LangChainJs之基础模型(一)
为什么需要LangChain？ LangChain 是一个专为智能体（Agent）设计的开发框架，其核心价值在于为大模型赋予“连接外部工具”的能力，从而突破其固有的“大脑”(大模型)边界。 由于大模型在预训练完成后，其参数化知识便已冻结，无法实时更新或获取私有数据。若要注入新知识，传统方式需进行成本 ...
ansible中的剧本(Playbook)详解之handler触发器
概述 handler（触发器）：Ansible 中一类特殊任务，默认不会主动执行，只有被 notify 触发时才运行。 典型场景：配置文件修改后重启服务（nginx、mysql、redis 等），避免配置没变也无脑重启。 其关键特性如下： 只有对应 task 状态为 changed（文件 / 配置被 ...
每日排行榜功能如何设计
本文设计千万级高并发每日榜单，以 Redis ZSet 为核心；MQ 异步更新积分，Caffeine 多级缓存降 QPS，定时任务兜底对账，分片化解大 Key，含分布式锁重置、消息幂等、多级降级方案，附完整 SpringBoot 生产代码与各类故障处理手段。 ...
AI 测试必备：推荐一款能让自动化失败脚本「自己修好」的 AI skill！
导读：上一篇我们推荐了让接口测试"跑起来"的 api-test-executor。但脚本跑起来只是第一步——跑完之后，几十条失败用例怎么排查？ 今天，给大家分享一款能让失败脚本自己修好的 AI skill——api-failure-diagnoser。 写在开头 先问大家一个问题：接口测试跑完之后， ...
消息中间件进阶：RocketMQ 消息的生产与发送（二）
系列第三篇：存储与原理篇（中） 你好，我们又见面了。 上一篇文章我们钻进了 RocketMQ 的“肚子里”，把存储机制翻了个底朝天——CommitLog、ConsumeQueue、零拷贝、刷盘策略……这些底层原理我们都聊透了。但有个问题你可能一直在想：消息到底是怎么从 Producer 发送到 Br ...
语义层构建：企业级AI落地绕不开的关键
很多企业谈 AI 落地时，第一反应是看模型能力：能不能理解问题，能不能生成 SQL，能不能给出答案。 但真正进入企业场景后，问题往往不在“AI 会不会回答”，而在“AI 是否理解企业自己的业务语言”。例如“华东区”到底包含哪些省市，不同部门的统计口径是否一致，哪些数据当前用户有权访问，这些都不是通用 ...
零基础认识大语言模型（LLM）工作原理(12.Workflow：为什么企业 AI 都离不开工作流？)
第十二章 Workflow：为什么企业 AI 都离不开工作流？ 目录 零基础认识大语言模型（LLM）工作原理目录 - GuZhenYin - 博客园 本章导读 上一章我们介绍了 MCP，它解决的是：AI 如何连接工具。 但是企业在真正使用 AI 时，很快又会发现另一个问题。 例如，一个采购审批流程： ...
.NET CORE 动态扩展Options-配置运行时热更新
1.前言 玩了半年最近找了新工作，，新工作也是再一次接触到Abp vNext 框架，内部系统开发也是基于这个框架的，最近领导让研究学习框架身份认证权限这一套，然后为现有系统做一些扩展和维护，在研究的过程中发现一些很有趣的设计和代码，刚好有些总结，今天分享出来。 做业务系统，配置这东西绕不开。小到一个 ...
OpenClaw.NET 本体工程实践（一）：数字员工的「语义大脑」不是数据库
OpenClaw.NET 本体不是企业的数据中心，而是数字员工的「语义大脑」。在动手之前，先想清楚「存多少」这个问题——这才是本体工程的第一步 ...
C# .NET 周刊 ｜2026 年 5 月 3 期
C# .NET 周刊 ｜2026 年 5 月 3 期 2026-05-17 dotnet_week_26_5_3 国内文章 在 Avalonia 中编写高性能动画 https://www.cnblogs.com/BettaFish/p/20012355 文章介绍 Avalonia 中的合成动画。作者 ...
