BB2ICTHPz的博客

原创 对SCHEME的一些理解

尾调用优化scheme;;朴素递归：计算阶乘，但n较大时会栈溢出(define (factorial n) (if (= n 0) 1 (* n (factorial (- n 1)))));;尾递归版本：使用累加器参数(define (factorial-tail n) (define (iter n acc) (if (= n 0) acc (iter (- n 1) (* n acc))));递归调用是最后一个操作 (iter n 1));;测试(factorial-tail 10000);

原创 LINQ之路16：LINQ Operators之集合运算符、Zip操作符、转换方法、生成器方法

的一个重要特性：它会以两个序列中较短的那个长度为标准，多余的元素会被忽略。### 转换方法：从一种类型到另一种类型转换方法在LINQ中扮演着“桥梁”的角色，它们让我们可以在不同的序列类型之间切换。（Distinct、Except、Intersect、Union）：帮助我们处理序列之间的集合关系，非常适合做数据对比和去重。### 生成器方法：创造序列的魔法生成器方法让我们不用实际的数据就能生成序列，这在测试、模拟数据时特别有用。：返回第一个序列中有但第二个序列中没有的元素（差集）。: 将序列转换为List-

原创 C# 温故而知新：Stream篇（七）

与。

原创 Sql Server查询性能优化之不可小觑的书签查找

当查询的WHERE条件命中了非聚集索引，但所需的列却不在该索引的键或包含列中时，SQL Server必须通过索引中的“行定位器”（即聚集索引键或RID）回到基表或聚集索引中，去抓取缺失的数据行。书签查找只是性能优化中的一个环节，但“小细节，大影响”，它往往就是压垮性能的最后一根稻草。—### 优化方案2：使用聚集索引作为主键的巧妙设计在某些场景下，如果查询的WHERE条件本身就能命中聚集索引，那么就不会有书签查找。然而，有一个细节——是聚集索引的最左列，查询直接使用聚集索引查找，天然避免了书签查找。

原创 写给开发者看的关系型数据库设计

它不仅仅是存储数据的仓库，更是一套严谨的数学逻辑（关系代数）的工程实现。### 一、从存储引擎说起：行存储 vs 列存储关系型数据库的核心是表，但表的底层存储方式决定了性能的天花板。### 五、实战案例：从需求到建表假设我们要设计一个博客系统，包含用户、文章、标签。### 三、范式与反范式：平衡的艺术教科书上的三大范式（1NF、2NF、3NF）旨在消除数据冗余。### 六、总结关系型数据库设计不是一门“玄学”，而是基于存储引擎、索引结构、事务模型和业务特点的系统工程。中冗余标签名，或者使用缓存。

原创 Javascript执行效率小结

在绝大多数业务场景下，写清晰、简洁的代码，引擎已经能跑得很快。最后，保持对引擎工作原理的好奇心——理解 V8 如何“看”你的代码，你就能写出它最喜欢的样子。但实际上，现代 JS 引擎（如 V8、SpiderMonkey）通过 JIT（即时编译）、隐藏类、内联缓存等技术，已经把执行速度优化到了接近原生代码的水平。### 6. 工具与度量：别猜，量化“优化”的前提是“测量”。### 5. 内存管理：GC 的隐形压力垃圾回收（GC）是自动的，但。即使是“高效”的代码，如果一次性执行太久，用户也会感到卡顿。

原创 大数据没那么远：把散乱数据理顺，让业务敢用

大数据没那么远，它不在遥远的集群里，而在你每天面对的那堆“脏乱差”的数据里。### 1. 问题现场：数据散乱到业务不敢用先看一个真实场景：你是一家电商公司的数据工程师，业务方每天要“订单转化率”，但数据来自三个地方：- 订单表在 MySQL（### 5. 总结：理顺数据的核心不是技术，而是“信任”回头看，我们没用 Hadoop，也没用 Spark，就用。：把聚合逻辑藏起来，业务方只面对一个简单的宽表。这篇文章，我从实战角度，用代码带你走一遍“理顺数据”的完整链路，你会发现：大数据没那么远，它就在你的。

原创 和AI一起搞事情#5：技能进阶与Claude Design初体验

从单纯的“对话”进阶到“系统化设计”，这期我们来实战一把，用代码说话，顺便带你体验一把Claude Design（Claude的设计模式）到底是个什么味。### 从“聊天”到“工程化”：AI代码生成的两大痛点很多人觉得AI写代码就是“我要个爬虫，写一下”，然后复制粘贴。下次当你觉得AI写的代码“不可控”时，不妨先给自己写一份“契约层”，再让AI动手。这就是“设计模式”给AI的“记忆锚点”。### 实战二：用“装饰器模式”让AI生成可扩展的中间件第二个痛点：AI生成的代码经常“粘成一坨”。

