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查看全部- 博客园 · 2026 · 综合技术
数学建模第五课:从矩形面积最大问题学会建立优化模型
面向大学生与数学建模爱好者的优化模型入门课:讲解优化问题建模的通用格式与三要素,以矩形面积最大问题完整演示「问题提出→问题分析→建立模型→模型求解→结果分析」的建模主要流程,并介绍敏感性分析与稳健性分析的基本概念,以及优化模型的多维度五层分类体系。

- 博客园 · 2026 · 数据与架构
订单的含金量在分化
复杂的流程,在产品设计阶段就需要综合考虑多方面的建议,前期业务和技术的介入,避免产品层面出现合理但不合适的设计,过繁或者过简都不利于整体的迭代节奏。
- 博客园 · 2026
实战对比:用 mpremote/Putty/MobaXterm 连接树莓派 Pico REPL,谁更省心?
我们可以利用多个远程控制终端通过 USB 线和树莓派 Pico 进行连接通信,常见的远程控制终端包括 MobaXterm、Putty、mpremote、Xshell 等。

- 博客园 · 2026
为什么说WEB框架PasteApeart是AI Coding时代的黄金搭档,从此开启敏捷开发新思路
在AI代码生成工具大行其道的今天,一个大胆的论断正在开发者社区流传:有一个WEB框架,其开发效率可以超越AI。这听起来像是天方夜谭,但PasteApeart(即升级版PasteForm)正将这一设想变为现实。它并非又一个功能堆砌的框架,而是一套从源头解决“代码该写在哪”这一核心痛点的思想与约定体系。

- 博客园 · 2026
用 crontab 给 LLM 使用量装上“监控眼”
在把大模型接入日常工作流之后,笔者很快遇到了一个新问题:模型到底被用了多少次?每天的高峰时段是什么时候?周末是不是真的没人调用?如果对这些数据一无所知,就谈不上优化成本、排查异常,更谈不上为后续扩容做规划。 于是,笔者为 LLM 使用量加了一层可观测性,做法很简单——用 Linux 自带的 cron

- 博客园 · 2026 · 软件开发
编程语言的「第三条道路」上,走得最远的其实是 C#
不必要求每个开发者都成为证明专家,而是把验证、内存安全、类型纪律,一层层织进语言和平台的基础设施里,让正确的代码成为默认路径

- 博客园 · 2026 · 人工智能
AI编程实战:博客建站+RAG知识库
大家好,我是Java烘焙师。最近利用业余时间,完成了博客建站+RAG知识库的搭建,分享一下过程中遇到的选型问题、实现步骤。 搭建博客站点和RAG知识库的初衷,是因为日积月累写了几十篇技术文章,希望有一个独立的站点,并且能用自然语言问答、查找知识点。 下面是用到的技术栈: 静态页面构建:docmd 网

- 博客园 · 2026
MicroPython 开发避坑:用 Signal 类解决不同电路的电平兼容问题
在以下例程中,我们通过 Signal 类控制两个不同电路连接的 LED 灯,其中 `GP17` 连接的 LED 灯负极连接到了地,对应 GPIO 输出高电平点亮;而 `GP16` 连接的 LED 灯正极连接到了 `+3V3`,对应 GPIO 输出低电平点亮。我们通过 `Signal` 类来包装现有的

