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RSS订阅原创 一周改6个库后我悟了：AI时代，程序员正在退化成“甲方”
AI不会取代程序员，但会重新定义程序员的工作方式。未来的程序员不再是纯粹的代码编写者，而是懂业务的产品经理、懂技术的架构师、会管理的协调者。那些只会写代码、不思考业务和架构的程序员会被淘汰，而那些能有效驾驭AI、将其作为生产力工具的程序员会变得更强大。关键在于：不要把AI当作威胁，而要把它当作助手;不要被动地担心被取代，而要主动地学习如何与AI协作。就像当年IDE的出现没有让程序员失业，反而让我们写代码更高效一样，AI也会成为我们工作中不可或缺的伙伴。我是在单纯地写代码，还是在做有价值的决策?
2025-11-24 23:11:56
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原创 用n8n实现一个长视频生成工作流
起初我对AI生成的视频并没抱太大期望，但最终剪辑完成后，效果出乎意料地好。尤其是将所有AI生成的素材拼装在一起后，整体呈现出了令人满意的连贯性和观赏性。整个流程从创意到成片，AI的参与度达到了前所未有的高度，让我看到了视频创作自动化的巨大潜力。不过，现在距离大规模生产还有一个门槛——成本问题。我使用的即梦同款生成模型，成本高达每秒近1元。
2025-10-31 22:25:04
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原创 使用n8n做一个自动同步更新的Github项目问答机器人
我翻译并开源了Google新书《Agentic Design Patterns》，这是一本系统介绍AI Agent构建模式的书籍。项目提供中英文精排版电子书下载（GitHub地址：https://github.com/xindoo/agentic-design-patterns）。我还基于n8n开发了问答机器人，内置全书内容并实时同步更新，可通过官网(https://adp.xindoo.xyz/)右下角使用。文章详细介绍了使用n8n搭建问答机器人的三个步骤：数据写入向量数据库、问答功能实现和网页集成，展示
2025-10-26 10:50:52
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原创 AI Agent 设计模式：从理论到实践的完整指南
2024年，AI Agent（智能体）已经从实验室走向生产环境。从 ChatGPT 的 Code Interpreter 到 Claude 的 Computer Use，从 AutoGPT 到各类垂直领域的智能助手，AI Agent 正在重塑我们与 AI 的交互方式。但是，如何构建一个真正可靠、可控、可扩展的 AI Agent 系统？这不仅仅是调用几个 API 那么简单。就像我们在软件工程中使用设计模式来解决常见问题一样，AI Agent 的开发同样需要经过验证的设计模式和最佳实践。《Agentic Des
2025-10-02 12:03:16
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原创 从经验主义到贝叶斯理论：如何排查线上问题
摘要 本文探讨了后端研发人员排查线上问题的效率差异及其原因。作者指出，即使经验相似的工程师，在排查同一问题时也存在效率差距，这源于思维模式与方法的根本不同。文章从程序运行的线性本质出发，说明排查问题本质上是逆向工程，需要还原导致错误的执行路径。差异点一是信息获取能力，高效排查者善于利用监控、日志和动态诊断工具；差异点二是"经验"的科学内涵，即内化的故障概率模型，可用贝叶斯理论解释。作者通过实例展示如何用先验概率、似然度和贝叶斯更新来定位问题根因，强调持续收集证据并更新概率判断的重要性。最
2025-09-13 16:10:48
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原创 我用AI为自己造了一把安全的开发者“瑞士军刀””
我们从开发者的一个核心痛点出发，通过理解问题的本质，找到了一个安全与便捷兼得的解决方案——DevUtils。它就像一个属于开发者自己的、安全可靠的瑞士军刀。目前项目包含的工具都是我在日常工作中能想到的高频应用。当然，开发者的需求是无穷无尽的。如果你有任何“要是有这么个工具就好了”的奇思妙想，或者你对这个项目感兴趣，愿意贡献自己的一份力量，都非常欢迎你到项目的GitHub仓库中提出Issue或直接参与开发。开源社区因你的参与而更加精彩！GitHub项目地址。
2025-08-31 21:09:27
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转载 世人只知张小龙，无人记我陶建辉
