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AI时代下的多栈开发思考
然而，随着人工智能（AI）技术的快速发展，多栈开发正从技术集成向智能驱动迈进。AI在多栈开发中的作用不仅是辅助，更是重新定义了技术协作与生产力的边界。 本文将探讨如何通过AI技术提升多栈开发的效率与创新能力。一、什么是AI驱动的多栈开发？ 四、AI驱动多栈开发的挑战与应对尽管AI为多栈开发带来了前所未有的可能性，但仍面临一些挑战：技术复杂度提升开发团队需要掌握AI相关技术，如模型训练、推理部署等。这要求团队具备跨技术栈的学习能力。 五、未来展望：AI重塑多栈开发借助AI技术，多栈开发的边界正在被打破，形成一个更加开放、智能和高效的生态。 低代码与多栈结合低代码开发工具与AI结合，将进一步降低多栈开发的门槛，使非技术背景的开发者也能参与其中。
64173编辑于 2024-12-03 - 来自专栏多栈
多栈经历
多栈契机 24年年初，为了突破业务交付瓶颈，提升交付效率，公司制定了基础方向多栈实施方案，通过业务多栈深度协作（多岗多栈）的方式来达成这一目标。 基础多栈新流程如下图所示： 在这种大环境下，公司也鼓励员工尝试多栈工作，以提高团队的灵活性和整体效率。 随着参与多栈需求的增加，对前端技术的了解逐步深入，我开始承担更复杂的前端需求，如实现动态交互和优化用户体验。目前为止，已经能支持本系统相关前端需求的10%～20%。 4. 挑战与收获 在向多栈发展的过程中，我面临了一些挑战，如需要快速掌握新的前端框架和工具，以及在前后端任务之间切换时的思维转换。 未来展望 通过这段多栈发展的经历，我认识到全栈开发的价值所在。未来，我希望继续在多栈开发的道路上前行，进一步提升自己的技术广度和深度，为团队和项目带来更多的价值。
22920编辑于 2024-12-04 多栈与实践
我与多栈在贝壳工作的契机下，我参与到了多栈开发当中，我是一名大数据开发工程师，参与到了前端后端测试的工作栈中。在现代软件开发中，前端和后端各自发展出了丰富的技术栈，支撑着各种不同的开发需求。 本次分享将围绕多技术栈的选择与组合展开，重点介绍常见的前端与后端技术栈，探讨如何选择合适的技术栈组合以提高开发效率、保证代码质量和满足业务需求。 4. 构建工具和包管理Webpack：一个现代JavaScript应用的打包工具，支持模块化、代码分割、热更新等。Babel：JavaScript编译器，允许使用最新的JavaScript语法。 4.多栈建议根据业务需求选择技术栈不同的业务需求可能对技术栈的选择有不同的要求。例如，如果项目需要快速迭代，选择一个能够提供丰富生态系统的技术栈（如React和Node.js）可能更合适。 工具如 Docker、Kubernetes 和 Jenkins 可以帮助实现跨技术栈的环境一致性和自动化部署，减少人工干预和潜在的技术栈兼容问题5、多栈好处提高开发效率多栈可以让前端与后端各自专注于自己擅长的领域
1.1K10编辑于 2024-11-27- 来自专栏全栈开发那些事
多栈共享邻接空间
多栈共享邻接空间 一、数据结构定义: 常常一个程序中要用到多个栈，若采用顺序栈，会因为所需的栈空间大小难以估计产生栈空间溢出或者空闲的情况。 若让多个栈共用一个足够大地连续存储空间，则可利用栈地动态特性使它们地存储空间互补，这就是栈的共享邻接空间。 我们以双栈的共享来模拟。 两栈共享的数据结构可以定义为: typedef struct { Elemtype stack[MAXNUM]; int lefttop;//左栈栈顶位置指示器 int righttop;//右栈栈顶位置指示器 }dupsqstack; 我们需要加一个标识来标识用的使左栈还是右栈，这里’L’标识左栈,‘R’标识右栈 二、代码如下: stack.h #pragma once #include<windows.h pushDupStack(s, 'R', i + 10);//右栈入栈 } printf("左栈的出栈顺序:\n"); while (s->lefttop !
