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所谓的性能优化，一般针对的是MySQL查询的优化。既然是优化查询，我们自然要先知道查询操作要经过哪些环节，然后思考可以在哪些环节进行优化。

然而有一个事情我是确定的，那就是我见过所有能力级别很高的程序员，都是持续性不断地提升自我能力的人！我们可以把他们视为有天赋的程序员。

通过下图程序员职业路线规划，我们来试着解读各年龄阶段，程序员们心中的困惑。

大数据技术、工程、算法和分布式思想的应用设计与研究。

一种比较可行的克服这些困难的方案是以一种一致的、明确的和机器可读的格式来记录系统中最有价值的信息。这种方法称为结构化日志记录。在配套工具的支持下，这些追踪数据有助于更深入地了解你的系统的运行活动，使你能够理解组件之间的相互作用。

山不向我走来，我便向山走去。 经书恰在西天，容我为你取来。

当我们数据库中的数据数量和多样性达到一定规模后，仅仅使用MySQL已经无法满足我们的需求了，因此引进了其它的数据存储方式。

Redis有两种持久化方案，一种是快照方式（SNAPSHOTTING），简称RDB；一种是只追加模式（APPEND ONLY MODE），称为AOF。接下来让我们分别了解一下它们的使用与注意事项。

明明删除了数据，使用 top 命令查看，为何还是占用了那么多内存？

在你把 Netflix 纪录片《AI Gone Rogue》分享给家人或朋友，帮助他们理解为什么 AI 行业会如此恐慌、以至于领导者们呼吁放缓发展之前，请注意：AI 平台 Hugging Face 的联合创始人兼 CEO Clem Delangue 表示，这部影片并不准确。他之所以出现在片中，是因为该片本应讲述他的公司遭到 rogue OpenAI 智能体（Agent（智能体））攻击的著名事件。 “超级令人失望，因为他们追求的是对这项技术最大程度的人格化，以及完全的末日论模式，”Delangue 在 X 上的一篇帖子中写道。“我和他们花了两个多小时，试图纠正他们所有的错误，让内容回归现实，解释智能体是技术系统，不是外星人。但看起来，为了最大观看量而吓唬人的驱动力太强了。

SpaceX和Tesla的董事会各自成立了特别委员会，以审查可能的合并事宜。据两家公司首席执行官兼最大个人股东Elon Musk称，这些由独立董事组成的特别委员会是应股东要求而设立的。 “由于我是利益相关方，我实际上不能参与特别委员会的讨论，所以这有点像……这是一场奇怪的歌舞伎表演，两群人在交谈，而我不能参与对话，”Musk在SpaceX第三季度财报电话会议上回答提问时说道。 Musk没有透露这些特别委员会的成员姓名，仅指出他们是独立董事。

Cloudflare 正全力以赴，确保 AI 编码智能体能够检查自己的工作，而不会耗尽可用的计算资源，并牵头一项新工作，将微软的 TypeScript 编译器移植到 Rust。 但无论如何，请不要称其为分叉。 Cloudflare 工程总监 Christoph Nakazawa 在 X 上确认，该公司正在接管 tsrs，这是 TypeScript 的 Rust 移植版本，据称比 TypeScript 7.0 快达八倍，内存占用减少 70%。 微软自己的 TypeScript 编译器也从中受益，双方团队在努力保持两个实现同步的过程中共享优化成果。 “我们不是在分叉 TypeScript——我们正在与 TypeScript 团队合作，因此 7.1 也已经快了约 2.5 倍，”Nakazawa 写道。

过去一年里，围绕人工智能可能带来的潜在危险，担忧不断发酵，关于AI安全正确路径的争论也愈演愈烈。如今，Anthropic似乎提出了自己关于政府应如何监管该行业的愿景。 Politico近日报道称，这家AI实验室一直在兜售一份关于AI安全的新法案草案，希望国会能够考虑采纳。该立法设定了某些特定情形，在这些情形下，AI模型的发布可以被阻止分发。 据Politico报道，这些情形涉及“可预见的、迫在眉睫的风险”——即超过50人面临死亡风险，或可能造成超过10亿美元的财产损失。该媒体指出，所涉灾难性风险必须“源于生物武器的制造或释放、模型规避其开发者的控制，或网络攻击”。

博客 热门文章 关于 主题 AI 职业建议 计算机视觉 数据工程 数据科学 语言模型 机器学习 MLOps NLP 编程 Python SQL 数据集 活动 资源 速查表 推荐 技术简报 广告 在本文中，我们将介绍一种这样的算法，称为 K-Means 聚类，如何衡量其有效性，以及如何选择你生成的分段集合。 作者：Bilal Mahmood，Bolt。 我们执行的最常见分析之一是在数据中寻找模式。我们可以将客户划分为哪些市场细分？如何在用户网络中找到个体聚类？ 使用机器学习可以回答这些问题。即使你不知道要寻找哪些特定分段，或者拥有非结构化数据，你也可以使用各种技术以算法方式发现数据中涌现的模式，并正确地对结果进行分段或分类。

