从零开始搭建React+TypeScript+webpack开发环境——多环境配置管理方案 本文介绍了基于YAML配置文件实现Webpack多环境变量管理的解决方案。通过分层配置设计，在项目根目录创建包含default.yaml、development.yaml、mock.yaml等文件的config目录，实现基础配置与各环境特定配置的分离。核心配置加载器通过js-yaml解析文件并合并配置，Webpack插件将配置注入process.env。生产环境采用占位符模板和Docker环境变量注入方案，通过envsubst工具实现部署时动态替换。文章还提供了多环境启动脚本和跨平台方案，并给出环境隔离、安

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AI应用商业化加速落地 2025智能体爆发与端侧创新成增长引擎 汇添富移动互联股票 A 的基金经理沈若雨表示，与投资者以往的观感不同，尽管当前尚未看到爆款应用，但 AI 功能正在渗透着每个人的日常生活和工作中，其中的一个表征是来自于 Token 数量的爆发式增长，这其实代表了 AI 用户的实际使用量正在飞速增长。“其实，智能体的概念最早可以追溯到 2023 年。中信成长动力混合的基金经理李品科表示，在 AI 相关的应用端，比如苹果链和智能驾驶仍处于低位，市场对于贸易战的担忧带来了果链的较低估值，不过 AI 端侧的发展仍在持续，时间是 AI 发展的朋友。

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GitHub 热榜项目 - 日榜(2025-08-16) 本期GitHub热榜呈现三大技术热点：1) AI应用深入垂直领域，SpatialLM将大语言模型应用于空间建模，Magentic-UI探索人机交互新范式；2) 云原生持续升温，FastAPI+Auth方案和Ubicloud开源云平台彰显企业对云服务的创新需求；3) 开发效率工具崛起，Markitdown和Marker等文档转换工具获得极高关注，反映知识管理自动化需求。特别值得注意的是，微软两个AI工具同时上榜，显示巨头在AI+工具链布局加速。此外，Docker-Android方案突破移动端开发限制，Czka

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PyTorch中数据加载器错误的报错与修复（优快云精选解决方案） PyTorch数据加载器常见错误及解决方案总结：1）文件路径错误建议使用绝对路径和动态路径构建；2）多进程加载异常针对不同系统环境提供禁用多进程或设置进程启动方法；3）数据格式不匹配推荐使用标准转换流程。高级技巧包括内存优化策略和自定义Dataset调试方法。典型案例分析CUDA冲突和模型版本问题，提供具体代码解决方案。最佳实践建议规范路径管理、优化多进程配置和建立异常处理机制，可解决90%以上的数据加载问题。

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kafka的pull的依据 方法的主要工作是根据它内部记录的当前位置（offset）去向 Broker 请求消息，并在返回这批消息后。Broker 返回从 offset 100 开始的可用消息（假设是 offset 100 到 150）。提交 offset 是异步或按需进行的，目的是持久化进度。（Rebalance，如新消费者加入、旧消费者退出）时，新接手分区的消费者能知道从哪里开始消费。当消费者组发生再均衡，一个分区被分配给一个新的消费者实例时，这个新消费者实例也会去读取。这个值是持久化的、全局的（对消费者组内其他成员可见）。

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Spark 运行流程核心组件（二）任务调度 本文介绍了Spark调度系统的核心设计与实现。主要内容包括：Spark支持FIFO和FAIR两种调度策略，FAIR策略支持权重分配和树形调度池结构；采用数据本地性优化策略，从PROCESS_LOCAL到ANY逐级降级以减少数据传输开销；核心组件包括Schedulable接口、TaskSetManager任务管理和TaskScheduler资源协调；通过调度树结构实现多级资源分配，支持FIFO和FAIR两种调度模式，并详细说明了二者的比较逻辑与资源分配算法。系统通过Executor注册、Pool排序和Task

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Swift + Xcode 开发环境搭建终极指南 Swift + Xcode 开发环境搭建终极指南

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蓝凌EKP产品：JSP 项目性能基于业务维度的 JS 压缩合并方案优化实战 这次优化的核心思路是：从业务场景出发划分 JS 模块；使用Java 后台压缩工具合并压缩，避免引入前端复杂构建链路；页面只需引用少量合并后的 JS 文件，大幅减少请求数。最终，我们把“一个页面几百个 JS 请求”优化成了“按业务划分的几个请求”，极大改善了用户体验。这套方案特别适合传统 OA项目，既能结合现有业务结构，又能保证性能提升，值得在类似项目里推广。

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大数据MapReduce架构：分布式计算的经典范式 MapReduce是Google提出的分布式计算模型，采用"分而治之"思想，通过Map和Reduce两阶段处理海量数据。Map阶段分割数据并生成键值对，Reduce阶段合并中间结果。其架构包含客户端、主节点(JobTracker)、工作节点(TaskTracker)和分布式存储(HDFS)，通过任务调度、数据读取、执行计算和结果写入完成整个流程。经典案例WordCount展示了其核心思想，Map函数输出<单词,1>，Reduce函数汇总计数。这种简单而强大的模型使开发者能专注

