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我也要
话说 优快云 的 韩磊 死后去了天堂，被上帝召去面试，说是让他主持天堂的 BLOG 系统开发工作，韩磊欣喜若狂
很高兴，上帝问他：你智商有160吗？我们研究一下DONEWS BLOG，韩磊说没有；上帝又问：那么你智商有140
吗？我们可以探讨一下MSN 空间，韩磊说没有；上帝有点失望，继续问：那么120有吗？我们讨论讨论新浪 也行
啊，韩磊还是说没有；上帝没办法，继续问：100、100总有吧，我们谈谈博客中国好了，韩磊还说没有；上帝愤
怒了：你只有正常人最低标准80的话，我就只能陪你玩QQ 空间了！韩磊还说没有，于是上帝绝望了：你到底智商
多少？答曰：40，上帝哀叹一声：看来你还是回人间继续开发了 优快云 BLOG 好了......
所以我们一直认为 优快云 BLOG 是一项福利事业……
STM8库函数开发手册（3） //UART1、内部EEPROM、FLASH操作库、IIC（硬、软）
STM8S 微控制器家族的通用同步异步收发器（UART1，UART2 或者UART3）提供了一种灵活的方法与使用工业标准NRZ 异步串行数据格式的外部设备之间进行全双工数据交换。STM8 的UART 提供范围的波特率选择，并且支持多处理器通讯。UART 也支持LIN（局部互联网）协议版本1.3,2.0,和2.1 以及在主模式下的J2602。 UART1 和UAR...
书友会主持人，优快云内容主编：韩磊
龙虾 Skill 技能库｜OpenClaw+Hermes 全集成 一键调用所有 AI 技能
龙虾 Skill 技能库、OpenClaw、Hermes Agent、AI 技能集成、本地 AI 自动化、办公工具、数字员工
C#，你真的入门了吗？(优快云副总韩磊谈访录)
C#你真的入门了吗？ 孟言：大家下午好，又是我给大家主持这一期的访谈节目，今天我邀请到大名鼎鼎的韩磊，他一方面是优快云的运营者，另一方面是著名的技术专家，前不久他翻译了一本书，叫《Beginning C# Objects》,当时我知道的时候很诧异，我不知道为什么他在这样一个位置上还去作这样一个事情，后来他跟我讲了，他
本地AI助手部署指南：DeepSeek Harness与Ollama集成实践
AI Agent作为当前人工智能领域的热门技术，通过模拟人类决策过程，能够自主规划、调用工具并执行复杂任务。其核心原理在于将大语言模型的推理能力与外部工具API相结合，形成可闭环的工作流。这种技术架构的价值在于显著提升了AI系统的实用性和自动化水平，使其从单纯的对话工具转变为能够解决实际问题的智能助手。在应用场景上，AI Agent广泛应用于代码生成、数据分析、自动化办公等领域。本文聚焦于如何通过DeepSeek Harness平台与Ollama本地模型的集成，实现隐私安全、离线可用的AI助手部署方案，特别
机械臂开发必备：KDL库正逆解与动力学实战指南
在机器人算法领域，运动学与动力学计算是机械臂控制、仿真与轨迹规划的核心基础。正运动学描述关节空间到笛卡尔空间的映射，逆运动学则需要求解复杂的非线性方程，工程实现时常面临数值稳定性与调试效率的挑战。KDL（Kinematics and Dynamics Library）作为ROS生态中广泛使用的开源库，提供了统一的模型描述与高效求解器，将正逆解、雅可比矩阵及动力学参数计算封装为简洁接口，大幅降低开发门槛。无论是机械臂的笛卡尔空间轨迹跟踪，还是基于动力学模型的前馈控制，KDL都展现出强大的工程价值。本文从运动学
RabbitMQ 面试题
你发一条消息，在网络上并不是一个整体飞过去的。如果消息比较大，RabbitMQ 的底层协议会把它切成多个数据包（帧），按顺序发送，Broker 收到后再拼起来。假设线程 T1 和 T2 同时用同一个 Channel 发消息：T1 发消息 A，被切成三个帧：[A1] [A2] [A3]T2 发消息 B，也被切成三个帧：[B1] [B2] [B3]如果没有任何保护，这两个线程的帧可能交错到达 Broker，变成 [A1] [B1] [A2] [B2] [A3] [B3]。
华为HCIA-Datacom实战：200人企业园区网从规划到部署全流程解析
本文详细解析了华为HCIA-Datacom认证实战中200人企业园区网的规划与部署全流程。从需求分析、组网架构设计到设备选型、VLAN划分及安全策略实施，全面覆盖园区网建设的关键环节，特别针对部门隔离、无线覆盖和基础安全防护等典型场景提供可落地的解决方案。
基于 TVM Relax BYOC 扩展 Example NPU 后端：从跑通官方流程到自定义算子融合
至于 codegen 要不要补，取决于 Example NPU 的实现细节——先跑通分区验证，再决定是否深入 codegen，是更稳妥的路径。而「扩展一个原本不支持的融合模式」这件事，恰好能证明你不是照着教程抄了一遍，而是真的理解了 BYOC 的分区规则是怎么工作的。），那么新模式即使被切出来，codegen 阶段也可能报「不支持的算子」。如果 Example NPU 的 codegen 是「按算子名硬编码」的，那么新模式切出来之后，这句话本身没问题，但偏「结果导向」，面试官会追问细节。
Stateflow使用C语言结构体,关于使用Stateflow调用外部C代码的教程介绍
无论是Simulink仿真，还是对模型做代码生成，已有C代码的调用都是我们经常会遇到的情形：如何调用现有的外部C代码？很多人首先想到的是S-Function。的确，S-Function提供了一种途径，可以让我们把C函数封装成Simulink模块在Simulink环境下运行。另外还有一种方式，叫做Legacy Code Tool，说白了也是S-Function，只是MATLAB提供了这样的接口便于用...
