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RSS订阅原创 当 leader 被隔离: etcd 网络分区深度分析
表示现在 leader 还在，安心做好 follower 就行。然后等 s1 的 electionTimeout（s1 一直没收到 leader 的心跳）到期后会转为 candidate，自增自己的 term 到 12（s2 在收到 s1 的 vote 消息后会将自己的 term 更新成 11），s2 发 vote 消息给 s1，s1 接收到比自己更大 term 的消息，会降级成 follower。现在集群中有两个 leader，一个分区 A 的旧 leader，一个分区 B 的新 leader。
2026-07-10 13:55:04
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原创 Raft算法处理细节
若新Leader产生于已完成数据接收的Follower，会继续将前面接收到的写请求转换为日志，并写入到本地状态机，并向所有Follower 发出询问。若新Leader 产生于尚未完成数据接收的Follower，那么原来已完成接收的Follower则会放弃接收到的数据，由于client没接收到响应，会重新发送该请求。同时将该box中的数据封装为日志。B感知不到Leader，所以会发起选举，但是C能感知到Leader，但是由于其接收到了更大term的投票请求，所以C也放弃了A中的Leader，参与了新的选举。
2026-07-10 13:54:23
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原创 【Agent Harness】Gliding Horse 上下文感知与智能压缩：让 Agent 的“注意力”永不偏移
Gliding Horse 上下文感知与智能压缩：让 Agent 的“注意力”永不偏移摘要：Gliding Horse 通过 RelevanceTracker 双维度评分、L1 淘汰策略增强、ContextWindowManager 感知压缩和后台话题连贯性分析，构建了一套完整的上下文相关性感知与智能压缩系统。
2026-07-09 13:18:21
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原创 一套 YT Crash 自动化分析工具完整工程复盘
特别地:Cobalt 库开启 ASLR + 剥离符号表,让「同一 Bug 多次上报,内存地址完全不同」——这是本方案后来自研双指纹匹配的直接触发点。分类精准度的核心瓶颈不在匹配规则,而在 Crash 日志的信息完整度——仅堆栈文本无法区分用户主动断网、服务器超时、播放缓冲卡顿等细分场景。两天空窗:完整周期长达两个工作日,周度版本复盘、厂商问题同步、Cobalt 内核缺陷判定全部延后——形成每周固定的决策空窗期。个人工具转化为团队通用资产,核心不在于新增复杂功能,而是消除环境、配置带来的使用门槛。
2026-07-09 13:17:37
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原创 PyTorch KernelAgent 源码解读 ---（5）--- Dispatcher
dispatch_kernel_agent.py 是 KernelAgent 系统中的调度组件，负责将 subgraph_extractor.py 生成的子图（JSON 格式）转换为具体的 Triton 内核生成任务，并调度 TritonKernelAgent 来生成和验证这些内核。
2026-07-08 13:53:51
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原创 “Sample Is Feature: Beyond Item-Level, Toward Sample-Level Tokens for Unified Large Recommender Mode
其中 sg(⋅) 是 stop-gradient，��,�=∑���(�,�,�)(�,�,�) 是 Tokenizer 对 sub-token (�,�) 的码本重建。训练阶段 ��,� 通过当前请求 Raw Sample �� 经 Sample Tokenizer 得到 RVQ 重建 ��,�=∑���(�,�,�)(�,�,�)，作为对齐 target。每个 sub-token (�,�) 拥有独立的 codebook ��,�={��(�,�,�)}�,�，码本大小 �=256。
2026-07-08 13:52:31
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原创 .NET 调试器 netcoredbg 跨平台及其 LoongArch 架构支持进展