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Fluss：颠覆Kafka的面向分析的实时流存储 Fluss是一个面向实时分析的流式存储系统，旨在解决传统消息队列（如Kafka）在复杂查询、数据更新和历史分析方面的不足。其核心创新包括：1）融合数据库与流处理特性，支持流式更新和高效查询；2）采用列式存储格式实现10倍性能提升；3）内置KV存储引擎支持毫秒级点查；4）实现湖流一体架构，无缝集成实时数据与数据湖。系统采用分层设计，通过TabletServer协调LogStore和KvStore的协作，以预写日志机制保证数据一致性。相比Kafka+Flink方案，Fluss简化了实时数仓架构。

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Spring AI RAG 检索增强 应用 摘要：RAG（检索增强生成）技术通过结合信息检索与AI生成，有效提升大模型回答的准确性和时效性。文章首先介绍了RAG的核心功能：增强知识实时性（如回答最新赛事结果）、减少模型幻觉（基于真实数据生成）、处理专业领域问题（检索特定知识库）。随后详细展示了两种RAG实现方案：1）基于阿里百炼平台的云端方案，包括知识库创建、文档上传标注及SpringAI集成；2）本地内存向量数据库方案，涵盖Markdown文档读取、文本分块处理及向量存储配置。两种方案均通过SpringAI框架实现对话接口，并附有代码示例和测试结果

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【Vue vs React：前端框架深度对比分析】 详细介绍Vue与React之间的共同点与差异

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iOS 应用上架全流程实践，从开发内测到正式发布的多工具组合方案 本文系统梳理了iOS应用从开发到上线的全流程解决方案。针对中小团队痛点，提出多工具协同策略：通过Xcode、Appuploader等工具灵活管理证书；针对不同技术栈采用差异化打包方案；利用Transporter、Fastlane等工具实现稳定上传；结合TestFlight、Ad Hoc等多种测试分发方式；并强调团队分工协作的重要性。文章还提供了证书冲突、上传失败等常见问题的应对措施，帮助开发者构建高效稳定的应用发布流程，特别适合跨平台协作团队参考。

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django+Vue3实现前后端分离式实时聊天室 本文介绍了基于Django和Vue3的实时聊天系统实现方案。后端采用Django框架，通过Channels库实现WebSocket支持，使用Redis作为消息代理层。系统核心功能包括：用户连接管理、消息广播、自动回复机制和心跳检测。前端通过Vue3实现简单的聊天界面，建立WebSocket连接并处理消息收发。文章详细说明了后端环境配置、路由设置和消息处理逻辑的实现过程，包括用户加入/离开通知、消息广播和智能回复等功能。该系统目前支持文字聊天，后续计划扩展实时语音和屏幕共享功能。

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【PyTorch】图像多分类项目 本文介绍了使用PyTorch进行多类图像分类的完整流程。首先使用STL-10数据集（10个类别）加载和处理数据，包括数据增强和归一化处理。然后分别搭建了随机权重初始化和预训练权重的ResNet18模型，定义交叉熵损失函数和Adam优化器。通过训练验证脚本实现了模型训练过程，包括学习率调度、损失计算和权重保存。实验结果表明，预训练模型相比随机初始化模型能更快收敛并获得更好的性能。文章提供了完整代码实现，涵盖数据可视化、模型构建、训练策略等关键环节，为图像分类任务提供了实践参考。

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大模型参数如何影响模型的学习和优化? Transformer参数量计算Transformer架构组成：多头注意力机制前馈神经网络层归一化残差连接

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通过分布式系统的视角看Kafka 希望这篇文章能对我有意义2025年8月16日以一个分布式系统的视角看kafka，kafka就不会只是一个生产者消费者模型那么简单。以下都是一些。

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kafka 发送消息有哪些模式？各自的应用场景是什么？ 模式acks配置可靠性延迟吞吐量适用场景发后即忘acks=0最低最低最高日志收集、监控指标、用户行为分析同步发送acks=1(默认)较高适中适中大部分常规业务场景，如消息通知异步完全确认acks=all-1最高最高最低金融交易、核心订单系统、支付结算选择哪种模式，完全取决于具体的业务需求。开发者需要在可靠性、性能（吞吐量和延迟）之间做出权衡，选择最适合当前应用场景的发送模式。

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一款开源的AV1 编码器 AV1的研发源自2013年Google VP9编解码器的技术积累，2015年由开放媒体联盟主导开发，汇集谷歌VP10、Mozilla Daala和思科Thor项目的技术成果。SVT-AV1 项目最初由英特尔与奈飞合作发起，随后于 2020 年 8 月被开放媒体联盟（AOM）软件实现工作组（SIWG）采纳，以继续推进该工作组的使命。AV1开发的主要目标是在保持实际解码复杂性和硬件可行性的同时，在最先进的。”,其中的“AV1”是指采用了 Google 开发的。是一种新兴的开源免版税视频压缩格式，由。

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欢迎微信搜索【Java笔记虾】关注我的公众号，号内回复“后端面试”，送你一份精心准备的Java面试题（提纲+解析），后端技术精选每天定时推送优质Java技术博客，可以琐碎时间学点儿东西
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胡小牧
岁月推动着年华，伴随着流水的脚步走过春夏秋冬。回想一路走来磕磕绊绊，感谢前辈们的无私奉献，本文重在共享,欢迎大家转载,评论,收藏,点赞,谢谢,如果您对文章存在疑问，或者和您的文章类似，请私信，----------------期待是心痛的根源，心不动，则不痛。
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一个有故事的程序员，公号：纯洁的微笑，博客：www.ityouknow.com
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