 4GB 然后崩溃——仅仅是因为处理了一个 "不过万级规模" 的数组。你用过 和 链式调用吗？ 这种看似优雅的写法，可能正在默
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深入浅出RAG——第14章：高级 RAG 技术
系统讲解 Self-RAG、CRAG、HyDE、RAPTOR 和 Fusion Retrieval 五种高级 RAG 模式的核心思想、TypeScript 实现与适用场景，并给出模式组合与选型的决策框
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java List Set Map
List：元素有序、允许重复、带数字索引。实现类：ArrayList、LinkedList、Vector Set：元素无序、不允许重复、没有索引。实现类：HashSet Map：存储键值对 key=v
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手写 Sub-Agent：两层嵌套循环实现主从 Agent 协作
Sub-Agent 不是框架的专属能力。本文从零拆解一个 Python 手写实现，用两层嵌套的 ReAct 循环实现主从协作——主 Agent 负责分活，子 Agent 负责干活，上下文隔离、工具白名
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模型中立——把大模型做成”可替换零件”，而不是焊死在业务里
接大模型最危险的一行代码，是写在业务里的 baseUrl 2024 年到 2026 年，团队接大模型的方式变了好几轮：先是某家闭源 API，然后国产模型陆续可用，接着又有人要求本地私有化部署。价格、合
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权限不只是菜单按钮——QuickBlue 的 RBAC 与行级数据权限是怎么落地的
权限做到"菜单和按钮"就够了吗？企业里真正难的是第四层 几乎每个后台框架都说自己有 RBAC。打开一看，确实有：用户、角色、菜单，勾一勾就授权了。 但进了企业项目，需求往往会多出一层： 这一层叫数据权
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jev-ultrafast 深度解析：7 秒订机票的浏览器 Agent 是如何炼成的
browser-use 团队开源的 jev-ultrafast 用动态索引动作空间+单次 TypeSafe 推理，将 Google Flights 任务压到 7.07 秒。本文逐行拆解其架构与工程取舍
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Jev 使用完整指南：从申请 API Key 到置信度路由，把 TypeSafe 决策模型接进自己的代码
很多团队接大模型时都撞过同一堵墙：同一条 prompt，今天判对，明天判错，而程序里写死的阈值对此毫无察觉。路由逻辑要么全信模型、要么全不信，中间那片模糊地带只能靠人肉复核，量一大就崩。Jev 提供的
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Cookie 详解：从产生到安全，一次讲透
面试官问：Cookie 和 localStorage 有什么区别？为什么 Cookie 能 "自动带上"，localStorage 不行？SameSite=Strict 和 Lax 到底差在哪？很多人
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做了近两年的Agent开发，其实真正要学的就是这五件事
这两年一直致力于公司的Agent开发。总结了一些思考和解决方案，今天给大家分享下，也是给自己的一个复盘。 做 Agent 最有意思的是，通常是 Demo 刚跑通的那一下：模型理解了需求，自己选了工具，
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别再前后端各写一套表单校验了
别再前后端各写一套表单校验了 先说结论 若依默认给了前端 Element-Plus 的 rules + 后端 JSR-303 注解两套校验规则。字段一改要改两处、还容易不一致——「总对不上」的根因就在