57岁程序员陶建辉曾怀揣"颠覆短信彩信"的梦想，2007年就开发出比微信早两三年的和信应用，却因时机不成熟创业失败。如今他创立的涛思数据迎来新机遇：DeepSeek爆火后，他带领团队开发出AI原生的工业数据管理平台IDMP，推出"无问智推"功能，通过AI主动推送数据分析结果，打破传统行业知识壁垒。这位连续创业者认为，AI消除了行业知识障碍，让基础软件公司能直达最终用户，这是比时序数据库TDengine更大的千亿级市场机会。团队正全力冲刺，希望抓住这可能是他人生最后的大
2025-08-13 18:42:06
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原创 从LLM和MCP的协同过程看如何做优化
通过分析大语言模型（LLM）与MCP的协同过程，探讨了如何优化工具调用效率，包括函数调用的动态管理、工具描述的准确性、合适的工具组合及提示词优化，以提升基于MCP的智能体性能。
2025-07-06 16:26:27
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原创 打通Dify与AI工具生态：将Workflow转为MCP工具的实践
Dify Workflow转MCP工具中间件解决方案 该方案设计了一个轻量级HTTP服务，作为Dify平台工作流与MCP协议间的桥梁。通过实现MCP协议的三个核心方法（初始化、工具列表、工具调用），可将Dify Workflow转换为符合MCP标准的工具。主要特点包括： 支持多个Workflow并行服务，每个通过不同路径访问 异步处理架构，满足高并发需求 完整实现MCP协议规范 通过配置方式灵活管理不同Workflow 包含错误处理和日志记录机制 该中间件已在知识库检索等业务场景中验证有效性，使Dify W
2025-06-29 21:01:09
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原创 Docker容器自动更新利器：Watchtower
摘要：本文介绍了Watchtower这一Docker自动化更新工具，它能监控运行中的容器并自动更新到最新镜像版本。作者分享了安装方法（Docker直接运行或Compose部署）、常用配置参数（如更新间隔、清理旧镜像等）以及选择性更新特定容器的技巧。文章特别提醒该工具更适合个人开发环境使用，并强调了数据持久化的重要性。通过Watchtower，开发者可以轻松保持容器最新版本，节省手动更新时间。
2025-06-22 21:31:27
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原创 一文了解知识库背后的技术RAG
想让大模型更懂你的专业领域、获取实时信息？本文深度揭秘知识库背后的核心技术RAG：它如何像“开卷考试”一样，让大模型瞬间拥有你提供的海量知识，以及它真正的能力与局限。
2025-05-25 21:43:55
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原创 AI应用的五个级别：从入门到专家的进阶之路
综上所述，AI应用的五个级别从入门级到专家级，反映了用户对AI技术掌握程度的逐步提升和应用能力的不断拓展。每个级别都有其独特的特点和应用场景，涵盖了从基础的知识学习到复杂的科研创新等多个方面。AI技术对社会和经济发展的贡献不可忽视。在入门级和应用级，AI已经深入到我们的日常生活和企业的基础运营中，提高了信息获取的效率和服务质量。进阶级和专业级的应用则为各行业的核心业务提供了强大的支持，推动了生产效率的提升和业务模式的创新。而专家级的研究和创新则为AI技术的未来发展奠定了基础，引领着行业的发展方向。
2025-04-26 09:46:58
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原创 一文入门AI圈最近爆火的MCP协议
今天来聊一聊claude母公司anthropic推出的mcp协议，mcp全称是model context protocol，中文可以翻译成模型上下文协议，官网地址是https://modelcontextprotocol.io/。mcp号称是AI工具调用的type-c协议，可以完成AI助手的跨平台调用，让不同的模型可以统一化标准进行交互，从而提升AI技术的互操作性和效率，就如同电子圈里的type-c协议。
2025-04-13 19:44:13
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原创 借助mcpo在open-webui中使用mcp
总的来说，mcpo提供了一种简单方便的方式来将mcp工具转换为OpenAPI兼容的HTTP服务器，让其融入open-webui中使用。虽然目前还存在一些小问题，但这些都不影响其在open-webui中的使用。随着open-webui的持续更新和完善，相信这些问题很快就会得到解决，让我们能够更好地利用mcp生态中的各种工具。
