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RSS订阅原创 为什么说增强现实将会是下一个热潮
现在的互联网，信息量非常的巨大，然而人们对这些信息的利用过度依赖于搜索，需要输入合适的关键词才能找到自己想要的信息。人与人之间的沟通交流，现实世界过于生硬，虚拟世界过于遥远，要真正找到志同道合的知己很难，有没有介于现实和虚拟之间的一个交流平台，帮助大家找到更多的好朋友？大家眼前所看到的不了解的东西，可以即时的了解到相关的信息，不再需要记住关键信息，拿到电脑前去搜索。在旅游的时候，可以即时的了解观光地的解说，历史，附近的风土人情，旅馆和餐厅等等。6、工业：工业设备的相关信息显示，比如宽度，属性等。
2026-07-05 14:39:07
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原创 温柔的枚举陷阱
大概会处理上百个业务，每处理完一个业务，都要给客户发一封确认信或者说明信，信的内容是通过读取模板加替换参数方式做成的，问题就出在这里，当时为了对应一个bug在枚举中间加了一个值，而只编译了与这个bug有关的工程，其他的引用的地方。原来，通过查看IL代码发现很多引用的枚举值都变了，比如代码中引用的是A类型的信，结果在IL代码中。究其原因，大家都知道枚举值就是个整数，代码编译后，DLL中只保留该枚举的整数值，模板是文本文件，当要读取一个模板的内容时，先判断内存中是否有该模板，如果有就直接从内存中读取，
2026-07-05 14:38:28
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原创 数据库设计 Step by Step (8)——视图集成
在进行ER图集成过程中，我们可以首先将相同概念的组件进行集成，之后对获得的初步全局ER图进行重构以使其满足上述三方面的要求。举例来说，集成后的ER图包含超类实体与子类实体的层次组合，若超类实体中的属性已涵盖子类实体中的某些属性，则子类实体的这些属性可以去除。图4中的实体Topic-area与图5中的实体Keyword为“同物异名”，虽然两个实体的属性不完全相同，但两者属性是兼容的，可以进行统一化。图4是一张以报表为关注点的ER图，其中包含发布报表的部门、报表中的主题和报表提交的对象。
2026-07-04 14:42:18
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原创 通过学习以上这些知识，让我对面向对象的分析、设计、实现有了一些新的认识。
业务模型建好了，该如何通过面向对象的分析与设计方法来进行对象建模呢？DDD和DCI思想可以帮助我们。首先，DDD能够指导我们建立一个静态的领域模型，该领域模型能够清楚的告诉我们建立出来的对象“是什么”，但是DDD却不能很自然的解决“做什么”的问题。大家都知道DDD在对象设计的部分实际上是一种充血模型的方式，它强调对象不仅有属性还会有行为，如果行为是跨多个领域对象的，则在DDD中用领域服务解决。
2026-07-04 14:41:15
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原创 背后的故事之 - 快乐的Lambda表达式（一）
自从Lambda随.NET Framework3.5出现在.NET开发者眼前以来，它已经给我们带来了太多的欣喜。它优雅，对开发者更友好，能提高开发效率，天啊！它还有可能降低发生一些潜在错误的可能。LINQ包括ASP.NET MVC中的很多功能都是用Lambda实现的。我只能说自从用了Lambda，我腰也不酸了，腿也不疼了，手指也不抽筋了，就连写代码bug都少了。小伙伴们，你们今天用Lambda了么？但是你真的了解它么？今天我们就来好好的认识一下吧。
2026-07-03 17:17:51
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原创 也谈哈希表
（Hash Table）是一种根据关键字直接访问内存存储位置的数据结构。通过哈希表，数据元素的存放位置和数据元素的关键字之间建立起某种对应关系，建立这种对应关系的函数称为哈希函数（如图）。
2026-07-03 17:16:48
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原创 聊一聊数据库中的锁
是我在数据库中添加了一个定时执行的小程序,每到周日,就自动运行如下的脚本Copy一开始还自我感觉良好,后面我就发现不对了,每到周日,这个脚本一执行就是一整天,运行的时间有点长是小事,重点是这大好周日,我再想读这张表的数据,怎么也读不出来了,怎是一句空虚了得,我好难啊!
