REST API（Representational State Transfer Application Programming Interface）是一种基于HTTP协议的软件架构风格，用于构建网络应 用程序接口。 REST API 是现代 Web 服务开发中最常用的 API 设计模式之一。 REST API 的核心特点包括： HTTP 方法对应操作： 常见 HTTP 状态码： REST API 最佳实践 在开发 Web 应用时，REST API就像是"桥梁"，连接前端和后端，决定了系统的流畅性和用户体验。 一个好的 API 设计不仅能让开发更高效，还能让维护更轻松。 1. 用"名词"给API取名，别用"动词" API 的地址（端点）应该像"东西"的名字，而不是"动作"。比如，用 /users 表 示用户列表，而不是 /getUsers 。 无状态性（Stateless）：每个请求都包含处理该请求所需的全部信息 资源导向（Resource-based）：所有数据被视为资源，通过 URI 标识 统一接口（Uniform Interface）：使用标准 HTTP 方法（GET、POST、PUT、DELETE 等 ...

WeClone项目核心功能 - 支持通过微信聊天记录微调大语言模型(LLM)，捕捉用户语言习惯和表达方式，基于LoRA框架支持0.5B-7B规模模型如ChatGLM3-6B、Qwen2.5-7B等 [12] - 模型训练需约16GB显存，满足小样本低资源场景，训练效率高 [13] - 语音克隆模块通过0.5B参数模型和5秒语音样本实现95%相似度的声音克隆，基于Tacotron或WavLM模型 [15] - 支持多平台部署至微信/QQ/Telegram等，通过AstrBot框架实现实时对话 [16] 技术实现路径 - **数据预处理**：微信CSV/SQLite转为JSON格式，清洗敏感信息并保留时间戳，提供禁用词过滤功能 [20][27] - **模型微调**：采用ChatGLM3-6B基础模型，LoRA框架减少可训练参数，支持单机/多卡分布式训练 [20][21][36] - **部署方案**：FastAPI/Flask打包模型，支持GPU/CPU混合部署，自定义参数配置 [22][37] 应用场景 - 个人助理定制：自动回复消息、处理邮件等事务 [17] - 内容创作：生成特定风格文本如推文/脚本，支持多账号运营 [17] - 数字永生：创建个人或他人的永久数字分身 [18] 安装与训练流程 - 环境依赖Python 3.9，推荐使用uv管理环境，需安装16GB显存GPU [23][24] - 数据准备需通过PyWxDump解密微信数据库，导出CSV至指定目录 [26] - 训练参数可调整batch_size/epochs等，单卡训练示例loss值3.5（2万条数据） [34][36] - 推理支持浏览器demo或API接口测试，部署需配置AstrBot服务 [37][40] 模型获取 - 优先从Hugging Face下载ChatGLM3模型，备选魔搭社区需替换modeling_chatglm.py文件 [29][32]

本月，微软宣布了一项裁员计划，涉及全球多个部门， 包括 LinkedIn、Xbox等子公司。 裁员规模约为员工总数的 3%，按照现有规模 22.8 万名员工计算，裁员人数约 6000 人。 这也是微软公司自 2023 年裁员 1 万人以来规模最大的一次。 微软表示，此次裁员旨在精简管理层并提升组织效率，计划将分阶段实施，预计在未来几个月内完成。 微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉（Satya Nadella）在内部备忘录中指出，此举旨在"确保我们在关键领域持续投资，同时保持财务纪律"。 裁员释放的资源将优先用于 AI 研发和基础设施，例如在全球建立 AI 创新中心。 本次裁员为以后的 AI 投资扫清了道路～ 对我们开发人员熟知的当属 GitHub Copilot。 近年来，微软加大对人工智能（AI）和云计算（Azure）的投入。 2025 财年计划在数据中心建设上投入约 800 亿美元，以支持 AI 服务需求，AI 云业务增速远超预期，而传统云服务增长放缓。 按最新的数据，GitHub Copilot 的用户规模已突破1500万，较去年增长4倍。微软首席执行官纳德拉表示，GitHub Copilot 已从"编程助手 ...

