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RSS订阅原创 架构之路（三） 单元测试
使用 thread return 时，需要注意，我们的断点需要打在 objc_msgSend 的入口处，如果在 addNum 的入口打断点执行 thread return，最终可能会得到非预期值；但这种方式有个弊端是，需要等函数执行完，在实际的场景中，我们往往希望不执行函数且能让函数返回我们想要的值，比如：函数中可能会修改其他参数，函数可能有复杂的鉴权逻辑无法通过鉴权等，这些场景我们往往不希望或者不能让函数执行，这种情况下就需要另一个指令：thread return。如下，是AI生成的函数调用流程；
2025-11-11 14:40:42
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原创 阿里云ECS的CPU%排查
在 HT for Web 引擎之上进行了性能优化，支持大规模粒子特效应用，支持物理特性（重力、风力、碰撞）模拟，支持粒子交互特性，粒子可与场景中的物体产生碰撞、吸附等互动特性，可应用于数字孪生与仿真应用中，实现模拟天气、火灾、泄漏、气流、洋流、物体应变、形变等动态过程。HT 监控系统基于炉身传感器网络采集的实时数据，与 CAE 压力场仿真结果进行耦合校验，构建实时压力等值线与等压面模型，通过专属数据面板直观展示炉身、炉腰、炉腹、热风围管等关键部位的最高压力、压力极差等核心数据。
2025-11-11 14:35:59
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原创 从零开始实现简易版Netty(五) MyNetty FastThreadLocal实现
MudTools.OfficeInterop.Word 是一个强大的 .NET 库，它封装了 Microsoft Word 的 COM 组件，让开发者能够以面向对象的方式轻松操作 Word 文档。通过定义规则模板，我们可以创建一个灵活的系统，能够适应不同类型的合同需求，而无需修改代码。虽然 MudTools.OfficeInterop.Word 没有直接提供创建目录的方法，但我们可以通过使用 Word 的内置功能来实现。通过设置段落的大纲级别，我们可以创建一个结构清晰的文档，便于读者快速定位感兴趣的内容。
2025-11-11 14:31:36
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原创 纯 C#实现+AOT 打造的多功能图片处理工具 ImageGlider
结语：在AI技术快速发展的今天，Litho代表了软件工程文档化的新范式——让代码自我描述，让文档自动生成。在现代软件开发中，架构文档往往成为团队的技术债重灾区。模板驱动 Doxygen、Javadoc 生成速度快，成本低 仅限语法层面，缺乏语义理解。AI直接生成 通用LLM+Prompt 灵活性高，理解能力强 成本不可控，输出不稳定。维护成本高 每次代码变更都需要手动更新文档 开发效率降低，文档更新率不足30%格式不统一 缺乏标准化模板，文档质量参差不齐 知识传承困难，审查效率低下。
2025-11-11 14:21:36
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原创 记一次 .NET 某自动化智能制造软件 卡死分析
使用 thread return 时，需要注意，我们的断点需要打在 objc_msgSend 的入口处，如果在 addNum 的入口打断点执行 thread return，最终可能会得到非预期值；但这种方式有个弊端是，需要等函数执行完，在实际的场景中，我们往往希望不执行函数且能让函数返回我们想要的值，比如：函数中可能会修改其他参数，函数可能有复杂的鉴权逻辑无法通过鉴权等，这些场景我们往往不希望或者不能让函数执行，这种情况下就需要另一个指令：thread return。如下，是AI生成的函数调用流程；
2025-11-10 15:18:59
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原创 一步一步学习使用FireMonkey动画（） 用实例理解动画的运行状态
在 HT for Web 引擎之上进行了性能优化，支持大规模粒子特效应用，支持物理特性（重力、风力、碰撞）模拟，支持粒子交互特性，粒子可与场景中的物体产生碰撞、吸附等互动特性，可应用于数字孪生与仿真应用中，实现模拟天气、火灾、泄漏、气流、洋流、物体应变、形变等动态过程。HT 监控系统基于炉身传感器网络采集的实时数据，与 CAE 压力场仿真结果进行耦合校验，构建实时压力等值线与等压面模型，通过专属数据面板直观展示炉身、炉腰、炉腹、热风围管等关键部位的最高压力、压力极差等核心数据。
