mpremote今天我直接扒开​。

一、核心理论教学笔记用途：知识库检索、文档相似度匹配、分类聚类、对话记忆检索兼容规范：国内通义千问、DeepSeek、OpenAI均提供统一Embedding接口，同样只替换base_url与key即可复用代码1.2 相似度计算（RAG核心）常用两种计算方式：余弦相似度 Cosine Similarity（向量检索标准）取值范围[-1,1]，越接近1代表语义越相似不受向量长度影响，长/短文本对比首

绝对禁止-Xmx。安全配置-Xmx× 1.25 （例如 8G堆内存，配10G Limit）。最佳实践：使用（如75%），只需配置Pod Limit，让JVM自动计算合适的堆内存大小。

通常包括业务代码、接口文档、错误日志、数据库结构、测试样例、内部 Wiki，甚至还有开发者临时贴进去的线上问题。企业要的是完整系统：​权限分层、日志留痕、上下文脱敏、仓库级理解、测试闭环、成本可控​。图：企业 Coding Agent 需要经过网关、脱敏、路由、测试和审计，最后才进入合并或回滚。图：Coding Agent 从个人工具进入企业内网后，首先面对的是权限、数据和审计问题。禁用外部工具后

一个并不需要 KMP 的��2O(n2) 算法。显然要考虑 dp。与 KMP 方法不同的是，我们不考虑加入一个数的贡献，而是考虑从一个点为起点的目标字符串串前缀的贡献。那么状态里需要记录一下目前已经确定了前面几位，以及接下来应该考虑的转移位置。下一个转移位置应该是范围不被前面的串限制住的，也就是它可以与现在所有已经确定的匹配。预处理出目标字符串的某一位为起点可以一直匹配到目标字符串的哪里。

WPS还有一个好处，我在手机端，可以直接打开obsidian知识库的某个.md文件，WPS会自动渲染成网页的形式。我写了一个简单的Python脚本（用OpenAI API），读取所有笔记内容，让ChatGPT帮我提取关键概念，并生成新的笔记作为“概念节点”。Obsidian的图谱视图默认只能显示笔记之间的链接关系，但如果我们结合LLM（比如ChatGPT、Claude），可以自动从笔记内容中提取概

WPS还有一个好处，我在手机端，可以直接打开obsidian知识库的某个.md文件，WPS会自动渲染成网页的形式。我写了一个简单的Python脚本（用OpenAI API），读取所有笔记内容，让ChatGPT帮我提取关键概念，并生成新的笔记作为“概念节点”。Obsidian的图谱视图默认只能显示笔记之间的链接关系，但如果我们结合LLM（比如ChatGPT、Claude），可以自动从笔记内容中提取概

过去我们处理的是结构化数据、半结构化数据、文件、日志、表、字段、任务和工作流。这次 Snowflake Summit 里，最让我印象深的不是某个传统数据库功能，也不是某个性能参数的提升，而是它发布了一整套围绕 AI Agent 的产品组件：CoCo、CoWork、Desktop、Skill Catalog、VS Code 插件、Excel 插件、MCP、ACP、Cloud Agents、Agent

Frame Stacking 提供了一个微小的时间窗口，让模型具备"前瞻性"，能够补偿掉几毫秒的系统延迟。这种分层结构让高层的策略决策与底层的精确控制解耦。真正让 SERL 的 RL 训练安全可控的，是底层控制逻辑从死板的"位置控制"转向了灵动的"力反馈控制"。策略输出的 action 不再是"刚性移动到 (x, y, z)"，而是"将弹簧的平衡点移到 (x, y, z)"。如果机器人每次 res