AI编程工具市场动态 - Cursor作为知名AI编程工具，继承VS Code功能并增强AI辅助能力，但近期被微软限制使用官方C/C++/C扩展程序 [1] - Cursor订阅定价为每月20美元，年费达千元级别 [2] - Cursor近期完成9亿美元融资，估值飙升至90亿美元，同期OpenAI以30亿美元收购竞品Windsurf [3] 开源替代品Void的核心优势 - 基于VS Code开发，提供类似Cursor的智能功能，同时强调数据隐私和用户自主权 [5][6][8] - GitHub获18k+星标，支持Windows/macOS系统，兼容VS Code扩展市场 [11][17] - 提供四大AI功能：Tab自动补全、Ctrl+K内联编辑、Ctrl+L AI对话、灵活连接本地/云端LLM模型 [11][12][13][14] Void的技术实现特点 - 本地模型支持：通过Ollama工具运行Llama3 1等模型，最低需5GB内存，小模型仅需1 5B参数 [20] - 第三方API集成：支持Anthropic、OpenAI、Gemini、DeepSeek等主流模型，可自定义配置 [22][23][24][25][26][27] - 模型库覆盖广泛：包含Claude 3系列、GPT-4 1、Gemini 2 5、Grok-2等28种模型选项 [28][29] 实际应用案例 - 使用DeepSeek模型开发随机数生成工具，实现响应式设计、输入验证、动画效果等特性 [30][31][32][33] - 工具支持HTML/CSS开发，可扩展历史记录功能，提供完整使用说明文档 [34][35] - 演示Tailwind CSS集成能力，展示前端界面快速构建效果 [38]

Python市场份额与增长 - Python在2025年5月TIOBE榜单中市场份额达25.35%，单月增长2.2%，创历史新高[1] - 与第二名C++的差距扩大至15%以上，呈现碾压式优势[3] - 历史排名仅次于2001年6月和10月的Java（当时统计语言较少）[1] 编程语言排名变化 - 2025年5月前十名：Python、C++、C、Java、C、JavaScript、Go、Visual Basic、Delphi/Object Pascal、SQL[24][25] - C++排名从2024年5月的第3升至第2，C从第2降至第3[25] - Go从第8升至第7，Visual Basic从第7降至第8[25] - R语言排名大幅上升，从第24升至第12[28] Python的优劣势分析 **优势** - 简洁易学的语法降低学习门槛，适合跨行业从业者[11] - 强大的生态系统（NumPy、Pandas、TensorFlow等）支撑数据科学和AI领域[12][13] - 应用广泛：数据分析（50%）、Web开发（49%）、DevOps（35%）、机器学习（31%）[16][22] **劣势** - 解释型语言性能较差，10亿次嵌套循环测试表现最差[6][10] - 运行时错误多，不适合安全关键系统（如航天控制）[4][5] 行业应用趋势 - 数据科学和AI崛起推动Python成为必学语言[13] - 主要应用领域包括Web开发（Django/Flask）、数据分析（Pandas）、AI（TensorFlow）、自动化脚本[22] - 教育用途占比28%，显示其作为入门语言的地位[16] 技术实现细节 - 性能测试基于M3 MacBook Pro（16GB RAM）的hyperfine工具[9] - 官网提供在线交互式解释器，支持无需安装的学习体验[18][20]

