時尚
- 在 .NET 上構建超大托管數組
- 时间:2026-09-03 10:37
- .NET 數組的上限這些年經常看到有人抱怨 .NET 數組的最大長度
。在 .NET 裏,數組、集合
、Span 以及很多相關 API 都是圍繞 32 位長度和索引設計的。GitHub 上曾經有一個很長的
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AI 編碼 Agent 從原理到可運行代碼
时间:2026-09-03 10:31
1. 概述過去五年
,開發者與 AI 的關係被「Tab 鍵」定義:模型猜下一行 ,人決定接不接受。GitHub Copilot 把這件事做到了極致 ,也把很多人鎖在一個錯誤心智模型裏——以為 AI 寫代碼的
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實戰對比:用 mpremote/Putty/MobaXterm 連接樹莓派 Pico REPL,誰更省心?
时间:2026-09-03 10:27
電腦連接樹莓派 Pico通過 USB 連接我們可以利用多個遠程控製終端通過 USB 線和樹莓派 Pico 進行連接通信,常見的遠程控製終端包括 MobaXterm、Putty、mpremote
、Xsh
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用 crontab 給 LLM 使用量裝上“監控眼”
时间:2026-09-03 10:27
在把大模型接入日常工作流之後,筆者很快遇到了一個新問題
:模型到底被用了多少次
?每天的高峰時段是什麽時候?周末是不是真的沒人調用?如果對這些數據一無所知
,就談不上優化成本、排查異常,更談不上為後續擴容做
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純 .NET 手寫 CUDA kernel ,GLM
时间:2026-09-03 10:22
如果你所在的團隊是 .NET 技術棧,又想把大模型推理收進自己的進程裏,這篇文章值得你花五分鍾
。8 月 26 日,智譜 GLM-5.3-FlashMIT 許可,首日開源)和阿裏 Qwen3.8-Fla
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編程語言的「第三條道路」上,走得最遠的其實是 C#
时间:2026-09-03 10:20
"測試隻能證明 bug 的存在,卻永遠無法證明 bug 的缺席。"—— Edsger Dijkstra寫在前麵最近讀到一篇基於 OCaml 之父 Xavier Leroy 深度訪談的文章 ,標題叫《編程
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AI加持後2天時間將公司的運維自動化提高了一個層次
时间:2026-09-03 09:46
近期工作安排包括自動化測試、自動化運維
、自動化運營和安全等一些工作。自己做產品、自己做設計
、自己做開發、自己驗收上線還是挺爽滴。這其中工作簡單的就是自動化運維。但我今天真正要講的不是做了什麽 ,或者用了
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MicroPython 開發避坑
:用 Signal 類解決不同電路的電平兼容問題
时间:2026-09-03 09:40
推文在下麵實驗中,我們需要將 風雅一號板-七彩觸控擴展板插入到 風雅一號板-通用兼容擴展板上:在以下例程中,我們通過 Signal 類控製兩個不同電路連接的 LED 燈,其中 GP17連接的 LED
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AI 寫代碼有多厲害?——快了 55% ,但錯多了 75%
时间:2026-09-03 09:40
這是 「AI是怎麽回事」係列的第 15 篇。我一直很好奇 AI 到底是怎麽工作的,於是花了很長時間去拆這個東西——手機為什麽換了發型還能認出你,ChatGPT 回答你的那三秒鍾裏究竟在算什麽,AI 為
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MHS 三部曲(上):別急著叫它「物理 MCP」——Anthropic 到底發布了什麽
时间:2026-09-03 09:28
導讀2026 年 8 月 27 日,Anthropic 開放 MHSModel Hardware Standard,模型硬件標準)研究預覽版。消息很快被壓縮成一句話
:「Claude 長出雙手,AI 走
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AI 不會淘汰你,但會淘汰「隻會點發送」的那類人
时间:2026-09-03 09:24
同事小李用 AI 半小時拚完周報,會議室裏老板隻問了一句 :「第三段數據從哪來的?錯了你負責嗎 ?」小李愣住——他隻點了發送
,從沒點開過鏈接
。這不是 AI 不行,是人把「會用 AI」和「能扛事」混成了一件
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編程語言的「第三條道路」上,走得最遠的其實是 C#
时间:2026-09-03 09:18
"測試隻能證明 bug 的存在,卻永遠無法證明 bug 的缺席。"—— Edsger Dijkstra寫在前麵最近讀到一篇基於 OCaml 之父 Xavier Leroy 深度訪談的文章,標題叫《編程
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數學建模第五課 :從矩形麵積最大問題學會建立優化模型
时间:2026-09-03 09:14
在數學建模比賽中
,優化模型是最常見的數學模型。引言在實際問題中,優化模型是在一組約束條件下,使得具體目標的評判標準達到最優:例如公司經理要根據生產成本和市場需求確定產品價格,使所獲利潤最高;調度人員要
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訂單的含金量在分化
时间:2026-09-03 09:04
訂單含金量在下降,訂單研發的含金量在上升。01產品體係中 ,訂單管理作為交易鏈路上最核心的模塊
,其流程的難度和複雜度都比較高,尤其是在經典的電商業務中,訂單幾乎和係統中所有核心的模塊都有交互,在訂單設計
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k8s安裝metrics
时间:2026-09-03 09:03
背景:有監控node節點pod的CPU等資源,實現自動擴縮容的需要下
,需要安裝metrics-serverk8s版本
:1.30.14kubadm安裝) 對應metrics-server版本:0.8x本
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用 crontab 給 LLM 使用量裝上“監控眼”
时间:2026-09-03 08:46
在把大模型接入日常工作流之後,筆者很快遇到了一個新問題
:模型到底被用了多少次?每天的高峰時段是什麽時候 ?周末是不是真的沒人調用?如果對這些數據一無所知,就談不上優化成本、排查異常,更談不上為後續擴容做
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這才是未來的“openclaw”
时间:2026-09-03 08:45
openclaw就目前對我來說,感覺幫助不是很大 ,這隻是AI智能未來路上的一個小步驟
。當我讓ai生成內容時,網頁上一行一行的跳動 ,我離開電腦
,孩子盯著那跳動的頁麵
,感覺到無限的好奇。回想到自己小時候的
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AI編程實戰:博客建站+RAG知識庫
时间:2026-09-03 08:42
大家好,我是Java烘焙師。最近利用業餘時間
,完成了博客建站+RAG知識庫的搭建,分享一下過程中遇到的選型問題、實現步驟。搭建博客站點和RAG知識庫的初衷
,是因為日積月累寫了幾十篇技術文章
,希望有一個
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[python] pywinauto使用指北
时间:2026-09-03 08:25
當業務係統沒有API
、命令行接口或可直接集成的數據通道時,桌麵自動化往往是打通業務流程的最後一公裏
。pywinauto庫通過Win32 API與Microsoft UI AutomationUIA)訪
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用 crontab 給 LLM 使用量裝上“監控眼”
时间:2026-09-03 08:21
在把大模型接入日常工作流之後 ,筆者很快遇到了一個新問題:模型到底被用了多少次?每天的高峰時段是什麽時候?周末是不是真的沒人調用?如果對這些數據一無所知 ,就談不上優化成本、排查異常 ,更談不上為後續擴容做
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