视觉SLAM十四讲slambook2示例代码所有依赖库的编译安装教程（VTK、OpenCV3、ceres、Sophus、g2o、Eigen、Pangolin、googletest等）
这是2021年的最后一篇博客～ 新年快乐！ 0 准备工作 首先需要先安装cmake编译器： sudo apt-get install cmake 以及，将十四讲的示例代码克隆下来（十四讲的源码地址点击这里）： git clone --recursive https://github.com/gaoxiang12/slambook2.git 由于里面的3rdparty文件夹内所有内容都来自于其他github仓库，所以需要加上--recursive参数，不然克隆下来的内容不完整。 如果你.
smart-tunnel-ai · 隧道/高速智慧化 AI 应用项目
面向的工程师：一个能跑通、能改、能讲清楚的 Spring Boot + Spring AI 项目。：它不是「调了个 ChatClient 输出一句话」，而是把切块策略、增量入库、来源溯源、防幻觉、工具调用、结构化输出、评估集、密钥守卫、CI 护栏这些工程问题都落到了代码里。每一处都能指向具体类讲取舍。详见。
Python爬虫实战：利用Playwright和反反爬技术高效抓取Bloomberg金融数据
用户行为分析（鼠标移动、点击模式）请求头检测IP频率限制WebSocket通信验证Canvas指纹识别我们的爬虫需要模拟人类行为，使用代理IP池，并合理控制请求频率。
LeetCode 面试经典 150_多维动态规划_交错字符串（97_C++_中等）
LeetCode 面试经典 150_多维动态规划_交错字符串（97_C++_中等） 题目描述： 给定三个字符串 s1、s2、s3，请你帮忙验证 s3 是否是由 s1 和 s2 交错 组成的。 两个字符串 s 和 t 交错 的定义与过程如下，其中每个字符串都会被分割成若干 非空 子字符串： - s = s1 + s2 + ... + sn - t = t1 + t2 + ... + tm - |n - m| <= 1 - 交错 是 s1 + t
SAP B1中文培訓教材_SDK
公司内部培训资料，对开发工具 ，DIAPI， UIAPI，Add-ON有详细解说
WINCC7.3破解文件
WINCC7.3硬件够破解文件，有需要的下载！WINCC7.3硬件够破解文件，有需要的下载！
Docker镜像优化：面试高频翻车的简单题
本文深入探讨Docker镜像优化的两大核心层面：体积优化与构建速度优化。指出仅关注镜像瘦身（如使用Alpine）是表面理解，真正关键在于平衡空间与时间——在DevOps流水线中，构建速度常优先于体积。文章详解了多阶段构建、缓存利用、.dockerignore文件等高效策略，并揭示Alpine镜像虽小但存在兼容性、依赖缺失等风险，强调需结合业务场景权衡选择。掌握这些细节，方能在面试中展现真实技术深度，脱颖而出。
visio安装包
Microsoft Office Visio 是一款专业的制图软件。利用经过更新的形状、协作工具和数据链接图表，创建专业级图表以简化复杂的信息。
Spring 原理高频面试题全解：Bean 生命周期、三级缓存与 @Transactional 失效（2026 招聘 JD 真题复盘）
按 2026 招聘 JD 与一线面经整理 10 道 Spring 高频题：Bean 生命周期与扩展点顺序、AOP 代理生成时机、三级缓存为何必须三级、构造器注入循环依赖为何无解、@Transactional 六类失效与自调用修复三法、REQUIRES_NEW 连接池耗尽风险、事件总线同步语义与 @TransactionalEventListener、自动配置从 spring.factories 到 imports 的演进、自定义 Starter 三步走，附速查表与三条追问链。
OV9734 DATASHEET，完整规格书
OV9734完整规格书，包括电气参数，尺寸规格，寄存器配置表等
AI 全栈开发工程师【二面】
传统的大模型应用通常采用：用户输入 → Prompt → LLM → 输出结果这种模式适合简单问答、文本生成和信息提取等任务。但对于复杂业务，仅依靠一次模型调用往往不够。例如，用户提出：帮我查询某个地区近三个月销量最高的产品，并分析销量变化原因。理解用户需求。拆解查询条件。调用数据库或外部工具。获取查询结果。分析数据。生成最终报告。Agent 的核心价值在于让大模型不仅能够生成文本，还能够根据任务目标进行规划、调用工具、观察执行结果，并根据结果调整后续行动。