AI技术对程序员职业的影响 - 阿里云核心业务已全部接入Agent体系 [1] - 字节跳动30%后端岗位要求具备大模型开发能力 [1] - 腾讯、京东、百度开放的技术岗招聘中80%与AI相关 [1] - 传统CRUD开发模式正被AI原生应用取代 [1] - AI相关技术岗薪资逆势上涨150%，大厂年薪达70-100W [1] 行业技术转型趋势 - 制造、医疗、金融等行业加速AI应用落地 [1] - 企业更看重能用大模型技术重构业务流的技术人才 [1] - 未来1年“有AI项目开发经验”或成简历投递门槛 [1] - 传统开发框架和大数据工具不再是就业金钥匙 [1] AI大模型技术应用场景 - RAG技术优化知识库检索，无需重新训练大模型 [8] - Function Call增强大模型处理复杂任务的能力 [8] - Agent技术是特定场景AI解决方案的关键，如智能客服 [8] 大模型技术学习与职业发展 - 课程覆盖Transformer架构核心原理及Fine-tuning技术 [3] - 解析金融行业“支小助”和知乎直答等技术架构 [15] - 提供大厂内推机会，简历直达面试官 [17][19] - 完课赠送大模型应用案例集和AI商业落地白皮书 [15][19] 课程内容与优势 - 2天直播课包含大模型职业前景、技术架构及实战案例 [3][7] - 5小时掌握Agent、RAG等核心技术 [8] - 已服务20000+学员，部分学员获得高薪offer [10][19] - 课程限100人，24小时后关闭通道 [6][13]

鸿蒙电脑发布 - 华为将于5月19日全球发布首款搭载HarmonyOS 5的鸿蒙电脑，标志着终端全面进入鸿蒙时代 [1] - 受制裁影响，华为未来可能不再推出搭载Windows系统的笔记本电脑，转向使用自家鸿蒙操作系统 [1] 商标布局 - 华为已申请多个"鸿蒙电脑"相关图形商标，涵盖科学仪器、广告销售、设计研究等类别 [3] 技术特性 - HarmonyOS 5采用鸿蒙内核，从底层重构操作系统，实现AI能力与硬件、系统、应用的深度融合 [5] - 通过分布式软总线技术支持跨设备算力动态调用，文件系统采用EROFS高性能压缩技术，随机读取性能提升300% [8] - 取消传统C/D盘分区设计 [8] AI功能 - 将AI深度融入系统底层，小艺智能助理升级为"超级助手"，支持语音生成PPT、会议纪要自动总结、跨设备控制等场景 [21] - 支持表格文字提取及翻译功能 [23][24] - 支持AI语音对话 [26] 生态建设 - 鸿蒙电脑应用已覆盖多个领域，头部150个应用已全部启动开发，融合生态应用已完成适配300+ [29] - 已支持超过1000款外设，预计到年底将支持超过2000个应用 [29] - 完整生态建立仍需较长时间，需开发更多专业软件如Adobe全家桶、JetBrains等工业基础软件 [32] 用户体验 - 支持个性化桌面定制，用户可自定义图标、卡片大小、状态栏和任务栏样式 [14] - 手势操作流畅 [17][18] - AI智能预加载功能使应用打开速度极快 [9]

小米汽车宣传策略调整 - 小米汽车将"智驾"功能正式更名为"辅助驾驶" [2] - 创始人雷军在小米之家的职务由"执行董事"调整为"董事" [4] - 改名行为被解读为对外宣传态度的转变 可能与此前3月底铜陵高速事故引发的技术认知差距有关 [7] 行业监管环境变化 - 2024年4月16日相关部门召开"智能网联汽车产品准入及软件在线升级管理工作推进会" [9] - 会议要求企业宣传必须真实透明 明确技术能力边界 禁止过度宣传 [10] - 华为等其他企业也在宣传措辞上做出类似调整 [11] 技术能力现状分析 - 当前量产系统大多处于L2级别 准确应称为"驾驶辅助"而非"智能驾驶" [14] - L2级别系统仍需驾驶员对驾驶负责 无法实现完全自动驾驶 [14] - AI系统依赖大量训练数据与统计学习 本质是基于概率预测的决策模型 [16] 系统局限性及风险 - 存在感知盲区 极端场景训练数据欠缺导致目标识别能力弱 [23] - 硬件处理延迟可能导致紧急情况下响应不足（识别慢半拍/刹车不及时等） [23] - 概率模型输出决策存在固有风险 即使达到99.99%准确率仍存在失误可能性 [18] 行业影响与未来方向 - 企业营销宣传需与技术实际能力匹配 不能过度承诺 [20] - 消费者需保持警惕 当前技术远未成熟到可完全替代人类驾驶 [21] - 行业信任需通过实际安全表现（准确识别/安全避让）而非宣传术语建立 [22]