76920编辑于 2023-02-27 - 来自专栏AIGC新知
Meta Llama 4 全面解析：全新的原生多模态 AI
Llama 4：原生多模态，混合专家架构，超长上下文支持。 接下来将带你详细了解本次llama4模型的新特性。 技术背景 Llama4 是 Meta 于 今日发布的新一代开源大语言模型系列，标志着其在多模态 AI 领域的重要突破。 原生多模态融合 Llama 4采用了原生多模态设计，能够处理和整合各种类型的数据，包括文本、视频、图像和音频，并且可以在这些格式之间转换内容。 可能解锁AI工程代理（如自动化编码与问题解决），被视为Meta争夺技术制高点的关键。 探索Llama生态系统 Llama 4不仅是一个智能模型，还是一个更大生态系统的一部分，Meta专注于整个技术栈，包括新产品集成。期待与合作伙伴和开源社区一起，探索Llama生态系统中的新体验。
2.3K60编辑于 2025-04-07 Grok 4：多智能体内生化开启 AI 新范式
2025 年 7 月，马斯克旗下 xAI 发布的 Grok 4 大模型，以 “世界最强 AI” 的姿态搅动了整个行业。 Grok 4 的 “多智能体内生化”，是这条进化链的最新延伸。不同于传统模型在推理时才调用外部 Agent 工具协作，Grok 4 Heavy 在训练阶段就植入了多智能体辩论、分工、整合答案的能力。 二、HLE 测试：AI 智能的 “试金石”衡量 Grok 4 实力的关键，是它在 HLE（“人类最后的考试”）中的表现。 黄仁勋曾预言的 “算力三重奏”，在 Grok 4 身上得到了完美验证 ——AI 的进化，正变得越来越 “烧钱”。四、争议与未来：AI 发展的新变量Grok 4 并非完美无缺。 未来的 AI 竞争，将不再是单一模型的参数比拼，而是 “智能体协作效率”“场景数据积累”“算力成本控制” 的综合较量。从思维链到多模态，再到多智能体，AI 正一步步将外部能力内化为自身 “基因”。
47800编辑于 2025-07-16- 来自专栏Android 开发者
导航: 多返回栈 | MAD Skills
本文我们将介绍一个呼声很高的功能，即导航 (Navigation) 对多返回栈的支持。如果您更倾向于视频的形式，请 点击这里 查看视频内容。 从 2.4.0-alpha01 版本开始，NavigationUI 辅助类不需要改变任何代码即可支持多返回栈。 支持多返回栈 让我们通过这个 仓库 中的高级导航示例来看看实际效果。 该应用由 3 个标签页组成，每个标签页都有它自己的导航流。 为了在导航的早期版本中支持多返回栈，我们需要在该示例的 NavigationExtensions 文件中添加一系列辅助函数。 如果您需要进一步的自定义，也有新的 API 支持保存和恢复返回栈。请参阅我们之前的推文《Android 多返回栈技术详解》。
1.2K20编辑于 2022-03-10 - 来自专栏Android 开发者
Android 多返回栈技术详解
多返回栈即一堆 "返回栈"，对多返回栈的支持是在 Navigation 2.4.0-alpha01 和 Fragment 1.4.0-alpha01 中开始的。本文将为您展开多返回栈的技术详解。 多返回栈不会改变这个基本逻辑。系统的返回按钮仍然是一个单向指令 —— "返回"。这对多返回栈 API 的实现机制有深远影响。 Fragment 中的多返回栈 在 surface 层级，对于 多返回栈的支持 貌似很直接，但其实需要额外解释一下 "Fragment 返回栈" 到底是什么。 该级别的分离意味着 Navigation 中有两个层次来实现多返回栈: 保存独立的 NavBackStackEntry 实例状态，这些实例组成了 NavController 返回栈。 (现在叫 NavigationRailView) 和 NavigationView，多返回栈是 默认启用 的。
1.3K10编辑于 2022-03-09 - 来自专栏AI多栈
利用AI工具实现多栈开发：从后端到前端的实践分享
