实时技术方案对比:SSE vs WebSocket vs Long Polling
早期网站仅展示静态内容,而如今我们更期望:实时更新、即时聊天、通知推送和动态仪表盘。
那么要如何实现实时的用户体验呢?三大经典技术各显神通:
- SSE(Server-Sent Events):轻量级单向数据流
- WebSocket:双向全双工通信
- Long Polling(长轮询):传统过渡方案
早期网站仅展示静态内容,而如今我们更期望:实时更新、即时聊天、通知推送和动态仪表盘。
那么要如何实现实时的用户体验呢?三大经典技术各显神通:
是时候通过MCP来提升生产力、最大化您的编码效率了!
随着MCP协议被业界广泛认可,越来越多的MCP服务器被更大平台软件提供方所支持。开发者们是第一批从这些工具中获得效率收益的人,它们能借此重构编码工作流、自动化流程和团队协作机制。
本文将介绍 4 个最近DD有在使用,并且认为对于同为开发者的读者来说非常有用的MCP服务器,下面我会一一介绍并解释其核心特性、应用场景等内容。
朋友们,我最近不是一直在捣鼓小软件嘛!手头这个叫TransDuck的音视频处理工具刚有点小爆的趋势,反馈意见里也是收到不少关于SaaS版本的问题,比如:
近期关于MCP协议的讨论非常热门,主要因为通过MCP协议通过标准化接口为 AI 应用与外部数据源建立统一交互通道,这使得大模型可以与外部数据源或工具进行交互,从而实现各种专业场景下的智能应用。关于如何实现MCP的架构,在上一篇《如何用Spring AI构建MCP Client-Server架构》中已经做了详细介绍。今天我们结合MCP协议聊一下最近另一个更新的协议:A2A(Agent2Agent)协议。
昨天DD以为阿里开源的QwQ-32B会刷爆全网,毕竟对标的是上一个热门项目deepseek-r1。但是,万万没想到,获得更多关注的居然是:Manus。
简单的从网上介绍信息了解了一下,感觉跟OpenAI一月发布Operator智能体有点像(也许很多人还不知道Operator,因为那段时间国内消息几乎被DeepSeek刷屏了,各种逆袭,各种碾压。。。感兴趣的还可以回头翻一翻了解一下),所以DD对Manus的初步认识是算不上炸裂或者颠覆式创新的。由于DD没有Manus的邀请码,没有切身的体会,就不做过多的评论了。如果读者有用过Operator,也用过Manus,欢迎留言区分享一下。
3月6日最新消息,阿里云通义千问官方宣布推出最新推理模型 QwQ-32B,这一模型仅有 32B 参数,但在效果上与拥有 671B 参数的 DeepSeek-R1 相媲美。如果你自己部署 DeepSeek-R1 但资源不够的话,又多了一个新的选择。
QwQ-32B 的独特之处不仅在于其参数规模和效果表现,还集成了与 Agent 相关的能力。这使得模型在使用工具时能够进行批判性思考,并依据环境反馈灵活调整推理过程,极大提升了模型的适应性与智能性。
目前,QwQ-32B 已上线 Hugging Face、ModelScope、Ollama等平台,具体链接如下:
相信大家都已经有体验过deepseek-r1的强大推理能力,由于其网页版本免费使用的原因,用户量激增、同时据传还遭受了大量的网络攻击,这使得过程不是很流程,经常收到类似下图的问题:
同时,API服务也已经暂停充值,之前的余额用完之后暂时也就不用调用了
就在昨晚,Meta发布了可以与OpenAI掰手腕的最新开源大模型:Llama 3.1。
该模型共有三个版本:
对于这次发布,Meta已经在超过150个涵盖广泛语言范围的基准数据集上评估了性能。此外,Meta还进行了广泛的人工评估,在现实场景中将Llama 3.1与竞争模型进行比较。Meta的实验评估表明:
如今,公司对软件工程师(主要是高级工程师)最迫切的需求之一,是以迭代和增量的方式提供高质量的代码审查。
这意味着在每次 PR 审查中,开发人员被要求反复提高即将合并代码的质量。
在这篇文章中,我将尝试指出开发人员在进行重构或审查时应牢记的基本原则。
让我们逐个主题来看这些点:
直接敲重点,今天给分享一个赚钱且能长期躺赚的机会!关注DD的小伙伴应该知道,最近一直在搞视频翻译类的产品,其中YouTube中文配音是其中最广受好评的产品,目前在Chrome插件市场评分高达4.6分。
经过大半年的迭代,现在的翻译质量和配音效果已经非常优秀,如果您没有体验过,可以通过下面的视频体验一下: