0 Linux查看连接到服务器特定端口的所有IP地址我们以80端口为例，执行过程中，由于列表过长，可能存在一段时间等待。如果要查看其它端口，替换即可。netstat -tn 2>/dev/null | grep :80 | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -nr | head最终输出如下：97 114.198.23

日常系统单测开发都是通过对方法的返回值进行验证。而void方法没有返回值，这是我们可以对其行为进行验证。下面是几个常见的例子，被验证方法均是void方法。这时我们就可以通过mock并验证这组行为是否发生。在java项目中一般通过mockito来实现。......

本文简要讲了为什么测试私有方法不是一个好的实践，其次演示了如果一定要测试私有方法，如何通过反射的方式进行测试。

py-spy是一个强大的工具，它可以帮助Python开发者进行性能分析而不影响程序的正常运行。通过生成火焰图和提供实时的性能数据，py-spy使得性能优化变得更加直观和高效。

本文探讨了BSP模型、Pregel和LangGraph之间的思想传承与演变。BSP模型提出"超步"概念，通过计算-通信-同步循环实现并行计算；Pregel将这一思想应用于大规模图计算，以顶点为中心进行迭代处理；LangGraph则继承了"超步"概念，但将其转化为面向AI工作流的控制流模型，通过状态机循环实现智能体工作流编排。虽然三者都采用迭代执行模式，但La

idea debug模式调试无法进入单元测试或程序或调试速度很慢的解决办法在Java项目中，当我们设置断点过多，有时候会出现无法正常启动系统或单元测试。例如Spring/SpringBoot项目，一直处在启动中，但使用无法正常相应。或者是执行junit单元测试，一直无法进入在test中设置的断点。这时可以尝试如下操作：IDEA调试性能受到下列因素的影响：由于JVM的设计原因，相关计算开销较大，方法

摘要：本文提出Mem0与Mem0g两种互补记忆架构，解决大语言模型长程对话中的事实一致性问题。Mem0通过增量更新稠密文本片段实现高效查询，Mem0g额外引入图记忆支持时序推理。在LOCOMO基准测试中，二者在单跳/多跳任务上精度提升5-11%，延迟降低85-92%，存储占用比商业方案减少两个数量级。实验表明，该架构通过"先压缩-再结构化"范式，在保持低延迟（Mem0 1.44

摘要：本文提出Mem0与Mem0g两种互补记忆架构，解决大语言模型长程对话中的事实一致性问题。Mem0通过增量更新稠密文本片段实现高效查询，Mem0g额外引入图记忆支持时序推理。在LOCOMO基准测试中，二者在单跳/多跳任务上精度提升5-11%，延迟降低85-92%，存储占用比商业方案减少两个数量级。实验表明，该架构通过"先压缩-再结构化"范式，在保持低延迟（Mem0 1.44

摘要： 大语言模型（LLMs）在长期对话中面临上下文窗口固定导致关键信息丢失的核心问题，表现为遗忘用户偏好、任务进度混乱及跨主题信息淹没。研究提出Mem0（动态提取关键信息）和Mem0g（基于图的增强版）两种内存架构，在LOCOMO基准测试中全面优于现有方法：单跳/多跳问题准确率提升26%，延迟降低91%，节省90%token成本。实验证明结构化内存机制能有效维护对话连贯性，为构建可靠AI助手提供

本文探讨了BSP模型、Pregel和LangGraph之间的思想传承与演变。BSP模型提出"超步"概念，通过计算-通信-同步循环实现并行计算；Pregel将这一思想应用于大规模图计算，以顶点为中心进行迭代处理；LangGraph则继承了"超步"概念，但将其转化为面向AI工作流的控制流模型，通过状态机循环实现智能体工作流编排。虽然三者都采用迭代执行模式，但La