2025-11-10 15:14:40
262
原创 Spring @Component 和 @Bean 的区别与最佳实践
MudTools.OfficeInterop.Word 是一个强大的 .NET 库，它封装了 Microsoft Word 的 COM 组件，让开发者能够以面向对象的方式轻松操作 Word 文档。通过定义规则模板，我们可以创建一个灵活的系统，能够适应不同类型的合同需求，而无需修改代码。虽然 MudTools.OfficeInterop.Word 没有直接提供创建目录的方法，但我们可以通过使用 Word 的内置功能来实现。通过设置段落的大纲级别，我们可以创建一个结构清晰的文档，便于读者快速定位感兴趣的内容。
2025-11-10 15:10:17
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原创 技术圈的“绯闻女孩”：Gossip是如何把八卦秘密传遍全网的？
翘蚜妨竞虽然说是手算，但是我还是会写一点 C# 代码，避免敲坏了计算器。我和大家保证，整个手算过程中，最终的计算结果只需要用到初高中知识。推导过程会用到部分高数的知识。我尽量将用到的知识点全列举出来，本文对学渣友好，期望能够拿出纸笔和 VisualStudio 的伙伴阅读完本文能够真的理解神经网络BP传播算法是如何计算的看了一下时间，今年确实 2025 年，而不是 2015 年。在 2025 时还在聊BP 算法实在有点一言难尽。我在 10 多年前尝试写过贴近的程序，当时写的时候有一些概念没有理解，但代码是写
2025-11-10 14:41:39
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原创 继续 Vibe Coding 撸工具：Markdown写作 + 一键发布
结语：在AI技术快速发展的今天，Litho代表了软件工程文档化的新范式——让代码自我描述，让文档自动生成。在现代软件开发中，架构文档往往成为团队的技术债重灾区。模板驱动 Doxygen、Javadoc 生成速度快，成本低 仅限语法层面，缺乏语义理解。AI直接生成 通用LLM+Prompt 灵活性高，理解能力强 成本不可控，输出不稳定。维护成本高 每次代码变更都需要手动更新文档 开发效率降低，文档更新率不足30%格式不统一 缺乏标准化模板，文档质量参差不齐 知识传承困难，审查效率低下。
2025-11-10 14:36:37
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原创 WM有约II（八）：本地化
实干指关虽然说是手算，但是我还是会写一点 C# 代码，避免敲坏了计算器。我和大家保证，整个手算过程中，最终的计算结果只需要用到初高中知识。推导过程会用到部分高数的知识。我尽量将用到的知识点全列举出来，本文对学渣友好，期望能够拿出纸笔和 VisualStudio 的伙伴阅读完本文能够真的理解神经网络BP传播算法是如何计算的看了一下时间，今年确实 2025 年，而不是 2015 年。在 2025 时还在聊BP 算法实在有点一言难尽。我在 10 多年前尝试写过贴近的程序，当时写的时候有一些概念没有理解，但代码是写
2025-11-09 14:59:52
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原创 AOP in Asp.net MVC
结语：在AI技术快速发展的今天，Litho代表了软件工程文档化的新范式——让代码自我描述，让文档自动生成。在现代软件开发中，架构文档往往成为团队的技术债重灾区。模板驱动 Doxygen、Javadoc 生成速度快，成本低 仅限语法层面，缺乏语义理解。AI直接生成 通用LLM+Prompt 灵活性高，理解能力强 成本不可控，输出不稳定。维护成本高 每次代码变更都需要手动更新文档 开发效率降低，文档更新率不足30%格式不统一 缺乏标准化模板，文档质量参差不齐 知识传承困难，审查效率低下。
2025-11-09 14:54:34
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原创 API设计新思维：用流畅接口构造内部DSL
