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RSS订阅原创 HslControlsDemo有哪些具体控件？
HslControlsDemo 提供了超过30种专为工业场景设计的控件，覆盖了数据可视化、设备状态监控、流程模拟等多个方面，能帮你快速搭建专业的上位机界面。HslControlsDemo:HslControls控件库的使用演示,HslControls是一个工业物联网的控件库,基于C#...C# 历史曲线控件 基于时间的曲线控件 可交互的高级曲线控件 HslControls曲线控件使用教程...数码管控件：模拟数码管显示数字。信号灯控件：用于显示设备状态。管道控件：模拟工业管道流动。
2025-12-26 17:50:41
144
原创 低代码C#上位机开发:工业控件库+配置化设计
本文介绍了一个基于C#的低代码工业上位机控件库实现方案。通过继承UserControl创建了IndustrialControl基类，定义了控件ID、显示名称等通用属性，并实现了值变更事件和基础方法。在此基础上扩展了三种工业常用控件：IndustrialButton(带事件触发的按钮控件)、IndustrialDisplay(工业风格显示屏)和IndustrialInput(文本输入框)。所有控件都支持配置化设计，可通过属性设置外观和行为，并实现了统一的GetValue/SetValue接口。该方案采用面向对
2025-12-26 17:25:38
296
原创 后端在分布式中的Spring Boot
Spring Boot在分布式中的核心价值就是让开发者专注业务，这些组件就像乐高积木，按需组合。刚开始可能觉得配置复杂，等真正跑起来就会发现，这套生态确实能提升整体研发效率。公共配置抽到common-data.yaml里，各服务用引用。上周生产环境Redis地址变更，只改中心配置，所有服务自动热更新，再也不用一个个重启了。配合Prometheus收集指标，Grafana配置看板，设置QPS超过阈值自动告警。服务划分要遵循单一职责，别把用户和订单塞一个服务里。一、配置中心：别在每个服务里改配置了。
2025-11-28 08:40:36
354
原创 区块链在数字资产中的Token经济学
通过智能合约，代币的发行和流转可以自动执行，无需中介机构介入。例如，在DeFi（去中心化金融）应用中，用户可以通过质押代币获得借贷服务，代币在这里充当了抵押品和激励工具。每个NFT都是独一无二的，其价值由稀缺性和社区共识决定，这正是Token经济学在实践中的体现：通过代币化，将虚拟物品转化为可交易的资产。例如，一些项目采用“staking”机制，用户锁定代币后可获得奖励，这既稳定了网络，又促进了长期持有。更值得一提的是，数字身份和数据所有权领域，代币化可以让用户控制自己的数据，并通过交易获得收益。
2025-11-28 07:12:15
408
原创 前端组件库
它的TypeScript支持很完善，样式配置非常灵活，而且没有强制的样式依赖，可以轻松实现设计稿的要求。首先要深入理解它的设计理念，比如Ant Design的表单管理用的是FormInstance，Element Plus用的是异步验证，理念不同用法就完全不同。作为前端开发者，我们要做的不是死守某个特定的库，而是保持学习能力，在合适的场景选择合适的技术方案。它的API设计比较直观，学习成本低。我之前吃过亏，封装的组件没有完善的TypeScript定义，后来换人维护时，光沟通接口规范就花了好多时间。
2025-11-28 05:43:34
263
原创 前端在可视化中的3D引擎
现在主流的三大引擎各有各的脾气。Babylon.js在物理引擎方面真是绝了，自带的碰撞检测比Three社区插件稳定得多，上周用其Cannon.js插件做车辆碰撞测试，居然真模拟出了悬挂系统抖动。现在团队要求新人必须能用GLSL写卡通渲染，虽然初期学习曲线陡峭，但掌握后自定义后处理效果简直为所欲为，比如去年双十一大屏那个流光传输线，就是用自定义着色器叠加了噪声纹理。最近在团队内部推行图形学基础培训，从齐次坐标到光线追踪，虽然初期产出慢了点，但看小伙伴们现在能独立实现自定义渲染通道，这波投资不亏。
