在 Linux 和 macOS 的命令行世界中，我们每天都在和脚本打交道。执行一个脚本最常见的方式可能就是给它执行权限，然后通过 ./myscript.sh 来运行。然而，你一定也见过或用过另一个命令：source (或者它的简写形式一个点 .)。 这两种方式都能让脚本运行起来，但它们之间存在着本质的区别，而这个区别正是 source 命令强大且不可或-缺的原因。这篇博客将带你深入理解 sourc…
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这个“快照”实际上是一个逻辑上的概念，它的实现核心技术叫做 MVCC（Multi-Version Concurrency Control），即多版本并发控制。 MVCC的实现，主要依赖于以下三个关键要素： 1. 每行记录中的隐藏字段 在InnoDB中，每一行数据记录的末尾，除了我们自己定义的字段外，还会额外添加几个隐藏字段。其中最重要的有两个： DB_TRX_ID (6字节): 记录了最后一次修改…
Leave a Comment为开发者，我们每天都在和数据库打交道，而事务（Transaction）是保证数据一致性的核心武器。但你是否真正了解MySQL事务在并发和异常情况下的“脾气”？一个被忽略的超时异常，可能正在悄悄地侵蚀你数据的完整性。 本文将通过几个开发者最常遇到的场景，深入探讨MySQL事务的工作细节，特别是默认配置下可能隐藏的“陷阱”。 场景一：A事务执行中，B事务更新并提交了数据，A再读时会读到什么？ 这是一个…
Leave a Comment手上有个AX2的mikrotik路由器，最近没事测速，发现带宽居然跑不满，怎么跑都只能跑到400多兆。切换到X86的CHR软路由，轻松跑到1000M，为啥呢？ 我尝试帮我的AX2规则清空，可以帮网速跑到1000M，但是我总不能买个mikrotik路由器0规则吧 看到网速资料https://www.chiphell.com/thread-2641339-1-1.html 配置硬件加速规则：/ip f…
Leave a Comment在处理机器学习问题时，我们接触到的数据多种多样，不仅有数值型的连续数据，还有类别丰富的离散数据，比如性别、年级、城市等。然而，大多数机器学习模型都偏爱“吃”数值型数据，对于文本类别的特征常常感到“消化不良”。为了让模型能理解这些类别信息，我们需要对它们进行预处理，而独热编码（One-Hot Encoding）就是其中最常用、最重要的一种技术。 为什么需要独热编码？ 想象一下，我们有这样一个关于学生…
Leave a Comment在人工智能和机器学习的奇妙世界里，我们每天都在处理各种各样的数据：文字、图片、声音、视频……但机器并不能像人类一样直接“理解”这些信息。它们需要一个共同的语言——数值。 这就是我们今天要探讨的两个核心概念：向量化 (Vectorization) 和 嵌入 (Embedding)。它们是数据从“人类语言”翻译成“机器语言”的关键步骤，是构建任何智能系统的基石。 💡 为什么要将数据变成向量？ 想象一下…
Leave a Comment使用go mod tidy拉取依赖时，概率失败，read: connection reset by peer 参考资料：https://github.com/goproxy/goproxy.cn/issues/148
Leave a Comment译者序 本文翻译自 2024 年 Google 团队的一份 Agents 白皮书， 作者 Julia Wiesinger, Patrick Marlow, Vladimir Vuskovic。 Agent 可以理解为是一个扩展了大模型出厂能力的应用程序。 工具的使用，是人类区别于动物的标志 —— 也是 Agent 区别于大模型的标志。 本文转载自：https://arthurchiao.…
Leave a Comment这是一篇关于 AI Agent 的学习笔记，内容总结自一个从零打造简化版 Claude Code 的视频教程。本文将整理和归纳教程中的核心概念，包括 Agent 是什么、最主流的 ReAct 构建模式，以及一种更高级的 Plan-and-Execute 模式。 一、 什么是 AI Agent？ 1. 从大模型 (LLM) 的局限性说起 我们熟悉的大语言模型（如 GPT-4o）虽然逻辑和回答能力很强…
Leave a Comment你是否感觉当下的AI Agent技术听起来很厉害，但实际使用时却常常“掉链子”，尤其是在处理复杂任务时容易半途而废？你可能会认为这是模型能力不足。然而，业内的共识是：多数AI Agent的失败，并非模型能力的失败，而是上下文工程（Context Engineering）的失败。 那么，这个听起来高大上的“上下文工程”究竟是什么？它和我们熟悉的提示词工程（Prompt Engineering）、检索…
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