本文旨在揭示领域驱动设计（DDD）的实用技巧，特别是通过事件风暴（Event Storming）来解决业务和技术团队之间的沟通障碍，以及避免在设计和开发过程中出现的错误。如果你曾面临业务团队和技术团队难以理解彼此的问题，或者对先设计后开发却发现结果完全错误的过程感到疲惫，事件风暴可能是你寻求的解决方案。
即使是经验丰富的开发者，在编写CSS时也难以避免一些常见错误。本文将探讨十个资深开发者常犯的CSS错误，旨在帮助读者识别这些问题，从而更快地进行故障排查和优化代码。重点不在于完全避免错误，而在于理解这些常见问题的根源，以提升样式调试和代码优化的能力。通过了解这些常见陷阱，开发者可以更高效地编写可维护和高性能的前端样式代码。
在一次电商平台的接口联调过程中，由于API文档配置问题，导致服务启动失败，错误信息显示为：“java.lang.IllegalStateException: Ambiguous mapping. Cannot map 'basic-error-controller'”。这一问题引发了对接口文档工具的深入反思。随着SpringDoc OpenAPI 3的崛起，越来越多的开发者开始将其视为Swagger的强有力替代者。SpringDoc不仅支持OpenAPI 3规范，还提供了更简洁、高效的API文档生成方案，显著提升了开发效率和文档可维护性。通过实际案例分析，本文探讨了SpringDoc OpenAPI 3如何在现代微服务架构中成为API文档的新王者。
在接口性能优化的过程中，将同步操作转换为异步操作是一种常见且有效的策略。本文旨在探讨Java语言中八种异步实现方案，为读者提供实用的技术指导。通过详细介绍这些方案，文章展示了它们在提升Java应用性能方面的关键作用，帮助开发者优化系统响应速度、增强并发处理能力。
在现代React开发中，TypeScript的引入极大地提升了代码的质量和开发效率。作为一种静态类型语言，TypeScript不仅帮助团队构建出更易于扩展、稳定且易于维护的应用，还显著增强了代码的可读性。通过TypeScript提供的`typeof`和`ReturnType`等特性，开发者能够从API中自动推断类型，减少手动定义类型的重复性工作，同时确保类型定义与实际代码实现保持一致，降低了潜在的错误风险。这种类型推断机制在复杂的API设计中尤为重要，为开发者提供了更可靠的代码保障。
本文深入探讨了Spring Boot中基于注解的缓存机制，重点介绍了如何通过@Cacheable、@CachePut和@CacheEvict注解精确管理缓存数据的增删改查操作。同时，结合Caffeine和Redis等缓存组件，解析了构建高效多级缓存系统的实现方式。此外，文章还涵盖了缓存策略的优化技巧，例如设置合理的缓存过期时间，以进一步提升应用性能。通过这八个高效的缓存应用技巧，开发者能够更好地利用缓存机制优化Spring Boot应用的整体表现。
本文旨在探讨JavaScript内存泄漏的排查技巧，重点介绍如何利用Devtools中的Memory工具进行诊断。文章首先对内存泄漏及相关概念进行了概述，帮助读者建立基础理解。随后，详细阐述了Memory工具的具体操作方法，包括如何启动工具、记录内存使用情况以及生成堆快照。文章的核心部分指导读者如何分析堆快照，识别潜在的内存泄漏问题，并定位导致问题的JavaScript代码。最后，通过一系列实际案例，展示了内存泄漏排查的具体步骤和解决方案，为开发者提供实用的参考。通过本文的学习，读者将能够更好地应对JavaScript内存泄漏问题，提高应用性能和稳定性。