2025-11-28 04:15:54
360
原创 人工智能模型评估
比如说做个欺诈检测，99.5%的交易都是正常的，就算模型把所有样本都预测为正常，准确率也能有99.5%，但这样的模型有屁用？我们做推荐系统时就发现，有些场景下更看重精准率，有些则更看重召回率，这时候就需要调整β值来加权。我们之前做销量预测就栽在这上面，用未来的数据训练模型去预测过去，效果当然好看，上线就崩。另外多次评估的稳定性也要关注，有时候改几行代码，在相同数据集上跑出来的指标都能波动3-5个百分点。说到底，模型评估没有标准答案，关键是理解业务需求，选择合适的评估体系。特征稳定性也是容易被忽略的点。
2025-11-28 02:21:42
424
原创 人工智能在智能家居中的场景切换
系统通过分布在各处的传感器（如人体传感器、光照传感器、温湿度传感器、门窗传感器等）持续收集环境数据，再结合时间、用户习惯等上下文信息，由内置于云端或本地的AI算法模型进行实时分析和推理，最终自动触发一系列设备联动的场景。未来，随着大模型技术在终端设备的落地，智能家居的场景切换将更加“懂你”。总而言之，人工智能正将智能家居从一个个离散的“开关”，重塑为一个有机的、能够主动适应和服务于人的“生命体”。场景切换作为其核心交互范式，正在让“科技服务于生活”的理念，在家庭的方寸之间，变得前所未有的具体和生动。
2025-11-27 08:13:01
351
原创 云原生在微服务中的Consul Connect
其次，它提升了系统的韧性。例如，当订单服务需要调用支付服务时，Consul Connect会自动识别支付服务的可用实例，并建立基于TLS的加密通道，确保数据在传输过程中不被窃取或篡改。想象一下，一个简单的下单操作可能需要调用库存、支付和通知等多个服务，如果依赖硬编码的IP地址或端口，一旦某个服务迁移或失效，整个链路就会崩溃。总体来看，云原生与微服务的结合正重塑现代应用开发范式，而Consul Connect作为其中的连接枢纽，不仅解决了服务通信的痛点，还为企业提供了可扩展的安全基础。
2025-11-27 06:39:32
331
原创 TypeScript在大型项目中的编译优化
首先要解决的是模块解析策略的调优。通过在tsconfig.json中明确设置"baseUrl"与"paths"字段，将常用模块路径映射到具体目录，可以减少约40%的模块查找时间。更优雅的做法是在根目录使用Project References特性，通过"composite": true配置让子模块间保持引用关系，这样既支持增量编译，又能按需生成声明文件。某云服务平台将核心模块与业务模块分离后，使用Lerna管理编译顺序，再结合Jenkins的并行构建能力，使整体编译时间从原来的15分钟降至4分钟。
2025-11-27 05:14:19
404
原创 SQL在业务中的事务管理
这时，通过SQL的事务控制，我们可以用BEGIN TRANSACTION启动事务，执行扣款和加款操作，如果一切正常就COMMIT提交，否则ROLLBACK回滚到事务开始前的状态。例如，在Java应用中，通过Spring框架的@Transactional注解，可以轻松声明事务边界，减少手动编码的错误。因此，在设计中，我们需要评估事务的粒度：是每个小操作都用一个事务，还是将多个操作合并？比如，事务A锁定了用户表的某行，同时事务B锁定了订单表的另一行，然后它们又尝试获取对方的锁，结果双双卡住。
2025-11-27 02:20:26
411
原创 Rust在网络中的负载均衡
