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RSS订阅原创 Apereo CAS . 反序列化命令执行漏洞 (复现)
KV Cache 是 Transformer 自回归推理的关键优化技术，通过缓存历史键值对将重复计算转化为内存查表，显著降低推理延迟。分页管理：借鉴操作系统的虚拟内存思想，vLLM 等框架将 KV Cache 切分为固定大小的块（如 16 个 token），动态分配物理显存，显著提升显存利用率和批处理吞吐。卸载与重算：对超长上下文，可将早期 token 的 KV 缓存卸载至 CPU 内存，或在访问时按需重算。需要明确的是，KV Cache 存储的是经过线性投影后的连续向量表示，其规模与词表大小无关。
2025-11-15 16:41:55
239
原创 Ctorch开发日志——矩阵乘法优化及数学原理
文章简介： TDS 是一款基于 .NET 开源免费（MIT license）、高效且用户友好的文件搜索工具，使用 Avalonia UI 技术并完美支持 AOT 编译，实现并优化了如 USN 读取/近实时更新，索引磁盘缓存，索引增强搜索，多关键字匹配，多线程搜索，Avalonia UI 实现(虚拟化,全局热键,系统托盘)等功能，具有轻量高效、界面美观、交互舒适等特性。文章简介： 在 C# 的语法演进中，“弃元（Discard）” 以一个简单的下划线 _ 成为了既提升代码可读性，又优化性能的 “双料特性”。
2025-11-15 16:37:54
764
原创 记录win下，WPF设置 System.AppUserModel.PreventPinning 属性用于阻止用户将应用程序固定到任务栏
创建协程：zend_async_coroutine_create(nxt_php_request_coroutine_entry)HttpServer::onRequest() 把回调存到 nxt_php_request_callback。HTTP 请求 → NGINX Unit → nxt_php_request_handler()NGINX Unit 调用 nxt_php_request_handler(req)通过 nxt_unit_response_write_nb() 实现非阻塞数据传输。
2025-11-15 16:33:00
471
原创 VS Code 中把「自己部署的 Coder 模型」变成 AI 编程助手
如果 A 拿着 inode 的锁再去要 AGF 的锁， 而 B 拿着 AGF 的锁再去要 inode 的锁， 就会变成 “你等我，我等你” —— 这就是典型的死锁（deadlock）。解析xfs_buf地址，顺着 xfs_buf → xfs_trans → xlog_ticket → task_struct.pid 反查，锁持有者落到下一条堆栈（关键堆栈2）。#9 xfs_read_agf / xfs_alloc_read_agf [xfs] ← 正在尝试拿 AGF buf。
2025-11-15 16:27:58
350
原创 张正友相机标定法确定相机内参
很明显的，由于client和server的数量是非常多的(因为多个服务可能公用一个公网IP)，所以转发表是一个非常宝贵的资源，一旦转发表满了，就无法创建新的连接路径了。从上面代码中我们可以看到，LVS通过设置的timeout_table来设置转发表项超时时间，而不同的tcp状态会有不同的超时时间，而默认的established的超时时间是15 * 60 * HZ也就是15min。为了解决第一种的方案的问题，我们可以依旧复用连接，只不过这个复用时间特别短，例如6s之内复用，超过6s的连接就直接丢弃。
2025-11-15 16:22:58
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原创 上周热点回顾（.-.）
您已经了解了 Kotlin 中的变量及其用途，掌握了如何创建、更新和使用变量，尝试了不同的基本数据类型（Int、Double、String、Boolean），并了解了 val 与 var 的区别。提示：在常见的编辑器中输入注释时，IDE 会提供自动提示和快捷键支持，帮助你快速书写注释。count-- // 使用减量运算符，等同于 count = count - 1。字符串类型 String "Hello" 字符序列，可用 """ 创建多行字符串。可空类型 String?