2025-04-05 22:33:34
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原创 302.ai推出缝合模型
例如，gpt-4o-r1-fusion就是具备DeepSeek-R1推理能力的gpt-4o版本。是不是一个很有意思的功能，更有意思的是这个功能还可以叠buff，把之前的搜索功能叠进去，使用功能就是把-r1-fusion和-web-search叠一起，就可以得到一个同时具备推理和搜索功能的新模型，最最重要的是，在 302.ai 上，所有的大语言模型都可以这么干，还是拿gpt-4o为例，gpt-4o-r1-fusion-web-search 就是这么一个联网搜索推理版的gpt-4o模型。
2025-03-06 09:11:49
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翻译 HTTP/3：性能改进(第 2 部分)
xindoo已获得授权翻译并发表在优快云平台上，原文链接，原文作者是 IETF 的成员之一，负责 HTTP/3 协议标准的制定。欢迎回到关于新 HTTP/3 协议的系列文章。在第 1 部分中，我们探讨了以及底层 QUIC 协议的主要特性。在第二部分中，我们将重点探讨 QUIC 和 HTTP/3 为网页加载带来的事实上，QUIC 和 HTTP/3 确实展现出显著的 Web 性能提升潜力，但。对于使用高速有线或移动网络的普通用户来说，新协议带来的优势可能并不明显。
2025-02-23 20:47:12
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原创 deepseek-r1祛魅：从过度热捧到理性认知
本文分析了近期引发热议的deepseek-r1模型，指出公众对其存在的五大认知误区：并非远超竞品、非技术革命、仍需提示词优化、非全功能模型、无法完全替代人类。文章通过性能榜单对比揭示其真实定位——在编码、数学和中文处理上表现优异，具备高性价比和弱化提示词的优势，但存在响应速度慢、缺乏多模态等短板。作者强调该模型本质是现有技术的工程优化，建议根据业务场景理性选择，在中文生成、代码辅助等场景具有实用价值，但需避免过度神化其突破性。
2025-02-19 23:07:20
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原创 拒绝3K升级费！手把手教你用Swap给2C4G服务器续命
在技术探索中，"穷"往往能激发创造力。通过巧妙利用zram和swapfile的组合拳，我的2c4g服务器硬生生挤出了6GB虚拟内存。虽然swap空间无法与物理内存的性能相提并论，但面对日均1GB左右的swap实际使用量，这波操作至少让服务器告别了"日常宕机一小时"的尴尬期——毕竟，能用且不花钱的方案就是好方案！实践证明，在资源有限的情况下，Linux的内存管理机制给我们留足了腾挪空间。这种缝合式优化虽称不上优雅，但胜在立竿见影。等哪天阿里云搞活动促销升级配置时，再考虑真金白银投入也不迟，你说是不是？
2025-01-31 13:13:49
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原创 为什么AI智能体需要工作流
善于沟通的人能充分发挥 LLM 的潜力，因为和LLM沟通和与人沟通并没有本质的区别。同样，那些擅长解决复杂问题的人往往具备出色的系统思维，能设计出高效实用的工作流程，将复杂任务分解为可管理的步骤。最后总结下本文的核心观点，在AI应用中，合理的工作流设计是提升系统效能的关键，通过任务的水平拆分和垂直拆分，我们可以构建出既能处理大规模数据又能保证质量的混合工作流体系。工作流不仅仅是一种技术实现方式，更是一种系统化思维的体现，它能帮助我们更好地应对复杂的AI应用场景，实现更高效的任务处理和更可靠的质量控制。
2024-12-21 20:35:29
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原创 如何用GPT-4o解读视频
过将视频拆分为关键帧并使用GPT-4o进行分析，可以实现对视频内容的解读。该方法包括提取视频帧、将其转换为base64编码，并利用GPT-4o生成详细的剧情描述。实验结果表明，该方法有效且展示了GPT-4o在多模态任务中的能力。
2024-11-17 20:05:25
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原创 json命令行处理神器jq介绍
jq是一个强大的命令行工具，用于处理JSON数据，能够简化数据过滤、转换和操作过程。文中介绍了jq的基本用法，包括提取字段、数组操作、过滤和数据转换，以及一些高级特性如条件语句、自定义函数和数学运算。jq的灵活语法和链式操作使得处理复杂JSON数据变得高效，适合开发者和数据分析师使用。
