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这种数据类型负责存储“较重要的数据”，而且这类数据都是不会经常变动的数据，而且每次变更数据都会建立一个新的版本，所以这类数据非常适合用来共享给多用户、多应用程序的情况，用来加速所有应用程序的访问速度，降低各应用程序对数据库系统造成的负荷。不管是 Reference Data (共享读取) 或者 Activity Data (独占写入) 已经很适合做数据缓存，但并非所有应用程序类型都支持这种方式快取，这里的“资源数据”指的是“共享的”且“同时需要被读写”的数据，而且读写量都非常大的情况。
2026-07-05 14:07:47
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原创 也谈谈性能：局部性与性能的实验观察
对比这两段代码，参照实验结果可以看出，在for循环条件中的Width和Height属性，jit做了特殊的处理，应该是缓存起来了，因此，实验2中的Fill和FillEx才没出现性能差别。而在循环体中所使用的Width属性，没有缓存起来，导致实验1中，Fill和FillEx性能有可见的差异。写法B中，使用的是在栈中的变量width和height，因此较写法A具有更好的局部性。程序会分配一大块内存，存储具体的图像数据，然后再为Bitmap分配小块内存，储存Width、Height及对图像数据的引用。
2026-07-05 14:06:59
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原创 第一次负责项目的总结
不就让我们多动脑，多思考吗，古人总结很多的，现在越来越觉得古人总结的一些道理真是太好，太神奇了，让我感触最深的一句就是“温故而知新”，因为N年前发生的很多事情我还记得很清楚，离题了。，当然这个方法会调用其他的辅助方法，特别是写底层方法的人，你的方法都是写出来让大家调用的，别人实现一个功能还要调你N个方法，你说别人爽不爽，让别人爽了，才是真的爽，一个功能一个方法，看起来也清晰，总之百利无一害，当然要达到这个程度还是要一定的积累的，把事情做得更好当然也需要更多时间，但我们开发中最缺的就是时间。
2026-07-04 14:17:27
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原创 领域驱动设计之领域模型
加一个导航，关于如何设计聚合的详细思考，见文章。2004年Eric Evans 发表Domain-Driven Design –Tackling Complexity in the Heart of Software （领域驱动设计），简称Evans DDD。领域驱动设计分为两个阶段：以一种领域专家、设计人员、开发人员都能理解的通用语言作为相互交流的工具，在交流的过程中发现领域概念，然后将这些概念设计成一个领域模型；由领域模型驱动软件设计，用代码来实现该领域模型；
2026-07-04 14:16:53
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原创 POCO Controller 应用
就是说 IActionResultHelper 用来创建 Action 结果的契约，Index 方法中返回一个 Json 格式数据，返回类型为ActionResult，Result.Json 也就是 IActionResultHelper.Json，也就是说所有的一切都表明，你可以创建属于自己的 IActionResultHelper，包含自定义的 IActionResultHelper.Json 类型格式。以上是有关 Action 的操作，如果涉及到 View 操作，又是怎么实现？
2026-07-03 16:49:56
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原创 适合程序员的智能家居
看到最近智能家居的讨论挺火，我也来分享下在智能家居这块的体会。我主要改造了我租的房子的室灯。主要实现功能有：监控室内环境，改装了室灯，光线暗的时候有人时自动开灯，光线亮自动灭灯,可红外用遥控器、手机客户端改变阈值。
2026-07-03 16:48:42
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原创 旧物利用 - 将机顶盒改造为一台Linux开发机！