2026-07-02 21:10:55
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原创 如果你这样回答“什么是线程安全”，面试官都会对你刮目相看
需要说明的是这N份数据都还是存储在公共区域堆内存里的，经常听到的“线程本地”，是从逻辑从属关系上来讲的，这些数据和线程一一对应，仿佛成了线程自己“领地”的东西了。回到程序里，要让公共区域堆内存中的数据对于每个线程都是安全的，那就每个线程都拷贝它一份，每个线程只处理自己的这一份拷贝而不去影响别的线程的，这不就安全了嘛。这也是很安全的，因为光看几眼是不可能看坏的。回到程序里，如果公共区域（堆内存）的数据，要被多个线程操作时，为了确保数据的安全（或一致）性，需要在数据旁边放一把锁，要想操作数据，先获取锁再说吧。
2026-07-01 16:23:01
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原创 一篇文章帮你彻底搞清楚“I/O多路复用”和“异步I/O”的前世今生
3、大堂经理把客人带到座位上，对跑腿服务员说，客人接下来肯定是要点餐的，但是现在在看菜单，不知道什么时候能看好，所以你不时的过来问问，看需不需要点餐，需要的话就再喊来一个“点餐”服务员给客人写菜单。和打电话的场景一样，主叫拨号，connect，被叫接听，accept，主叫说话，speak，被叫聆听，listen。就坐的客人决定点餐了，通知点餐服务员去写菜单。大堂经理和点餐服务员是需求的提供者或实现者，跑腿服务员是需求的发现者，并识别出需求的种类，需要接待的交给大堂经理，需要点餐的交给点餐服务员。
2026-07-01 16:22:19
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原创 爬虫_20251211Browser-Use
检查 Windows 中是否已经安装uv升级uvpipuv通过检查uv的安装路径来判断自己的安装方式。如果是用pip安装的uv检查是否是pip解除 PowerShell.ps1命令行前多出(.venv)说明虚拟环境激活成功。安装dotenv创建.env文件注意事项:不要加引号，不要加空格。.env文件名一定要以点开头。确保它和你的 Python 脚本在同一文件夹下。
2026-06-30 15:03:16
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原创 思路及解答排序列表法
每次获取中位数前进行排序java// 插入数字到数据流// 每次插入后排序，保持列表有序// 获取当前数据流的中位数// 奇数个元素，返回中间值} else {// 偶数个元素，返回中间两个数的平均值。
2026-06-30 15:02:45
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原创 IntelliJ IDEA 之偏好设置
如上图所示，可以根据实际情况设置文件编码，推荐统一为 UTF-8。如上图所示，可以设置使用鼠标滚轮改变编辑器中的文字大小。如上图所示，取消智能提示的区分大小写，可能会方便很多。如上图所示，还可以手动设置文字大小、行高和字体。如上图所示，本示例设置一个比较浅色的外观主题。如上图所示，选中这两项即可实现自动导包。
2026-06-29 15:19:28
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原创 Strong consistency models 学习笔记
在事务内的执行语句是按顺序执行的，但是不同事物的执行顺序没有影响，而且整个系统是可以解释成串形执行的，具体说不管是哪个顺序运行这些事务，最终都可解释为 nil -> 1 -> 2 -> 3 这一个串，最终结果肯定是 3。最后还有一种最终一致性模型，虽然作者没有介绍，但是感觉还是有必要说一下，笔者理解的是不管顺序，不管时间，只要求最终结果是一致的，当然这个最终的概念也是挺模糊的，什么时候算最终呢？
2026-06-28 15:35:15
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原创 Spring Cloud Gateway 的 SpEL 表达式注入漏洞
由于我是在公司电脑（刚入职），所以从头配了个ubuntu，流程大致：先换apt、dns、dockerhub image缓存服务器镜像源,把docker和dockercompose下好，拉取镜像，我这里因为拉过了所以重启就直接起来了。前面两个去环境配置里找，这里附上最后一个dockerhub直接复制粘贴下面整条命令到终端执行，它会自动为你添加几个当前可靠的加速地址，并重启 Docker。bash# 配置阿里云、中科大、网易三个公共镜像源作为加速器EOF# 重启Docker服务使配置生效。
2026-06-28 15:34:34
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原创 完整学习LLM(四):Token是什么
这篇主要想把 token 这个概念放稳.我现在会这样理解:Token 是文本进入模型前的切分单位.模型通过 token 读入上下文,也通过 token 生成答案.它会影响:上下文窗口API 计费生成速度RAG 切块Prompt 长度模型输出稳定性所以以后看到:这个模型支持多少 token这次请求用了多少 tokenRAG chunk 设置多少 token输出限制 max_tokens就不会觉得它只是一个计费单位.它其实贯穿了大模型从输入到输出的整个流程.