引言 随着人工智能技术的飞速发展，越来越多的开发者开始利用AI工具提升开发效率，特别是在多栈开发场景下，AI工具的作用尤为明显。 本文将分享如何利用AI工具实现从后端到前端的多栈开发，并通过具体的实践案例展示AI工具在代码解释、代码生成、代码调试等方面的强大能力。 多栈开发中的挑战 多栈开发是指同时掌握和使用多种技术栈（如前端开发、后端开发、移动开发等）来完成项目。 解释代码 补全注释 定位代码缺陷 生成单元测试 AI工具的优势总结 通过上述实践可以看出，AI工具在多栈开发中具有以下优势： 降低学习成本：快速学习陌生技术栈的基础知识。 未来，AI将进一步推动多栈开发的普及，让每一位开发者都能成为全能选手。 结语 通过合理使用AI工具，即使是一个后端开发者，也可以快速上手前端开发。
1.6K63编辑于 2024-12-03 - 来自专栏信创系统开发
AI Agents 技术栈
2025 年被广泛视为“AI Agent 元年”，其技术栈的成熟标志着智能系统从“被动响应”向“自主决策”的跃迁。那么什么是 AI Agents 呢？ 二、AI Agents 技术栈的层级架构 AI Agents 的技术栈总体架构如上图所示。大体上可分为五个关键层级，从底层基础设施到上层应用逻辑逐层递进： 1. 4. 跨 Agent 通信（多 Agent 协作）：不同框架对多 Agent 交互的处理方式各异。 小结 AI Agents 技术栈的成熟标志着人工智能从“工具”向“合作伙伴”的转变。
1.7K11编辑于 2025-02-12 - 来自专栏Android点滴分享
汇编学习(4), 整数，栈，浮点
本篇介绍 本篇介绍汇编的整数，浮点运算，还有栈。 :",0 sari db "Number 1 Shift right 2 (/4):",0 sariex db "Number 1 Shift right 2 (/4) with : 512 Number 1 Shift right 2 (/4): 32 Number 1 Shift right 2 (/4) with sign extension: -3 The product 栈 先看一个代码，反转字符串: ; stack.asm extern printf section .data string db FILO规则，第一个loop先将字符串push到栈上，第二个loop再读出来，这样就把字符串反过来了。
49620编辑于 2022-12-07 - 来自专栏东风微鸣技术博客
OpenShift 4 监控技术栈解析
了解 红帽OpenShift 4监控技术栈 概述 默认平台监控级别 OpenShift 4 包括一个预配置、预安装和自我更新的监控技术栈，用于监控核心平台组件。 监控技术栈 OpenShift 4 监控堆栈基于 Prometheus 开源项目及其更广的生态系统。监控堆栈包括以下组件： 默认平台监控组件。 Thanos querier Thanos Querier 将 OpenShift 核心指标和用于用户定义项目的指标聚合在单个多租户接口下，并选择性地进行重复数据删除。 监控技术栈中的所有组件都由技术栈自监控，并在 OpenShift 更新时自动更新。 : JAVA Python Nodejs Golang NGINX RabbitMQ Redis Kafka 总结 OpenShift 4的监控技术栈, 说实话, 站在用户的角度来看: 1套容器集群而已
1.5K20编辑于 2022-04-21 - 来自专栏达达前端
PHP全栈学习笔记4
PHP全栈学习笔记4 php和JavaScript，掌握JavaScript基础，自定义函数，流程控制语句，事件，调用JavaScript脚本，在PHP中使用JavaScript。 break; } <script language="javascript"> function check(){ var year1 = form.year.value; if((year1%4= date( "Y-m-d H:i:s")); $time2 = strtotime("2010-5-2 12:10:00"); $time3 = strtotime("2014-2-4" DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"> 浏览器最多允许存储300个cookie文件，每个cookie文件最多保存数据不能超过4kb，很多浏览器都限制一个站点最多保存20个cookie，每个域名最多支持20个cookie。