【机器人 / 强化学习】QAM 与 DIVL：评价-执行闭环的完美配合
【机器人 / 强化学习】QAM 与 DIVL：评价-执行闭环的完美配合 目录【机器人 / 强化学习】QAM 与 DIVL：评价-执行闭环的完美配合0x00 概要0x01 为什么需要两个算法？1.1 先想清楚要解决什么问题1.2 闭环总览1.3 三阶段逻辑链条0x02 LWD 论文算法2.1 算法图例 ...
借助游戏预启动提前加载游戏，读条快人一步
互联网游戏已成为大众调节枯燥生活的重要娱乐方式，其即时满足的娱乐属性能够让玩家快速沉浸其中，然而，玩家在启动大部分游戏时，常面临漫长的加载等待，被迫承受多重焦虑，若中途因来电、通知等被打断，更需重新排队加载。耐心耗尽下，不少玩家在启动过程中便选择退出，直接导致游戏应用流失大量玩家。 基于该问题，Ha ...
AI Agent Teams 配置与实战指南
AI Agent Teams 配置与实战指南 一个人写代码，改着改着目标就飘了，质量也没人把关。AI Agent Teams 让多个 AI 各司其职——产品经理锁定目标，开发按规格执行，QA 检测偏移。本文从零搭建，到真实项目落地。 一、为什么需要 Agent Teams？ 你有没有过这种经历： 本 ...
记一次 Cloudflared Tunnel 在 Docker 中 DNS 解析异常的排查与解决
背景 近期在家庭 NAS（Debian 12）上通过 Docker 部署 Cloudflare Tunnel（cloudflared），用于将内网服务安全暴露到公网。按照官方文档编写的 docker-compose.yml 启动后，容器却一直报错，无法连接 Cloudflare 边缘节点。经过一系列 ...
当工厂里坐满了"数字员工"：AI原生时代，NPI到量产正在被重写
NPI到量产这条被工业文明打磨了上百年的流水线，正在被数字员工拆解、重构、升级。未来的工厂里，坐满的不是工人，而是Agent；流动的不是物料，而是数据；增长的不是产能，而是智能。对于制造业企业而言，最危险的不是技术落后，而是用旧地图寻找新大陆——在AI原生的时代，仍然用工业时代的思维做NPI。 ...
消息中间件进阶：深入 RocketMQ 存储与原理（一）
消息中间件进阶：深入 RocketMQ 存储与原理 系列第三篇：存储与原理篇 你好，又见面了。 前两篇我们搞清楚了 RocketMQ 的整体架构和核心概念——知道了消息怎么流转、组件怎么协作、Topic 和 Queue 怎么回事。但从现在开始，我们要换个视角了。 如果说前两篇是站在“使用者的角度”看 ...
GPU与图像采集卡编程实战 eGrabber + CUDA 图像采集：三种内存模式技术解析
GPU与图像采集卡编程实战 eGrabber + CUDA 图像采集：三种内存模式技术解析 1. 背景 在工业视觉应用中，图像采集到 GPU 处理是一条完整的数据流水线。eGrabber 负责从采集卡获取图像数据，CUDA 负责在 GPU 上做图像处理。但图像数据最初落在哪里、怎么到达 GPU，直接 ...
YOLO26 目标检测原理
Ultralytics YOLO26 是一个统一的实时视觉模型系列。它引入了原生端到端推理、更轻量的检测头、更新的训练方案，以及针对检测、分割、姿态估计、分类和定向检测的特定任务头。 ...
.NET 程序保护实战系列 09 · 反调试与反转储
反调试和反转储是动态防御的核心。对抗有经验的逆向工程师需要层层设防——从调试器检测到内存清除再到元数据混淆。这些技术与之前文章中的静态保护形成完整的立体防护。 ...