这时候Rust的优势就显出来了。写负载均衡器最怕啥？前两天我拿Tokio异步框架试水，写了不到三百行代码就搞出个支持加权轮询的七层负载均衡原型，放在4核虚拟机里压测，QPS轻松跑到八万上下，内存占用还比Go写的版本少30%。但熬过前两周后就会发现，这些约束反而迫使你写出更健壮的架构——至少我现在部署的Rust负载均衡器连续跑了三个月没重启，期间还经历两次机房网络抖动，连core都没生成过。还有个搞边缘计算的团队，靠着Rust的无GC特性，在树莓派上跑起了五组负载均衡实例，这在带虚拟机的语言里根本不敢想。
2025-11-26 16:43:40
323
原创 Python在数据分析中的时间序列
statsmodels里的seasonal_decompose确实好用，但要注意模型选择，乘性模型和加性模型选错了，分解出来的残差项会很奇怪。业务理解永远比模型技巧重要，就像明明用着最先进的Prophet模型，如果不知道业务数据的采集逻辑和异常值产生机制，照样会得出离谱的预测结果。有次模型选中了特别大的阶数，虽然拟合度很高，但用到新数据上完全失灵，这就是典型的过拟合。数据规整好了之后，重采样是高频操作。在电商场景下，预测误差的成本不对称，高估库存造成的损失可能远大于低估，这时候就需要自定义损失函数。
2025-11-26 15:03:57
317
原创 PHP在API网关中的鉴权设计
签名算法我们选的是HMAC-SHA256，具体实现是这样的：先把AppID、Timestamp、Nonce按固定顺序拼接成字符串，然后用分配给该AppID的SecretKey做HMAC-SHA256加密，最后把结果转成十六进制字符串。为了性能考虑，我们把有效的AppID和对应的SecretKey都放在Redis里，设置较长的过期时间，避免每次请求都查数据库。建议在开发环境开启详细的日志记录，把签名的每个环节都打印出来，包括组装前的参数、签名字符串、计算出的签名值等。如果大家有更好的想法，欢迎交流。
2025-11-26 13:23:54
314
原创 Kotlin在跨平台中的UI组件
我上个项目就采用了渐进式策略——先把业务逻辑通过KMP共享，UI层还是各平台原生实现，等团队适应了再逐步把UI组件迁移到Compose。不过好消息是，社区贡献的第三方库越来越多，比如Kamel用于图片加载，Voyager用于页面导航，基本能满足日常开发需求。特别是对那些需要快速迭代、团队资源又有限的项目来说，用Kotlin一套代码覆盖多平台，至少能省下30%的重复开发时间。不过要提醒的是，在iOS上跑Compose需要依赖Skia渲染引擎，这会增加包体积，如果你们对安装包大小特别敏感，这点得权衡一下。
2025-11-26 11:22:52
426
原创 Java在微服务中的Netflix OSS
当然，随着云原生技术的发展，Netflix OSS也在不断演进，但它的设计理念和Java生态的成熟度，依然值得每一个开发者深入探索。例如，通过添加依赖，再在启动类加上注解，就能搭建一个简单的Eureka服务器。比如，在一个商品查询服务中，如果库存服务不可用，Hystrix可以自动返回缓存数据或默认值。在Java代码中，Ribbon通过注解修饰RestTemplate，实现服务调用时的智能路由。这样，当远程服务超时或失败时，系统不会无限等待，而是快速失败并恢复，大大提高了用户体验。
2025-11-26 09:36:04
337
原创 HarmonyOS系统更新
站在开发者的角度，HarmonyOS这次更新最让人兴奋的不是某个具体功能，而是终于看到了真正意义上的“泛在操作系统”雏形。下班离开公司地理围栏，书桌旁的华为音箱会开始播放新闻摘要——这些场景原本需要IFTTT这类工具搭建，现在全在系统底层实现了。这种“借力打力”的分布式计算，让我的MatePad变成了手机的外挂大脑。下拉控制中心的音乐组件居然显示着书房平板的播放内容，这个细节让我瞬间清醒——多设备协同真的打通了。这里能看到设备组网拓扑图，我的手机、平板、手表组成星形网络，每条连接线都实时显示着吞吐量数据。
2025-11-25 07:48:14
286
原创 Git在开发中的分支合并
