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已内置常用数据类型：tinyint/smallint/int/bigint/decimal/float/real/double/bit/char/nchar/varchar/nvarchar/text/datetime。表字段支持主键（PRIMARY KEY)、自增（IDENTITY(1,1)或者AUTO_INCREMENT）、默认值（DEFAULT）、可空（NULL）、非空（NOT NULL）、最大长度定义。end，只有一条语句可以不写begin…end，只有一条语句可以不写begin…
2026-07-09 15:43:50
152
原创 有硬件恢复圈朋友找到我,说硬件恢复之后dbv报dbv-00102错误,让我给看看是否可以处理
这里比较明显rs中虽然显示文件状态良好,但是实际大小也不对(得出经验:以后恢复中不能太依赖这个状态),根据反馈现场是三个盘的raid5,中途做了一次强制上线,然后客户也使用win pe拷贝过一次数据,大小和现在一样,也是少了近4G.第一反应可能是由于raid盘弄的不对,但是经过对其他文件的确认,多完全没有问题,排除了盘错误的问题,怀疑是由于文件系统异常导致,对于这种的情况,文件系统层面肯定无法恢复,考虑使用自研的OraScan工具进行扫描(OraScan(Oracle 碎片扫描工具) 使用说明)
2026-07-09 15:42:57
226
原创 Google AX 控制面拆解：分布式 Agent 如何把断点恢复、审计策略和执行调度收进同一条链路
Google AX 想解决的不是 Agent 是否足够聪明，而是 Agent 一旦进入真实执行环境，系统还缺哪几块硬骨头。真正让长任务可恢复的，不是简单保存一个“任务成功 / 失败”状态，而是把执行过程按序号持续落盘，让系统随时知道上次稳定位置停在哪。因为一旦把 Agent 执行当成生产系统问题，第一优先级就不再是“会不会推理”，而是“谁在协调、记账、路由和兜底”。AX 的接入方式做得很杂，但这个“杂”是有理由的。，这说明它想支持的不只是“接着跑”，还有“从历史某一点拐出去跑另一条线”。
2026-07-08 14:41:33
158
原创 Claude Code 配置第三方模型后，内置工具到底用的谁的？
工具工具类型配智谱后用谁的需要手动配置？确定程度模型推理服务端✅ GLM-5.1自动官方文档确认WebSearch服务端工具✅ 智谱搜索不需要（实测）实测可用，官方未明确承认图片分析模型级能力✅ GLM 视觉模型不需要官方文档确认WebFetch客户端 pipeline✅ GLM-5.1（摘要）不需要源码分析确认。
2026-07-08 14:40:50
228
原创 CLI，Fable 5 短暂登场，Stonk Rider 骑上 K 线图
模型和开发者工具还在继续往真实工作流里走：Gemini 3.5 Live Translate 开始做近实时语音翻译，Kimi-K2.7-Code 开源，DiffusionGemma 探索更快的文本生成，Codex 和 Chrome DevTools 也在继续给 Agent 补浏览器能力。另一边，社区里照样很会玩：有人把咖啡下单做成 CLI，有人把股票走势变成摩托赛道，有人给终端塞进会吞文字的黑洞，还有一张“前端兄弟快回来吧”的梗图讲完了全栈开发的精神状态。下面，开始一周回顾。
2026-07-07 22:10:53
228
原创 Event-Driven Agent 实战：Prometheus 告警 → LLM → Tool Calling → 自动恢复
里 ，生成一份 function calling 需要的工具 schema。以上代码分析之后，其实Event-Driven本质就是：事件驱动+ReAct。告警处理，这是最适合的应用场景了，通过告警回调触发。只要队列里来了新事件，它就取出来，然后交给。，这里用的是 Python 标准库里的。，主要就是模拟从消息队列读取消息。，模拟从消息队列中取出警告。，这是与llm打交道的部分。
2026-07-07 22:09:52
231
原创 Claude Code，工具超 50 个就静默丢失，这个坑太阴了
受影响最大的是工具数量较多的服务——community 反馈里，10 个工具的 server 几乎从不出问题，50 个工具的 server 偶发失败，169 个工具的 server 是高频失败。这有双重危害：一方面减少了真正用来推理的上下文空间，另一方面，研究数据显示 LLM 在工具数量超过 10-20 个时会出现"认知过载"，开始混淆工具或者选错工具。一个实测数据是，开启所有 MCP server 的情况下，工具描述就消耗了整个上下文窗口的 41%（约 82000 tokens）——在任何对话开始之前。
2026-07-06 19:49:23
174
原创 取target与62进行16进制异或
取target与62进行16进制异或学几个函数它做了以下几件事：proc_create()：这是一个内核函数（别人已经写好的工具函数），作用是在 /proc 目录下创建一个文件。参数1 "xor_check"：文件的名字。所以这个文件就叫 /proc/xor_check参数2 438：这个数字是权限，用8进制看就是 0666。6 表示 "读写"，三个数字分别对应 "文件主人/同组人/其他人" 都能读写。这里所有人都可以读写这个文件。参数3 0：父目录设为空，意味着放在 /proc 根目录下。