主板接线如图，从左到右依次连接到转接板的GND, TXD, RXD，不同板子可能有所差别，可以尝试调一下TXD, RXD顺序。（烧录也可以命令行形式甚至不需要Windows，需要参考海思官方文档，为了方便故在Windows平台下进行烧录）注意Ubuntu base预装systemd，Network Manager，需要自行安装。配置端口，会自动识别，选择CH340的端口，波特率为115200。打开HiTool软件，选择芯片，第一次使用可能会弹出显示。机顶盒连接电源，并按下机顶盒电源按钮，开机。
2026-07-02 20:44:27
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原创 rainfuck 是由 Urban Müller 在 1993 年创造的一门非常精简的图灵完备的编程语言。
然后只需要提供一个已经初始化为 0 的字节数组作为内存、一个指向数组的指针、以及用于输入输出的两个字节流就能够让程序运行了。比如 Hello World!程序就可以写成：Copy。
2026-07-02 20:43:31
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原创 AsyncLocal 的避坑指南
那么我们如何在 FooAsync 方法中修改 AsyncLocal 的值，并且在 Main 方法中获取到修改后的值呢？我们需要借助一个中介者，让中介者来保存 AsyncLocal 的值，然后在 FooAsync 方法中修改中介者的属性值，这样就可以在 Main 方法中获取到修改后的值了。
2026-07-01 15:51:59
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原创 检查实际的业务端代码
2、有try-catch-finally结构，但是deliverTag是一个固定值0，一样的会出问题。再看我们业务系统消费端代码，消费端各种不规范写法都有，以下例举几个典型。3、自动签收确认的，大量消息的时候，容易搞死消费端应用。
2026-07-01 15:50:29
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原创 C++测试
15.某市某区公安分局下辖6个派出所，每个派出所每季度处理治安案件数量不同，编写程序输入该分局每个派出所各季度的案件数量（4个季度），并计算每个派出所全年案件总量，将案件总量添加到二维数组的最后一列，输出完整的二维数组。16.在一次警务技能比武中，有12名选手参加了射击比赛，成绩即射击环数（比如10.2环，9.8环），编写函数将成绩按降序排序，主函数用户输入环数，调用函数，输出排序后的成绩。13.声明一个时间类（Time），用于记录警务活动的时间，包含私有数据成员：小时（hour）、分钟（minute）。
2026-06-30 14:29:34
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原创 Spring AI学习：工具调用实践（基于和风天气api）
public String getWeather(@ToolParam(description = "城市LocationID") String locationId){@Tool(description = "根据城市名称查询城市LocationID")// 体感温度，单位：摄氏度。// 风速，单位：公里/小时。// 大气压强，单位：百帕。//露点温度，单位：摄氏度。// 温度，单位：摄氏度。// 相对湿度，单位：%// 降水量，单位：毫米。// 能见度，单位：公里。// 云量，单位：%
2026-06-30 14:28:47
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原创 M3编程能力实测：SWE-Bench Pro得分59%超过GPT-5.5的深度分析
M3在SWE-Bench Pro上59%的分数，不是"刷榜成绩"，而是真实编程能力的体现跨文件理解：1M上下文让M3能看完整代码库执行反馈训练：M3学会"先想测试再写代码"开源第一：唯一开源且达到顶级水平的编程模型。
2026-06-29 14:50:49
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原创 thinking模式深度推理：M3怎么帮你修最难的Bug
thinking模式找到了根因（asyncio的协程切换），并给出了异常安全方案。一个FastAPI服务运行几天后内存持续增长，最终OOM。
2026-06-29 14:50:05
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原创 本地模型为什么能跑起来？从 llama.cpp 量化说起