2025-11-14 14:25:39
674
原创 终于有人讲明白了！解读Agent 大协议：MCP/ACP/AA/ANP
机器视觉产品化的难点，几乎都在外部，故很难解决：一，机器视觉是按项目付费，不是按产品付费。一，十余年前，有个小公司主力程序员离职，他在csdn的bbs发帖，他走后公司会倒。MSMVP魏总给我讲过一件事：他有个哥们是东北人，900亩地，收割的时候，全家老小跟着机器捡土豆，能捡多少捡多少。二，我写某谷等级4（普及+)的题解，尽可能的详细，等级3的题解则简单得多，等级二得题目则一句话带过。三，每个经济周期（5到7年），将主要项目重构一遍，反复修改直到接收的项目程序员能理解，并在此基础上根据项目调整。
2025-11-14 14:22:03
339
原创 机器学习中的数据表示
KV Cache 是 Transformer 自回归推理的关键优化技术，通过缓存历史键值对将重复计算转化为内存查表，显著降低推理延迟。分页管理：借鉴操作系统的虚拟内存思想，vLLM 等框架将 KV Cache 切分为固定大小的块（如 16 个 token），动态分配物理显存，显著提升显存利用率和批处理吞吐。卸载与重算：对超长上下文，可将早期 token 的 KV 缓存卸载至 CPU 内存，或在访问时按需重算。需要明确的是，KV Cache 存储的是经过线性投影后的连续向量表示，其规模与词表大小无关。
2025-11-14 14:17:36
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原创 ZeroGPU Spaces 加速实践：PyTorch 提前编译全解析
文章简介： TDS 是一款基于 .NET 开源免费（MIT license）、高效且用户友好的文件搜索工具，使用 Avalonia UI 技术并完美支持 AOT 编译，实现并优化了如 USN 读取/近实时更新，索引磁盘缓存，索引增强搜索，多关键字匹配，多线程搜索，Avalonia UI 实现(虚拟化,全局热键,系统托盘)等功能，具有轻量高效、界面美观、交互舒适等特性。文章简介： 在 C# 的语法演进中，“弃元（Discard）” 以一个简单的下划线 _ 成为了既提升代码可读性，又优化性能的 “双料特性”。
2025-11-14 14:12:51
486
原创 [开源免费] iGTTS(Gemini TTS) 文本转语音（TTS）的命令行工具。
创建协程：zend_async_coroutine_create(nxt_php_request_coroutine_entry)HttpServer::onRequest() 把回调存到 nxt_php_request_callback。HTTP 请求 → NGINX Unit → nxt_php_request_handler()NGINX Unit 调用 nxt_php_request_handler(req)通过 nxt_unit_response_write_nb() 实现非阻塞数据传输。
2025-11-14 14:08:20
642
原创 吴恩达深度学习课程一：神经网络和深度学习 第二周：神经网络基础（三）
GC暂停时间：DATAS通过调整第0代（gen0）的分配预算来控制GC频率和暂停时间，目标是通过维持一个合理的吞吐量成本百分比（TCP, Throughput Cost Percentage）来优化性能。设计目标：DATAS旨在根据应用程序的实际大小动态调整堆大小，特别适用于内存受限环境下的突发性工作负载和小型工作负载使用Server GC的场景。突发性工作负载：在内存受限的环境中，DATAS能在工作负载减轻时收缩堆大小，在工作负载增加时扩展堆大小。没有使用释放内存需求的场景（如运行在专用机器上的进程）。
2025-11-13 16:53:08
352
原创 【光照】UnityURP中的[HDR贴图]
DMALL UniData（Data IDE）的存算分离架构以Kubernetes 为弹性基座，Spark、Flink、StarRocks 按需伸缩，Iceberg+JuiceFS 统一湖存储，Hive Metastore 跨云管理元数据，Ranger 细粒度授权，存算分离、零厂商绑定，技术栈全链路可控。启动慢、资源占用高、开发周期长，成为团队效率的瓶颈。由此带来的业务收益水到渠成：TCO直降40-75%，资源秒级扩缩，同一套IDE框架覆盖集成、调度、建模、查询与服务，交付快、人力省，多云畅行且安全。
2025-11-13 16:48:56
402
原创 WindRunnerMax