2026-07-05 20:47:22
231
原创 其基本思想是事件从特定的事件目标向非特定的事件目标顺序触发。
而在非ie浏览器如moz中 正如我们上面所说的 内嵌式事件 等价于addEventlistener(type,fn,false) 只从冒泡事件中 监听。在addEventlistener(type,fn,true添加事件时) 只监听 “捕获事件” 当第三个参数为false时 只监听 冒泡事件。点击 按钮 在ie中,依据我们对上面的了解，很容易写出答案了，没错！ie只有冒泡事件 所以 顺序为：button>>div>>body;所以顺序也是 btn>>div>>body;4.我们再看 捕获事件。
2026-07-04 19:49:02
243
原创 我心目中的企业应用系统框架
可总是感觉自己每天像是在做重复的，繁琐的劳动，而这些与我心目中的企业应用系统开发有着不小的差距。我个人认为，凡在企业生产、办公中出现的实体，都应在这个类库中找到对应的类。在这里我只说说我心里的想法，并且将这些做为一个提纲，以便在以后的日子了逐个去突破，并最终实现这个框架。呵呵，我自己随便编的名词。DataSet有自己的优点，但我认为它不是ORM，所以在我以后的框架中，会杜绝DataSet。特别是在制造企业里，每天的数据量大得惊人，因此数据库对企业系统开发来说是重点，也应该是企业开发框架的一部分。
2026-07-04 19:47:54
152
原创 北京时间早上8点（客户时间：下午4点）：
1. 要有非常明确、规范、令人信服的整体结构。所以对代码分块很重要，同时这也是我们很容易疏忽的地方。各块代码的功能如下：Block 1：描述性的注释。首先把题目放到注释里，让reviewer知道你现在做的是哪道题；其次是要对题目进行简短的分析，让reviewer了解你的思路，节省他阅读代码的时间；再次是提一下你将用到的关键技术以及你的concern。比如说你现在是按小文本的输入写出的最好的代码，但如果是大文本输入，需要更改逻辑。这主要体现出一个人的沟通能力。
2026-07-03 21:29:13
217
原创 .NET MVC3关于生成纯静态后如何不再走路由直接访问静态页面
高访问量类型的电子商务网站，需要将一些不是经常变化的页面生成静态页面，然后普通用户就可以直接访问这些静态页面而不用再访问需要连接数据库的动态页面。13: //判断缓存是否存在，不存在加入缓存，调用生成静态的类和方法。从图中我们可以清楚的看到：通用IIS访问应用程序时，每次的单个页面URL访问时，都会先经过。运行一下自己的代码，看看效果你就全明白了！
2026-07-03 21:28:41
185
原创 6.25小学期CPP基础语法记录：反转、字符串查找、稳定sort
first：反转范围的起始迭代器（包含last：反转范围的终止迭代器（不包含无（void），它是就地修改，直接在原容器上改变顺序。必须是双向迭代器（如vectorlistdeque都支持；不支持）。// 返回 4，‘b’在位置4最后出现不是指定字符集。
2026-07-01 21:59:49
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原创 RAII 有什么作用
自动资源管理 获取资源后交由 RAII 类保管，离开作用域后资源被妥善释放，减少手动资源管理容易出现的忘记释放和重复释放。异常安全 代码可能在任何步骤抛出异常，C++ 保证在异常发生后，已经完全构造的局部变量会被析构，所以如果资源被一个已经构造好的 RAII 类保存着，那么在异常发生后它就能被安全释放。简化代码 在复杂逻辑，特别是多返回路径的函数中，使用 RAII 类管理资源或状态，可大大降低手动管理带来的复杂性，增强可读性。
2026-07-01 21:59:15
233
原创 轻量级图片信息解析程序
这个功能不是项目必须的模块，没有开发时间的强制要求，大可以一边慢慢查资料一边写代码。刚好突然想起来五年前转行时，我是跟着 《C Primer Plus》 这本书从写 C 语言代码开始学编程的，敲了几个月 C 代码最后学了一点点 C++，没成想找到工作后一直写 C++，于是我决定用 C 写一下这个功能，找回一下 C 的手感。
2026-06-30 21:43:24
178
原创 在 Python 中快速翻译 Word 文档
的 AI 翻译流程高效且灵活，可快速完成从小型文档到大规模批量文件的翻译任务。只需三步即可完成自动翻译：配置 AI 模型设置 API Key指定目标语言该功能支持多种语言间的自动翻译，无论是用于本地化项目、跨国报告生成，还是企业内部资料多语种同步，都可高效完成。
2026-06-30 21:42:19
184
原创 MyBatis XML 里＜![CDATA[ ]]＞的使用
从而避免特殊字符与 XML 语法的冲突，保证 MyBatis 最终拿到的 SQL 是我们预期的样子。，XML 解析器会跳过对其中内容的语法解析，直接。的可读性要高很多，所以推荐使用。我们看个不是很复杂的SQL。，尤其是复杂SQL。
2026-06-29 21:03:16
247
原创 使用Mixin类简单重构配置模块