忍诖酉猜虽然说是手算，但是我还是会写一点 C# 代码，避免敲坏了计算器。我和大家保证，整个手算过程中，最终的计算结果只需要用到初高中知识。推导过程会用到部分高数的知识。我尽量将用到的知识点全列举出来，本文对学渣友好，期望能够拿出纸笔和 VisualStudio 的伙伴阅读完本文能够真的理解神经网络BP传播算法是如何计算的看了一下时间，今年确实 2025 年，而不是 2015 年。在 2025 时还在聊BP 算法实在有点一言难尽。我在 10 多年前尝试写过贴近的程序，当时写的时候有一些概念没有理解，但代码是写
2025-11-08 14:09:24
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原创 细说ASP.NET Windows身份认证
结语：在AI技术快速发展的今天，Litho代表了软件工程文档化的新范式——让代码自我描述，让文档自动生成。在现代软件开发中，架构文档往往成为团队的技术债重灾区。模板驱动 Doxygen、Javadoc 生成速度快，成本低 仅限语法层面，缺乏语义理解。AI直接生成 通用LLM+Prompt 灵活性高，理解能力强 成本不可控，输出不稳定。维护成本高 每次代码变更都需要手动更新文档 开发效率降低，文档更新率不足30%格式不统一 缺乏标准化模板，文档质量参差不齐 知识传承困难，审查效率低下。
2025-11-08 14:04:32
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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 ...
处于waitting状态是因为它在等任务执行，从堆栈可以看出是阻塞在TaskQueue.take方法，org.apache.tomcat.util.threads.TaskQueue是tomcat中的LinkedBlockingQueue，是生产者-消费者模型，take方法阻塞表示当前队列是空的，没有任务需要执行，一旦有任务放入TaskQueue，take方法就会唤醒，进入Runnable状态。这点就不好理解了，应用恢复了，为什么tomcat没有恢复，tomcat线程此时在做什么？
2025-11-07 16:08:28
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原创 万字带你深度了解MQ消息队列
HDRP引入更高精度的光照贴图UV生成和分辨率控制，URP随后适配简化版流程，如自动生成Lightmap UVs功能。Unity 5.x之前采用Enlighten光照系统，仅支持静态物体烘焙，动态物体需依赖Light Probe间接光照。URP整合了轻量级烘焙管线，支持混合光照模式（Mixed Lighting），允许静态物体烘焙阴影与动态物体实时交互。光源设为Mixed模式，静态阴影烘焙到光照贴图，动态物体接收实时阴影。：远景物体降低Scale In Lightmap值。
2025-11-07 16:03:18
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原创 使用surging 常见的几个问题
处于waitting状态是因为它在等任务执行，从堆栈可以看出是阻塞在TaskQueue.take方法，org.apache.tomcat.util.threads.TaskQueue是tomcat中的LinkedBlockingQueue，是生产者-消费者模型，take方法阻塞表示当前队列是空的，没有任务需要执行，一旦有任务放入TaskQueue，take方法就会唤醒，进入Runnable状态。这点就不好理解了，应用恢复了，为什么tomcat没有恢复，tomcat线程此时在做什么？
2025-11-06 13:58:47
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原创 Rust从入门到精通-trait
HDRP引入更高精度的光照贴图UV生成和分辨率控制，URP随后适配简化版流程，如自动生成Lightmap UVs功能。Unity 5.x之前采用Enlighten光照系统，仅支持静态物体烘焙，动态物体需依赖Light Probe间接光照。URP整合了轻量级烘焙管线，支持混合光照模式（Mixed Lighting），允许静态物体烘焙阴影与动态物体实时交互。光源设为Mixed模式，静态阴影烘焙到光照贴图，动态物体接收实时阴影。：远景物体降低Scale In Lightmap值。
2025-11-06 13:54:00
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原创 化对象，部分设计中命名为 DO（Data Object），常作用于三层中的 dao 层。 （）BO (Business Object ...