从 MLIR Toy Tutorial 到自定义硬件方言 Pass：一份 AI 编译器面试项目实战指南
AI 编译器岗位的面试，通常不会只问你「什么是算子融合」这种概念题，而是会顺着简历上的项目往下挖：你写的这个 Pass 解决了什么问题？IR 是怎么设计的？lowering 的边界在哪？为什么这里要插一个 Op 而不是直接生成循环？一个基于 MLIR 的小项目，恰好能覆盖这些追问点。它足够「真」——你能讲清楚 IR、Dialect、Pass、Lowering 的完整链路；又足够「小」——不需要真的去写一个后端，也不需要跑在真实硬件上。先讲 MLIR 的核心思想、分层设计和功能；
【AI Agent面试系列】上下文管理1
工具返回价值密度最低、体积最大（常占 30%~60%），清理它收益最高、损失最小。摘要对话会丢语义细节，代价更高。按"价值密度从低到高"排序，不是按"体积从大到小"。
我，13年Java老兵，建了个免费网站，公开叫板“Java已死”：没有广告，没有付费墙，151个页面全是踩坑干货
深耕Java13年的一线架构师，搭建免费无广告技术站javadashen.com。站点基于VuePress构建，涵盖Java面试、高并发场景设计、算法、Java+AI工程落地、企业级实战项目等内容。分享大厂生产踩坑经验、源码原理与可落地方案，拒绝焦虑营销，按不同成长阶段规划学习路线，Java开发者可直接复用。
邓明 Agent 系统面试-意图识别学习笔记
不要只是做意图识别而不做测评，就好像要评估 RAG 准确性，在接口服务要测试响应时延，超时控制等等，这里也要关注意图识别准确率，如果面试官认为项目指标太高是在吹牛，关键就是回答因为 Agent 解决的是特定领域的意图识别，识别场景单一，另外就是因为用户输入相对简单。意图识别影响 prompt/spec 的加载，意图识别影响上下文组织，意图识别影响工具选择，意图识别影响 prompt 建议，意图识别得到的意图不是让模型随机生成而是候选类别里去做选择。2.意图识别的原因，以及意图识别得到的是什么？
深入理解 Java 反射：从 Class 对象到方法调用（含性能实测 + 迷你 IOC 实战 + 面试考点）
📌 引言
# Linux 系统编程深度解析：从文件 I/O 到高并发网络
Linux 系统编程，就是用 C/C++ 等语言，直接调用 Linux 内核提供的接口（系统调用）来操作硬件资源（文件、内存、CPU、网络）的编程方式。你写过的 、、、，全部都是系统调用；你写过的 、、，是库函数，库函数底层最终还是调用系统调用。CPU 有特权级别（x86 上 ring 0 是内核态，ring 3 是用户态）：应用程序跑在用户态。当你调用 时，CPU 会通过 或 指令触发陷入（trap），切换到内核态，由内核完成真正的磁盘读取，再切回用户态返回结果。 为什么要区分两个态？ 安全：用户
C++ 运行时多态与虚函数机制全面剖析【面试重点】
构成C++ 运行时多态必须是基类的指针或者引用调用虚函数。被调用的函数必须是虚函数，并且派生类必须对该虚函数完成重写/覆盖（Override）。只有基类的指针或引用才能既指向基类对象，又指向派生类对象（切片机制）；而只有完成了虚函数重写，派生类与基类才具备不同的函数行为，达到“指向谁就调用谁”的效果。在类成员函数的前面加上virtual关键字修饰，该成员函数就成为了虚函数。public:// 成员函数前加 virtual 修饰，声明为虚函数。
[特殊字符]中粮集团秋招｜11.7线上笔试+AI双环节
#中粮集团校招 #中粮笔试题库 #中粮笔试 #2027秋招 #央企笔试 #职豚题库 #秋招笔试 #AI面试 #校招备考。✨拉开分差重点，一定要背 ▪部分岗位附带专业考题 ▪笔试结束马上衔接 AI 面试，高频题：自我介绍、求职动机、岗位匹配，提前备好思路。收到中粮笔试邮件的宝子集合📩 这次是线上笔试 + AI 面试连在一起按顺序作答 很多人容易忽略 AI 面试环节，踩大坑！✅考试：11 月 7 日（周六）10:00–11:40，合计 100 分钟 ✅。
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