快进合并适用于分支历史是线性的情况，比如你的feature分支是从develop分支拉出来的，并且develop分支没新提交，这时合并就像快进一样简单，直接用就行。第二步，切回你的feature分支，用把develop的改动合并进来，这能提前解决潜在冲突。Rebase能重写历史，让分支线形化，看起来更干净，但风险也大——如果操作不当，可能会丢失提交。比如，我们团队每天站会时，大家同步一下各自的分支进度，避免重复修改。另外，用工具帮忙，比如IDE内置的合并工具，或者命令行下的，能自动高亮冲突，省时省力。
2025-11-25 06:19:42
246
原创 DevOps在云中的成本分析
总而言之，云上DevOps的成本管控是一场持久战，它不是一个单纯的财务问题，而是一个涉及技术、流程和文化的综合性工程。它要求我们每一位技术人，从架构师到开发工程师，在追求交付速度与系统稳定性的同时，也必须将“成本”作为一项关键的非功能性需求纳入日常的思考与决策中。这些支撑我们高效协作的工具，它们所占用的计算、存储和网络资源，也是一笔不容小觑的开销。数据流转与流量成本：这是最大的“刺客”之一。它更像一座漂浮的冰山，我们日常关注的资源消耗只是水面上的那一角，而水面之下，潜藏着更多容易被忽视的“隐性成本”。
2025-11-25 04:51:04
419
原创 DeepSeek-V3模型在代码生成中的表现分析
更让我意外的是，它甚至会在适当的地方运用设计模式——比如在配置管理类中使用单例模式，在数据导出功能中采用模板方法模式，这种设计层面的考量确实超出了我的预期。在循环结构的选择上也挺有意思，面对需要索引操作的场景它会优先推荐for循环，而在遍历集合元素时更倾向于使用增强型for循环或Stream API，这种细节上的区分说明它对编码规范的理解相当到位。另外，它对一些新兴技术栈的支持响应速度时快时慢，比如Spring Boot 3.x的新特性有时能用得很好，但某些小众框架的集成代码就需要更多人工干预。
2025-11-25 03:08:12
330
原创 C在物联网中的云平台集成
其严谨的语言特性、强大的.NET基础类库以及繁荣的第三方NuGet包生态，使得从简单的数据采集器到复杂的边缘计算网关，都能找到优雅的实现方案。无论是深耕微软技术栈的团队，还是寻求高性能、高可靠性解决方案的开发者，C都提供了一个成熟、稳健的技术选型。踏上C的物联网集成之旅，你将能从容地驾驭海量设备与数据，构建出真正智能、可靠的互联系统。许多开发者初涉物联网时，可能会首选Python或Node.js等脚本语言，但对于需要处理高并发、复杂业务逻辑以及追求长期稳定性的企业级应用而言，C是一个极具竞争力的选择。
2025-11-25 01:35:56
313
原创 前端在移动端适配中的方案
而Grid更擅长二维布局，比如整个页面的骨架，用定义列宽，手机端可以改成单列，超级方便。而vw/vh直接关联视口宽度和高度的百分比，比如设置宽度为50vw，就是屏幕宽度的一半，这在响应式图片或全屏区块时特别好用。总之，移动端适配不是一蹴而就的，得多实践、多总结，把这些方案组合起来用，才能打造出流畅的跨设备体验。这玩意儿就像给网页戴上一副“移动端眼镜”，没了它，页面可能默认按电脑屏幕的宽度来渲染，导致内容缩成一团。记住，viewport是移动适配的敲门砖，搞定了它，后面的事儿就顺溜多了。
2025-11-24 07:37:02
350
原创 代码重构在系统演进中的实施策略
比如，我们曾通过重构一个遗留的支付接口，将原本分散的逻辑整合为清晰的服务层，不仅提升了性能，还让新成员能快速上手。我们还引入了静态代码分析工具，定期扫描代码库，识别出代码异味，如过长函数或过高复杂度，作为重构的切入点。例如，在我们的电商系统中，订单处理模块因为历史原因，代码耦合度高，每次促销活动都要大动干戈。代码重构，简单来说，是在不改变软件外部行为的前提下，优化内部结构，提升可读性、可维护性和扩展性。作为开发者，我们不仅是代码的书写者，更是系统的守护者，让重构成为习惯，系统演进之路才会越走越宽。
2025-11-24 05:57:20
288
原创 Web3数据索引