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。
2025-11-05 15:55:26
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原创 使用CalcBinding实现复杂逻辑绑定
HDRP引入更高精度的光照贴图UV生成和分辨率控制，URP随后适配简化版流程，如自动生成Lightmap UVs功能。Unity 5.x之前采用Enlighten光照系统，仅支持静态物体烘焙，动态物体需依赖Light Probe间接光照。URP整合了轻量级烘焙管线，支持混合光照模式（Mixed Lighting），允许静态物体烘焙阴影与动态物体实时交互。光源设为Mixed模式，静态阴影烘焙到光照贴图，动态物体接收实时阴影。：远景物体降低Scale In Lightmap值。
2025-11-05 15:51:15
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原创 PHP . vs PHP . 对比：新功能、性能提升和迁移技巧
HDRP引入更高精度的光照贴图UV生成和分辨率控制，URP随后适配简化版流程，如自动生成Lightmap UVs功能。Unity 5.x之前采用Enlighten光照系统，仅支持静态物体烘焙，动态物体需依赖Light Probe间接光照。URP整合了轻量级烘焙管线，支持混合光照模式（Mixed Lighting），允许静态物体烘焙阴影与动态物体实时交互。光源设为Mixed模式，静态阴影烘焙到光照贴图，动态物体接收实时阴影。：远景物体降低Scale In Lightmap值。
2025-11-04 15:04:16
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原创 AIReview 实战：用 AI 把代码评审提质提速
Mud代码生成器是一套基于Roslyn的源代码生成器，专门针对.NET平台设计，提供了类似Lombok的功能，甚至更加丰富。在.NET的依赖注入系统中，构造函数注入是最推荐的依赖注入方式。这套工具通过在代码中添加特定的特性(Attribute)标记，然后在编译时自动生成相应的代码，大大减少了开发者需要手动编写的代码量。在现代Web应用开发中，数据传输对象(DTO)和视图对象(VO)是常见的设计模式。[property: Required(ErrorMessage = "客户端key不能为空")]
2025-11-03 23:36:57
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原创 解决 Semi Design Upload 组件实现自定义压缩，上传文件后无法触发 onChange
佣棵叫簧在深度学习中，优化器（Optimizer）是连接模型与数据的桥梁，它负责根据损失函数的梯度来更新模型的参数，以期找到一组能最小化损失的“最优解”。NAG 对经典动量做了一个聪明的修改：它不计算当前点的梯度，而是先“预估”一下按照当前动量会走到哪里，然后在那个“未来”的点计算梯度，再用这个梯度来修正最终的步进方向。MBGD 相对 SGD：用小批量平均来估计梯度，有效降低了梯度估计的方差，使得收敛更稳定，同时充分利用了现代计算硬件（如GPU）的并行计算能力，提升了训练吞吐量。无悬念首选 AdamW。
2025-11-03 23:34:13
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原创 也谈项目经理与敏捷开发
跋抠案谝虽然说是手算，但是我还是会写一点 C# 代码，避免敲坏了计算器。我和大家保证，整个手算过程中，最终的计算结果只需要用到初高中知识。推导过程会用到部分高数的知识。我尽量将用到的知识点全列举出来，本文对学渣友好，期望能够拿出纸笔和 VisualStudio 的伙伴阅读完本文能够真的理解神经网络BP传播算法是如何计算的看了一下时间，今年确实 2025 年，而不是 2015 年。在 2025 时还在聊BP 算法实在有点一言难尽。我在 10 多年前尝试写过贴近的程序，当时写的时候有一些概念没有理解，但代码是写
2025-11-02 21:03:36
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原创 .NET里简易实现AOP
本文主要是针对Python开发领域，对使用PySide6/PyQt6实现自定义窗口布局的探讨，因此也注意PyQt-Fluent-Widgets （https://github.com/zhiyiYo/PyQt-Fluent-Widgets）这个界面组件的实现效果，非常不错，因此对它的实现方式和组合界面的方式进行了一定的研究学习。在对这些界面大致了解后，心里希望模拟他们的实现方式，构造一个类似的自定义窗口布局，其中参考上面组件的作者的图示进行分析下。常用于多页面界面切换（比如“设置/主页/详情”之间切换）。
2025-11-02 21:01:38
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原创 关于大型网站技术演进的思考（一）--存储的瓶颈（）
