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从LSP、LLM 多智能体等角度分析zed存在的价值以及优劣势

摘要 本文探讨了Zed编辑器及其提出的Agent Client Protocol(ACP)在AI驱动开发工具中的价值。ACP作为面向AI代理的开放协议,弥补了传统LSP在主动修改代码和多智能体协作方面的不足。分析表明,ACP通过标准化编辑器与AI代理的交互,解决了当前生态碎片化问题,使开发者能够自由组合编辑器和AI工具。Zed凭借高性能架构和ACP支持,在多智能体协作、LLM集成等方面展现出潜力,

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#AI
ActionSupport cannot be resolved to a type解决方案

ActionSupport cannot be resolved to a type所有的action都报错是因为缺少一个核心包,xwork-core-2.2.1.jar这是一个struts框架的核心包!解决方案:在WEB-INF的 lib下加入此包。

虚拟化技术流行度调查

例如我有一台性能很强的x86.用vagrant拉起10台4c8g的centos.可以通过vbox来管理它们吗。vSphere 8 将云的优势带入本地工作负载,通过 DPU 和 GPU 增强性能,并通过企业就绪的集成 Kubernetes 运行时加速创新。最近在构建K8s平台,资源分散在多个服务器上,且要求不能影响现有业务。于是我开始调研虚拟化技术,在此遇到的问题分享出来,欢迎各位看官拍砖。如果性能

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#vagrant
**** cannot be resolved to a type

这种错误很常见,90%的原因都是没有导入jar包,如果导入的jar包都正确,那么很有可能是一下两个原因导致的:1、jdk不匹配(或不存在) 项目指定的jdk为“jdk1.6.0_18”,而当前eclipse使用的是“jdk1.6.0_22”。需要在BuildPath | Libraries,中做简单调整。 2、eclipse查找项目类型策略所致 如果还报这错。这时,需要操作一下

SiliconCloud 支持deepseek,送2000w token

SiliconCloud 邀请奖励持续进行,2000 万 Tokens 送不停!或扫描二维码注册即送。

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#AI
数据库运维工程师的职责

数据库作为IT核心业务模块,其重要性不言而喻,能否持续、稳定高效地运行越来越受企业和用户的关注。Greenplum不仅具备前面几部分介绍的丰富功能和强大性能,而且在可用性、稳定性以及管理和优化的易用性上也日趋成熟。DBA的主要职责包括建立数据库监控体系,定期对数据库健康状况进行评估和优化,管控潜在的风险,完成数据库的安装、部署、升级、备份/恢复、迁移等工作。数据库管理员作为Greenplum运维的

ansible-playbook 运维

为什么引入playbook?一般运维人员完成一个任务, 比如安装部署一个httpd服务会需要多个模块(一个模块也可以称之为task)提供功能来完成。而playbook就是组织多个task的容器,它的实质就是一个文件,有着特定的组织格式,它采用的语法格式是YAML(Yet Another Markup Language)。YAML语法能够简单的表示散列表,字典等数据结构。简单来说,playbook是

什么是云原生的应用?

传统的单体应用架构都是三层模式:表示层(用户可见的交互页面,如Web页面)、业务层(核心业务逻辑处理)和数据访问层(将应用数据保存到后端存储,如数据库、磁盘等)。然后将它们打包编译后放到一个Web容器(如Tomcat、Jetty)里面运行,如图所示。这种单体架构在面对小规模、简单的业务场景应用时得心应手,易于开发、测试和部署。将一个单体服务按照业务逻辑拆解成独立运行的微小服务,服务之间使用轻量级的

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#云原生#java#开发语言
mysql Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction解决方案

在测试程序时,打的断点怎么都跳不进去,console一直报 “Lock wait timeout exceeded;try restarting transaction”t 这个文件的内容就是show full processlist所有session.这里只需要kill block的sql即可,使用grep + awk即可解决。此处是在对list做更新动作,因此存在锁表的风险。– 2022年11

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#mysql#bash#数据库
干货 | PostgreSQL数据表文件底层结构布局分析

1. 表文件PostgreSQL提供了可靠、稳定、有序的数据存储、检索管理。即使在不知道其背后运行原理的情况下,也没有多大关系,因为我们只需要按部就班地执行建库、建表然后插入数据结构这几个流程,就可以如愿以偿地实现将我们的数据持久化于PostgreSQL数据库中。于是我们不得不好奇,这些数据最终落盘于磁盘上的哪个位置?又是以什么样的形式存储?存储的格式又是什么?在这几个疑问的驱动下,本文将通过源码

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#数据仓库
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