netcoredbg是由三星电子（Samsung Electronics）主导并开源的跨平台 .NET 调试器项目，其核心技术栈基于C++ 语言实现。该项目托管于 GitHub 平台（），采用MIT 许可证进行分发，这一宽松的许可条款极大地促进了其在商业和开源场景中的广泛采用。三星作为该项目的主要维护方，承担了代码审查、版本发布、架构决策以及社区协调等核心职责，其开源策略体现了企业在跨平台开发工具链领域的长期技术投入与战略眼光。C++ 作为实现语言的选择具有深刻的工程考量。
2026-07-07 14:03:59
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原创 Visual Studio 三月更新 —— 打造专属自定义 Agent
想让 Copilot 遵循团队的编码规范、运行构建流水线，或是查询内部文档？自定义 Agent 就能实现这一切。这类专属 Copilot Agent 以 .agent.md 文件的形式定义在代码仓库中，可全面获取工作区信息、实现代码理解、调用各类工具、使用您偏好的模型，并通过 MCP 连接外部知识源。将 .agent.md 文件放入代码仓库中的 .github/agents/ 目录下，该文件就会显示在 Agent 选择器中，可供直接使用。
2026-07-07 14:02:22
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原创 机器人自动导航ROS开发之-IMU(惯性测量单元)驱动----激光雷达-3D视觉-IMU-GPS融合机器人SLAM导航--老毛
namespace crc { // 定义一个名为 crc 的命名空间，防止命名冲突class CRC { // 声明一个名为 CRC 的类public:CRC(void);// 声明 CRC 类的构造函数~CRC(void);// 声明 CRC 类的析构函数// 声明一个求和校验函数，对缓冲区 buf 从索引 i 开始的 number 个字节进行求和并取反// 声明一个 CRC16 校验函数，计算数据的 16 位 CRC 值。
2026-07-06 14:12:25
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原创 Linux 环境下，Apache DolphinScheduler 如何驱动 Flink 消费 Kafka 数据？
启动应用，包括Zookeeper、Kafka、Flink以及Apache DolphinScheduler。测试Flink、Apache DolphinScheduler是否能访问成功。因为用的是虚拟机，为了让外面的主机能够访问到虚拟机的网络，需要修改下配置文件。增加Flink的路径。
2026-07-06 14:11:40
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原创 Flutter 复杂拖拽排序实战：同源排序 + 跨容器拖拽完整落地
在 Flutter 生态里实现拖动排序，大体上有三条路可以走。我结合当时的业务需求，把它们放到一起做个硬核对比：这是官方封装好的快捷组件，开箱即用。比如 、 等。这是 Flutter 拖拽最底层的核心能力。虽然要自己搭框架，但也意味着没有任何限制，也是我最终选用的终极方案。单纯列表内排个序 ➡️ 别折腾，直接用官方 。要改点样式，需求不复杂 ➡️ 选个成熟的第三方库。内部排序 + 外部拖拽新增 + 精细占位动画 ➡️ **别犹豫，必选原生 + 。先看一下我们项目的实际业务场景：仪表盘组件自定义设置页。这里
2026-07-05 13:39:28
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原创 Cloud Agent 开发笔记(1)：V1从跑通到放弃
ursor、copliot这些工具，起初并未在意。但当我看到有人说“并发开10个Agent——5个写代码、3个测试、1个工作汇总、1个写文档，下班回家睡一觉，第二天来公司代码就写好测完可上线”时，还是有点震惊，AI Coding的能力已经进化到这种地步了吗？处于尝鲜，我安装了Trae，让它接手了我业余时间编写的一个小应用，效果还不错，耳目一新。等到年后开工，我尝试用Trae处理新分配的需求并编写代码。不过项目还没开始，公司就安排了一个调研任务——一个财务领域的 AI 助手要怎么实现？
2026-07-05 13:38:56
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原创 AI Agent 30天速成｜Day6 笔记
单独构造反思Prompt，传入全部对话与工具结果，强制模型输出结构化JSON判断是否信息充足、是否需要继续调用工具；统一管理所有工具，标准化注册、调用、拦截；统一工具网关注册机制，所有工具集中注册；网关自动路由、统一拦截，新增工具仅新增元数据与执行函数，无侵入改动核心调度代码。ReAct：单步动态思考，每轮根据工具返回调整思路，支持自我反思纠错，适合开放式、信息不确定、需要多轮试错的复杂问题。参数校验、并发限流、独立超时控制、异常捕获格式化、连续失败熔断、权限过滤、调用日志埋点、鉴权拦截。
