深挖MySQL与PG核心底层差异，不盲目站队！拆解两者架构、MVCC机制、索引体系核心区别，详解PG的JSONB、GIN索引、递归CTE等独家实战能力。盘点6个MySQL迁PG生产级大坑及解决方案，搭配Java实战代码，提供可落地的数据库选型指南，适配面试、架构选型、业务迁移场景。 ...

不知道你们有没有这种感觉。 不管是翻 Claude Code 的文档，还是用 Codex、WorkBuddy，总有一个词在你眼前晃，沙箱。 Claude Code 专门拿出一整节文档，来讲沙箱。 https://code.claude.com/docs/en/sandboxing Codex 默认就 ...

前言 大家好，我是 wacky。 书接上回，我们上回探讨了如何解决TCP粘包和半包的问题，并在最后引入了环形缓冲区的概念。虽然环形缓冲区主要是通过固定数组+读写索引+模运算来实现循环，但是实际开发过程中，还存在手动管理 offset、count，数组扩容、数据移动，容易越界、内存拷贝多等一系列的问题 ...

DrasiWake 现在支持三节点 Raft 集群，用的是 DotNext.AspNetCore.Cluster 6.9.0。这篇写写我做了什么，以及做的时候几个绕不开的取舍 ...

在audio DSP这类低算力、低memory的处理器上，只有算力要求低、参数量小的模型才能部署。在语音降噪领域，以前的模型参数通常都大于500k，很难在audio DSP上落地。近两年出了一个GTCRN(Grouped Temporal Convolutional Recurrent Networ ...

原文：https://mp.weixin.qq.com/s/QaJNbqA3zND2JT4H0Vn5qQ 在企业内网物理断网、禁止外网访问的安全管控下，无法在线拉取镜像、模型权重及依赖，常规云端部署方案不适用。 为了满足智能问答、知识库RAG、本地推理等业务对稳定性、低延迟、高并发和数据私密性的要求 ...

业务接口反馈慢，但从监控面板，CPU、内存、QPS 全都绿绿的，看不出哪里不对。最后查日志，发现某个下游服务调用耗时飙到了 5 秒，但因为它没报错，只是慢，所以传统的指标监控根本没捕捉到。 指标监控擅长告诉你"系统是不是挂了"，但对于"系统是不是慢了"、"流程是不是卡住了"这类灰度异常，往往力不从心 ...

集群的核心逻辑 ThingsBoard 微服务是Kafka + ZooKeeper + 多节点 对等集群的架构 [[N_ThingsBoard]] [[N_ThingsBoard 集群的消息处理源码分析]] [[N_ZooKeepper学习一则]] 集群角色划分 整体角色划分 flowchart T ...

这几周处于个人调整的 GAP 期，逐渐整理过去的学习笔记。本文是我 2025 年 5 月份左右记录的散乱学习笔记，国庆假期做了整理，分享给初学者。 1 简介 注意力计算是大模型推理的关键环节，其核心矩阵运算包括三部分：计算 Q、K、V 矩阵、计算注意力、计算线性变换。本文将介绍单机、张量并行两种场景 ...

做数据工程的人大概都有过这样的经历：每天到工位第一件事，打开终端敲几条 SQL，看看关键表的行数是不是正常、最新数据更新到几点了、字段空值有没有突然飙高。 这套检查做完，可能半个小时就过去了。 如果某天查出来有问题，还得翻日志、查上下游、挨个通知相关的人。 这些任务虽然不复杂，但琐碎且需每天重复。 ...

沿用 counter 与 counter + ready 的例子，从 Java 读写锁规则一路看到 JDK、HotSpot 与 x86-64，理解 ReadWriteLock 如何提供原子性、可见性与有序性，以及它与 Mutex 的边界。 ...

Daen 的 Windows 快捷启动工具 —— 一个轻量、快速、可高度自定义的 Windows 桌面启动器，基于 WinUI 3 构建，原生 Fluent 设计，支持深浅色主题和云同步。 ...

摄像头送进来的到底是什么，机器又是怎么从里面“看见”东西的？规则能写的地方自己写、写不出来的交给神经网络，这条路要花在哪几笔账上？ ...

想必 OIer 们一定对逆元很熟悉，但是总会有像本蒟蒻一样的 dalao 不太清楚，所以我来写写我的认知与感受。 我还是太菜了。 逆元是什么 定义有点难说，相当于是：逆元就是某个运算下的“撤销键”。在模运算里，逆元就是让 \(a\times x\) 变回 \(1\) 的那个 。 比如说一个数的倒数， ...

引言：两个容易被低估的工程问题 在多 Agent 编排框架里，默认范式已经相当成熟：一个顶层路由按意图分配任务，子代理各司其职，模型按难度分级（便宜模型扛高频，贵模型啃硬骨头）。这套架构解决了成本和并行问题，但它默认了一件事：执行链路允许横跨多个模型。 于是有两个问题经常被低估： 当任务要求"全程只 ...

TL;DR（太长不看）： 本文分享我们把 AI Agent 工具调用准确率从 60% 提到 95% 的四个核心方法：①工具描述写清楚「什么时候不要用」，加负向约束；②合并工具减少候选，别拆太细；③调用前加一层参数校验兜底；④持续收集错例迭代优化。四个方法叠加，准确率稳步爬升到 95%。 现在做 AI ...

创建一个只写管道 只写管道只能往管道里面写数据,不能从管道里面读取数据， 通过 chan<- 来创建一个只写管道 package main func main() { // 创建一个 int 类型的管道,只能写入数据 chWrite := make(chan<- int, 1000) // 往管道里 ...

鸿蒙正式对外亮相，是 2019 年夏天的事。再往前，这条操作系统的技术路线，已经在实验室里沉淀了许多年。 公开资料将华为自有操作系统的规划追溯至 2012 年前后。彼时它还无法抵达普通消费者手中，只是一条技术上的备用路线：希望核心技术，不要完全掌握在别人手里。可考证的技术验证发生在更晚的阶段：201 ...

概述 原来制作配图都是用 mermaid，在 markdown 里插个代码块就出图，这是没问题的，AI 也比较擅长使用mermaid。 但 mermaid 的表现有限，如果要好的展现，需要使用网上的画图软件去画，画下来人工成本太高。 本文探索一下，怎么用 AI 制作配图。 核心诉求 能用文字描述图片 ...

一个被质疑 "炒概念" 的新词，到底是不是噱头？ 2026 年，AI 工程圈又冒出一个新名词 ——Harness Engineering（驾驭工程）。它出现得密集而迅猛，很快就遍布技术博客、开源项目和一线团队的复盘文章。 热度自然也带来了质疑。反对的声音主要分两派： 一派说它「新瓶装旧酒」，用的全是 ...