但链上数据都是通过交易事件（Event）抛出来的，这些事件日志就像被撕碎的纸条散落在千万个区块里。更蛋疼的是合约内部状态变量根本不暴露，比如你想查Uniswap某个流动性池的实时手续费，得先定位到存储插槽，再用web3.eth.getStorageAt挖矿似的掏数据。去年做DEX数据看板的时候，我写了800行解析逻辑，结果同步以太坊数据就花了三天三夜，等搞定需求早过时了。跨链索引更刺激，Near和Solana的数据结构跟EVM链完全不同，我们团队现在用多链子图方案，但燃料费账单看着肉疼。
2025-11-24 04:22:01
235
原创 Vue版本
举个例子，以前在Vue 2里处理表单验证，可能得在data里定义字段，methods里写校验逻辑，现在用Composition API，可以直接抽个useValidation函数，到处复用。先说说Vue 2吧，这版本可是经典中的经典，用了好多年，生态丰富得没话说。不过时间长了，问题也来了——大型项目里，逻辑一复杂，代码就变得臃肿，复用性差。不过得提醒一下，Vue 3的Breaking Changes不少，比如v-model的用法变了，现在默认用modelValue，得多看文档。但升级不是一帆风顺的。
2025-11-24 02:55:27
334
原创 Vue3新特性
说实话，从Options API到Composition API不只是写法改变，更是编程思维的升级——现在写Vue组件更像在拼装乐高，把相关逻辑组合成自定义hook，比以前的mixin方案不知道高到哪里去了。以前在Vue2里写个搜索功能，data里定义关键词和列表，methods里放请求方法，computed里做数据过滤，mounted里调初始化——逻辑被拆得七零八落。有次我直接给响应式对象塞了个嵌套五层的属性，居然也能触发视图更新，这在Vue2时代得用JSON深拷贝才能搞定。性能方面的提升更明显。
2025-11-24 01:26:39
263
原创 SQL在数据迁移中的脚本编写
它考验的不仅仅是你对SQL语法的熟悉程度，更是你对业务数据的理解深度、对性能优化的实践经验以及对异常情况的预见能力。特别要注意那些“脏数据”，比如日期字段里混着‘0000-00-00’，数字字段里藏着字符串，这些都是在迁移过程中极易引爆的雷。在关键步骤后，向一个专门的日志表插入记录，比如“开始迁移用户表”、“成功迁移XXX条”、“在XXX时间点出错”。这就好比搬家前，你得知道旧家有哪些家具，新家的房间布局是怎样的。外键关系验证： 确保迁移后，子表中的外键都能在父表中找到对应的主键，没有“孤儿数据”。
2025-11-23 21:14:28
457
原创 Rust宏展开
宏展开的过程其实挺有意思的。你写好的宏代码在编译时会被扫描，匹配到宏调用的地方，编译器就会把宏体里的模板替换成具体参数。总之宏展开就像把双刃剑，用好了代码飞起，用砸了调试地狱，关键还是多练多琢磨。我有个教训：之前写个解析配置的宏，层层嵌套后展开出来的代码比原文多三倍，结果一报错根本找不着北。过程宏就更高级了，能操作抽象语法树（AST），比如写自定义派生宏给结构体自动实现trait，不过那得用包，上手门槛稍高点。宏在减少重复代码上真是把好手，比如写测试用例时经常用宏批量生成测试，或者用宏处理全局变量初始化。
2025-11-23 18:23:14
256
原创 React构建
后来，我切换到自定义Webpack配置，通过splitChunks优化，将第三方库如React和Lodash分离成独立chunk，首屏加载时间直接减半。在构建时，记得用Tree Shaking剔除未引用代码——Webpack和ES6模块结合得很好，但前提是代码写得规范，避免副作用。有一次，我导出了一个未使用的工具函数，构建后文件多了几十KB，后来用Webpack的analysis工具排查，才解决了问题。另外，懒加载（React.lazy）是个好东西，它能动态导入组件，只在需要时加载。
2025-11-23 16:06:27
423