- 博客园 · 2026
AI加持后2天时间将公司的运维自动化提高了一个层次
近期工作安排包括自动化测试、自动化运维、自动化运营和安全等一些工作。自己做产品、自己做设计、自己做开发、自己验收上线还是挺爽滴。 这其中工作简单的就是自动化运维。但我今天真正要讲的不是做了什么,或者用了什么技术,这些都不是核心问题。核心是面对一句话需求,要怎样去思考。 我拿到的需求就是 做全公司的自
- 博客园 · 2026 · 软件开发
[python] pywinauto使用指北
当业务系统没有API、命令行接口或可直接集成的数据通道时,桌面自动化往往是打通业务流程的最后一公里。pywinauto库通过Win32 API与Microsoft UI Automation(UIA)访问Windows窗口及控件,使Python脚本能够驱动桌面应用。本文聚焦于pywinauto的基础
![[python] pywinauto使用指北](https://gitlab.com/luohenyueji/article_picture_warehouse/-/raw/main/CSDN/%5Bpython%5D%20pywinauto%E4%BD%BF%E7%94%A8%E6%8C%87%E5%8C%97/imgs/1.jpg)
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经常用 Codex 后,我发现 AGENTS.md 只该管一件事
让 Codex 少走弯路:一份全局 AGENTS.md 的取舍 Codex GPT-5.6、Claude Fable 这一代模型变强后,我反而开始删 Prompt。 以前总怕 AI 理解错。 恨不得把“先看什么、再搜什么、怎么改、最后怎么回复”,一条条写进全局 AGENTS.md。 结果呢? 规则越
2026
codex对接智谱coding plan,我发现连cc switch也不用了
2026 · 人工智能
"Mem2Evolve: Towards Self-Evolving Agents via Co-Evolutionary Capability Expansion and Experience Distillation" 论文笔记
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面向 .NET 开发者的 RocketMQ 入门指南(四):classic Remoting 客户端
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k8s安装metrics-server,以及相关报错排查
2026 · 云原生与运维
MHS 三部曲(上):别急着叫它「物理 MCP」——Anthropic 到底发布了什么
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Palantir 眼中的一次“订单可能延期”,如何成为实时决策的起点?
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AI生产力:从效率到工作流重构
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被罚了500后,整个人都变老实了
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为什么团队用了 AI 之后,测试质量反而下降了!
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多智能体编排配置的工程化实践:权限、成本、上下文与可复现交付
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多模态知识库,打通文本、图像与视频资源的协同实践与应用
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我们总在等待一个像 ChatGPT 那样的机器人时刻。但具身智能真正的拐点,也许先发生在更不起眼的地方:一台陌生设备,第一次能把自己的能力、状态和边界完整告诉 AI;一个 Agent,第一次能把试出来的经验固化成可验证、可复用的机器技能。
先说结果:下面这 4 张海报,从我发出指令到拿到图片,大约 1 分钟。 我不会美工,也没有打开 Photoshop。用的工具,是我之前用 WorkBuddy 做的一个海报生成器。这个生成器本身也没花几分钟,具体开发过程我在上一篇文章里写过。 这次我把海报生成器的网址、产品截图和要求一起发给 Work

对于企业而言,真正需要的,不是一个“会聊天”的 Agent,而是一套能被多用户、多场景复用,且权限清晰、过程可审计、成本可控制的 Agent 能力体系。
起因:一个好奇 事情的开头很简单。 给 .NET 做过动态脚本的人大概都碰到过同一堵墙:表达式树也好、Reflection.Emit 也好,都很难支持 async/await。原因不在语法,而在 await 的实现方式——C# 编译器要为每个 async 方法生成一个状态机结构体,把方法体切成若干片

过去一段时间,我们在和云厂商以及 Agent 团队推进 Sandbox 落地时,除了要解决数据如何进入 Sandbox,还需要考虑任务所需的数据和执行过程中产生的数据,如何跨任务、跨阶段持续使用。Sandbox 可以随任务快速创建和销毁,但数据往往需要继续保留、共享和流转。 当 Sandbox 并发
很多人在接触 AI 长期记忆时,第一反应是:「这不就是把聊天记录存起来吗?」其实这是一个很常见的误解。今天我们把「长期记忆」和「上下文窗口」这两个概念彻底讲清楚。 一、什么是上下文窗口 上下文窗口(Context Window)是模型在单次推理时能「看到」的文本上限。它像一个临时的工作台:模型只能处

作者:张富春(ahfuzhang),转载时请注明作者和引用链接,谢谢! cnblogs博客 zhihu Github 公众号:一本正经的瞎扯 背景 为了早点搞懂公司的百万行 C# 的祖传代码,我想在缺乏文档、缺乏帮手的情况下,先建立一个 企业知识库 来快速帮我理清头绪。 一开始,我是打算以 weav
漫画作为图文结合的特色文化载体,承载着各国潮流文化与人文故事,但跨语言的文字壁垒,长期制约着漫画的传播与交流。传统漫画翻译高度依赖人工操作,需要人工框选文字、擦除原图文字、翻译文案、排版适配画风,流程繁琐、耗时费力,且极易出现排版错乱、画风违和、语义偏差等问题。 随着深度学习、计算机视觉与大模型技术