2024-11-03 21:47:56
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原创 OpenAI的结构化浅析
通过这篇文章，我们了解了OpenAI结构化输出的基本用法，并深入探讨了其可能的实现原理。希望这些内容对大家有所帮助。结构化输出功能无疑是AI与现有系统对接的关键依赖，因为目前所有系统的输入都有特定的格式要求。在没有结构化输出能力之前，我们不得不使用各种奇技淫巧来完成数据格式化。显然，有了结构化输出，这部分工作就会简单得多。不过，我还要提醒大家一点：不要把结构化输出当成万能工具。俗话说，“拿着锤子看什么都像钉子”，可别落入这个陷阱。
2024-10-27 17:06:09
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原创 从大模型的原理到提示词优化
AI提示词是引导AI生成特定输出的指令或问题，掌握有效构建提示词对获取理想结果至关重要。提示词通过提供丰富的上下文信息，影响LLM的输出质量，技巧包括设定角色、使用示例、任务拆解和思维链等。这些方法旨在增强上下文信息，从而提高人机交互的准确性和效率。与LLM的沟通类似于人与人之间的交流，需要清晰表达和适当的反馈。
2024-10-26 16:46:07
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原创 从经济学原理看团队分工合作
但是，凡事有利就有弊端，比较优势的应用明显会鼓励明确分工，这个理论也印证了亚当斯密分工制的有效性，所以我认为其弊端也来自于分工制度，职责过度的单一话，虽然可以明显天生效率，但也限制了个人全方位的发展，尤其是在当今迅速变化的社会中，身兼多职才更可能活下去，毕竟你今天可能干这这个，明天就要被迫去干别的事了。相反，Ruby生产1份土豆的时间可以生产0.5份牛肉，Frank则只能生产0.25份，所以Ruby在生产牛肉上有相对优势。即使Ruby在两种商品的生产上都更强，Frank在生产土豆上的相对效率更高。
2024-10-13 22:36:29
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翻译 [翻译]关于人工智能的30个思考
AI不会直接夺走你的工作，但懂得运用AI的人可能会。更可能的情况是，会用AI的你将取代不会用AI的你。那些夸张的宣传并非针对普通人，而是为了吸引投资，维持AI市场的繁荣。AI的价值很高，但开发成本也不菲。，作者表述了自己关于人工智能的30个观点，部分观点还是很新颖的，特搬运翻译过来。AI就像政治，人们选定立场后，就难以接受新信息，他们被困在了自己的部落认同中。少数人热爱AI，少数人痛恨AI，绝大多数人要么漠不关心，要么根本不了解。我相信那些AI末日论者大多是真诚的，尽管他们的观点独特，表达方式激进。
2024-10-13 10:55:24
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原创 从马斯洛需求层次理论谈职场激励
我认为从员工个体的需求出发做管理来达成组织或者公司的目标，才是公司和员工双赢的方式。如果公司只是为了单纯达成自己的盈利目标，利用大家的职场“生理需求”或则“安全需求”去压迫员工，比如通过不断试探员工的需求下限来克扣员工的福利待遇、个人时间，这种行为本质上和奴隶主没啥区别，如果你遇到这种公司能跑则跑。反过来，如果公司在利用“归属需求” “尊重需求” “自我实现” 这些高层层次的需求来激励你，那么说明你在一个比较好的公司，这两年能苟则苟。
2024-09-01 21:04:30
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原创 知识与智慧
自从我上大学以来，知识的获取就很方便了，只要你掌握一些互联网信息检索的技巧，刹那间就可以获取海量的知识，而这两年AI大模型的诞生，你甚至不需要技巧就可以获取海量知识，我们比以往任何时候都更容易获取知识。然而，正如我们在程序员的世界里所看到的，仅仅拥有知识是远远不够的。真正的挑战在于如何将这些知识转化为智慧，并在复杂多变的职场环境中灵活运用。知识就像是我们手中的工具箱，里面装满了各种编程语言、框架和技术；而智慧则是知道何时、如何使用这些工具来解决实际问题的能力。它是在无数次的实践、思考和反思中逐渐积累而成的。
2024-08-12 23:37:27
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原创 如何使用大语言模型绘制专业图表