destPath: 'xxxx/a.zip' // destPath是接收文件的自定义路径，完整的沙箱路径是fileStoragePath+destPath，详情请参见应用沙箱目录。srcPath: '/data/xxxx/a.zip', // srcPath是需要发送文件的沙箱路径，详情请参见应用沙箱目录。needShowSystemUI: false // 是否展示系统UI，true为展示，false为不展示，默认为false。若当前设备为接收端，请设置为true，否则请设置为false。
2025-11-13 16:43:26
378
原创 MCP Gateway 综述与实战指南
注意，这里我故意选错成DeepSeek API，这也是初学者经常会选错的，实际上，若选择这个你就找不到你本地的DeepSeek模型。我是DeepSeek-R1，一个由深度求索公司开发的智能助手。你可以根据你的硬件情况选择，通常模型大小（参数量）越大，模型的理解和生成能力越强，但也会消耗更多的计算资源。目前deepseek-r1模型大小提供了7个选择：1.5b、7b、8b、14b、32b、70b、671b。他真的迅速给我起了10个吸引眼球的标题，还提供了它思考的过程，而且在我这4年前的电脑上跑起来都很迅速。
2025-11-13 16:38:49
370
原创 谈表达式树的缓存（）：使用前缀树
注意，这里我故意选错成DeepSeek API，这也是初学者经常会选错的，实际上，若选择这个你就找不到你本地的DeepSeek模型。我是DeepSeek-R1，一个由深度求索公司开发的智能助手。你可以根据你的硬件情况选择，通常模型大小（参数量）越大，模型的理解和生成能力越强，但也会消耗更多的计算资源。目前deepseek-r1模型大小提供了7个选择：1.5b、7b、8b、14b、32b、70b、671b。他真的迅速给我起了10个吸引眼球的标题，还提供了它思考的过程，而且在我这4年前的电脑上跑起来都很迅速。
2025-11-13 16:32:26
348
原创 时间管理——如何应对外界的干扰
因为终结器的执行顺序是不固定的，当SampleObject对象被终结器触发析构函数时，其他对象(比如_mo)可能也触发了析构函数。造纸在SampleObject执行Dispose时，有可能_mo的Dispose()方法被执行了2次（自身一次，外部调用一次），从而造成意外后果。释放模式是Dispose模式和析构函数（finalizer）的结合使用，目的是为了确保资源能够被正确释放，无论是通过显式的调用Dispose方法，还是在对象被垃圾回收器（GC）回收时触发析构函数。正常情况下我们的代码问题不大。
2025-11-12 15:17:33
419
原创 Web前端开发--应该有一批程序员去专注。
GC暂停时间：DATAS通过调整第0代（gen0）的分配预算来控制GC频率和暂停时间，目标是通过维持一个合理的吞吐量成本百分比（TCP, Throughput Cost Percentage）来优化性能。设计目标：DATAS旨在根据应用程序的实际大小动态调整堆大小，特别适用于内存受限环境下的突发性工作负载和小型工作负载使用Server GC的场景。突发性工作负载：在内存受限的环境中，DATAS能在工作负载减轻时收缩堆大小，在工作负载增加时扩展堆大小。没有使用释放内存需求的场景（如运行在专用机器上的进程）。
2025-11-12 15:12:11
327
原创 可为空的值类型(Nullable＜T＞)需要注意的地方
DMALL UniData（Data IDE）的存算分离架构以Kubernetes 为弹性基座，Spark、Flink、StarRocks 按需伸缩，Iceberg+JuiceFS 统一湖存储，Hive Metastore 跨云管理元数据，Ranger 细粒度授权，存算分离、零厂商绑定，技术栈全链路可控。启动慢、资源占用高、开发周期长，成为团队效率的瓶颈。由此带来的业务收益水到渠成：TCO直降40-75%，资源秒级扩缩，同一套IDE框架覆盖集成、调度、建模、查询与服务，交付快、人力省，多云畅行且安全。
2025-11-12 15:07:17
225
原创 MySQL索引背后的数据结构及算法原理
destPath: 'xxxx/a.zip' // destPath是接收文件的自定义路径，完整的沙箱路径是fileStoragePath+destPath，详情请参见应用沙箱目录。srcPath: '/data/xxxx/a.zip', // srcPath是需要发送文件的沙箱路径，详情请参见应用沙箱目录。needShowSystemUI: false // 是否展示系统UI，true为展示，false为不展示，默认为false。若当前设备为接收端，请设置为true，否则请设置为false。
