来源: oschina.net
40
调整 、更换 embedding 模型，或者修改文档分片参数后，检索效果究竟变好了还是变差了？WIKI 知识库 v1.1.1 把这个问题变成了一套可重复、可观察的评测流程：用固定内容和固定题目运行检索，计算 Recall、NDCG、延迟等指标，并将结果保存下来供控制台看板查看。 检索系统的调优通常会同时影响多个维度： 变大，可能提高召回覆盖率，也可能带...
来源: aws.amazon.com
42
当企业拥有数百个门店、工厂或分支机构时，本地服务器和 Kubernetes 集群的生命周期管理很容易变成一组分散的人工流程：设备上线靠工单，集群升级靠远程登录，失败重试靠值班人员。混合云编排的关键，不是把所有工作负载搬到公有云，而是建立一个运行在 AWS 上的统一控制面，用事件驱动的方式管理分布在各站点的基础设施。 一种可行的实现方式是组合使用 AWS...
来源: realpython.com
37
Python 装饰器是一种给函数或类附加行为的机制。它可以在不修改原函数主体的前提下，增加日志、计时、权限检查、缓存等通用逻辑，让业务代码更短，也更容易复用。 理解装饰器的关键，不是记住 语法，而是看清它背后发生了什么：一个函数接收另一个函数，并返回一个新的函数。 下面是一个最小的装饰器示例： 运行结果类似这样： 是下面写法的简写： 因此，定义装饰器时...
来源: realpython.com
36
人脸识别并不只是“找到图片里有没有人脸”。一个完整的小工具通常需要完成两步：先检测人脸的位置，再把检测到的人脸编码与已知人物进行比对并标注出来。本文使用 Python 和 库，从零实现一个可以在命令行运行的人脸识别工具。 人脸检测回答的是“人脸在哪里”，输出通常是一组边界框，例如图片中某张脸的上、右、下、左坐标。 人脸识别则需要进一步把每张脸转换成数值...
来源: realpython.com
36
Ollama 把本地大模型的使用流程压缩成了几条命令：安装运行时、拉取模型、通过命令行或 API 调用。对于希望在本机实验、保护数据隐私，或把模型能力接入 Python 应用的开发者来说，这是一条低门槛的起点。 根据操作系统安装 Ollama。macOS 和 Windows 可以从 Ollama 官方安装包开始，Linux 则可以使用安装脚本： 安装完...
来源: aws.amazon.com
49
2026 年 7 月 28 日，MCP 协议核心转向无状态设计：客户端不再执行 握手，也不再依赖会话请求头。这个变化不只是减少了几行协议代码，它还会直接改变 MCP 服务在 AWS 上的部署方式：粘性会话、会话存储和为维持连接而设计的复杂扩缩容逻辑，都可能被删除。 下面按照 AWS Well-Architected Agentic AI Lens 常见...
来源: blog.cloudflare.com
45
缓存容量往往不是由单个大对象决定的，而是被海量 HTML、JSON、JavaScript、CSS 和 API 响应一点点吃掉。当硬件预算固定时，一个直接的问题是：能不能让同样的磁盘存下更多缓存对象？ Cloudflare 围绕这个问题，在缓存层原型验证了压缩方案：把 Zstandard 引入缓存存储，并结合 Pingora 这样的高性能代理层，在命中缓...
来源: oschina.net
26
前端静态资源和后端 API 分别监听不同端口，是开发阶段常见的部署方式：前端可能运行在 ，Java API 运行在 。但到了测试或生产环境，用户通常只希望访问一个域名和一个端口。wastnet 的反向代理能力可以把这两类请求统一接入，再按路径转发到不同的后端服务。 wastnet 是一款零依赖、自研的 Java Web 服务器，核心基于 JDK 原生 ...
来源: realpython.com
38
探索性数据分析（EDA）通常从查看数据类型、缺失值和分布开始，但手工执行这些步骤既耗时，也容易遗漏异常。 的核心价值，是把这些检查组织成可重复生成的分析报告，并进一步支持时间序列数据的剖析。 一份有用的 profiling 报告，通常应回答几类问题： 数据集有多少行、多少列，字段类型是否符合预期？ 哪些列存在缺失值、重复值或高基数？ 数值字段的范围、分...
来源: infoq.com
41
编码代理正在改变基础设施交付的工作重心。过去，团队需要花大量时间编写 Terraform 配置；如今，AI 代理可以快速生成资源、模块和变更计划，真正困难的部分逐渐变成：如何验证这些变更，以及如何在风险可控的前提下执行它们。HashiCorp 正据此将 HCP Terraform 定位为 AI 驱动基础设施时代的治理与控制平面。 编码代理能够提高基础设...