按照个人习惯，项目伊始我会按照如下结构组织项目配置，也就是配置文件放在conf/目录，单独写一个配置模块去读取加载。有的小项目还好，没什么配置项。但有的项目要调用很多第三方的接口，配置文件写了一堆接口地址、认证方式等，配置模块也相应增加了几百行。看着这快上千行的配置模块，还是尽早改改比较好。有的项目会把配置打散，各个模块维护各自的配置，但对于使用单一配置模块的项目，除了配置模块，其它模块调用配置类单例的地方我都不想去碰，也懒得碰。这时候，使用Mixin类就比较合适。
2026-06-29 21:02:39
199
原创 单层 ?? 的含义是：左边为 null 则取右边。
—当 DI 容器和运行时对象都缺失注册表时，第一行代码为我们创建了唯一的回退实例。类型的自定义实现），使用工厂方法初始化一份全新的注册表，确保 admin 端点。运算符尝试安全类型转换——成功则直接用，失败则返回 null，进入下一级。链将"是什么"（声明意图）和"怎么做"（执行细节）完美分离。超过 4-5 层建议考虑重构——不是语法限制，而是认知负担。但在短路语义下，两者在绝大多数场景中行为一致。这里第二条链值得展开分析。创建新对象的操作放最后，避免不必要的开销。这样的工厂方法，确保调用频率符合预期。
2026-06-28 20:35:03
158
原创 Gliding Horse 工具结果压缩体系：如何用“指针”驯服上下文膨胀
的模式，将大块结果替换为轻量引用，同时保留 LLM 随时通过微工具查询完整细节的能力。信息不丢失，上下文不爆炸。
2026-06-28 20:34:14
198
原创 我把 Matt Pocock 的 18 个 Skill 全用了一遍，才发现自己一直在瞎用 AI
横切是这样的：先建一个"设计数据库 Schema"的 Issue，再建"写 API"，再建"做前端"——每个 Issue 只覆盖一个技术层，依赖关系是串行的，任何一层卡住全盘停。，它会问你用 GitHub Issues 还是 Linear，问你文档放哪儿，问你想激活哪几个 Skill——配置完之后你就有了一套相对完整的工程脚手架。这个 Skill 解决的是一个很具体的问题：我们的 Bug 排查往往是跳跃的，"先试试 A，不行再试试 B"，既没有可复现的信号，也没有系统化的假设。这和学设计模式是一样的道理。
2026-06-27 22:52:18
422
原创 复杂改造真正难的不是写代码，而是控制跨层一致性
这次项目里，承担的不是“多写代码”的角色，而是“组织 AI 参与方式”的角色。它的核心价值，是先把协作过程标准化，再让 AI 进入编码阶段。相比直接让 AI 对着需求生成代码，先固定目标、范围、非目标和验收口径，避免需求在实现中漂移先收敛仓库上下文，只暴露高相关模块，避免 AI 无边界扩散修改先拆成可独立验证的阶段，再逐段交付，而不是一次性大改每轮失败都结构化回灌，让 AI 根据证据修复，而不是反复猜测这套方法的意义在于，它把 AI 从“代码补全器”提升为“受约束的协作执行者”。
2026-06-27 22:51:35
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原创 iNeuOS工业互联网操作系统集成大模型智库（iNeuOS_AiMind·心智灵慧）
iNeuOS_AiMind·心智灵慧是一个基于大语言模型的智能应用平台，核心能力涵盖知识库管理、智能问答、RAG 检索、Agent 智能体协作、记忆管理和文件管理等模块，面向企业知识沉淀、知识检索和知识应用的综合平台。与 iNeuOS 集成后，企业可以结合 iNeuOS 中的数据点、报表、实时状态等，把与设备运行、生产执行、质量检测、安全管理相关的信息逐步结构化组织起来。用户可以在平台中创建不同应用场景的主题、不同业务范围的知识库，并将文本、表格、图片、报表、说明书、工艺标准等资料统一纳入管理，持续沉淀。
2026-06-24 22:03:41
238
原创 DDD难落地？就让AI干吧！ - cleanddd-skills介绍
工具层面，NetCorePal 解决了框架和工程承载的问题。具体到实操层面，现在有了 AI，这件事开始变得简单起来。我们把 CleanDDD 实践里需要遵守和执行的核心原则整理成 skills，让 AI Agent 能沿着固定顺序参与需求分析、领域建模、项目初始化和代码实现。由于 CleanDDD 本身的原则和方法都非常明确、可执行，AI Agent 参与进来会比较自然，整个过程也更容易组织起来。于是就有了。
2026-06-23 15:17:24
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原创 Redis持久化：从AOF到RDB，如何实现数据不丢失？
Append Only File类似于Mysql的binlog日志类似，会吧写操作命令以追加写的方式写入到AOF日志中。当重启redis后，先去读取这个文件里的命令，并且执行它，就相当于恢复了缓存数据。Redis写入日志过程图：Redis有三种写回策略：这三种写回策略在源码中其实就是在控制fsync()方法的调用时机。cif (sdslen(server.aof_buf) == 0) {//检查aof_buf中有没有数据 if (server.aof_fsync == AOF_FSYNC_EVER
2026-06-23 15:16:37
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空空如也
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