后端

Go语言的测试：从单元测试到集成测试Go语言提供了强大的测试框架，通过标准库testing包和各种第三方测试工具，可以轻松实现从单元测试到集成测试的完整测试流程。本文将从基础的单元测试开始，逐步深入到集成测试，帮助你掌握Go语言的测试技巧。

Go语言中的测试：从单元测试到集成测试作为一个写了十几年代码的Go后端老兵，我深刻体会到测试在应用开发中的重要性。好的测试可以保证代码质量，减少bug，提高代码的可维护性。Go语言内置了强大的测试框架，使得测试变得简单而高效。今天咱们就聊聊Go语言中的测试，从单元测试到集成测试，帮助你写出更可靠的代码。

嵌入式×边缘AI：打怪升级日志

使用JsonRPC实现前后台对于一个功能比较复杂的程序，如果所有代码（界面显示、业务逻辑、硬件操作）都写在一起，会带来很多麻烦：所以，我们把一个完整的程序拆成两个独立的进程（程序）：

从0到1：Spring Boot 中WebSocket实战揭秘，开启实时通信新时代在当今数字化时代，互联网应用的实时交互需求日益增长。从在线聊天、股票行情实时更新，到多人协作办公、在线游戏等场景，实时通信已成为提升用户体验和业务效率的关键因素。传统的 HTTP 协议基于请求 - 响应模式，客户端发起请求，服务器被动响应，这种模式在实时通信场景中存在诸多局限性，如高延迟、高开销以及单向性（服务器无法主动推送数据，需客户端轮询）。为了满足实时通信的需求，WebSocket 技术应运而生，它以独特的优势为现代互联网应用提供了高效、低延迟的实时通信解决方案，成为了众多开发者构建实时应用的首选

Go语言的异常处理Go语言的异常处理机制区别于Java、Python等语言的try-catch-finally模式，采用“错误返回+panic/recover”的极简设计，核心原则是“不隐藏错误、明确处理错误”，既保证了代码的简洁性，又能有效排查问题。本文将从基础概念、核心用法、实战示例、易错点等方面，超详细讲解Go语言异常处理，帮你彻底掌握这一核心知识点。

Python多进程共享变量那个坑，我差点没爬出来在Python的多进程编程中，共享变量是一个看似简单实则暗藏玄机的主题。许多开发者（包括我自己）在初次接触多进程时，往往会天真地认为进程间共享变量和线程间共享变量一样简单。然而，Python的multiprocessing模块与threading模块在共享内存的实现上有本质区别，稍不注意就会掉入深坑。

2026软考高级·系统架构设计师备考指南通过率不足 5%，但这个数字本身没什么意义——它是所有报名者的平均值，包括大量裸考、瞎备考、纯碰运气的人。有经验的开发者系统备考 4 个月，胜率能到 15% 左右。差距不在天赋，在信息和方法。

AI茶水间管理员

如何让LLM稳定输出 JSON 格式结果？在AI应用开发中，让大语言模型（LLM）稳定输出合法、规范的JSON是生产环境的刚需。一旦JSON格式出错，轻则接口解析失败，重则导致整个服务链路崩溃。

其实是白羊

我用 Vibe Coding 搓了一个 IDEA 插件，复制URI 再也不用手动拼了做 Java 后端开发的同学，日常一定绑定了这些操作：每次都要做同一件事：眼睛在类注解和方法注解之间来回扫，脑子里拼路径，手动复制粘贴拼接。

用户835629078051

Python 操作 Word 文档节与页面设置在处理 Word 文档时,节(Section)是一个重要的概念。每个节可以拥有独立的页面设置,包括页边距、纸张大小、页面方向等属性。通过编程方式管理文档节,可以实现批量调整页面布局、合并不同格式的文档内容等自动化任务。

酒後少女的夢

设计模式教程本文档系统介绍 Java 设计模式，涵盖创建型、结构型、行为型三大类共 23 种设计模式，包含完整的代码示例与应用场景说明。

别再手搓 Skill 了，用这个工具 5 分钟搞定大家好，我是凌览。如果本文能给你提供启发或帮助，欢迎动动小手指，一键三连（点赞、评论、转发），给我一些支持和鼓励谢谢。

weixin_40809967

python请求文字识别ocr api支持免费在线体验，API文档清晰，提供多重语言案例以下是用python请求文字识别ocr api的代码：

weixin_40809967

【组合实战】OCR + 图片去水印 API：自动清洗图片再识别文字（完整方案 + 代码示例）在实际业务中，很多图片并不是“干净”的：👉 带水印、遮挡、广告、LOGO、二维码……直接做 OCR 识别，往往会出现：

SpringBoot - Actuator与监控Spring Boot Actuator 提供了一系列生产级特性，帮助你监控和管理应用。它通过 HTTP 端点或 JMX 暴露应用内部状态，是微服务运维的基础设施。

用户58534378843

AI Harness Engineering：从概念、场景到落地方法给不可控的 LLM，加上一套可测试、可控制、可回滚、可持续优化的工程系统。过去很多 AI 应用的实现方式都很直接：用户输入问题，系统拼接 Prompt，调用模型，返回结果。这个模式适合原型验证，也适合低风险场景，但一旦进入真实业务，就会迅速暴露出一系列问题：

不懂拆分的架构师，如何谈架构设计前言：架构设计不仅仅是一门技术，更是一种在不确定性中寻找确定性、在复杂性中构建秩序的工程。通过实际项目来积累经验，但这种方式往往代价高昂且耗时。本系列将深入剖析一套系统化的架构设计方法论。

用户58534378843

Harness Engineering：从 Prompt、Context 到 Agent 系统工程一篇面向技术团队、产品负责人和 AI 工程实践者的分析文档2025 年底到 2026 年初，AI 工程领域出现了一个明显的叙事转向：讨论重心开始从 Prompt Engineering 迁移到 Context Engineering，并进一步升级到 Harness Engineering。这不是术语包装，而是工程重心的真实迁移。随着模型持续工作时长、工具使用能力、长任务完成度与代码生成吞吐量大幅提升，团队逐渐发现：决定 agent 上限的，不再只是模型质量，也不只是提示词质量，而是包裹模型的整套执行系统。

这9个高性能的Rust库不容错过构建高性能、可靠的后端系统时，Rust 的标准库为了保持精简，并没有内置 Web 框架、数据库驱动或复杂的序列化工具。这种设计将选择权交给了开发者。经过社区多年的迭代，一些库已经脱颖而出，成为生产环境的事实标准。