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#后端

A2UI对接后端工程化最佳实践:从协议到落地的完整指南

老周聊架构

上一篇我们聊了A2X协议族的关系辨析(A2A vs AG-UI vs A2UI vs MCP),理清了"谁是谁"的问题。今天往下走一步——A2UI这个协议,后端...

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社交交友系统(含简易婚恋)从开发到上线的完整部署指南:备案、SSL、小程序审核避坑

v: cibudayiL1

国内主体小程序的所有业务域名、request域名,必须完成工信部ICP备案。未备案域名在微信后台添加服务器域名时,系统会直接报错,无法配置。

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教育系统开发实践:从架构设计到落地全流程拆解

万岳科技程序员小杜

在很多人的认知里,教育系统开发似乎只是“做一个能看课程、能登录的在线平台”。但真正做过完整项目的人都清楚,这类系统的复杂度,往往远超普通业务系统。

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Minl0 信息泄露漏洞修复

OBJECT-NEW

在其RELEASE.2023-03-20T20-16-18Z版本(不含)以前,集群模式部署下存在一处信息泄露漏洞,攻击者可以通过发送一个POST数据包获取进程所...

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MINIO集群搭建方案--docker搭建

OBJECT-NEW

   部署版本:RELEASE.2026-04-17T00-00-00Z

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【独立开发】马哥文案提取器:用小程序实现轻量化解析无水印视频

马哥python说

第三,能放在后端控制的策略尽量放后端,比如下载时长限制、缓存版本、限流规则。小程序发版周期比后端重,不适合承载频繁调整的策略。

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开发者如何设计股票行情数据服务?以 QuantDash API 为例

用户9138916

在量化研究、行情看板、风控监控或投研系统中,股票行情数据通常不是“调用一次接口”这么简单。真正落地时,我们更关心的是:数据如何稳定获取、如何标准化、如何缓存、如...

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14-vLLM-SGLang-TRT-LLM在verl里如何被抽象

anzhsoft

上一篇说明了 rollout 是训练系统里的推理服务边界。这一篇继续向下看:如果 rollout 是服务,那么 vLLM、SGLang、TRT-LLM 这些后端...

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从20-40K的Agent后端JD,聊聊普通人怎么转型AI开发岗?

王中阳AI编程

这一条就是传统后端的硬实力,也是很多转AI开发的人最容易缺的部分。永远记住:AI是加分项,后端基本功是入场券。企业招你进来,不是让你天天研究大模型的,而是让你把...

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面试官:后端岗也得会 Agent、RAG、MCP、Skill、Prompt!我:???

一个正经的程序员

企业根本不需要后端去训练大模型、调参优化模型效果,也不用做模型微调。但所有业务系统对接大模型后,产生的数据泄露、权限失控、模型乱输出、线上故障等问题,全部都要靠...

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SGLang 团队把工程经验写进 Agent,结果有点猛

用户11563501

SGLang 团队干了件事:把自家工程经验(benchmarking、profiling、CUDA kernel 调优、生产问题排查)编码成可执行的 agent...

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Dify.AI企业级RAG知识库智能问答系统完整前后端集成开发代码案例

风骏时光少年

本案例基于Dify.AI开源低代码大模型平台搭建企业私有RAG智能问答系统,实现文档上传、文本切片、向量入库、检索增强问答、前端交互全流程打通。无需从零开发大模...

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食堂采购系统源码解析:核心功能设计与技术实现

万岳科技程序员小杜

在架构层面,食堂采购系统通常会采用前后端分离的方式,这样既方便页面交互,也便于后续维护和升级。前端负责展示和操作,后端负责业务逻辑和数据处理,两者通过接口进行通...

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大状态 Flink 作业 Checkpoint 稳定性治理实践

用户11058296

结论:这不是一次单点参数调优,而是一次大状态实时作业稳定性治理。某实时特征作业负责消费用户行为事件,按用户维度聚合多时间窗口状态,并把结果写入在线 KV 存储,...

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MINIO原生集群搭建部署方案

OBJECT-NEW

   部署版本:RELEASE.2026-04-17T00-00-00Z

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代驾系统搭建完整方案:订单调度与司机匹配机制解析

万岳科技程序员小杜

在城市夜生活越来越丰富的今天,代驾已经不只是“喝酒后找人开车”这么简单,它逐渐演变成一种高频、即时、强时效的本地服务。无论是商务应酬后的返程,还是临时需要把车安...

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我最烦的事情,是写代码写到一半要去翻密码

鲨鱼辣椒喔

作为一个后端开发,我的日常大概是这样的:上午10点,正在写一个接口,测试环境报错,需要连上 MySQL 看数据——密码在群里,往上翻二十条聊天记录。下午3点,联...

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13-Rollout训练系统里的推理服务

anzhsoft

本文的核心判断是:rollout 不是训练代码里的一次本地生成调用,而是训练系统内嵌的推理服务。它把 prompt batch 扩展成生成请求,把推理后端的 t...

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