这个产品发布之所以引起关注，是因为它正好踩中了很多开发者这两年对本地模型的真实感受：大模型不再只存在于云端，也开始进入普通电脑。你打开 Ollama、LM Studio，或者直接用 llama.cpp，下载一个量化版本，就有机会在本地跑起一个还不错的大模型。但问题也来了：为什么一个大模型可以在本地跑起来？为什么同一个模型会有 Q4、Q5、Q8 这么多版本？为什么模型能加载，不代表它一定跑得快？为什么有些量化版本体积小了，回答质量也会下降？
2026-06-28 15:12:13
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原创 洛谷P14637 [NOIP2025] 树的价值超详细题解与碎碎念
本文去掉代码全文共 4800 字。这篇博客并非完全意义上的题解，主要是对我学习这道题的思路回顾与总结，基于以下两篇题解融合和补充（所以记号不是我原创的，我觉得尤其是第二篇题解定义的名词非常形象易懂直接抄了），以及一些碎碎念。写了很多细节问题，都是我在学习这个题时思考过的，所以这篇文章非常长。因为我是蒟蒻，我已经尽量在让这篇题解启发式了qwq，所以对于“显而易见的结论”讲述的废话可能很多，请巨佬们多多批评指教。由于文章太长，写作周期也长，精修困难。如有不解请敲在讨论区，我若看到一定会尽力修正表述。
2026-06-28 15:11:16
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原创 新写了个直播录制工具，可录制抖音快手斗鱼直播
注：抖音和其他直播有的视频是H.265格式，windows/mac自带播放器可能无法播放，可以用其他播放器播放，也可以用工具->FFmpeg->编码转换转为H.264即可正常播放。安装项目自带的浏览器扩展后，浏览器打开抖音直播后，右上角(我这里拖到了右下角)会出现一个M3U8 Quicker的图标，点开可以发现自动检测到了直播的地址。目前已经亲测可以一直录制直到主播下播结束，然后点击停止并转Mp4即可。点击录制，自动跳转到软件的新建录播任务界面。开始录制，一直会录制到直播结束。
2026-06-27 14:51:24
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原创 为什么我没有继续做 Prompt 合集？
这句话当然有用，但它不够工程化。如果每次都让用户在 Prompt 里临时描述这些信息，Agent 的输出就会很不稳定。所以 Hermes Edu Skills 的思路不是“写更多万能提示词”，而是把教育任务拆成一个个结构化 Skill，让 Agent 根据场景加载对应能力。
2026-06-27 14:50:32
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原创 层级树的构建与节点增删改全解析：从设计到落地
在实际业务中，凡是存在“父子关系”或“层级关系”的数据结构，通常都可以抽象为层次树模型。例如：企业的组织架构与部门体系、员工之间的上下级关系、系统菜单结构、具备继承特性的权限体系、多级分类、文件目录结构，以及地址的省市区层级等。确定了表的字段以后才能够更好的进行技术方案的设计与实现。遍历层级树节点，一个树节点如果有子树，则再次递归此子树，直到没有子树为止。接下来我将介绍4种构建树的实现方式，我们从最朴实的双层for开始。任意节点的移动，依然保持树的层次结构。先了解一下2个基本核心概念。
2026-06-25 15:46:52
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原创 Steamworks 多语言元数据管理：从手动维护到结构化工作流
在生产环境访问ES需要使用密码，接下来可以按照下文配置一下，集群安装可以参考这篇文章。
2026-06-24 14:58:18
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原创 AI开发-python-LangGraph框架（3-26-LangGraph基本概念及第一个简单样例）
首先创建工作流的核心执行单元，这个节点的作用是处理状态数据，为状态赋值执行结果，是流程的核心业务逻辑层。节点函数会接收当前状态，完成数据处理后返回更新后的状态，实现状态的同步更新。通过这个极简案例，我们能清晰感受到 LangGraph 的便捷性：它用状态 + 节点 + 边的极简模式，把复杂的工作流编排变得简单易懂，内置的可视化功能更是开发调试的神器。无论是简单的线性流程，还是后续需要扩展的分支判断、循环执行、多节点协作的复杂大模型应用，LangGraph 都能轻松胜任。