3.5K30发布于 2019-07-03 - 来自专栏NLP/KG
AI资讯：Anthropic发布Claude 4：AI编程、推理与多模态任务，全面增强AI Agent实用性
Claude 4 是什么 Claude 4 是 Anthropic 公司推出的新一代 AI 模型，包括 Claude Opus 4 和 Claude Sonnet 4。 Claude 4 引入工具辅助的延伸思考、记忆文件管理等功能，进一步提升 AI Agent 的实用性和效率。 多模态能力：Claude 4 在编码、推理、多模态和代理任务方面表现出色。 工具使用与扩展思维：：Claude 4 能使用工具（如网络搜索）进行扩展思维，提高响应质量。 Claude 4 的测试表现 Claude Opus 4： SWE-bench：Claude Opus 4 在 SWE-bench 测试中得分 72.5%，显著领先其他模型。 AI Agent：执行复杂任务，调用外部工具，保持上下文连贯性。 软件开发：在 IDE 中提供代码建议，简化审查流程。 数据分析与处理：生成数据可视化代码，处理和分析数据。
58710编辑于 2025-05-25 - 来自专栏AI科技大本营的专栏
多场景下的AI疫情防控“天网”：解读云边端联动下的全栈AI技术
在 AI、物联网等技术的发展与支撑下，红外体温检测仪首先是高效精准排查的第一层保护网，同时又保证了在全面排查下出行的高效性。 ? ? 系统同时支持16个目标检测，测温感应距离远达3米，基于强大的并发处理能力，单台终端可支持4路测温相机接入，在高密度人员流动场景中，仅需少量一线工作人员，即可实现大面积人员防疫检测，降低被感染风险。 技术关键词：AI、计算机视觉、行人重识别、AIoT、全栈AI技术、计算中心、云边联动、多场景、解决方案全景图、智能前端硬件、边缘节点、指挥调度、分析研判、智能预警
87530发布于 2020-03-03 多栈：企业与个人的发展之路
多栈人员能够在不同技术栈之间灵活切换，帮助企业更快地响应市场变化和客户需求。 提高生产效率：多栈人员能够在项目中承担多种角色，减少了团队之间的沟通和协调成本。 转型多栈的难点 在AI大模型广泛应用之前，向多栈的转型往往会遇到以下一系列的挑战 信息获取的局限性：获取最新的技术信息和学习资源主要依赖于书籍、期刊、线下培训课程和技术论坛。 如何转型多栈 随着AI大模型的普及，开发人员转向多栈的成本大幅降低。AI大模型能够提供最新的技术信息和学习资源，二十四小时高效答疑，提高学习效率。 在编程实践中，Copilot、通义千问等智能编程AI的代码补全、代码检查等查功能可以显著提高开发效率，减少错误，这些能力都大大降低了转型为多栈人员的难度，提高了学习效率和效果。 借助 Copilot、通义千问等 AI 助力跨栈的代码开发，参与跨栈代码评审，了解代码规范和最佳实践等等均是提升多栈能力的有效途径。 尾声 掌握多栈技能对企业和个体都具有显著的益处。
45510编辑于 2024-11-14- 来自专栏ytkah
GPT-4多模态模型
在GPT-4之前是GPT-3.5，由该模型开发的聊天机器人 ChatGPT 一经面世，便引爆 AI 界的军备竞赛 多模态或成GPT-4最大亮点 微软 AI 技术专家 Holger Kenn 和 Clemens Sieber 对多模态 AI 的相关功能进行了介绍。 根据 Kenn 的说法，多模态 AI 不仅可以将文本转化成相应的图像、音乐甚至是视频。在微软宣布前，机器学习专家 Emil Wallner 就在推特上预测，称 GPT-4 可能具备这种能力。 Sieber 则介绍了一些多模态 AI 产业化的潜在案例，例如多模态 AI 能够将电话呼叫的语音直接记录成文本。根据估算，该功能能为微软位于荷兰的一家大客户节省 500 个工作小时/天。 GPT-4 GPT-4 模型是第四代大型语言模型（LLM），它将是一个多模态模型，会提供完全不同的可能性-例如文字转图像、音乐甚至视频。