原创 .NET 8 Web开发入门（六）：Blazor 全栈开发——告别 JavaScript 焦虑

将 Web 开发统一到 .NET 生态。

原创 把 TeXstudio / LaTeX 工程交给 AI：texstudio-mcp 功能详解

简单来说，它把 TeXstudio 的内部状态（光标位置、文档结构、编译错误等）暴露给 AI，同时让 AI 能够执行编译、导航、修改文件等操作。## 常见问题与解决策略| 问题 | 原因 | 解决方案 ||------|------|----------|| 编译超时 | 大型文档或复杂图表 | 增加 MCP 超时设置至 120s || 引用失效 | 文件移动后未更新 | 使用。## 高级应用：自定义工作流除了基础的编译和修复功能，texstudio-mcp 还支持高度可定制的工作流。

原创 终于！我造了个「AI代驾」级别的AutoBuilder，一键干掉80%的重复CRUD工作

模型解析代码输出python# models.py - 用户模型定义from dataclasses import dataclassfrom typing import Optional@dataclassclass User: id: Optional[int] = None username: str = "default_user" # 默认值 email: str is_active: bool = True。

原创 嵌入式应用开发笔记之web端设备控制台

- 智能家居中的灯控系统- 工业自动化中的远程监控- 物联网设备的调试和配置### 2. 搭建基础：使用Python Flask创建简单控制台首先，我们从一个最简单的例子开始：使用Python Flask框架构建一个嵌入式的Web控制台。### 3. 进阶实践：添加实时数据更新与WebSocket基础示例依赖于页面刷新更新状态，但在实际嵌入式应用中，我们需要实时显示数据（如传感器读数）。通过本教程，你已掌握了构建Web控制台的核心技能，接下来可以探索更多高级主题，如MQTT集成或设备固件远程升级。

原创 Nexus 3 npm 仓库迁移踩坑手册

90% 的问题源于版本不一致和权限丢失。

原创 【机器人 / 强化学习】HIL-SERL 算法篇：HG-DAgger 与 RLPD —— 从模仿到超越的训练双阶段

HG-DAgger。

原创 从四分钟到两秒——谈谈客户端性能优化的一些最佳实践

量化先行。

原创 关于大型网站技术演进的思考（一）--存储的瓶颈（1）

瓶颈本质。

原创 一次给女朋友转账引发我对分布式事务的思考

在多个独立节点（服务、数据库）之间，保证数据最终一致性2PC分布式事务的核心不是避免错误，而是优雅地处理错误。

原创 深入认识二进制序列化--记一次生产事故的思考

proto将 JSON 替换为 MessagePackstruct。

原创 【Azure App Service】应用服务(Web App)实战：用 .NET 代码把 Connection 耗尽与 SNAT 耗尽演练一次

数据库连接定义连接耗尽。

原创 AI不是从天而降，它经历了七十年三起三落：通过图灵测试读懂AI

然而，AI 并非从天而降的奇迹，它经历了七十年的跌宕起伏，三起三落，才走到今天。这段历史，从“图灵测试”开始，深刻揭示了AI的本质——不是魔法，而是人类智慧的逐步映射。### 总结AI的七十年历史，从图灵测试的朴素实验，到规则系统的兴起与衰落，再到机器学习与深度学习的突破，是一部“三起三落”的奋斗史。作为编程讲师，我希望你通过本文的代码示例，看到AI的底层逻辑：它不是玄学，而是数学和计算的结合。在早期AI中，这种基于规则的方法被称为“符号主义”，它导致了第一次AI浪潮的兴起，但也因规则过于僵化而陷入低谷。

原创 零基础认识大语言模型（LLM）工作原理(12.Workflow：为什么企业 AI 都离不开工作流？)

原创 消息中间件进阶：RocketMQ 消息的生产与发送（二）

同步发送。

原创 每个进程分别初始化自己的模型

为此我编写了一个python文件来对一个分类模型进行服务化，文件首先进行模型初始化，之后每次web请求，对请求中的数据data利用模型进行预测，返回其对应的标签。