2026-07-04 14:04:19
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原创 GoF设计模式——策略模式
前面具体策略类各自只有一两行逻辑，却要单独定义一个类，略显啰嗦。由于策略接口只有一个抽象方法，本质上是函数式接口（），Java 8+ 可以直接用 Lambda 代替具体策略类，省去独立的类定义。// 策略接口是函数式接口，可直接用 Lambda 表达策略，无需再写 NormalStrategy 等类// 180实现思想：策略接口只要保持单方法契约，具体策略就能用 Lambda 内联表达，Context 的编排逻辑完全不变。更进一步，甚至可以用内建的。
2026-07-04 14:03:46
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原创 明明连接的是Redis的DB0，为什么能查到DB3的数据？
发过程中，图简单省事，Redis 一般会采用单机模式部署Spring Boot 应用连接 Redis 配置很简单如上配置连接的是 Redis 的DB8数据库。有些时候为了节省资源，开发环境与测试环境会共用 Redis，用不同的库进行隔离，比如开发环境用DB8，测试环境用我们用同个应用，用开发配置启动一个实例，用测试配置也启动一个实例，看彼此之间是否做到数据隔离了开发环境配置：application-dev.yml测试环境配置：application-test.yml。
2026-07-03 14:15:52
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原创 别只会说 HTTPS 更安全：一文吃透加密、证书与 TLS 握手
为了保证传输的内容不被篡改，需要对内容hash出一个「指纹」，然后同内容一起传输给对方。对方收到后，先是对内容也hash出一个「指纹」，然后跟发送方发送的「指纹」做一个比较，如果「指纹」相同，说明内容没有被篡改，否则就可以判断出内容被篡改了。通过哈希算法可以确保内容不会被篡改，但是并不能保证「内容 + 哈希值」不会同时被替换，因此就有了数字签名。公钥，可以公开给所有人；私钥，必须由本人管理，不可泄露。
2026-07-02 14:42:30
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原创 [SquareWave节点]原理解析与实际应用
在视觉效果方面，Square Wave节点能够创建出鲜明的对比和清晰的边界，这使其特别适合用于生成条纹、栅格、闪烁效果和各种数字风格的图案。与使用纹理相比，使用Square Wave节点创建这些效果具有明显的性能优势，因为它避免了纹理采样的开销，完全通过数学计算实现。方波的占空比（即高电平和低电平的时间比例）在标准的Square Wave节点中通常是50%，但通过适当的数学变换可以调整这一特性。Square Wave节点在Shader开发中有着广泛的应用，以下是一些典型的应用场景和实现方法。
2026-07-02 14:41:50
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原创 Claude Code通关手册（二）：搞清权限，效率翻倍
通用权限规则能解决 80% 的日常场景，但每个项目都有自己的脾气。这时候，就需要你亲自给 Claude Code 下达“私人保镖”级别的专属指令——让它知道：在这个项目里，哪些命令可以闭眼通过，哪些操作必须反复确认。
2026-07-01 16:16:04
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原创 DWDP: 在NVL72上的高性能分布式权重数据并行
我们知道现有的Moe-LLM推理中，存在着从稠密层到稀疏层的通信模式转换(Attn-Moe), 也存在的从稀疏层到稠密层的通信模式转换(Moe-Attn)。如上图所示，当我们的工作负载不均衡时，我们的跨rank的同步开销就成为了问题。在这样的设置下，如果流水线引擎能够保证两个切片能够同时传输，rank级别的数据拉取就不会在冲突度为2的情况下出现降速（也就是2个远程rank拉取同一个rank的专家）。这样，每一个rank就可以独立执行计算，不需要等待其他的rank，消除了跨rank的同步点。
2026-07-01 16:15:17
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原创 从 0 开始学习 AI 测试 - 从接口测试来教你如何用 AI 来生成自动化测试代码
把本篇所有内容串起来，形成一套完整的工作流：│ Step 1：喂知识给 AI ││ API 文档 OR F12 抓包 + 功能描述 │││ Step 2：写第一个测试用例 ││ AI 生成 → 你校正 → 确认无误 │││ Step 3：利用语义检索扩展 ││ 存量代码成为参考，增量知识即可 ││ 代码多了，语义噪音↑│ Step 4：抽象 API 层 + Service 层 │。
