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

推荐4个极速提升编码效率的MCP服务器

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。

零基础4小时用腾讯云代码助手CodeBuddy做一款音视频处理软件

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：

• "翻译效果真的顶！但每次上传比较大的视频要等好久"（我：带宽太贵啦）
• "用网页校对和微调视频翻译像在摸鱼，能整个正经客户端吗？"（我：有道理，计划中）

MCP 与 A2A 协议的关系与如何协作的思考

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。

没有Manus邀请码？试试免邀请码的MGX或者开源的OpenManus吧

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。

阿里最新开源QwQ-32B，效果媲美deepseek-r1满血版，部署成本又又又降低了！

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：

拒绝繁忙！免费使用 deepseek-r1:671B 参数满血模型

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

手把手教你本地运行Meta最新大模型：Llama3.1，惊奇发现他说自己是ChatGPT？

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：

• 8B
• 70B
• 405B

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：

每日PR保持代码整洁自查表

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：

1. 命名

• 有明确意图的命名：方法或变量名应该在查看代码实现之前就能解释其意图。
• 类名应该是名词或名词短语。
• 方法名应该是动词。
• 为每个概念选择一个词：get、retrieve、fetch 是相似的，选择一个统一使用它。
• 使用计算机科学术语：例如，AccountAdapter 对程序员来说意味着适配器模式，如果没有相关的计算机科学名称，则使用面向问题的名称。
• 使用可搜索的名称：在 IDE 中搜索特定短语会更容易。

产品优化差不多了，DD来带大家一起搞钱啦！！！

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：