2026-06-27 17:13:37
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原创 【Agentic RL / 强化学习 / OPD】OpenClaw-RL 源码阅读笔记 --- (1)---基础
对"数据 Agent/工具 Agent"来说，真正重要的是"每一步选的工具和操作是否对任务有贡献"——在这个粒度上，单纯对最终回答打个分再 PPO 一下，是很难学到东西的。现有的 AI Agent 系统存在一个问题：每次 Agent 执行动作后收到的"下一状态信号"（用户回复、工具输出、终端状态变化、GUI 界面更新等），仅被用作生成下一轮对话的上下文，信息被提取后随即被丢弃，并未转化为实时训练模型的宝贵数据资源。而且，因为整篇系列是一个整体，所以有些概念的解读/学习会在不同的文章中出现，还请大家谅解。
2026-06-27 17:12:51
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原创 微软开源markdown，多格式文件一键转换
MarkItDown是微软 AutoGen 团队开源的轻量级 Python 工具（MIT 协议），核心目标是将PDF、Word、PPT、Excel、图片、音频、HTML 等 20+ 异构格式，一键转换为结构完整、LLM 友好的 Markdown，解决 RAG / 知识库项目中 “文档预处理耗时、格式错乱、结构丢失” 的痛点。
2026-06-25 16:18:54
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原创 Java AI 框架三国杀：Solon AI vs Spring AI vs LangChain4j 深度对比
2026 年的 Java AI 开发，不是 "谁取代谁" 的故事。Spring AI是 Spring 生态的 AI 标准答案。如果你是 Spring Boot 的忠实用户，选它不会有错。2.0 GA 发布后，其成熟度将再上一个台阶——但也要准备好迎接 Boot 4 + Jackson 3 的升级潮。是生态最广的 Java AI 工具箱。30+ 向量存储、声明式 API、Red Hat/Microsoft 双企业背书，适合追求广度和社区规模的团队。Solon AI是 Agent 原生深度最强的全场景框架。
2026-06-25 16:17:52
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原创 关于数据库服务器资源降配的效能分析
如果只是从小批量试运行的效果来看，是令人满意的。可是不是就可以放心的替换呢？我们还做了以下分析。从直观来看，资源降配看似对应用系统的影响不大，但对运维和高IO的操作来讲，会带来很大的挑战。建议（1）针对慢查询，请研发确认是否可以接受、是否可以优化改进SQL语句；（2）针对DDL的耗时增加，需要评估是否可以接受，是否可以对MySQL版本进行升级，例如升级到8.0；（3）细化监控、增加完善及时告警；如有异常，可以及时止损。
2026-06-24 15:33:37
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原创 wireshark 抓包Trap上报告警内容
UDP 协议是 SNMP 报文的基础载体，而 SNMP 是封装在 UDP 数据部分的应用程序协议。关键点：Wireshark 这样的工具正是根据目的端口是 162，才判断出这个 UDP 包裹里装的是一封 SNMP Trap“信件”。UDP 协议负责“传输”：它规定了如何把报文从一台设备送到另一台设备，处理的是 IP 地址、端口号、数据长度这些网络层和传输层信息。SNMP 负责“内容”：它规定了报文里具体写了什么信息，比如 Trap 的类型、设备名称、时间戳、具体错误码等。SNMP 层：信件内容。
2026-06-24 15:32:32
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原创 bingo的成长之路