本文介绍了一种新型的分布式ID生成方案——ULID（Universally Unique Lexicographically Sortable Identifier），相较于传统的雪花算法（Snowflake），其在日志记录、系统性能和存储结构方面具有显著优势。ULID具备全局唯一性、时间有序性以及紧凑的128位结构，使其在分布式系统中表现更加稳定和高效。在Go语言开发环境中，`oklog/ulid`库提供了一个优雅且成熟的实现方式，为后端开发者带来了极大的便利。该方案不仅提升了日志的可读性和追踪效率，还优化了数据库索引性能，适用于高并发、大规模数据处理的场景。
在现代企业中，API的应用日益广泛，涵盖了REST、SOAP、GraphQL等多种类型。它们迅速渗透到不同的环境和平台，推动了数字化进程。然而，这种快速增长也带来了“API蔓延”的问题。当团队成员无法掌握API的具体情况，例如它们的存在、位置和归属时，会导致开发进程减缓、安全风险增加，并可能使工程师重复构建已有的功能。API蔓延已成为企业技术管理中亟需解决的挑战。
在面对恶意高频订单的挑战时，构建一个综合防御体系成为关键。这一体系依托设备指纹技术、行为分析和限流策略三大维度，实现对同一用户频繁下单行为的精准识别与拦截。设备指纹技术通过对用户设备进行识别和追踪，为风险控制提供了基础支持；行为分析则通过智能监测用户行为模式，进一步提升识别的准确性；限流策略通过控制用户请求频率，有效遏制了高频订单的发生。三者深度融合，共同构建了一个动态、自适应的风险控制体系，为识别和拦截恶意高频订单提供了有力保障。
AI Agent原生企业是一种将智能代理技术深度整合到核心业务流程、组织架构和技术体系中的企业模式。这种企业从设计之初就将AI Agent作为运营和决策的核心部分，从而实现更高效、更智能的业务运作。与表面应用AI技术的企业不同，AI Agent原生企业在其业务模型中深度融合了智能代理技术，以提升效率和创新能力。这种模式不仅改变了企业的运作方式，还推动了整体行业的智能化转型。
近日，关于GPT-5模型的讨论持续升温，尽管该模型尚未正式发布，但已有大量讨论和泄露信息引发了广泛关注。昨日，《The Information》披露了有关GPT-5的详细内容，进一步点燃了公众对这一新一代人工智能模型的兴趣。今天，奥特曼在社交媒体上发文，暗示GPT-5将具备许多令人惊喜的特性，值得期待。随着人工智能技术的不断突破，GPT-5的到来或将为行业带来深远影响。
腾讯混元基础模型团队开发了一种名为MixGRPO的新框架，旨在提升图像生成的效率与性能。该框架通过融合随机微分方程（SDE）和常微分方程（ODE）技术，采用混合采样策略优化马尔可夫决策过程（MDP），从而简化了整体优化流程。实验结果表明，MixGRPO不仅有效缩短了训练时间，同时保持了图像生成的高质量，实现了效率与性能的双重突破。
微软最新研究分析了200,000条人工智能对话记录，并综合了近30,000项职业任务数据，旨在评估人工智能对各类职业的适用性。研究通过覆盖率、成功率和影响范围三个关键维度，为每种职业计算出一个AI适用性指数，从而预测哪些工作最有可能被人工智能取代。这项研究不仅揭示了人工智能在职业领域的潜力，还为未来的职业发展和技能转型提供了重要参考。
在ICCV 2025会议上，西湖大学展示了其最新研发的EPD-Solver算法，这是一种用于扩散模型的并行加速扩散采样技术。扩散模型因其在生成图像、视频、语音和3D内容等方面的卓越表现，已经成为图像生成领域的核心技术。这些模型不仅能够实现从文本到图像的转换，例如Stable Diffusion技术，还能进行高质量的人脸合成、音频生成和三维形状建模。扩散模型的应用范围广泛，涵盖了游戏开发、虚拟现实、数字内容创作、广告设计、医学影像处理，以及AI原生生产工具的开发等多个领域。
随着对高质量3D生成需求的不断增长，AIGC（人工智能生成内容）和数字内容创作领域正面临一个关键挑战：如何高效地生成结构精确且几何细节丰富的三维资产。近期，一项突破性技术实现了从整体形状到毛发级别的精细细节生成，大幅提升了3D内容创作的精度与效率，为行业带来了新的可能性。