博客 热门文章 关于 主题 AI 职业建议 计算机视觉 数据工程 数据科学 语言模型 机器学习 MLOps NLP 编程 Python SQL 数据集 活动 资源 速查表 推荐 技术简报 广告 你如何向未入门的软件工程师解释什么是机器学习？继续阅读，了解一种解释视角。 软件工程是关于开发程序或工具来自动化任务。我们不是“手动做事”，而是编写程序；程序基本上就是一组可由计算机执行的机器可读指令。让我们考虑一个经典例子：电子邮件垃圾邮件过滤。假设我们可以访问电子邮件客户端的源代码并知道如何处理它，我们就可以想出一套本能的规则，这可能有助于解决我们的垃圾邮件问题。 例如：如果“发件人不在联系人中”：如果“主题行包含 BUY!: 电子邮件垃圾邮件文件夹：”否则如果…… 直观地说，想出这些规则是一项相当繁琐的任务。

今天，Meta 发布了 Muse Spark Open 的权重，这是迄今为止能力最强的美国开放权重模型。它今天已在 Hugging Face 上以 Muse Model License 提供。Muse Spark Open 在 SGLang 和 vLLM 推理引擎上运行经过优化，并针对 NVIDIA、AMD 和 Intel 进行了优化。 在我们 8 月发布 Muse Spark 的基础上，这个开放权重版本增加了额外的安全后训练，使其作为没有系统护栏的独立模型时更能抵御滥用。其结果是，该模型成为安全方面的顶级开源选择。Muse Spark Open 是一个 816B 总参数/42B 激活参数的模型，上下文窗口为 1M tokens。

越来越多的城市政府正在利用先进技术来改善居民的生活宜居性。市政部门利用来自智能手机和传感器的数据进行交通执法、交通控制和废物管理。他们还实施了人工智能和深度学习项目。 迪拜、巴黎和佛罗里达州科勒尔盖布尔斯等城市已投入巨资开展智慧化项目。 但伴随智慧城市转型带来的便利，也出现了包括安全和隐私问题以及居民与市政官员之间关系恶化在内的挑战。 尽管许多举措带来了真正的创新，但并非所有举措都取得了成功。低效的全球协调阻碍了标准不明确、社会经济差异以及缺乏全球治理的项目，导致技术与适应技术的能力之间出现脱节。 由于隐私泄露、个人数据泄漏和其他问题，公民对技术的信任受到损害。 智慧城市项目是复杂且昂贵的工程，涉及政治家、公民、技术专家和工程师。

MCP 的采用速度极快。 开发者现在可以通过共享协议将模型连接到代码仓库、数据库、浏览器、可观测性系统、内部 API（应用程序编程接口） 以及数十种其他工具。Claude Code、Cursor、Codex、VS Code 以及越来越多的其他客户端都支持它。GitHub、Linear、Notion 等许多服务已有厂商托管的端点。Tier 1 SDK（软件开发工具包） 的月下载量正逼近五亿次。 这是一项真正的成就。多年来，每个 AI 应用都自行构建工具调用层。MCP 为生态系统提供了通用接口。一旦服务器存在，多个智能体无需定制胶水代码即可使用它。仅此一点就值得付出努力。 但在围绕 MCP 为编码智能体构建系统之后，我开始注意到另一件事。协议的标准化速度超过了其周边基础设施的发展速度。连接工具正变得容易。

IcyZip 的所有者兼运营者。撰写关于浏览器端到端加密、可复现测试以及诚实的 Web 安全权衡的文章。 EN ES HI JA TH NL HY SR PS FI KA LO NE IcyZip 的所有者兼运营者。撰写关于浏览器端到端加密、可复现测试以及诚实的 Web 安全权衡的文章。 IcyZip 的所有者兼运营者。撰写关于浏览器端到端加密、可复现测试以及诚实的 Web 安全权衡的文章。 端到端加密测试不应仅仅证明一个浏览器能够解密另一个浏览器加密的内容。它应当模拟一个主动中继、篡改经过认证的元数据、将密文移入错误的上下文、尝试降级、中断状态转换，然后验证两个结果：每一次攻击都被拒绝，并且诚实通信在此之后仍然正常工作。

Meta 发布 Muse Spark Open，这是一个针对编码优化的 816B 混合专家（MoE）模型，拥有 42B 激活参数和 1M token 上下文窗口。该模型在 NVIDIA GB300 NVL72 Blackwell Ultra 上专门针对智能体编码工作流进行训练，具备更高的首次尝试准确率、可靠的工具调用能力以及对跨仓库代码库的深度理解。1M token 上下文窗口可容纳整个项目，包括复杂依赖、遗留代码和数千个文件，无需将任务拆分成片段。 作为推理模型，Muse Spark Open 在图像和文档理解之外增加了音频和视频感知能力，能够原生且可靠地处理其所见、所闻和所读的内容。