原创 React Hooks性能优化
、是我们的三驾马车，用来避免子组件不必要的渲染和昂贵的计算。同时，写好的依赖，用好惰性初始State和细粒度的状态管理，再配上处理副作用数据，就能极大地提升应用的流畅度。除了拿来直接操作DOM节点，它还可以用来存储任何会变化，但你不想让它引起重新渲染的值，比如定时器的ID、上一次的某些状态值、或者在多次渲染之间共享的任意可变值。你把函数和依赖项数组传给它，它只在依赖项变化时返回新的函数，否则返回上一次缓存的函数。完了，父组件每次渲染，都是新创建的，Props在浅比较看来就是变了，直接失效。
2025-11-23 14:02:15
338
原创 Python框架推荐
新手可以从Flask入手感受Web开发的基本套路，需要快速验证想法时Streamlit能省不少事，追求开发效率选Django，看重性能就考虑FastAPI或Tornado。关键是要理解每个框架的设计哲学和适用场景，毕竟没有万能药，只有最适合当下项目的选择。如果你受够了各种框架的“约定优于配置”，想要完全掌控代码结构，Falcon会是个不错的选择。不过要注意，这种自由度的代价就是需要自己造更多轮子。上次给客户做内网部署的工具，用CherryPy打包成单个可执行文件，避免了复杂的环境配置，实施效率提升明显。
2025-11-22 08:09:58
274
原创 Python在科学计算中的生态
它提供的多维数组对象，不仅仅是Python列表的简单升级，更是整个生态系统的数据交换货币。这种底层的性能优化，让我们能在保持Python语法简洁的同时，获得接近C的执行效率。它带来的DataFrame概念彻底改变了数据处理的方式——就像给Python装上了Excel的大脑，却拥有远超电子表格的处理能力。更重要的是，这个库的代码质量和算法实现都经过严格检验，确保了我们研究结果的可复现性。最神奇的是，通常我们只需要添加一个简单的装饰器就能获得这样的性能提升，完全不需要学习新的语法或重写代码。
2025-11-22 06:39:23
426
原创 MySQL课程
后来才明白，范式这东西，不是书上写着玩的，前三个范式尽量遵守，能避免未来很多扯皮的事儿。尤其记得配置 my.cnf（或者 my.ini，看你的系统）里的字符集，直接 utf8mb4 走起，别用那老的 utf8，存个表情符都不行，到时候追妹子想在用户昵称里加个😊都报错，多尴尬。还有那个 sql_mode，一定要根据你的业务场景严格设置，比如 ONLY_FULL_GROUP_BY 这种，一开始不严格，等数据量上来了，小组件一升级，满屏的报错能让你体会到什么叫“社会险恶”。SQL语句的编写，这里面的水也挺深。
2025-11-22 05:05:30
341
原创 MySQL慢查询日志
有一次我通过它发现某个查询频繁创建临时表，占用了大量磁盘I/O，优化成内存排序后性能提升了60%。慢查询日志，说白了就是MySQL自带的一个记录器，专门抓那些执行时间超过指定阈值的SQL语句。但一旦开启，就能看到哪些查询在拖后腿——比如超过10秒的SELECT、卡死的UPDATE，甚至锁等待时间过长的操作。另外，建议把参数设上，避免记录那些虽然慢但扫描行数少的调试类查询。总之，慢查询日志不是开了就完事，得定期复盘。特别有用，能强制记录那些没走索引的查询，很多时候性能问题就出在这儿。
2025-11-22 03:38:34
225
原创 Java线程池配置
ThreadPoolExecutor的构造函数包含七个关键参数：核心线程数corePoolSize、最大线程数maximumPoolSize、线程空闲时间keepAliveTime、时间单位unit、工作队列workQueue、线程工厂threadFactory和拒绝策略handler。当任务提交时，如果当前线程数小于核心线程数，即使有空闲线程，也会创建新线程。对于执行时间较长的任务，需要设置合理的超时时间，避免任务堆积。当工作队列满了之后，如果当前线程数小于最大线程数，线程池会创建新线程来处理任务。