Mermaid.js 是一个强大的基于文本的图表生成工具，它通过使用类似Markdown的语法，可以通过简单的文本描述来生成复杂的图表，完全不依赖于繁琐的图形编辑软件。这极大地简化了图表的创建过程，尤其是很多Markdown渲染软件已经完全集成了Mermaid，完全可以做到仅使用一个Markdown编辑器完成写作和绘图的工作。流程图（Flowcharts）：用于展示过程或系统的操作流程。序列图（Sequence diagrams）：适合描述对象或参与者之间的交互序列。
2024-07-22 20:07:41
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原创 两个开源项目打造自己的大模型聚合平台
以上就是我目前自建大模型平台的方案了，两个开源软件的安装方式在各自项目里都有，可以自行查阅，我这里就不再赘述了。我自己其实是购买了阿里云5年的2c4g的服务器（一次性投入2.6k），然后用docker的方式安装了上面这两个软件，不过后续也不需要每年花1.5k买poe或者gpt的会员服务了，只需要按token使用量付费给大模型服务商即可，我自己估算如果日常使用国内高性价比模型的话，偶尔特殊任务用下贵的模型，每个月花费最多也就几块钱，相当之划算了。
2024-06-09 23:51:19
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原创 我让gpt4o给我推荐了一千多次书 得到了这些数据
事情是这样的，我们公司不是有个读书小组嘛，但是今年大家都忙于工作，忽视了读书这件事，所以我就想着搞个群机器人，让它明天定时向群里推荐一本书，用来唤起大家对读书的兴趣。但在调试的过程中就发现gpt4o老喜欢推荐同样的几本书，这可就勾起我的好奇心了，是不是gpt4o就只知道推荐那几本，正好周末有空，我就斥巨资调用gpt4o的接口让它给我推荐书，调用1000次+，发现gpt4o最喜欢的书是…… 具体让我们来看下推荐结果的简单分析。
2024-05-26 22:25:43
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原创 当下性价比最高的大语言模型DeepSeek-V2-Chat
前一段时间，DeepSeek宣布1M的token只需要1块钱(人民币)，率先打响了LLM价格战的第一枪，紧随其后，智谱宣布其旗下的GLM-3-Turbo也只需要1块钱（批处理只需要5毛），然后前两天字节开发布会，宣布豆包只需要8毛钱/M，国内几家公司纷纷卷大模型的价格，要知道现在OpenAI的gpt-4o需要36￥(5$)，而gpt-3.5-turbo还需要3.6￥(0.5$)，同水平的模型OpenAI算比较便宜的。这三者里当前是豆包价格最低，性能的话我们就参考CompassRank的评分榜。
2024-05-19 20:38:43
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原创 如何在LangChain的agent中记录对话历史
LangChain在早期曾推迟过Memory模块，但Memory模块目前被官方标记为beta版本，说是并为这边好投入生产，而且也不支持最新的LCEL语法，但是ChatMessageHistory这个功能是个例外，它已经支持LCEL并且基本可以用在生产上了，所以我们今天说下如何使用ChatMessageHistory让我们的agent记录下对话历史，实现多轮对话。首先还是来创建基本的agent，这里我们就创建一个简单的对话agent，如果你想创建具备某些功能的复杂agent，可以参考我之前两篇实践文章。
2024-05-12 21:55:26
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原创 用LangChain打造一个可以管理日程的智能助手
那么接下来的问题就是如何让GPT能够查询和操作这个表了。这里我们直接使用了LangChain的@tool装饰器，讲schedules表的基本操作设置为GPT可以识别的接口，当然使用OpenAI的纯原始接口也是可以实现的（参加我之前的文章OpenAI的多函数调用）,就是代码量相对会多很多。具体的代码如下，这里我定义了对schedules表的增、删、查的功能。""" 连接到数据库 """@tool""" 新增日程，比如2024-05-03 20:00:00, 周会 """@tool。
2024-05-04 20:25:25
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原创 用Langchain创建一个可以总结网页内容的Agent
我们首先就是要定义个可以加载到网页内容的工具，这次我们直接使用LangChain提供好的WebBaseLoader。另外借助LangChain的装饰器@tool，我也仅需要正常写一个函数并表明出入参类型和功能即可，不用提供像之前那样复杂的函数定义schema。@tool"""抓取url对应网页的内容"""