作者:Ricardo Ferreira 编译:Debra Chen 假设你把客户数据存储在 Amazon DynamoDB 中,作为应用的唯一数据源(single source of truth)。但如今你需要同样的数据放在 Redis 里,进行快速缓存、实时分析,或是为向量搜索推荐引擎赋能。举例来

在研发与运维的日常里,"传个文件"这件看起来极小的事,往往会被无限放大——日志包在 A 同事的机器上、安装包在 B 同事的桌面上、配置脚本散在各个项目目录里;好不容易发到群里,过两天就过期了;更怕的是有人手滑把还在用的关键文件给删了。 自研了一套文件共享服务,把这些问题用一个网页
有一种 B2B 生态工作,我把它叫作“带薪休假式生态”。 公司搭建了生态岗位,或者要求区域销售顺便拓展伙伴,管理层给了一个结果目标: 发展多少家伙伴,带来多少条线索,创造多少商机。 但应该找谁、为什么找、先找谁、每家公司投入多少精力、什么情况下继续、什么情况下停止,没有人说得清楚。 于是,生态人员只

title: LLM 的微调实验 author: 凌杰 date: 2026-08-21 tags: LoRA, LLaMA-Factory, Qwen categories: 人工智能 [!NOTE] 笔记说明 这篇笔记对应的是《[[关于 AI 的学习路线图]]》一文中所规划的第三个学习阶段。其中
Nginx 是一款轻量级、高性能、高并发的开源Web服务器、反向代理与负载均衡软件,凭借低资源占用、高稳定性的核心优势,成为当下互联网行业主流的服务部署组件,广泛应用于各类网站及业务系统的Web服务、反向代理、负载均衡场景。其基于宽松的类BSD开源协议发布,可免费商用。本文将完整展示 Nginx 1
MiniPdf Office 转 PDF 支持 Rust 原生实现:3 MB 单文件部署、低内存 github link : https://github.com/mini-software/MiniPdf 有时候只想在 API、定时任务或 Container 里,把一份 Excel、Word 转成
很多人知道AKF扩展立方体是从《架构即未来》这本书开始。实际上akfpartners官方写过4篇关于AKF扩展立方体的文章,还有一篇介绍AKF可用性立方体。akfpartners官方在高可用、扩展性方面有很多专业技术文章,建议有空就翻翻看。 AKF扩展立方体和AKF可用性立方体都介绍了X轴、Y轴和Z

本文梳理 Session‑Cookie、JWT、OAuth2.0、SSO 主流 Token 鉴权方案,对比各方案适用场景。重点讲解生产级 JWT 双 Token 架构,给出 RS256 非对称加密、Redis 黑名单、网关统一鉴权等 Java 实战代码。剖析 JWT 注销、并发刷新、令牌泄露等落地痛

你有没有过这样的经历? 在游戏里抽卡,抽了多少次才终于出货? 站在路边等公交车,第几辆来的才是你要坐的那一路? 给客户打电话,打到第几个才终于接通? 刷短视频时,刷了多少条才刷到自己想看的内容? 这些场景背后,都藏着一个共同的概率模型——几何分布(Geometric Distribution)。 几
各位,我是老张。今天从一次实战出发,往下拆一层。 上个月陪一个朋友看他们的容器化改造。业务服务全部迁上K8s了,跑得挺顺,唯独数据库卡在原地。那哥们跟我吐槽:老张,代码都能容器化,怎么一到了数据库这儿,运维反而比以前更累了?我上去看了眼环境,果然,数据库还是手工搭的,跟K8s一点关系没有,扩容要半夜

AI 办公应用的分水岭,不是聊天框写得多像人,而是能不能接入真实工作环境,把任务从输入推进到可验证结果。它需要本地执行、企业系统连接、审批审计、跨设备协作、低噪提醒和历史会话检索。
题目。 考虑 DP。由于撤销操作会导致环路,所以不能直接 DP。 我们发现对于撤销操作肯定会回到某一个点,也就是存在一个点,走了若干步再撤回再走。这样就好转移了。 定义 \(G_{i,j,k}\) 代表从 \((i,j)\) 出发,拥有 \(k\) 瓶撤销药,到达终点的方案数。 同时,我们定义 \(