2025-11-12 15:02:00
762
原创 先睹为快：Visual Studio 测试版已于.在微软官方网站正式发布
注意，这里我故意选错成DeepSeek API，这也是初学者经常会选错的，实际上，若选择这个你就找不到你本地的DeepSeek模型。我是DeepSeek-R1，一个由深度求索公司开发的智能助手。你可以根据你的硬件情况选择，通常模型大小（参数量）越大，模型的理解和生成能力越强，但也会消耗更多的计算资源。目前deepseek-r1模型大小提供了7个选择：1.5b、7b、8b、14b、32b、70b、671b。他真的迅速给我起了10个吸引眼球的标题，还提供了它思考的过程，而且在我这4年前的电脑上跑起来都很迅速。
2025-11-12 14:56:30
272
原创 先说IEnumerable，我们每天用的foreach你真的懂它吗？
因为终结器的执行顺序是不固定的，当SampleObject对象被终结器触发析构函数时，其他对象(比如_mo)可能也触发了析构函数。造纸在SampleObject执行Dispose时，有可能_mo的Dispose()方法被执行了2次（自身一次，外部调用一次），从而造成意外后果。释放模式是Dispose模式和析构函数（finalizer）的结合使用，目的是为了确保资源能够被正确释放，无论是通过显式的调用Dispose方法，还是在对象被垃圾回收器（GC）回收时触发析构函数。正常情况下我们的代码问题不大。
2025-11-11 14:37:54
890
原创 十年技术进阶路，让我明白了三件要事（字长文）
GC暂停时间：DATAS通过调整第0代（gen0）的分配预算来控制GC频率和暂停时间，目标是通过维持一个合理的吞吐量成本百分比（TCP, Throughput Cost Percentage）来优化性能。设计目标：DATAS旨在根据应用程序的实际大小动态调整堆大小，特别适用于内存受限环境下的突发性工作负载和小型工作负载使用Server GC的场景。突发性工作负载：在内存受限的环境中，DATAS能在工作负载减轻时收缩堆大小，在工作负载增加时扩展堆大小。没有使用释放内存需求的场景（如运行在专用机器上的进程）。
2025-11-11 14:33:34
329
原创 GPT-.、Claude、Gemini、O 等） 加持下，我对“AI 协助开发”的理解越来越清晰：它不是万能的魔法棒，但用得好，确 ...
DMALL UniData（Data IDE）的存算分离架构以Kubernetes 为弹性基座，Spark、Flink、StarRocks 按需伸缩，Iceberg+JuiceFS 统一湖存储，Hive Metastore 跨云管理元数据，Ranger 细粒度授权，存算分离、零厂商绑定，技术栈全链路可控。启动慢、资源占用高、开发周期长，成为团队效率的瓶颈。由此带来的业务收益水到渠成：TCO直降40-75%，资源秒级扩缩，同一套IDE框架覆盖集成、调度、建模、查询与服务，交付快、人力省，多云畅行且安全。
2025-11-11 14:29:01
355
原创 Chaney不会代码
destPath: 'xxxx/a.zip' // destPath是接收文件的自定义路径，完整的沙箱路径是fileStoragePath+destPath，详情请参见应用沙箱目录。srcPath: '/data/xxxx/a.zip', // srcPath是需要发送文件的沙箱路径，详情请参见应用沙箱目录。needShowSystemUI: false // 是否展示系统UI，true为展示，false为不展示，默认为false。若当前设备为接收端，请设置为true，否则请设置为false。
2025-11-11 14:24:00
581
原创 如何基于动态关系进行ORM关联查询，并动态推断DTO？
注意，这里我故意选错成DeepSeek API，这也是初学者经常会选错的，实际上，若选择这个你就找不到你本地的DeepSeek模型。我是DeepSeek-R1，一个由深度求索公司开发的智能助手。你可以根据你的硬件情况选择，通常模型大小（参数量）越大，模型的理解和生成能力越强，但也会消耗更多的计算资源。目前deepseek-r1模型大小提供了7个选择：1.5b、7b、8b、14b、32b、70b、671b。他真的迅速给我起了10个吸引眼球的标题，还提供了它思考的过程，而且在我这4年前的电脑上跑起来都很迅速。
2025-11-11 14:18:57
287
原创 微软.net表达式编译居然有bug?