2024-05-02 21:59:44
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原创 推荐一个好用的命令行工具ShellGPT
由于文章篇幅的原因，我挑选了大部内容做了介绍，当然ShellGPT还有一些其他的细节需要大家自行去探索。其所有的参数都可以通过分类参数类型描述默认值基本选项prompt[PROMPT]用于生成完成的提示。--modelTEXT使用的大型语言模型。生成输出的随机性。0.0--top-p限制最高可能的token。1.0--md美化markdown输出。md--editor打开$EDITOR来提供提示。no-editor--cache缓存完成结果。cache--version显示版本。
2024-04-30 22:05:33
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原创 我的优快云 4096创作纪念日
我高中时候语文都是属于偏差的那种，作文也是很普通的水平，而且我性格偏内向，很长一段时间都不怎么会表达（高考的时候800字的作文都不知道怎么写）。但坚持写博客10年多，给我一个主题（前提是我熟悉的），我坐下来很容易写几千字，而且还能保证质量部那么水，反思10年前和现在的变化，我总结是有两方面的因素让我改变这么多，一是疯狂阅读，二就是持续写作。阅读主要是输入，看到别人如何总结和表达，以及汲取更多的信息。
2024-04-01 07:54:59
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原创 关于ffmpeg height not divisible by 2的错误
例如，如果有一个奇数宽度的视频帧，最右边会有一个无法形成完整块的列像素。的特殊之处在于，它会确保计算出的宽度或高度是偶数，这是为了满足某些视频编码器的要求，它们需要偶数的分辨率尺寸。这对于编码像H.264这样的视频时特别重要，因为（如前所述）这些编码器使用基于块的编码算法，其要求块的尺寸（通常是16×16像素或其它偶数尺寸）能够完全适应视频帧的尺寸。解决方案当然很简单，那就是将分辨率强行指定成偶数即可，在当我思索难道要放弃-1这个好用的自适应参数，在指定宽为1280时，自己去计算出一个高来的时候。
2024-03-17 16:40:50
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原创 使用Certbot解决https证书自动更新的问题
实际上确实就这么简单，这一步中certbot会解析你的nginx配置，然后申请相应域名的证书，并修改nginx配置文件将证书配置写入，然后还会触发nginx的reload让证书生效，这时候你的网站https就已经在使用新的https证书了，打开chrome浏览器你就可以看到类似的证书声明。，还有几个其他的域名用做小工具之类的，之前一直使用阿里云免费https证书，一次申请可以用一年，但现在阿里云免费证书缩短到3个月了，而我又有好几个域名，导致我每隔几周就必须重新申请配置一次https证书，很麻烦。
2024-03-10 12:32:08
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原创 XINDOO的2023年总结
这篇文章是我的第十年年终总结，本来想很正式的写，由于元旦偷懒，春节又特种式狂奔四个城市给自己和妹妹订婚，横跨几千公里，几乎一半的假期都在路上。我23年的年终总结难产至今，最后赶在2月结束前开始动笔。
2024-02-27 21:56:24
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原创 Spring Cache简明教程
Spring Cache是Spring框架提供的一个抽象层，专注于提供一种透明的方式来添加缓存功能到Spring应用程序中。它不是一个具体的缓存实现，而是提供了一套创建和管理缓存的标准，并能够与多种缓存实现无缝集成，例如Ehcache、Caffeine、Redisson等。本文详细介绍了Spring Cache的使用和注意事项。Spring Cache作为Spring框架提供的缓存抽象，允许通过声明式注解轻松地在应用中集成缓存，以此提升性能和减少开发时间。Spring Cache不是缓存实现。
2024-01-29 22:34:51
1866
红黑树 red-black
2013-04-19
acm Hdoj 离线版 1000-3000题 可搜索查找
2012-10-07
《OpenCL异构计算》全书所有插图及实现代码
2013-04-19
workflow.zip
2019-08-19
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