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RSS订阅原创 走向ASP.NET架构设计—第五章—业务层模式，原则，实践（前篇）
Microsoft 代理框架（Microsoft Agent Framework）的推出，旨在简化这一过程，让开发人员能够像创建 Web API 或控制台应用一样轻松构建 AI 代理。Microsoft 代理框架为.NET开发者提供了一套强大工具，显著简化了AI代理的开发、编排和部署过程。工具使用：工具是离散的、可调用的功能，如API、模型上下文协议（MCP）工具、代码执行或数据查询。现在就开始使用Microsoft 代理框架，将AI代理的强大功能融入您的应用程序中，以更智能、更高效的方式解决业务挑战。
2025-11-02 21:34:26
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原创 WP有约（三）：课堂重点
选择UDP，因为视频会议对实时性要求高，能容忍少量数据丢失，但无法接受高延迟。现代协议演进：QUIC（HTTP/3基础）在UDP上实现了TCP的可靠性，结合两者优点，解决TCP队头阻塞问题。TCP通过序列号、确认机制、超时重传、错误校验等保证数据不丢失、不重复、按序到达。因为UDP的设计初衷是高效、低延迟，适用于实时场景，丢包并不影响系统的正常运行。UDP不保证数据的顺序和完整性，而TCP通过确认机制确保数据的可靠传输。不可以，UDP无法保证数据的到达，也没有重传机制，数据丢失无法恢复。
2025-11-02 21:32:47
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原创 基于Chrome开源提取的界面开发框架开篇
Middleware: 针对不同的执行时序节点，系统提供了三种 Middleware: Middleware System、Middleware Global和Middleware Local，从而可以实现更精细化的切面逻辑。this.scope.model.xxx: 没有使用依赖注入，而是使用依赖查找，直接通过 scope 对象获取 model 实例，从而简化代码的书写风格。外部切面: 在不改变 Class 源码的前提下，从外部为任何 Class 的任何方法切入逻辑。沮斗伪嘶VonaJS AOP编程。
2025-11-02 21:31:31
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原创 Linux及Arm-Linux程序开发笔记（零基础入门篇）
/ 上传路径（类似目录）.endpoint("http://localhost:9000") // MinIO 地址。-v /Users/zhangyong/docker/minio/config:/root/.minio：保存配置。-v /Users/zhangyong/docker/minio/data:/data：映射数据目录。
2025-11-02 21:30:02
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原创 个人ASP.NET程序性能优化心得()：数据库篇（外一篇）
现实生活中，若宫保鸡丁的必需食材（例如花生）突然缺货，真正的专业厨师会主动寻找替代食材，而不会要求顾客重新“下指令”或“换个点餐方式”。同理，在软件中，一个设计得足够“智能”的对象，也应该能在外部条件或业务需求变化时，自行调整内部逻辑，而不影响调用者的使用方式。对 AI 的误导：当 AI 工具在大规模代码库中搜索或补全时，见到“RestaurantService”可能以为这里面能找到任何与餐厅运营相关的逻辑，补全时也可能把更多不相干的功能（例如“采购食材”、“营销活动”等）一股脑塞进来，很容易导致上帝类。
2025-11-02 21:28:50
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原创 还在为调试提示词头疼？一个案例教你轻松上手！
使用切线向量(Tangent)或副切线(Bitangent)替代法线向量，通过TdotH = dot(tangent, halfVector)计算高光强度，再转换为TsinH = sqrt(1 - TdotH2)实现条状高光效果。该实现通过将Kajiya-Kay模型的核心计算融入URP的标准BRDF框架，既保持了PBR工作流的兼容性，又实现了纤维材质特有的各向异性高光效果。：通过噪声贴图扰动切线方向(ShiftTangent函数)，增强高光的动态变化和真实感。D项 法线分布函数?