原创 分布式系统关注点(8)——99%的人都能看懂的「熔断」以及最佳实践

但是，由于分布式系统被建立在一个并不是100%可靠的网络上，所以上述的情况总有发生，因此我们不能将偶发的瞬时异常等同于系统“不可用”（避免以偏概全）。甚至，一旦服务A的启动预热过程耗时过长，问题会更严重，大量请求会阻塞，产生级联影响，导致整个系统卡慢。举个夸张的例子来形容：一幢楼的下水管是从最高楼直通到最低楼的，这个时候如果你家楼下的管道口堵住了，那么所有楼上的污水就会倒灌到你家。切断联系要尽可能的“果断”，既然已经认定了对方“不可用”，那么索性就默认“失败”，避免做无用功，也顺带能缓解对方的压力。

原创 GitZip Pro 源码解析：一个 GitHub 文件/文件夹下载扩展是如何工作的（一）整体架构与扩展入口

结合后面的源码可以看到，GitHub 页面增强发生在 content.js，GitHub API 请求发生在 downloader.js，而授权相关能力会牵涉到 options 页面中的 token 配置逻辑。最后才是 content.js，它负责把前面的能力接到 GitHub 页面上。options.js 是一个体量很大的文件，它承担了 GitZip Pro 的配置中心角色：主题、语言、按钮位置、文件大小显示、双击选择、token 模式、命名规则、忽略规则、下载历史、统计面板和首次欢迎弹窗都在这里。

原创 OPPO R9st 获取Root权限

成功安装后，我们的手机在设备管理器中会由“其他设备”中的“QUSB_BULK”变成“端口（COM和LPT）”中的“Qualcomm HS-USB QDLoader 9008（COM3）”，名称中的“COM3”会根据每个人的电脑情况进行随机设置的，我这里的是“COM3”，可能你们的不一样，“COM4”或者“COM5”这样，这是正常的，这个编号我们可以留意一下，待会儿可以用到。解压“OPPO R9st 线刷包”，找到“R9st_11_A.04_170414.rar”，右键，选择“解压到当前文件夹”。

原创 能用 Native AOT 吗？——TDS 项目的实战尝试

实际上，当直接试对 winform 项目执行 dotnet publish 开启 AOT 时，SDK 会抛出一个 NETSDK1175 错误，提示语是"Windows Forms is not supported or recommended with trimming enabled". 但这个措辞在社区里有不少争议，有人提了 PR 要求改成偏向"not recommended"而非"not supported", 因为在一些场景下,winform项目修改修改是能够AOT发布的。//挂载资源到控件中。

原创 给 Claude Code 布置任务，它为什么总是理解错——我找到原因了

你的任务描述，可能少了这些东西有个反直觉的现象：越是有经验的工程师，越容易在给 Coding Agent 布置任务时出问题。原因是：我们已经习惯了隐式传递信息。和同事沟通时，「加个用户登录功能」这几个字背后有大量你们共享的上下文——你们用同一套技术栈，你知道他知道代码规范，他知道数据库的表结构……这些东西你不用说，他自然懂。但 Coding Agent 不是你的同事，它在没有你告诉它的情况下，对这些上下文一无所知。

原创 第一关：蘑菇王国的入口

负一世界（Minus World）：选错管道会进入传说中的「-1 关」水下世界，低重力漂浮、四只Blooper鱼追踪你、气泡粒子特效，致敬原版最著名的 bug。像素全手绘：马里奥的红帽子、胡子、背带裤，栗宝宝的呆萌眼神，金币的旋转光泽——全部用 fillRect 一格一格画出来，4 帧跑动动画 + 朝向翻转。「World 1-2 地下关卡，150 列，蓝色砖块配色，天花板砖块层贯穿，col 128-129 放出口管道，按 DOWN 进入地面段」地下配色：蓝色砖块、蓝色管道、蓝色地面，天花板砖块层贯穿全程。

原创 第一关：蘑菇王国的入口

负一世界（Minus World）：选错管道会进入传说中的「-1 关」水下世界，低重力漂浮、四只Blooper鱼追踪你、气泡粒子特效，致敬原版最著名的 bug。像素全手绘：马里奥的红帽子、胡子、背带裤，栗宝宝的呆萌眼神，金币的旋转光泽——全部用 fillRect 一格一格画出来，4 帧跑动动画 + 朝向翻转。「World 1-2 地下关卡，150 列，蓝色砖块配色，天花板砖块层贯穿，col 128-129 放出口管道，按 DOWN 进入地面段」地下配色：蓝色砖块、蓝色管道、蓝色地面，天花板砖块层贯穿全程。