2026-06-29 15:06:42
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原创 Spring循环依赖
循环依赖是指两个及两个以上的 Bean 互相持有对方引用，形成闭环依赖关系。典型场景：A 依赖 B、B 依赖 A；或多 Bean 闭环：A→B→C→A。实例化 createBeanInstance：通过构造方法 new 出原始裸对象，仅分配内存，所有属性为空。提前暴露半成品 Bean（核心）：实例化完成、属性填充之前，执行，将包装了早期代理逻辑的放入三级缓存。存入工厂时不会主动创建代理，实现代理懒加载仅在发生循环依赖时，才会触发工厂执行代理生成属性填充 populateBean。
2026-06-29 15:06:03
237
原创 Codex 换模型太麻烦？这个开源桌面工具帮你一键切换
在 Codex CLI 里切模型，不想每次改配置文件。项目从发布到现在迭代了 16 个提交，该修的 bug 都修了，该补的功能也补了。如果你也是 Codex CLI 的用户，花 5 分钟。
2026-06-28 14:52:09
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原创 如何在Oracle Agent Factory中配置国内厂商的LLM？
果想用国内LLM或者其他中转的LLM，通常是兼容OpenAI的模式，但是OpenAI这里配置是写死的，无法自定义baseurl：如果想直接通过vLLM配置，默认无法指定api key：看来默认就无法使用其他LLM了？已跟PM反馈过此问题，回复后续版本会考虑支持这个OpenAI兼容的LLM配置。但是目前有没有workaround呢？实际测试，通过Nginx配置结合vLLM的入口，可以实现连通国内LLM模型。
2026-06-28 14:51:34
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原创 Responses WebSocket 协议详解：为什么它会让 Agent 工作流更快
WebSocket”。这个理解不算错，但也不够准确。。本文主要Daniel Vaughan 那篇文章讲的是；本文真正聚焦的是。两者都使用 WebSocket，但不是同一个应用层协议。
2026-06-23 13:31:10
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原创 别再写 if/else 了：让 LLM 自己决定调用哪个函数
return {return {},"logs": [return {},tools = ["description": "获取 Kubernetes Pod 的运行状态、重启次数和事件信息，用于排查 Pod 异常重启、启动失败、探针失败、CrashLoopBackOff 等问题。","description": "Pod 所在命名空间，默认 default"},"description": "Pod 名称或者工作负载名称"},},
2026-06-23 13:30:34
163
原创 Spring AI Aliababa和AgentScope，哪个更好？
LLM是一个不可靠的“函数”，需要用可靠的代码结构把它“框”住。它不相信AI的自主规划能力，而是相信人类工程师的架构设计能力。在这种模式下，程序路径是显式定义的A→B→C流程，控制权100%在代码侧。开发者决定何时调用LLM、Prompt是什么、输出怎么解析、解析失败怎么重试。Spring AI Alibaba正是这种设计理念的代表。它提供基于Graph的图编排能力，通过声明式的API定义节点和边，构建可预测、可测试的AI应用工作流。适用场景。
2026-06-22 22:26:04
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原创 别再混着用了：agent 和 workflow 到底有什么区别？
这里面的步骤不是一开始逐条写死的，而是 Agent 根据目标自己规划出来的。就像旅长把独立团交给李云龙带，目标就是要快速有战斗力，怎么搞枪、搞补给，只要不违反纪律，旅长一概不管（当然不允许有骑兵营-_-）你给它的不是一串固定步骤，而是一个目标，它自己去拆任务、做判断、选工具、尝试执行，必要时还会根据结果动态调整。第一步做什么，第二步做什么，什么条件走哪个分支，基本都是提前写死的。这种场景下，你让 Agent 来做，多少有点大炮打蚊子的意思。审批顺序，哪个节点必须卡住，哪个条件下必须中断，这些都要清晰明了。
2026-06-22 22:25:28
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空空如也
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