2025-11-01 20:59:33
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原创 慢SQL优化实战：从一例线上慢SQL探究执行引擎工作过程
裁剪之后的视频片段放在App安装路径下的cache目录，完整路径为“我的手机/Android/data/com/iknow.android/cache/视频片段的文件名.mp4”。打开Android-Video-Trimmer工程的app/build.gradle，发现里面引用了支持库Support v27，但Android早已废弃Support库，转为使用AndroidX库，所以要么把Support库升级到最后更新的v28库，要么把支持库迁移到AndroidX。二、更新工具库的仓库位置。
2025-11-01 20:54:30
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原创 用块状数组求解区间众数问题
通信顺序进程（Communicating Sequential Process，CSP）是 Tony Hoare 在 1978 年提出的一种描述并发系统交互的模式，它正是Golang并发模型的灵感源泉。该模型的另一显著特征是，消息的发送与接收是异步进行的。CSP模型的关键特性是，进程的执行不会受到其他进程的直接影响，进程间的交互仅通过通道发送和接收消息来实现。Golang通过轻量级的Goroutine和通信机制Channel，实现了CSP模型的核心思想，即通过消息传递而非共享内存实现并发控制。
2025-11-01 20:49:17
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原创 轻量级流程编排框架，Solon Flow v.. 发布
随后使用binlog_summary.py（具体用法可参考：Binlog分析利器-binlog_summary.py）对延迟开始时段的四个 binlog 文件（ binary-log.005636 ~ binary-log.005639 ）进行了分析，发现这些 binlog 的操作模式十分相似：操作次数排名前两位的均为同一张表biz_schema.tbl_product_service_mapping01的 DELETE 与 INSERT 操作。需要注意的是，这个实例的事务隔离级别是 RC。
2025-11-01 20:44:25
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原创 [信号与系统个人笔记]第二章 连续时间信号与系统的时域分析
除了这些额外的功能，还有原本的浏览器基于DOM实现的基本功能，例如输入法的支持、复制粘贴的支持、拖拽的支持等等。而基本的Canvas是无法支持这些功能的，特别是输入法IME的支持，以及文本选区的实现，都需要很复杂的交互实现，这样的成本自然不会是很容易接受的。毕竟如果在基于MVC模式的编辑器实现中，会处理掉对Model来说无效的数据内容，这样就导致原本的HTML内容丢失，因此在这种需求背景下依赖浏览器的默认行为可能是最有效的，这种情况下我们可能主要关注的就是XSS的处理了。
2025-11-01 20:39:03
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原创 Ks 必备：kubectl patch 命令详解
GPU根据屏幕像素覆盖率自动选择Mip层级，公式为：$lod=log2(max(\frac{\partial u}{\partial x},\frac{\partial v}{\partial y}))$其中偏导数通过纹理坐标微分计算。：每级Mipmap通过对上一级4个像素取平均值（颜色纹理）或最大值（深度纹理）生成，例如256×256纹理生成128×128层级时，每个新像素由原纹理2×2区域计算得出。生成深度纹理Mipmap时，通过Compute Shader对4×4区域取最大值下采样。
2025-10-31 19:52:32
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原创 如何让AI真正理解你的需求
而且是纯粹的那种，不要框架，只依赖原生。早期 JavaScript 没有类的概念，通过 “构造函数+原型链” 模拟面向对象，this 因“动态绑定”特性，从强类型语言的角度看，其表现堪比怪物，this 指向完全依赖调用方式，稍不注意就出错。继承的先父后子，无论是隐式调用父类无参构造，还是显式调用有参构造，父类的构造函数总是先执行，父类成员先行完成初始化，不会出现子类访问未就绪的父类属性的情况。JavaScript 的 this 像怪物，核心是指向由函数调用时的方式决定，属于动态绑定，而非定义时的静态绑定。
2025-10-31 19:51:10
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原创 【GitHub每日速递 】开源 AI 搜索引擎 Perplexica：本地大模型 + 多模式搜索，免费又强大！
晕蹿瓤量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。
2025-10-31 19:49:53
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原创 理解WPF Stylet中Command=“{s:Action 方法名}“的设计与实现
这个SQL最大的问题就是标量子查询 (SELECT count(*) FROM ORDER_EXECUTION@DB_LINK c WHERE c.ORDER_NO=A.ORDER_NO AND c.DELETE_FLAG='0')更糟糕的是，完成数被计算了两次（一次用于显示，一次用于计算剩余数），所以实际上子查询执行了2000次！SQL的编写尽量少采用复制、粘贴的方式来实现，最后是根据业务逻辑梳理清楚后再编写SQL语句，可减少SQL的复杂度，也可以减少表的多次访问。
2025-10-31 19:48:37
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原创 鸿蒙应用开发从入门到实战（十四）：ArkUI组件Column&Row&线性布局
除了这些额外的功能，还有原本的浏览器基于DOM实现的基本功能，例如输入法的支持、复制粘贴的支持、拖拽的支持等等。而基本的Canvas是无法支持这些功能的，特别是输入法IME的支持，以及文本选区的实现，都需要很复杂的交互实现，这样的成本自然不会是很容易接受的。毕竟如果在基于MVC模式的编辑器实现中，会处理掉对Model来说无效的数据内容，这样就导致原本的HTML内容丢失，因此在这种需求背景下依赖浏览器的默认行为可能是最有效的，这种情况下我们可能主要关注的就是XSS的处理了。
2025-10-31 19:45:18