1.7K31编辑于 2023-03-13 - 来自专栏花狗在Qt
线性表--多栈共享技术(十)
一.介绍 栈的应用非常广泛，经常会出现一个程序中需要同时使用多个栈的情况。若使用顺序栈，会因为对栈空间大小难以准确估计，从而产生有的栈溢出、有的栈空间还很空闲的情况。 为了解决这个问题，可以让多个栈共享一个足够大的数组空间，通过利用栈的动态特性来使其存储空间互相补充，这就是多栈的共享技术。在顺序栈的共享技术中，最常用的是两个栈的共享技术，名双端栈。 栈1和栈2添加元素时，都会向数据中间靠拢，当栈1的指针+1等于栈2的指针的时候，栈满。 2.代码实现 (1) 定义双端栈 #define M 100 typedef struct { int elem[M]; char top[2]; //top[0]和top[1]分别作为两个栈顶的指示器 S->top[1]++; S->elem[S->top[1]] = x; break; default: return (false); } return(true); } (4)
50010发布于 2020-10-28 Llama4家族：原生多模态 AI 创新的新时代开启
0 要点总结Meta发布 Llama 4 系列的首批模型，帮用户打造更个性化多模态体验Llama 4 Scout 是有 170 亿激活参数、16 个专家模块的模型，同类中全球最强多模态模型，性能超越以往所有 也可在 WhatsApp、Messenger、Instagram 私信体验基于 Llama 4 构建的 Meta AI。 正式推出的 Llama 4 Scout 和 Llama 4 Maverick，是首批开放权重、原生多模态、支持超长上下文窗口、采用 MoE架构构建的模型。 同时，Meta AI 也已在 WhatsApp、Messenger、Instagram 私信启用 Llama 4 模型。这只是 Llama 4 系列的开始。 无论你是构建应用的开发者，集成 AI 的企业用户，或是对 AI 潜力充满好奇的普通用户，Llama 4 Scout 和 Maverick 都是将下一代智能融入产品的最佳选择。
56400编辑于 2025-04-06- 来自专栏前端人人
React多页面应用3(webpack4 多页面实现)
1、React多页面应用1(webpack4 开发环境搭建,包括热更新,api转发等)---2018.04.04 2、React多页面应用2(webpack4 处理CSS及图片,引入postCSS,及图片处理等 )---2018.04.08 3、React多页面应用3(webpack4 多页面实现)---2018.04.09 4、React多页面应用4(webpack4 提取第三方包及公共组件)---2018.04.10 5、React多页面应用5(webpack4 多页面自动化生成多入口文件)---2018.04.11 6、React多页面应用6(webpack4 开发环境打包性能小提升)---2018.04.12 7、React多页面应用7(webpack4 生产环境配置)---2018.04.13 8、React多页面应用8(webpack4 gulp自动化发布到多个环境,生成版本号,打包成zip等)---2018.04.16 9、React多页面应用9(webpack4 引入eslint代码检查)---2018.04.17 开发环境:Windows 8,node v8.9.1,npm 5.5.1,WebStorm 2017.2.2
1.4K50发布于 2018-04-11
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