一文详解容器面向大模型与AI Agent的技术变革
在生成式人工智能迅猛发展的浪潮下，企业应用正加速从模型研究走向业务落地。无论是大规模的数据处理、超大参数模型的训练与推理，还是部署能够自动完成任务的AI Agent，这些场景都需要稳定、高效且可弹性伸缩的资源调度与管理能力。
容器凭借环境一致性、跨平台部署和高效调度等优势，天然契合AI场景对多样化算力、快速迭代和规模化分发的要求，成为AI时代事实上的原生基石。然而，要满足在生产规模下的需求，产品及技术形态需随之演进。
基于这一背景，本文将围绕大规模数据处理、模型训练、模型推理与AI Agent四个关键阶段，探讨AI场景对容器的核心需求，以及容器如何在各环节实现技术演进与升级。
告别进度失控与成本超支！追踪复杂工程的高效工具选型指南
复杂工程管理面临进度、资源、成本与协同难题，传统工具难以为继。本文系统解析超大型基建、EPC、BIM施工等场景的精准工具选型：从轻量协同到企业级管控，覆盖Primavera、BIM5D、SAP等方案，并提炼多级计划、4D模拟、EVM等核心能力，提供四步落地策略与快速选型口诀，助力实现项目全过程数字化闭环管理。（238字）
《ScriptableObject引用适配的实践深析》
本文围绕Unity中ScriptableObject跨场景引用的隐性协同问题展开，剖析其核心成因在于静态资源属性与场景生命周期的协同失衡，以及多人协作中资源访问规范的缺失。文章提出“资源注册-全局调度-场景适配”三层管理体系，通过统一资源访问入口、适配场景加载模式、精细化权限控制与差异化资源加载策略，解决数据状态偏移、引用链路隐性断裂等问题。同时强调需从架构设计角度统筹数据流转，搭配全流程测试校验机制。
[开源免费]基于 STM32 的物流分拣小车设计与实现
基于STM32的智能物流分拣小车，集成红外循迹、超声波避障、无线通信等功能，实现自动识别、路径规划与货物分拣。采用STM32F103为核心，结合传感器融合与电机控制，构建低成本、可扩展的自动化分拣方案，适用于仓储物流及教学实践。（238字）