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。
2025-11-02 20:59:51
552
原创 大型网站架构系列：分布式消息队列（一）
Mud代码生成器是一套基于Roslyn的源代码生成器，专门针对.NET平台设计，提供了类似Lombok的功能，甚至更加丰富。在.NET的依赖注入系统中，构造函数注入是最推荐的依赖注入方式。这套工具通过在代码中添加特定的特性(Attribute)标记，然后在编译时自动生成相应的代码，大大减少了开发者需要手动编写的代码量。在现代Web应用开发中，数据传输对象(DTO)和视图对象(VO)是常见的设计模式。[property: Required(ErrorMessage = "客户端key不能为空")]
2025-11-02 20:57:56
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原创 那些年搞不懂的术语、概念：协变、逆变、不变体
纷谴谇揭在深度学习中，优化器（Optimizer）是连接模型与数据的桥梁，它负责根据损失函数的梯度来更新模型的参数，以期找到一组能最小化损失的“最优解”。NAG 对经典动量做了一个聪明的修改：它不计算当前点的梯度，而是先“预估”一下按照当前动量会走到哪里，然后在那个“未来”的点计算梯度，再用这个梯度来修正最终的步进方向。MBGD 相对 SGD：用小批量平均来估计梯度，有效降低了梯度估计的方差，使得收敛更稳定，同时充分利用了现代计算硬件（如GPU）的并行计算能力，提升了训练吞吐量。无悬念首选 AdamW。
2025-11-02 20:56:09
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原创 Dify快速搭建问答系统
除了数据库，笔者更关注的就是APEX，现在它也摇身一变成为 APEX AI Application Generator，之前分享过 APEX实战第5篇：利用APEX程序直观体验向量近似检索能力，只是用到近似检索能力，后面也计划按下面演讲中的例子，做一个自然语言直接对APEX中原生的交互式报表进行提问的Demo。至于为何要找相近的？26ai本质是23.26，但是23ai这个名字不再使用了，也不存在23ai升级到26ai的说法，如果你之前用的23ai，只是打个10月份的补丁，就可以无缝变成26ai。
2025-11-01 21:03:12
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原创 Trae Plus 让没有编程基础的女朋友也用上了 AI Coding
DataGrip 除了从脚本文件、CSV、TSV 或具有分隔符分隔值的文本文件导入之外，你还可以使用你喜欢的格式导出数据，包括 CSV、JSON、HTML、Markdown、Excel 等，你甚至可以自行创建格式！商业版的所有功能均可供使用，包括 AI 赋能的代码补全、智能查询控制台、类似 Excel 的数据编辑器、Git 集成，以及对多种数据库的支持。DataGrip 可根据自己的偏好，通过浅色和深色主题、全彩自定义、可定制的按键映射和语言插件调整工具的外观和配置。DataGrip 支持的数据库。
2025-11-01 20:58:12
439
原创 抽象类VS接口：核心区别与实战选择
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”。
2025-11-01 20:53:22
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原创 VideoPipe中集成多模态大模型做视频（图片）分析
但是在复杂系统中，不同的业务消息（例如“下单”、“扣库存”、“发积分”）在投递失败时，需要采取不同的补偿逻辑。策略模式的核心思想是：定义一系列算法（或行为），让它们可以相互替换，且算法的变化不会影响使用算法的客户。//根据bean的名称从map中获取相应的实现类。
2025-11-01 20:47:58
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原创 .NET周刊【月第期 --】
侨阂未撬1. 球谐光照(Spherical Harmonics)模型 内存占用 GPU消耗 动态支持 视觉质量。URP混合方案 中 中 ★★★★☆ ★★★★☆。球谐光照 极低 极低 ★★★★★ ★★☆☆☆。反射探针 中-高 中 ★★★☆☆ ★★★★☆。SSR 低 高 ★★★★☆ ★★★★☆。核心方案：反射探针 + 球谐光照。开放世界：球谐为主+关键区域探针。球谐光照提供高效的漫反射环境光。实时动态物体也能接收球谐光照。高端设备：完整反射探针+球谐。将环境光信息编码为球谐系数。存储为立方体贴图或2D贴图。
2025-11-01 20:42:55
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原创 【渲染流水线】[输出阶段]-[双缓冲机制]以UnityURP为例
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?
