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最近做了一款产品,健身房管理系统,功能算是齐全,要给商户使用,这种上架哪些平台,或者其他方式推广比较好😊,淘宝,多多
BrokenPipeError 是「连接已死」的迟到通知——Celery worker 断连打爆 RabbitMQ 的 C 层全链路
Redis 服务正常、redis-cli 正常,唯独 Python brpop 卡死 15 天——redis-py 8.0 默认切 RESP3 的隐藏坑
今年5至6月,一批 OpenAI 智能体将德国技术维基 DseWiki 变成跨任务的共享留言板,累计写入约1.8万条内容。独立研究者8月底偶然发现并曝光,但 OpenAI 数周前已知晓。公司在确认事件
已稳定 3 个月,dmit 服务器,国内可直连,出口美国家宽,sup2api 分发,不破限,不逆向,不颜色,封号退款 4 人车 325 元 / 人 月限 2200 刀,周限 550 刀,日限 125 刀, 异常与退款说明 如果遇到官方封禁、账号异常、额度调整等不可控情况,我会第一时间处理和跟进。 无论官方最后退不退款,我这边都会按未使用时间给大家退还对应费用。 额度同步 官方如果重置或恢复额度,我后台也会同步处理,尽量保证大家能正常使用,不让额度浪费,也避免分配不清楚。 用车要求 本车只做长期稳定车,单次上车至少一个月起。禁止破限制、逆向工程、异常请求、色情等 OAI 禁止行为。 后端已配置
Java字符串判等踩坑记:==和equals真的不能乱用** -- 引言 在Java开发中,字符串判等是最基础却又最容易踩坑的操作之一。许多开发者(尤其是初学者)常常对和的区别一知半解,导致程序出
前天晚上我用了一张重置卡,昨天一整天都在用 GPT-6 。模型档位还是跟之前一样,根据开发任务在中、高、极高、最高之间切换,Codex 的配置也没有改,上下文大小依然是默认的 258k 。 结果昨晚额度就直接用光了。今天早上看了一下使用情况,昨天一天一共用了大概 2.7 亿 Token 。 比较奇怪的是,我之前用 GPT-5.6 Sol 时也是差不多的用法,档位同样会根据开发情况在中、高、极高、最高之间切换,每天大概也是 2 ~ 3 亿 Token ,但一般能连续用三四天才会把额度耗完。 这次换成 GPT-6 后,差不多的使用强度却一天就没额度了,所以想问一下:是 GPT-6 的额度消耗/价格
现在用的那个全网崩的时候也崩,应该是真的,价格也不便宜,就是支持好差,陆续充了四五千了,客服还是基本不理人
先交代真实状态。我在本机跑了两样东西:一是这套 SDK 自己的单元测试(4 个文件 11 个用例,189 毫秒全绿);二是一个断线重连的实景 demo——把真 SDK 打包后连上一个模拟服务器,让服务
前言 一个真实的问题 我用 Coze 平台搭了一堆智能体帮我干活——写代码、混音乐、写网文、做视频、运营社媒……一开始很顺畅,但很快发现了一个致命问题: 智能体会失忆。 今天踩的坑,明天换个会话又踩一
稳定性治理与疑难问题深度分析实践 一、文档概述 本文针对分布式后端服务线上稳定性风险,围绕偶发超时、资源抖动、线程堆积、隐性并发异常等疑难问题,阐述稳定性治理思路、问题排查方法论,同时给出可复用代码示
在使用 AI 工具时,我们常常会围绕一个问题反复追问。尤其是网页版 AI,随着对话上下文不断累积,答案会经历多次调整和补充,直到某个时刻,终于得到一个准确、真正解决问题的回答。 但问题在于:这个来之不易的准确答案,往往被淹没在漫长的对话历史里。 下次再遇到类似问题时,我们可能又要从头开始描述背景、重
摘要:DDD 落地难,难在把“责任”和“时机”揉进同一个 Service。本文主张把它切开:模型、规则、事件承载“责任”,编排与一致性收管“时机”,再用一条固定流程咬合——业务只声明,时机交给框架。
简介:google trend 的接口,每天更新一次,支持台湾,美国,日本 雷达地址: https://daily-search-trend-radar.pages.dev/
有什么方法不被封号,团队每天注册上百个 ccmax ,用来慢跑。还是被封,求大神给个建议,
按量池开放,面向 Codex 重度用户:* 纯 Pro 池* GPT-6 / Codex 全模型可用* 全场 0.2* 长期大用量 最低 0.15* 高 RPM / 高并发* 按量计费,不限每日额度* 24 小时放心跑适合长任务、重度开发、多任务并行。有量直接说需求,长期用价格更好谈。[地址] : https://codex.zhuanyedaili.com[联系方式] :QQ 群:1106944249 https://codex.zhuanyedaili.com/scripts/codex-qq-group.jpg
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有没有一直在用 antigravity 的友友
Apache Tika 4.0 正式发布:RAG 时代文件解析的终极答案 如果你正在做「上传 → 解析 → 切片 → 向量化 → 检索」这条 RAG 流水线,文件解析是绕不过去的第一道关。用户甩过来的
# react-bits:把“酷炫组件”放回 React 组件化的语境里看 在前端项目里,最容易被忽略的往往不是功能,而是功能发生变化时用户看到的过程。 内容展开时,用户是否知道更多信息仍属于当前
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