destPath: 'xxxx/a.zip' // destPath是接收文件的自定义路径，完整的沙箱路径是fileStoragePath+destPath，详情请参见应用沙箱目录。srcPath: '/data/xxxx/a.zip', // srcPath是需要发送文件的沙箱路径，详情请参见应用沙箱目录。needShowSystemUI: false // 是否展示系统UI，true为展示，false为不展示，默认为false。若当前设备为接收端，请设置为true，否则请设置为false。
2025-11-10 15:04:03
246
原创 Redis能抗住百万并发的秘密
注意，这里我故意选错成DeepSeek API，这也是初学者经常会选错的，实际上，若选择这个你就找不到你本地的DeepSeek模型。我是DeepSeek-R1，一个由深度求索公司开发的智能助手。你可以根据你的硬件情况选择，通常模型大小（参数量）越大，模型的理解和生成能力越强，但也会消耗更多的计算资源。目前deepseek-r1模型大小提供了7个选择：1.5b、7b、8b、14b、32b、70b、671b。他真的迅速给我起了10个吸引眼球的标题，还提供了它思考的过程，而且在我这4年前的电脑上跑起来都很迅速。
2025-11-10 14:59:47
393
原创 手把手教你实现C++高性能内存池，相比 malloc 性能提升倍！
DMALL UniData（Data IDE）的存算分离架构以Kubernetes 为弹性基座，Spark、Flink、StarRocks 按需伸缩，Iceberg+JuiceFS 统一湖存储，Hive Metastore 跨云管理元数据，Ranger 细粒度授权，存算分离、零厂商绑定，技术栈全链路可控。启动慢、资源占用高、开发周期长，成为团队效率的瓶颈。由此带来的业务收益水到渠成：TCO直降40-75%，资源秒级扩缩，同一套IDE框架覆盖集成、调度、建模、查询与服务，交付快、人力省，多云畅行且安全。
2025-11-10 14:44:25
289
原创 VTK开发笔记（四）：示例Cone，创建圆锥体，在Qt窗口中详解复现对应的Demo
destPath: 'xxxx/a.zip' // destPath是接收文件的自定义路径，完整的沙箱路径是fileStoragePath+destPath，详情请参见应用沙箱目录。srcPath: '/data/xxxx/a.zip', // srcPath是需要发送文件的沙箱路径，详情请参见应用沙箱目录。needShowSystemUI: false // 是否展示系统UI，true为展示，false为不展示，默认为false。若当前设备为接收端，请设置为true，否则请设置为false。
2025-11-10 14:39:03
231
原创 OpenCSG斩获第四届琶洲算法大赛开源领域第一
注意，这里我故意选错成DeepSeek API，这也是初学者经常会选错的，实际上，若选择这个你就找不到你本地的DeepSeek模型。我是DeepSeek-R1，一个由深度求索公司开发的智能助手。你可以根据你的硬件情况选择，通常模型大小（参数量）越大，模型的理解和生成能力越强，但也会消耗更多的计算资源。目前deepseek-r1模型大小提供了7个选择：1.5b、7b、8b、14b、32b、70b、671b。他真的迅速给我起了10个吸引眼球的标题，还提供了它思考的过程，而且在我这4年前的电脑上跑起来都很迅速。
2025-11-10 14:32:22
381
原创 你的程序为何卡顿？从LINUX I/O三大模式寻找答案
因为终结器的执行顺序是不固定的，当SampleObject对象被终结器触发析构函数时，其他对象(比如_mo)可能也触发了析构函数。造纸在SampleObject执行Dispose时，有可能_mo的Dispose()方法被执行了2次（自身一次，外部调用一次），从而造成意外后果。释放模式是Dispose模式和析构函数（finalizer）的结合使用，目的是为了确保资源能够被正确释放，无论是通过显式的调用Dispose方法，还是在对象被垃圾回收器（GC）回收时触发析构函数。正常情况下我们的代码问题不大。
2025-11-09 15:11:44
621
原创 emanjusaka
GC暂停时间：DATAS通过调整第0代（gen0）的分配预算来控制GC频率和暂停时间，目标是通过维持一个合理的吞吐量成本百分比（TCP, Throughput Cost Percentage）来优化性能。设计目标：DATAS旨在根据应用程序的实际大小动态调整堆大小，特别适用于内存受限环境下的突发性工作负载和小型工作负载使用Server GC的场景。突发性工作负载：在内存受限的环境中，DATAS能在工作负载减轻时收缩堆大小，在工作负载增加时扩展堆大小。没有使用释放内存需求的场景（如运行在专用机器上的进程）。
2025-11-09 15:07:27
326
原创 对ASP.NET MVC项目中的视图做单元测试
DMALL UniData（Data IDE）的存算分离架构以Kubernetes 为弹性基座，Spark、Flink、StarRocks 按需伸缩，Iceberg+JuiceFS 统一湖存储，Hive Metastore 跨云管理元数据，Ranger 细粒度授权，存算分离、零厂商绑定，技术栈全链路可控。启动慢、资源占用高、开发周期长，成为团队效率的瓶颈。由此带来的业务收益水到渠成：TCO直降40-75%，资源秒级扩缩，同一套IDE框架覆盖集成、调度、建模、查询与服务，交付快、人力省，多云畅行且安全。
2025-11-09 15:02:30
759
原创 从零开始学习jQuery (七) jQuery动画-让页面动起来!
