架构

基于SpringAI的在线考试系统-0到1全流程研发：DDD、TDD与CICD协同实践当接手一个全新的考试系统项目，无现有代码、无基础环境，仅依托一份需求功能文档向甲方交付产品时，大厂通常会采用“业务建模为骨、测试驱动为脉、自动化流程为翼”的研发体系，通过DDD（领域驱动设计）、TDD（测试驱动开发）与CICD（持续集成/持续交付）的深度协同，兼顾业务合理性与技术稳定性，最大限度减少返工与卡壳问题，高效推进项目落地。这一体系的构建与落地，需贯穿需求分析、架构设计、开发测试、集成部署全流程，同时兼顾业务与技术双维度的核心要点。

澄澈青空～

畜牧业养牛技术与商家微服务解决方案犊牛期（0-6月龄） ├─ 初乳饲喂（3天内） ├─ 代乳粉+开食料 └─ 早期断奶技术育成期（6-18月龄） ├─ 粗饲料为主 ├─ 适量精料补充 └─ 限制饲养

C++大型系统中如何组织头文件和依赖树？在C++开发中，尤其是在大型系统里，代码规模动辄几十万甚至上百万行，涉及的模块和组件更是错综复杂。这种情况下，头文件的组织方式和依赖树的管理直接决定了项目的可维护性、扩展性和编译效率。想象一下，如果头文件随意堆砌，依赖关系乱成一团麻，改动一行代码就可能触发连锁反应，编译时间长到能去泡杯咖啡回来还没结束——这绝对是开发者的噩梦。

嵌入式开发——ARM Cortex-A7内核和i.MX6处理器相关的底层头文件作用解释：跨编译器兼容性：为不同编译器提供统一的数据类型定义volatile修饰符：防止编译器优化对硬件寄存器的访问

虾皮Java面试被问：分布式Top K问题的解决方案在分布式系统中，我们需要从海量数据（PB级别）中找出最大的K个元素或最小的K个元素。python复制下载

前端向架构突围系列 - 工程化（五）：企业级脚手架的设计与落地写在前面很多团队都有一个“规范文档”，它通常静静地躺在 Wiki 的角落里，只有新员工入职的第一天会被打开，然后迅速被遗忘。依靠文档约束人性的规范，注定是失败的。在架构师的眼里，规范不应该是一个文档，而应该是一个产品——一个通过脚手架（CLI）和预设包（Presets）交付给开发者的“黑盒子”。开发者不需要知道 ESLint 的 ecmaVersion 是多少，也不需要纠结 Prettier 的 semi 是 true 还是 false，他们只需要打开盒子，直接开始工作。本篇我们将探讨如何从“配置

明月醉窗台

Ryzen AI --- AMD XDNA架构的部署框架AMD Ryzen™ AI 软件包含用于优化和部署 AMD Ryzen™ AI 驱动 PC 上的 AI 推理的工具和运行时库。Ryzen AI 软件使应用程序能够在 AMD XDNA™ 架构内置的神经处理单元（NPU）以及集成的 GPU 上运行。这允许开发者构建和部署用PyTorch或TensorFlow训练的模型，并直接在由Ryzen AI驱动的笔记本电脑上运行，使用ONNX运行时和Vitis™ AI执行服务提供者（EP）。

实战复盘：自研 Office / PDF 文档处理平台的高坑预警与 AI Agent 时代架构思考在很多系统建设中，“文件内容处理”常常被视为一个普通的功能模块：合并几个 Word拆分一个 PDF提取某几页内容

熠智AI+Milvus:从Embedding 到数据处理、问题重写，电商AI客服架构怎么搭？本文来自熠智 AI 的一线工程师投稿。熠智 AI，是电商智能客服赛道的新锐玩家，目前已经打通淘宝、天猫、京东、拼多多、快手、抖音、闲鱼等主流电商平台，深度服务多家头部店铺，跻身智能客服解决方案一线梯队。

从数据到决策：京东接口如何驱动供应链数字化升级在电商竞争日益聚焦于后端效率的今天，供应链的响应速度与精准度已成为核心竞争力。传统的电商管理系统往往局限于处理已发生的交易（订单），而对决定交易能否发生以及利润多少的供应链环节缺乏深度洞察和干预能力。京东开放平台提供的丰富数据接口，正是一条将前台销售与后端供应链深度打通的“数字脐带”，使系统能够从被动记录转向主动预测与驱动，实现真正的数字化升级。