2025-11-21 07:58:22
246
原创 Java并发编程中的锁优化技巧
代码实现上，可以用Java的锁对象来细分，比如针对不同业务模块设计独立的锁实例，避免一锁到底。记得有一次，我们系统里有个频繁读取的用户数据模块，原本用synchronized导致读操作也串行化，后来换成读写锁，读线程可以并发执行，系统负载立马降了下来。死锁通常发生在多个线程互相等待对方释放锁的情况下，比如线程A持有锁1等锁2，线程B持有锁2等锁1。还有锁粗化技术，当编译器检测到一连串的锁操作时，可能会自动合并成一个大的锁块，减少锁的获取和释放次数。但要注意，锁粗化不能滥用，否则可能适得其反，增加竞争。
2025-11-21 06:28:05
298
原创 第一种方法是JSONP，它算是老牌解决方案了。原理其实挺取巧的：利用<；script>；标签没有跨域限制的特性，动态创建一个script元素，把回调函数名作为参数传给服务器，服务器返回一段调用
这六种方案各有适用场景：JSONP适合快速对接老系统，CORS是现代Web应用的首选，代理服务器在开发阶段很实用，document.domain能解决特定域名问题，postMessage适合窗口间通信，WebSocket则专攻长连接场景。优点是兼容性极佳，连IE6都能支持。javascript复制下载res.setHeader('Access-Control-Allow-Origin', 'http://localhost:3000');console.log('接收:', event.data);
2025-11-21 04:58:05
236
原创 Java IO流未关闭导致的资源泄漏问题
每个打开的文件、套接字都会占用一个描述符，而系统对单个进程能打开的文件数有限制。虽然垃圾回收机制会回收对象，但GC的时机不可控，而且垃圾回收器不会主动调用close()方法。如果依赖finalize()方法，它的执行时机不确定，完全无法保证及时释放资源。简单来说，就是程序打开文件、网络连接、数据库连接等资源后，使用完毕没有正确关闭。在长时间运行的服务中，如果存在大量未关闭的IO流，最终会导致系统文件句柄耗尽，引发各种异常。这种写法最推荐，无论是否发生异常，流都会自动关闭，代码也更简洁。
2025-11-21 01:54:25
215
原创 Git机器学习应用提交记录一定要写得详细。以前我也习惯写“update model”这种毫无意义的提交信息，现在每次提交都会写清楚：“添加时间序列特征，在测试集上准确率提升2.3%”。这样过了几周回头
我们团队现在每个实验都对应一个Git分支。比如说，我在dev分支上开发基础模型，想尝试新的特征组合就直接新建一个feature/adding_time_features分支。在这个分支上随便折腾，改坏了也不会影响主分支。如果实验结果比之前好，就把这个分支合并回去，清清楚楚。刚开始我也觉得Git在ML项目里用处不大，毕竟数据集和模型文件动不动就几个GB，Git根本存不下。但后来发现，真正需要严格版本控制的其实是代码、配置文件和实验记录。只要把大文件排除在Git之外，用Git来管理ML项目简直再合适不过了。
2025-11-20 17:24:21
102
原创 Git人工智能
通过标记好的提交和坏的提交，Git会自动在提交历史中不断二分定位，最终精准地找到引入问题的那个提交。在这个人工智能大行其道的时代，Git没有炫酷的神经网络，没有复杂的算法模型，但它却在每一个细节处展现着对开发者工作方式的理解。看着终端上熟悉的命令提示符，我突然明白，最好的工具不是那些标榜着颠覆性创新的产品，而是像Git这样，在日复一日的使用中不断给你惊喜的伙伴。通过查看引用日志，我找回了"丢失"的提交，那种失而复得的喜悦难以言表。这就像有个贴心的助手，记住了你的使用习惯，让你能把精力集中在更重要的事情上。
2025-11-20 15:33:37
294
空空如也
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