2025-10-31 23:20:47
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原创 明 Ubuntu .. LTS \n \l gcc version .. (Ubuntu ..-ubuntu~.) 前言 对于C++ ...
Mapster 是一个开源免费（MIT license）、快速、高性能、灵活且易于使用的 .NET 对象映射库，用于在 .NET 用程序中进行对象之间的转换和映射操作，大幅减少手动赋值带来的重复代码、人为错误和维护成本。在线文档：https://github.com/MapsterMapper/Mapster/wiki。开源地址：https://github.com/MapsterMapper/Mapster。// Mapster 映射（无需任何配置！/// 注册所有自定义的 Mapster 映射配置。
2025-10-31 23:19:45
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原创 不同数据库中 VARCHAR 的差异及字符串查询“N”前缀的使用规则
已删除: $ai_patrickLiu_dir" || echo "?启动脚本: $(ls -ld "/usr/bin/patrickLiuFileBrowser" 2>/dev/null | awk '{print $1 " " $3 ":" $4}' || echo "未知")"AIBroker 目录: $(ls -ld "$AIBROKER_DIR" 2>/dev/null | awk '{print $1 " " $3 ":" $4}' || echo "未知")"权限设置失败，继续尝试删除"
2025-10-31 23:18:45
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原创 云闪付联合HarmonyOS SDK打造更便捷安全的支付体验
顾倏细晕在深度学习中，优化器（Optimizer）是连接模型与数据的桥梁，它负责根据损失函数的梯度来更新模型的参数，以期找到一组能最小化损失的“最优解”。NAG 对经典动量做了一个聪明的修改：它不计算当前点的梯度，而是先“预估”一下按照当前动量会走到哪里，然后在那个“未来”的点计算梯度，再用这个梯度来修正最终的步进方向。MBGD 相对 SGD：用小批量平均来估计梯度，有效降低了梯度估计的方差，使得收敛更稳定，同时充分利用了现代计算硬件（如GPU）的并行计算能力，提升了训练吞吐量。无悬念首选 AdamW。
2025-10-31 23:17:34
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原创 聊聊六种负载均衡算法
去找了网络团队，从流量回溯设备上看到400确实是网关返回的，还没有到后面的业务系统，400代表BadRequest，我怀疑是不是请求体的问题，想让网络将那个时间段的流量包数据取下来分析，网络没给，只给我了业务报文参数，走网关请求的业务参数报文是加密的，我本地运行程序可以正常解密报文，我反馈给了负责运维Nginx的团队。不应该啊，以往网关发版的时候，是滚动发版的，F5上先下掉一个机器的流量，停启这个机器上的网关服务，然后F5上流量，F5下流量的时候是有长连接存在的，每次都会等个5分钟左右才能下掉一路的流量。
2025-10-31 23:16:24
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