AI从工具向自主决策者的身份转变在人工智能发展的前三十年，其核心定位始终是“人类工具的延伸”——从早期的规则式专家系统到深度学习驱动的图像识别、语音交互，AI的价值始终体现在高效完成人类预设的单一任务。无论是工厂流水线的自动化机械臂，还是手机中的语音助手，本质上都是通过算法对输入数据进行处理，输出符合预设逻辑的结果，全程依赖人类设定目标、规划路径并承担最终责任。

PostgreSQL与MySQL有哪些区别：从架构到应用场景的深度解析在开源关系型数据库领域，PostgreSQL与MySQL始终是开发者热议的焦点。前者以功能完备性和企业级特性著称，后者则凭借高并发性能和生态优势占据互联网市场。本文将从架构设计、功能特性、性能表现、扩展能力四大维度展开对比，并结合典型应用场景给出选型建议。

许泽宇的技术分享

当 AI Agent 遇上 .NET：一场关于智能体架构的技术探险在 AI 大模型狂飙突进的时代，如何让 Agent 不再是"玩具"，而是真正能落地生产的"利器"？这个问题困扰着无数开发者。今天，我们要聊的 Kode Agent SDK，或许能给你一个不一样的答案。

如何保障网络架构变革下物联网设备的安全？网络架构向空天地海立体协同、端边云智能联动、无源泛在互联的变革，让物联网设备面临多网接入攻击面扩大、跨域通信链路脆弱、无源设备防护薄弱、海量设备规模化管理复杂等新型安全风险。保障设备安全的核心逻辑，已从传统 “被动防护” 转向 **“内生安全 + 全链路防护 + 全生命周期管理”** 的闭环体系，需覆盖硬件、通信、数据、管理、生态五大核心维度，适配网络架构变革后的复杂场景。

NumPy向量化计算实战：从入门到精通的性能优化指南目录摘要1 引言：为什么向量化计算是NumPy性能的基石1.1 Python循环的性能瓶颈本质1.2 NumPy向量化架构的价值定位

MCP、Agent、大模型应用架构解读随着大语言模型(LLM)的快速发展，如何让 AI 能够有效地与外部世界交互，已成为 AI 应用开发的核心课题。Anthropic 推出的 MCP(Model Context Protocol)、智能代理(Agent)和大模型应用三者的结合，形成了一套完整的 AI 系统架构。

多智能体架构深度解析：企业落地如何选择Skills与SubAgents？在AI原生应用的规模化落地过程中，单一智能体虽具备开发简便、调试高效的优势，但面对海量领域知识整合、跨团队协作协同、复杂任务拆解执行等场景时，往往会遭遇上下文管理过载与分布式开发协同的双重瓶颈。此时，多智能体架构凭借其模块化、专业化的协作特性，成为突破这些约束的关键方案。Anthropic的研究数据显示，以Claude Opus 4为主智能体、Claude Sonnet 4为子智能体的多智能体架构，性能较单个智能体提升90.2%，其核心优势在于实现了并行推理与专业化分工。本文将深度解读多智能体的四大核心架

敲敲了个代码

React 官方纪录片观后：核心原理解析与来龙去脉这段时间在回顾自己过去几年的 React 项目时，我发现一个有点尴尬但很真实的情况：我能熟练写Hooks、拆组件、做性能优化，但如果有人让我用几分钟解释清楚——React 内部到底是怎么运作的，我往往说不太清楚。

1、Go语言工作区和GOPATH实战指南：从项目初始化到部署在现代软件开发中，Go语言以其简洁、高效和并发性能而受到开发者的青睐。对于初学者和中级开发者来说，理解和掌握Go的工作区和GOPATH的概念是至关重要的，因为它们是Go项目结构和依赖管理的基础。本文将深入探讨这些概念，并通过实战案例帮助开发者更好地理解和使用Go语言。

智慧园区新基建：“云-管-端”架构的破局之路与数智革命当量子计算重塑全球科技竞争格局，产业数字化前沿的智慧园区正经历一场深刻的技术架构变革。苏州工业园区的实践颇具代表性：1200万个环境传感器全域部署，每日生成温湿度、能耗等12类核心数据流，不仅重构了现代产业园区的运营范式，更印证了“云-管-端”一体化架构在破解园区数字化转型痛点中的核心价值。这场变革不再是单点技术的堆砌，而是从感知到决策、从数据到价值的全链路重构，为产业园区注入了全新的数智生命力。