文章核心观点 - 文章探讨了利用ChatGPT等AI工具为程序员群体生成个性化名片的创新应用，展示了将名片设计成代码编辑器（如VS Code、Notepad++）中打开的特定格式文件（如JSON、XML、YAML）样式的具体方法 [1][5][6] - 通过提供标准化的提示词模板和占位符替换示例，文章展示了AI工具在理解复杂、专业的视觉设计需求方面的能力，为技术人员的社交身份表达提供了新思路 [7][8][9][10] AI生成程序员名片的设计方法 - 核心设计思路是将名片模拟成集成开发环境（如VS Code、Notepad++）中打开的代码文件界面，包含工具栏图标、标题栏等细节，背景虚化以突出名片主体 [1][7][9] - 名片内容采用JSON等格式的语法高亮代码呈现，关键信息以键值对形式展示，例如"name"、"title"、"email"、"link"等 [2][8][10] - 提供了可定制的提示词模板，用户可通过替换占位符（如{file_format}、{code_editor}、{syntax_type}）来生成不同风格的名片 [7][8][9][10] 实际应用案例展示 - 展示了名为"Jamez Bondos"的示例名片，其信息以JSON格式在VS Code界面中呈现 [1][2] - 分享了用户"Umesh"使用Notepad++样式生成的YAML格式名片案例，包含姓名、职位、邮箱和网站链接等信息 [6][11] - 提供了中文名片的生成示例，信息键采用中文（如"姓名"、"X"、"微博"），展示了AI工具对中文内容的支持能力 [13]

程序员用代码模拟新生儿出生证明 Python版本 - 使用`datetime`模块精确记录出生时间到毫秒级，体现仪式感 [1][3] - 通过`NewbornBaby`类封装婴儿属性和欢迎方法，输出标准化欢迎语 [3] Java版本 - 严格遵循OOP原则，自动生成`getter`方法，代码量显著增加 [5] - 实例化对象后调用`welcome_to_the_world`方法输出欢迎信息 [3] JavaScript版本 - 采用对象字面量定义婴儿属性，性别通过`Math.random()`随机生成 [6] - 体重采用基础值3.5叠加随机数实现玄学计算 [6] - 欢迎方法使用箭头函数输出非标准提示"哇~" [6] C++版本 - 在栈上分配对象内存，构造函数初始化出生时间戳和生理指标 [8] - 私有属性包含`time_t`类型时间戳和标准化体重(3.9kg)、身高(50cm)数据 [8] Go版本 - 结构体字段严格对齐，包含`time.Time`类型时间戳和浮点型体重数据 [10] - 方法接收者为指针类型，调用时输出格式化欢迎语 [10] PHP版本 - 使用数组存储婴儿信息，包含日期格式化字符串和匿名函数 [10] - 直接通过数组键调用匿名函数输出"哇～哇～哇～" [10] Bash版本 - 通过shell脚本定义函数和变量，调用`date`命令获取格式化时间 [13] - 生理指标采用硬编码数值，函数输出标准化欢迎语 [13] HTML/CSS版本 - 采用JSON格式定义婴儿属性，包含未来时间戳(3000年)和颜色特征 [15] - 建议通过`@keyframes`实现动态效果，体现前端特性 [15] C版本 - 使用`var`声明匿名类型，包含当前时间和默认生理数据(4.2kg/52cm) [15] - 采用中文变量命名"我儿"，体现非典型编码风格 [15]