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原创 SpringBoot中这个神仙功能，惊艳到我了！
@usage app.monitor({ eventName: 'onOpenPage', callback: (data)=>{ console.log('端上push消息', data ) } })console.warn(`无法提取名称: ${codeLine.substring(0, 50)}`);console.warn(`未知的类型: ${itemType}，名称: ${name}`);* @param {string} type - 类型 ('param' 或 'returns')
2025-10-30 22:39:41
300
原创 AI Agent 产品推荐方案：从需求分析到落地开发
vtkCommand::PickEvent由vtkProp使用空指针调用，但由vtkInteractiorStyleImage使用指向?事件被传递以供进一步处理。观察者模式（Observer Pattern），允许一个对象（观察者）关注另一个对象（被观察者）的状态变化，并在事件发生时自动执行预定操作。有一个很重要的点，这个示例代码是阻塞时的循环刷新，与Qt的基于消息的编程处理方式不一样，这是过程式的编程，我们复刻示例，保持一块Demo就一个函数，否则的话，可以使用Qt定时器来实现更新位置就可以了。
2025-10-30 22:38:22
404
原创 AlfredZhao
在多年的研发生涯里，对调参这个事深恶痛绝，为什么辛辛苦苦架构出来的模型，一训练就崩，训练收敛慢到龟速，这严重影响了开发进度，并且增加了很多不可抗力的消耗。换句话说，朴素SGD是一个没有应用任何先验补充的野蛮人，较于Adam的平滑学习而言，它就像一只无头苍蝇，到处乱撞，也不知道该撞多少次才能收敛至最小值。我相信有很多业内同行，都有这种痛，训练了很久，效果依旧很差，泛化能力也不行，然后就开始苦恼，为什么自己没有足够的钱，足够的算力。引入动量缓冲m，也就是一阶矩，指数加权平滑梯度，它积累了历史梯度的方向趋势。
2025-10-30 22:36:59
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原创 DeepResearch代码浅析
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。
2025-10-30 22:35:17
401
原创 Rainbow-Sea
/去除内容两边的空。slf4j-api日志框架下载地址：https://repo1.maven.org/maven2/org/slf4j/slf4j-api/格式化输出：%d表示日期，%thread表示线程名，%-5level：级别从左显示5个字符宽度,%msg：日志消息，%n是换行符。Logback日志框架官方网站：https://repo1.maven.org/maven2/ch/qos/logback/如果一个文件中放置的是XML格式的数据，这个文件就是XML文件，后缀一般要写成.xml。
2025-10-30 22:32:50
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原创 .B PaddleOCR-VL 登顶 SOTA！GPUStack 高效推理部署实战指南
@usage app.monitor({ eventName: 'onOpenPage', callback: (data)=>{ console.log('端上push消息', data ) } })console.warn(`无法提取名称: ${codeLine.substring(0, 50)}`);console.warn(`未知的类型: ${itemType}，名称: ${name}`);* @param {string} type - 类型 ('param' 或 'returns')
2025-10-29 19:40:54
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原创 @Autowired 的Bug让我们白忙三天
vtkCommand::PickEvent由vtkProp使用空指针调用，但由vtkInteractiorStyleImage使用指向?事件被传递以供进一步处理。观察者模式（Observer Pattern），允许一个对象（观察者）关注另一个对象（被观察者）的状态变化，并在事件发生时自动执行预定操作。有一个很重要的点，这个示例代码是阻塞时的循环刷新，与Qt的基于消息的编程处理方式不一样，这是过程式的编程，我们复刻示例，保持一块Demo就一个函数，否则的话，可以使用Qt定时器来实现更新位置就可以了。
2025-10-29 19:39:32
850
原创 Gin笔记一之项目建立与运行
在多年的研发生涯里，对调参这个事深恶痛绝，为什么辛辛苦苦架构出来的模型，一训练就崩，训练收敛慢到龟速，这严重影响了开发进度，并且增加了很多不可抗力的消耗。换句话说，朴素SGD是一个没有应用任何先验补充的野蛮人，较于Adam的平滑学习而言，它就像一只无头苍蝇，到处乱撞，也不知道该撞多少次才能收敛至最小值。我相信有很多业内同行，都有这种痛，训练了很久，效果依旧很差，泛化能力也不行，然后就开始苦恼，为什么自己没有足够的钱，足够的算力。引入动量缓冲m，也就是一阶矩，指数加权平滑梯度，它积累了历史梯度的方向趋势。
2025-10-29 19:38:11
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原创 给web增加简单的ai对话功能
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。
2025-10-29 19:36:41
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原创 咖啡机（K.F.J）
/去除内容两边的空。slf4j-api日志框架下载地址：https://repo1.maven.org/maven2/org/slf4j/slf4j-api/格式化输出：%d表示日期，%thread表示线程名，%-5level：级别从左显示5个字符宽度,%msg：日志消息，%n是换行符。Logback日志框架官方网站：https://repo1.maven.org/maven2/ch/qos/logback/如果一个文件中放置的是XML格式的数据，这个文件就是XML文件，后缀一般要写成.xml。
2025-10-29 19:35:17
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空空如也
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