destPath: 'xxxx/a.zip' // destPath是接收文件的自定义路径，完整的沙箱路径是fileStoragePath+destPath，详情请参见应用沙箱目录。srcPath: '/data/xxxx/a.zip', // srcPath是需要发送文件的沙箱路径，详情请参见应用沙箱目录。needShowSystemUI: false // 是否展示系统UI，true为展示，false为不展示，默认为false。若当前设备为接收端，请设置为true，否则请设置为false。
2025-11-09 14:57:10
398
原创 .NET内存管理、垃圾回收
注意，这里我故意选错成DeepSeek API，这也是初学者经常会选错的，实际上，若选择这个你就找不到你本地的DeepSeek模型。我是DeepSeek-R1，一个由深度求索公司开发的智能助手。你可以根据你的硬件情况选择，通常模型大小（参数量）越大，模型的理解和生成能力越强，但也会消耗更多的计算资源。目前deepseek-r1模型大小提供了7个选择：1.5b、7b、8b、14b、32b、70b、671b。他真的迅速给我起了10个吸引眼球的标题，还提供了它思考的过程，而且在我这4年前的电脑上跑起来都很迅速。
2025-11-09 14:52:11
306
原创 客户端与服务器持续同步解析（轮询，comet，WebSocket）
destPath: 'xxxx/a.zip' // destPath是接收文件的自定义路径，完整的沙箱路径是fileStoragePath+destPath，详情请参见应用沙箱目录。srcPath: '/data/xxxx/a.zip', // srcPath是需要发送文件的沙箱路径，详情请参见应用沙箱目录。needShowSystemUI: false // 是否展示系统UI，true为展示，false为不展示，默认为false。若当前设备为接收端，请设置为true，否则请设置为false。
2025-11-08 14:07:07
703
原创 协议森林 不放弃 (TCP协议与“流“通信)
注意，这里我故意选错成DeepSeek API，这也是初学者经常会选错的，实际上，若选择这个你就找不到你本地的DeepSeek模型。我是DeepSeek-R1，一个由深度求索公司开发的智能助手。你可以根据你的硬件情况选择，通常模型大小（参数量）越大，模型的理解和生成能力越强，但也会消耗更多的计算资源。目前deepseek-r1模型大小提供了7个选择：1.5b、7b、8b、14b、32b、70b、671b。他真的迅速给我起了10个吸引眼球的标题，还提供了它思考的过程，而且在我这4年前的电脑上跑起来都很迅速。
2025-11-08 14:02:01
359
原创 【MySQL索引失效场景】索引失效原因及最左前缀原则详解
若总纹理内存超限，自动降低非关键纹理的 Mip 层级（如将 MipLevelideal 强制偏移 +1）。每个导入的纹理（如 2048x2048 的 PNG）在 Unity 中生成独立的 Mipmap 金字塔（14 个层级）。：勾选 Generate Mip Maps 和 Streaming Mipmaps，设置 Mip Map Priority（优先级越高越早加载）。Unity 的 Mipmap Streaming 系统仅加载当前需要的层级（如 Mip 4-6），其他层级保留在磁盘或按需异步加载。
2025-11-07 16:05:53
372
原创 震撼！CloseAI终于变回OpenAI了！GPT-OSS来了，这次真的不一样了
calc(var(--border_radius) - 1px) 0, calc(var(--border_radius) - 1px) 100%, // 两条横边。此造型如果内部无需镂空，整体还是比较简单的，利用 background: radial-gradient() 径向渐变或者 mask，都能比较轻松的实现。然后，利用上述的技巧，我们让渐变图形，整体偏移 -30px -30px，也就是让径向渐变图形的圆心，处于div的左上角 0 0 坐标处。在 CSS 高阶小技巧 - 角向渐变的妙用！
2025-11-07 16:00:47
273
原创 (已完结)仿神秘海域/美末环境交互的程序化动画学习
若总纹理内存超限，自动降低非关键纹理的 Mip 层级（如将 MipLevelideal 强制偏移 +1）。每个导入的纹理（如 2048x2048 的 PNG）在 Unity 中生成独立的 Mipmap 金字塔（14 个层级）。：勾选 Generate Mip Maps 和 Streaming Mipmaps，设置 Mip Map Priority（优先级越高越早加载）。Unity 的 Mipmap Streaming 系统仅加载当前需要的层级（如 Mip 4-6），其他层级保留在磁盘或按需异步加载。
2025-11-06 13:56:12
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