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使用 PublishAotClang 轻松交叉编译 Linux Native AOT

. 内置 Zig 工具链(Windows 免装)#引用的是 Vezel.Zig.Toolsets,NuGet 还原即可使用:不需要你手动装 Zig不需要配 PATHCI 与本地开发环境一致性极高✅ 2. 默认支持 strip,减少二进制体积#内置 objcopy,Native AOT 默认就会裁剪符号:去掉调试符号显著减小最终可执行文件大小不需要你额外写 post-build 脚本✅ 3. 自带

#linux#运维#服务器
小白可懂的保姆级 Redis 教程

你是小阿巴,刚入职的程序员。这天,产品经理找到你:阿巴阿巴,用户吐槽咱们网站首页加载太慢,快优化!你打开监控一看,好家伙!每秒有上万个用户在访问首页,每次都要查询 MySQL 数据库来获取热门文章。虽然你运用毕生所学优化了数据库查询,但它还是扛不住这么高的并发。你急得满头大汗:数据库快撑不住了,怎么办啊?这时,你的导师 —— 号称 “后端之狗” 的鱼皮路过,淡定地说了 3 个字:Redis(瑞迪斯

#开源
Qt按钮类03 QToolButton——大丙+Gemini

是 Qt 框架中专为工具栏(QToolBar)和快捷操作面板设计的高阶命令按钮控件。虽然它与同属于基类的子类,但在外观渲染机制、图文拓扑排版、内存模型以及级联菜单的托管控制上存在本质差异。其实就是“子菜单”弹出一个新的菜单,这就是级联。

#qt#数据库#服务器
python-LangGraph框架(3-32-LangGraph 并行验证)

首先通过结构化类型定义工作流的全局状态,包含输入数据、各任务的执行结果,以及专门用于聚合的结果集合。关键特性:状态支持自动合并注解,并行任务产生的数据会按照规则自动整合,避免数据冲突。LangGraph 让并行工作流的开发告别了复杂的并发编程,通过状态管理 + 多入口配置 + 自动聚合的极简模式,就能轻松实现多任务并行执行。无论是 AI 多模型并行调用、数据多渠道同步处理,还是业务多分支同时执行,

#python#java#前端
ReActAgent 使用指南:构建会思考、能行动的 AI Agent

ToolMapping(description = "根据订单 ID 查询订单状态")public String getOrderStatus(@Param(description = "订单 ID") String orderId) {// 模拟数据库查询return "订单 ORD-1001:已发货,预计 7 月 7 日送达";return "订单 ORD-1002:待处理,付款未确认";re

#人工智能
ReActAgent 使用指南:构建会思考、能行动的 AI Agent

ToolMapping(description = "根据订单 ID 查询订单状态")public String getOrderStatus(@Param(description = "订单 ID") String orderId) {// 模拟数据库查询return "订单 ORD-1001:已发货,预计 7 月 7 日送达";return "订单 ORD-1002:待处理,付款未确认";re

#人工智能
ReActAgent 使用指南:构建会思考、能行动的 AI Agent

ToolMapping(description = "根据订单 ID 查询订单状态")public String getOrderStatus(@Param(description = "订单 ID") String orderId) {// 模拟数据库查询return "订单 ORD-1001:已发货,预计 7 月 7 日送达";return "订单 ORD-1002:待处理,付款未确认";re

#人工智能
用 FRP 打通云服务器与本地 Ubuntu,让 Codex 远程调试本地硬件

如果不解决这个问题,调试流程就会变成下面这样:Codex 给出命令我复制命令粘贴到本地 Ubuntu 执行复制命令输出粘贴回 Codex 分析Codex 给出下一步这个流程非常痛苦。对于普通软件项目,这样手动来回复制几次也许还能忍。但对于硬件调试来说,情况完全不同。硬件调试往往需要频繁执行命令、观察输出、调整脚本、重新烧录、读取串口或 OpenOCD 状态。如果每一步都要手动复制粘贴,效率会非常低

#服务器#ubuntu#运维
AI Agent 30天速成|Day3 笔记

支持向量添加、批量入库、相似度TopK检索支持向量与原文映射存储(索引→文本元数据)百万级以内向量检索速度极快,适合学习阶段使用。

#人工智能#面试
AI Agent 30天速成|Day3 笔记

支持向量添加、批量入库、相似度TopK检索支持向量与原文映射存储(索引→文本元数据)百万级以内向量检索速度极快,适合学习阶段使用。

#人工智能#面试
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