本教程详细介绍了如何在Spring Boot框架中利用Server-Sent Events (SSE)技术实现实时数据推送。SSE是一种简单实用的技术，特别适用于实时更新频率不高、实时性要求不严格的场景。通过创建一个SseEmitter对象并用唯一的uid标识，结合AJAX请求触发后端业务逻辑，循环发送十条数据到前端页面，前端每接收到一次SSE推送的事件，就在id为'con'的元素中追加数据。

本文介绍了如何将Spring Boot与xxl-job进行集成，实现快速部署和使用。通过详细的步骤说明，读者可以轻松地将这两个强大的工具结合在一起，提高开发效率和任务调度的灵活性。

本文旨在深入解析京东零售推荐系统中可解释性的应用实践。文章将围绕以下几个核心部分展开：首先，定义推荐系统的可解释性；其次，介绍系统的架构设计；接着，探讨排序过程中的可解释性；然后，分析模型层面的可解释性；最后，讨论流量分配中的可解释性。

近日，OpenAI 遭遇了其历史上最长的一次服务中断。此次故障源于公司自主研发的 Kubernetes 系统出现问题，导致服务在数小时内无法恢复。尽管 OpenAI 在客户受到影响后的几分钟内就发现了问题，但由于需要绕过负载过重的 Kubernetes 服务器，修复工作进展缓慢，给用户带来了较大的不便。

本文旨在探讨GitHub Copilot在MLOps和数据科学领域中的应用，特别是其对机器学习工程师和数据科学家的辅助作用。文章将详细介绍GitHub Copilot如何协助完成关键的数据处理任务，包括数据清洗、特征工程，以及机器学习模型的训练过程。此外，还将探讨如何利用GitHub Copilot记录和追踪整个机器学习项目的工作流程，从而提高工作效率和项目管理的透明度。

在投入超过700亿资金后，一家大型企业突然宣布放弃其无人驾驶出租车业务。这一决定引发了公司内部新老员工的强烈反响，他们感到震惊和不满，认为自己的辛勤工作被忽视。前Cruise联合创始人兼CEO Kyle Vogt在社交媒体上公开批评通用汽车，称其为“一群傻瓜”。特斯拉CEO埃隆·马斯克也参与了对此事的讨论，显示出这一事件在业界引起了广泛关注。

在NeurIPS 2024会议上，Ilya Sutskever发表了一场关于人工智能技术发展的演讲。他回顾了过去十年AI领域的显著进步，并对未来趋势进行了预测。Sutskever提出一个引人注目的观点：预训练模型的时代已经结束。他认为，未来的AI将更加注重模型的灵活性和适应性，以应对不断变化的现实世界需求。

据称，特朗普政府可能废除一项自动驾驶法规，这一决策可能与18亿美元的投资有关。特斯拉CEO埃隆·马斯克对此表示支持，认为法规的废除将使特斯拉成为最大的受益者。因此，有人认为这18亿美元的投资是值得的，因为它可能帮助特朗普政府放宽对自动驾驶技术的监管。

本文深入探讨了Spring框架中所采用的设计模式，从源码层面详细分析了这些模式的实现和应用。通过具体案例和代码示例，文章旨在帮助读者更好地理解和掌握Spring框架的内部机制，从而在实际开发中更加高效地利用这些设计模式。

在解析阶段，符号引用和直接引用的理解涉及将类、接口、字段或方法的名称等字符串形式的描述转换为实际的内存对象。符号引用包含了被引用项的名称和其他相关信息，而直接引用则指向具体的内存地址。这一转换过程是将抽象的符号引用与具体的内存对象关联起来，使得程序能够正确访问和操作这些对象。

本文探讨了并发与并行的概念及其应用。尽管它们在多任务处理方面有相似之处，但它们的目标和实现机制存在显著差异。通过从多个角度对比分析并发和并行，读者可以更好地理解它们的区别和适用场景。

Kimi AI系统最新推出的视觉思考模型K1，据称比之前的O1模型更为先进。K1模型采用强化学习技术，具备端到端的图像理解和思维链技术能力，并且其应用范围已经从数学领域扩展到更多基础科学领域。这一突破性进展为科学研究提供了新的工具和方法，有望在多个领域带来重大影响。

无问芯穹近日宣布开源了全球首个端侧全模态理解模型Megrez-3B-Omni。该模型体积轻巧，便于部署，推理速度领先行业300%，功能全面，能够处理图片、音频和文本等多种模态数据。这一突破性进展为开发者提供了强大的工具，推动了人工智能技术的发展。

MySQL 是一种广泛使用的关系型数据库管理系统，存储的数据极为宝贵且不可替代。为了确保这些重要数据的安全，定期备份数据显得尤为重要。建议采用跨服务器备份策略，即将数据备份到不同的物理或虚拟服务器上。这样做可以作为一个额外的安全保障，有效防止因单点故障而导致的数据丢失风险。简而言之，就是将重要文件同时保存在几个不同的地方，这样即使一个地方出现问题，其他地方仍然有备份，从而更好地保护我们的资料安全。

鸿蒙HarmonyOS应用开发领域迎来了新一代的迭代产品——HarmonyOS Next。这一版本通过强化分布式能力和生态系统整合，为开发者提供了一个更为高效和灵活的开发环境。本文深入分析了HarmonyOS Next分布式架构的核心机制，并以一个跨设备实时共享画板的实战案例，展示了其卓越的设备协同能力。从代码设计到性能优化的各个环节，HarmonyOS Next都显示出其简化多设备开发复杂性的能力，并借助模块化、开放式框架，增强了应用场景的扩展性。分布式软总线技术确保了设备间快速且稳定的连接与通信，而分布式数据管理则实现了数据在多个设备间的一致性与同步，提高了效率。HarmonyOS Next的统一开发框架，为开发者提供了一个便捷的开发体验。

在数字化转型的大背景下，大数据和云计算技术已成为企业创新和发展的核心动力。以京东为例，作为电商平台的代表，京东在日常运营中产生了大量的数据，包括实时交易记录、点击曝光统计以及用户行为轨迹等。这些数据对于实现精准的业务决策和深化用户体验优化至关重要。