分支名称类型作用权限控制master生产稳定分支存放已上线、可直接部署的生产代码，永远保持稳定1. 禁止直接提交/推送2. 仅管理员可合并发布分支3. 必须打 Tag 固化版本dev开发主分支日常开发核心分支，所有功能、bug 修复最终汇聚于此1. 禁止直接提交代码2. 仅通过 PR 合并个人分支3. 开发人员可拉取、发起合并release/版本号发布分支预发布、测试专用分支（如1. 仅从dev合并代码2. 禁止直接开发3. 上线后合并 master 并删除。
2026-06-23 16:08:35
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原创 PG 数据备份报错：You might need to increase “max_locks_per_transaction 解决办法
将被终止。通过适当增加 max_locks_per_transaction 参数的值，我们可以避免由于锁限制导致的错误或性能下降。
2026-06-23 16:07:55
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原创 Claude Code 系统提示词大公开
通过 1Panel 企业版提供 vLLM 管理、AI 网关及纯离线多用户管理功能，并基于 1Panel 应用商店，一站式提供涵盖项目管理、代码托管、制品库管理、持续集成与测试的开源 DevOps 工具链，实现软硬协同的开箱即用，帮助企业在确保核心代码不出域的前提下提升开发效能。1Panel AI 助理一体机作为软硬一体的本地 AI 部署方案，硬件基于 NVIDIA Grace Blackwell（GB10）芯片，软件预装 1Panel 企业版和 OpenClaw AI 助理，开箱即用，不需要自己配环境。
2026-06-22 19:13:42
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原创 花了一晚上AI Coding， 在不熟悉的领域，使用AI帮同事解决了跳槽的小问题
在不熟悉的领域，使用AI可以帮你快速“做成”一件事情，因为没有AI不熟悉的领域，它可以辅导你完成99%的问题。也就是虽然AI对程序员有影响，但是他把整个编程领域给扩大了，比如我看到有60岁的大爷使用workbuddy在分析股票(雪球老哥)，我看到有产品经理(我司+脉脉很多老哥)使用cursor直接把demo做出来了，我甚至看到有明星(胡彦斌)在Coding也就是本来1000W人的市场，有了AI整个市场得规模可能会扩大10倍，直接到1亿人开始AI Coding，那规模。
2026-06-22 19:13:00
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原创 alchemystar
监控指标只是事实的投影，由于代价的存在它无法无限的逼近真实。搞清楚监控指标本身导致测量的是什么，表达的是什么，在什么情况下超出了它的表达范围。监控指标只能是真实的投影，这样的局限会导致它有时候反映不出问题/有时候又会过度反映问题/甚至会"误导"我们偏离问题的根因从而作出错误的判断。在后续的文章中，笔者会逐一讨论这种局限性导致的种种问题。分类:高可用之路免责声明：本内容来自平台创作者，博客园系信息发布平台，仅提供信息存储空间服务。好文要顶关注我微信分享无毁的湖光-Al粉丝 - 235关注 - 2。
2026-06-21 23:23:28
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原创 开源：把自己“博客转推文“蒸馏成一个 Agent Skill
ps：自然还有很多平台，不同平台热点不同、规则不同，还在陆续新增 ing。每次跑完，你拿到的是一套结构化的发布包：推荐文案（含 CTA、hashtag、字符与规则检查） + 配图视觉方案。而且最容易出问题的地方很一致：要么机械总结成流水账，要么为了蹭热点硬扯一个不相关的话题，要么干脆编一句根本不在原文里的“金句”。目标语言（中文 / 英文）、目标受众、文案风格、品牌或产品背景、原文 URL、语气约束。给它一篇真实文章，它直接产出平台原生文案、基于原文的传播角度、可验证的热点适配，以及一套主视觉配图。
2026-06-21 23:22:55
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