来源: aws.amazon.com
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Kiro CLI 让你在终端里直接和 AI 代理对话，但默认的对话记忆有限——关掉终端，上下文就丢了。Amazon Bedrock AgentCore Memory 是一个全托管服务，能让 AI 代理跨会话保留信息，对话越用越"懂你"。问题在于：两者之间没有现成的桥梁。这篇文章讲的是如何写一个自定义 MCP（Model Context Protocol...
来源: aws.amazon.com
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Amazon SageMaker Python SDK v3.8.0 带来了三项面向 Feature Store 的更新，直击特征工程管线里最拖节奏的环节：数据治理审批慢、表格式切换成本高、离线/在线同步配置繁琐。下面逐项拆解，并给出可以直接跑的代码。 过去往 Feature Store 写特征组，数据权限基本靠手动在 S3 和 Glue 上配 IAM...
来源: oschina.net
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消费医疗领域（口腔、眼科、医美等）的诊所管理软件，长期被封闭的商业 HIS 厂商垄断，定制成本高、数据出口难。蝉印诊所管家选择开源路线，把诊所日常运营的核心流程——咨询、收费、客户档案、权限管理——做成可自部署的 SaaS 系统。v1.0.8 的更新不大，但每一条都踩在实际使用痛点上。 这次更新最直观的变化在工作台。以前诊所前台或咨询师打开系统，要先进...
来源: infoq.com
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旅行平台上，用户选酒店时同时依赖两类信号——图片和评论。图片告诉你泳池长什么样，评论告诉你泳池到底干净不干净。但这两类数据在传统架构里各自独立：图片走视觉检索，评论走文本搜索，结果对不上。Agoda 的做法是给两者套上一层共享的话题分类（topic taxonomy），让 7 亿多张图片和多语言评论在同一套语义空间里被检索和关联。 旅行场景的多模态检索...
来源: infoq.com
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在线旅游平台上，酒店图片和用户评论是两条各自运转的内容管线——图片靠视觉标签分类，评论靠文本情感分析。用户搜索"带泳池的海景房"时，图片检索和评论检索各自返回结果，互不关联，体验割裂。Agoda 的做法是：建一套共享的话题分类体系（topic taxonomy），让图片和评论在同一语义空间里对齐，再通过离线富化 + 低延迟服务层，在 7 亿张图片和海量...
来源: realpython.com
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在 Python 解释器里敲一行 ，屏幕会刷出 19 条英文短句——这就是著名的 Zen of Python（PEP 20）。它不是空泛的口号，而是过去二十多年里 Python 社区对"好代码"的共识提炼。理解这些原则，能帮你写出别人愿意读、愿意接手的代码。 1999 年，Tim Peters 在 Python 邮件列表里用半开玩笑的语气把社区长期讨论...
来源: postgr.es
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pgBackRest 是 PostgreSQL 生态中最受信任的备份恢复方案，过去十年间由 David Steele 一人主导维护，支撑了全球大量企业的核心数据保护。当这个项目的未来突然变得不确定时，整个生态的反应速度和协作方式，值得每一个依赖开源基础设施的团队认真审视。 pgBackRest 的定位很明确：为 PostgreSQL 提供可靠、高性能的...
来源: realpython.com
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一个稍大的 Python 项目， 语句几乎无处不在。但到底是写 ，还是写 ？两种风格各有拥护者，混用更是常见。搞清楚它们的语法边界和行为差异，能帮你避开不少"明明本地跑得好、一打包就炸"的坑。 绝对导入用项目的顶层包名作为起点，路径完整、不依赖当前文件位置： PEP 8 明确推荐绝对导入作为默认风格，理由很直接——路径一眼可读，IDE 跟踪跳转方便，模...
来源: realpython.com
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输入 ，你会看到一段看似随意的诗句——这就是 Python 之禅，19 条指导原则，写于 1999 年，至今仍是 Python 社区最常引用的"设计宪法"。但多数人只把它当 Easter egg，读完一笑就关掉了。真正值得琢磨的是：这些格言之间本身就有张力，写真实代码时你不可能同时满足所有条。理解它们，不是背诵，而是学会在冲突中做判断。 运行下面这段，...
来源: postgr.es
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越来越多的 AI 产品在技术栈里选了 PostgreSQL——不是因为它重新包装成"AI 数据库"，而是因为它本来就是团队最熟悉、最可靠的那层基础设施。Supabase 的普及加速了这一趋势：每次创建 Supabase 项目，底层就是一个 PostgreSQL 实例。主流 AI 框架对 PostgreSQL 和 pgvector 的直接支持，让向量检索...