🎬 个人主页：道尔柯南 ❄专栏传送门：《C语言》《C++》《Linux操作系统》 昙花一现，却等待了整个白昼；蝉鸣一夏，却蛰伏了好几个四季。 文章目录 从互斥到线程池：C++ 多线程同步与互斥实战笔记1. 为什么需要线程同步与互斥？2. 互斥量：给临界区上锁3. 条件变量：等待与通知4. 生产者消费者模型5. 信号量与环形队列6. 线程池：任务与执行解耦7. 日志、策略模式与单例8. 线程安全与可重入9. 死锁与常见锁10. STL 与智能指针的线程安全11.

公式 (信息)熵 = ∑ -分类占比 * log 2（分类占比） 信息增益 实际案例:信息增益 实际案例:信息增益率 为啥选择信息增益率，不用信息增益?信息增益弊端是啥 因为信息增益等于 熵 - 条件熵 在 实际案例:信息增益率 中可以看出来，一个特征如果分类多(特征b)，他的条件熵很小，一个特征如果分类少(特征a)，他的条件熵很大。 但是无论特征多，还是特征少，他们的熵是一致的。 所以 信息增益等于熵 - 条件熵 的情况，会一直选择 特征分类多的。 特征分类越多，模型越容易在训练集

把 KES 集群交给 Kubernetes 的九十天：一个 DBA 的试用实录 第 0 天：一个押上睡眠质量的决定 先交代背景。我在团队里负责十多套金仓 KES（KingbaseES）数据库集群的运维，主备流复制架构，跑在虚拟机上。这套体系我们维持了几年，谈不上优雅，但胜在熟悉——每台机器的脾气、每个实例的参数、每份应急预案的位置，都在心里有一本账。 变化来自两个方向。一是公司基础架构全面转向 Kubernetes，业务应用一批批迁入，平台组开始追问"数据库什么时候跟上"；二是我们自己的痛感在

今天上午刷 GitHub Trending，榜首是阿里开源的 open-code-review，一天涨了三千多星。星数不是重点，重点是它踩中了我最近的一个真实困扰：AI 把写代码的门槛打下来了，review 却还在原地踏步——Cursor、Claude Code 生成的代码越来越多，谁来审？ 把 diff 直接丢给通用 AI 聊天框去 review，我试过很多次，结果基本三种：改了 30 个文件它只盯着一处喷；报的问题行号对不上；再来一堆"建议增加注释"式的正确废话。token 倒是烧得很爽。

Codex源码深度解读：从原理到企业落地，一篇文章搞懂AI编程Agent的天花板 2026年8月19日，OpenAI正式将驱动Codex App、CLI和IDE扩展的底层执行框架——Codex Agent Harness全面开源（Apache-2.0协议）。这意味着，曾经只存在于OpenAI内部的生产级AI Agent运行时，现在任何人都可以阅读源码、二次开发、甚至嵌入到自己的企业系统中。本文将从源码层面拆解Codex的设计哲学，结合实际代码教你如何在企业项目中落地使用。

从年初到现在，大家在 AI Coding 时代的工作方式已经有了很大变化，但我当时在社区交流时发现，大家的面试方式似乎没有相应调整。 正好今年五六月开始，我作为面试官进行了多场面试。在这个过程中也尝试调整了一些面试方式。以下是我从面试官视角做的一些总结，分享出来和大家交流一下。 一、大幅降低了手写代码的比例 在我的面试里，不再要求候选人当场写代码了。 但是，为了防止候选人「只会用 AI、自己完全不懂技术」的情况，我仍然保留了基础门槛：在一面中，我会保留两三道很基础的编码或计算机原理题，属于「会

💁‍♂️个人主页：进击的荆棘 👇作者其它专栏： 《数据结构与算法》《算法》《C++起始之路》《Linux》 目录 1.理解“文件” 2.C文件接口 3.系统文件I/O 4.理解“一切皆文件” 5.缓冲区 1.理解“文件” 1.1狭义理解 ●文件在磁盘里 ●磁盘是永久性存储介质，因此文件在磁盘上的存储是永久性的 ●磁盘是外设（既是输出设备也是输入设备） ●磁盘上的文件本质是：对文件的所有操作，都是对外设的输入和输出，检查IO 1.2广义理解 ●L

PHP 8.6 只是个小版本，三十项弃用却已在为 PHP 9.0 铺路 部分函数应用、Time\Duration，以及一份实质上是为 PHP 9.0 做准备的弃用清单 本文基于 PHP 8.6 beta 3 撰写。特性集已经冻结；若正式版（GA）之前出现变动，文中会予以说明。 PHP 8.6 将于 2026 年 11 月 19 日发布，其变更规模比 8.5 更小。没有 JIT，没有属性钩子（property hooks），没有联合类型——没有任何会重塑类编写方式的改动。 因此，先给出坦率的结论：

🎬 个人主页：艾莉丝努力练剑 ❄专栏传送门：《C语言》《数据结构与算法》《C/C++干货分享&学习过程记录》 《Linux操作系统编程详解》《笔试/面试常见算法：从基础到进阶》《Python干货分享》 ⭐️为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平 🎬 艾莉丝的简介： 文章目录 1 ~> 项目背景与设计目标1.1 现有模型接入方案1.2 现有方案存在的问题1.3 LLMManager 设计目标 2 ~> 核心抽象与数据结构2.1 LL