2026-06-24 14:57:30
201
原创 质量 vs 数量的哲学思辨与顿悟
设想一下，你要堆砌那座通往珍宝的“垃圾山”，如果全靠你一个人徒手去挖土、去搬运，哪怕你的意志力像钢铁一样坚强，你的身体也会在基数达到某个临界点时崩溃。艺术家可能会为了一个音符的走向而痛苦一个月，而工程师知道，要想造出一台精密的发动机，唯一的办法是先制造出成千上万个粗糙的零件，然后通过无数次的试错与组合，最终筛选出那个最优解。自媒体的算法世界，就是这样一个巨大的筛选器。只有当你像一个不知疲倦的矿工，源源不断地将成吨的矿石倾倒入这个系统，那个隐藏在垃圾堆顶端的“爆款”才会在概率的挤压下，熠熠生辉地浮现出来。
2026-06-23 15:05:00
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原创 深度学习进阶（一）从注意力到自注意力
在之前的深度学习内容中，我们已经介绍了注意力机制的核心流程，其本质可以概括为：在解码的每一个时间步增加注意力计算得到上下文向量，让模型可以根据当前状态，从输入序列中动态选择相关信息。实际上，你会发现：在这个传播过程中，传统的注意力机制只是一个插件。在这个机器翻译的例子里，模型的主干仍然是 RNN，如果在解码的每一步去除了注意力计算，那么整个模型就是一个常见的不等长循环神经网络。而注意力计算的实质，其实是对解码器每一步的隐藏状态到该步输出间的一次“再加工”。它是对解码器当前隐藏状态的一次信息增强，使得模型
2026-06-23 15:04:15
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原创 三层硬核防护！轻量化SpringBoot反爬虫系统，彻底拿捏爬虫扒站
依托前端高强度JS加密的优势，签名密钥、加盐规则、加密算法全部隐藏在混淆加密后的代码中，攻击者无法通过调试获取核心加密逻辑。，一旦攻击者打开浏览器开发者工具调试源码，页面会持续触发Debugger断点，强制阻断代码解析、调试、格式化操作，彻底封死爬虫分析前端逻辑的通道，从源头杜绝源码扒取。绝大多数初级、中级爬虫的核心逻辑都是扒取前端JS源码，分析接口规则、加密逻辑，进而模拟请求爬取数据。后端实时统计每个客户端IP的接口访问频次，支持自定义配置访问阈值、封禁时长，无需硬编码修改，适配不同业务场景。
2026-06-22 17:21:29
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原创 嵌入式开发入门知识
联合测试行动小组）是一种国际标准测试协议（IEEE 1149.1兼容），主要用于芯片内部测试，现在多数的器件都支持JTAG协议，ARM、DSP、FPGA等，JTAG接口的单片机用电脑USB下载调试程序，需要用到J-Link（USB转JTAG）。通常这些系统具有线程、任务、内存管理，方便你开发。J-Link 和 ST-Link 一样，都是连接电脑与单片机（如 STM32）的调试下载器，但它是由德国 SEGGER 公司开发的高性能通用调试探针，兼容市面上几乎所有的 ARM Cortex-M 内核芯片。
2026-06-22 17:20:32
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原创 Hermes官方桌面版发布了
支持 Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal，以及国内的飞书、钉钉、微信、QQ——你配置好之后，它就像一个真正的助手，在所有消息平台上等你的指令。——。跟之前养「小龙虾」（OpenClaw）一样，部署 Hermes Agent 让它帮我们干活，社区里叫「养马」——Hermes 既是希腊神话里的赫尔墨斯，又与爱马仕同名，你打开终端跑 Hermes 就像在喂马，用得越多它就越聪明。但以前，「养马」只有一个入口：命令行。
2026-06-21 16:17:12
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原创 一文读懂AI应用技术：自然语言处理、语音识别/合成、可解释AI
让机器读懂你说的话，让机器听懂你的声音，让机器能开口说话。这一技术也应用而生。昨天我们简单地介绍了《》，今天这篇文章，就把这四项技术讲清楚。读完之后，你会理解：为什么现在的AI能和你丝滑地对话。
2026-06-21 16:16:14
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