首发地址：mp.weixin.qq.com/s/w49jd0zcp… 一天，我正在搬砖，本地修改完 Go 代码后，打算通过 make image 命令来构建 Docker 镜像进行测试。不过在构建镜像的过程中有一个报错，因为 make build 直接构建二进制已经通过，那肯定不是代码的问题，就没有在意。因为本机网络环境不是很好，大概率是网络问题导致 GOPROXY 代理站的模块拉取不到，直接让 Claude Code 帮我来解决。 Claude Code 非常给力，几秒钟就解决了问题，测试也很

AI 能写代码了，但老问题还在：Agent 写完了，不是你想要的。 症结往往是 理解偏差（misalignment）——你脑子里还是模糊想法，Agent 已经按自己的理解开工了。 Matt Pocock 的 /grill-me 专门治这个：在写代码、写规格之前，用结构化问答把想法拷问到能拍板。下面讲它是什么、怎么用、和 OpenSpec 怎么错开——Demo 用 Java 后端场景。 一、Grill Me 是什么？ Grill Me 不是独立仓库，而是 mattpocock/skills 合集

Overall positive prototype for few-shot open-set recognition abstract 少样本开集识别(FSOR)是用有限数量的标注实例识别已知类别中的样本，同时检测不属于任何已知类别的样本的任务。这是一个具有挑战性的问题，因为模型必须学会从少量带标签的样本中进行归纳，并将它们与无限数量的潜在负面样本区分开来。在本文中，我们提出了一种新的方法称为整体positive 原型，以有效地提高性能。从概念上讲，负样本会分布在整个特征空间，很难描述。

引言 若依是国内最流行的快速开发框架之一，GitHub 镜像 4 万多 star，几乎每个 Java 后台项目都从它起步。但它有个大家都知道的"缺口"：官方免费版不内置审批流。 用若依的人，迟早要碰审批——请假、报销、合同、采购。怎么补？ 这篇文章给一个不绕弯子的答案：别上 Flowable，用 jeeflow。后端一个依赖一个薄壳，前端一个宿主组件九个薄页，配一条菜单 SQL，半天跑通一个带工作台、发起、待办、审批、流程设计器的完整流程中心。 我把整个过程真机走了一遍（若依 3.9.2 mas

摘要：本文系统讲解 Rust 测试与质量保证体系，涵盖单元测试与集成测试、文档测试、Mock 与测试桩、性能测试（Benchmark）、模糊测试（Fuzzing）、CI/CD 集成等核心内容。每个知识点配有完整代码示例、对比表格、实战场景及常见问题解答，帮助开发者编写健壮的 Rust 代码。 关键词：Rust、测试、单元测试、集成测试、Mock、Benchmark、Fuzzing、CI/CD、质量保证 适合人群：已掌握 Rust 基础的开发者、想提高代码质量的程序员、想建立测试体系的团队

一、线程创建 Java中常见创建线程有三种，常见的如下两类 1.1 继承Threa类 public class MyThread extends Thread{ @Override public void run(){ System.out.println("MyThread is running"); } } public static void main(String[] args) { MyThread myThread = new MyT

Vibe Coding 与 AI 辅助编程 · 问答整理 主题：AI 辅助编程的定位认知、Token 成本控制、线上问题处理与实战经验。 1. Vibe Coding 到底是什么？ Vibe Coding 与常规 AI 辅助编程的核心差异，在于人对代码的参与程度与责任归属： 维度Vibe CodingAI 辅助编程代码生成AI 生成AI 生成代码审查不看，直接 Accept逐行审查报错处理粘贴给 AI分析根因再决定对代码负责不负责完全负责 一句话概括：Vibe Coding 是"只管氛围、

一、搜"python 工作流引擎"，你会先搜到什么 场景很常见：一个 Python 服务（FastAPI / Django / Flask 写的中台、内部系统），产品说要加审批流。请假、报销、采购，单子从申请人出发走到部门领导，复杂一点的要会签、按比例通过、退回发起人改材料、抄送一把手。 你去搜 python workflow，会搜到 Airflow、Prefect、Dagster（数据管道编排），再往外还有 Celery（任务队列）、Temporal（长时任务）、Camunda 的 Pytho

第15章 音频系统 15.1 AudioStreamPlayer 基础 # AudioStreamPlayer：非位置音频（BGM、UI音效） # AudioStreamPlayer2D：2D 位置音频（距离衰减） # AudioStreamPlayer3D：3D 位置音频 extends AudioStreamPlayer func _ready() -> void: stream = preload("res://audio/bgm/battle_theme.ogg")

iPhone Duo 带来的机遇与挑战 尽管 iPhone Duo 的设计资料早在几个月前就已部分泄漏，而且苹果也是折叠机领域的后来者，但凭借软硬件整合能力，它所带来的交互变化还是给不少消费者带来了惊喜。 不同机构对 iPhone Duo 的初期销量给出了不同口径的预测：Counterpoint 预计其 2026 年内出货量最高约 600 万部；IDC 则预计上市后前 12 个月可能达到约 1000 万部。在整个 iPhone 销量中，这仍然只占一小部分，但与 Vision Pro 上市两年半的

目录 1. 企业级RAG真正要解决的是“可信” 2. 检索结果相关，不代表它可以使用 3. 生产级RAG不要只做向量检索 4. 回答必须和Evidence绑定 5. Citation不是在答案后面加个[1] 6. 企业RAG必须敢于拒答 7. 文档上传成功，也不等于知识可以使用 8. 企业知识源也不应该只有“上传文件” 9. 回答错误之后，还需要Quality Loop 10. 我现在更推荐的生产级RAG架构 11. Spring AI 2.0负责什么，业务系统又该负责什么