Codex 还是跑在你的电脑上，项目文件也还是在你的电脑上。微信只是多了一个远程入口。

网站建设的核心关键是“如何发现潜在客户并有效的转化为合作客户”，这里提到有效的转化也就是说找到的客户不一定会选用我们的产品或者服务，成为了我们的客户的转化才是有效的转化，那么在竞争如此激烈的网络时代，我们该怎么去挖掘潜在客户并提高我们网站的转化率呢？第四季的网上调查，一个免费的解决方案，可以告诉你关于你网站的访问者的详细信息，例如用户为什么访问你的网站，是否以正确的操作方式完成任务，如果不是，会是

PostgreSQL 使用多版本并发控制（MVCC）机制，删除操作仅仅是给数据行打上了一个“已删除”的标记（在事务 ID 层面标记为 xmax）。只有当 VACUUM（自动清理或手动清理）进程运行并扫描该表时，这些被标记为“已删除”的物理空间才会被真正回收和覆盖。如果数据已经被 VACUUM 清理，或者上述方法无效，且数据库开启了归档模式，可以使用时间点恢复。一旦发现误删，必须立即执行以下操作以锁

VictoriaMetrics 架构分层│├── [1] 应用层 (app/)│ ├── vminsert — 写入接入层（Prometheus/InfluxDB/DataDog/OTel 等 12+ 协议）│ ├── vmselect — 查询执行层（PromQL/MetricsQL/GraphiteQL + 查询调度）│ └── vmstorage — 数据存储层（Cluster 模式核心）│

Prometheus 的内存占用主要来自两个方面：(1) 索引块（Index）全量 mmap 到内存；(2) 数据块（Chunks）按时间窗口预加载。而 VictoriaMetrics 通过 TSIDCache 只缓存热点索引，通过 blockCache 只缓存热点数据块，显著降低了内存占用。我理解源码的意思是说两种内存策略可以类比为——一个是"桌面堆书"模式，一个是"图书馆借阅系统"模式。

随着 DeepSeek 正式发布 DeepSeek-V4 系列，大模型的工程边界再次被明显推高。该系列基于 MoE 架构，提供了和两种规格，同时在推理阶段仅激活数十亿参数，在性能与成本之间取得了新的平衡。配合，其在中的表现，已经开始逼近甚至挑战当前主流闭源模型。从架构设计来看，不只是简单的参数扩展，而是在多个关键路径上进行了系统性优化。例如显著降低，而。这些优化技术使得其在长上下文与复杂推理场景中

笔者注：放假期间，让Codex把最近的编程工作做了个总结。感觉AI近期的表现非常出色，其中有部分内容涉及的功能模块笔者都还没来及分享过，后面有时间会陆续整理更新出来。这次 AI 编程工作，主要围绕 trustedKnowledge 系统的前端体验、状态持久化、AI 问数能力、Skill 管理和内容复制体验展开。整体目标很明确：让系统更稳定、更顺手，也让 AI 能力更可控地融入业务流程。

笔者注：放假期间，让Codex把最近的编程工作做了个总结。感觉AI近期的表现非常出色，其中有部分内容涉及的功能模块笔者都还没来及分享过，后面有时间会陆续整理更新出来。这次 AI 编程工作，主要围绕 trustedKnowledge 系统的前端体验、状态持久化、AI 问数能力、Skill 管理和内容复制体验展开。整体目标很明确：让系统更稳定、更顺手，也让 AI 能力更可控地融入业务流程。

随着 DeepSeek 正式发布 DeepSeek-V4 系列，大模型的工程边界再次被明显推高。该系列基于 MoE 架构，提供了和两种规格，同时在推理阶段仅激活数十亿参数，在性能与成本之间取得了新的平衡。配合，其在中的表现，已经开始逼近甚至挑战当前主流闭源模型。从架构设计来看，不只是简单的参数扩展，而是在多个关键路径上进行了系统性优化。例如显著降低，而。这些优化技术使得其在长上下文与复杂推理场景中

随着 DeepSeek 正式发布 DeepSeek-V4 系列，大模型的工程边界再次被明显推高。该系列基于 MoE 架构，提供了和两种规格，同时在推理阶段仅激活数十亿参数，在性能与成本之间取得了新的平衡。配合，其在中的表现，已经开始逼近甚至挑战当前主流闭源模型。从架构设计来看，不只是简单的参数扩展，而是在多个关键路径上进行了系统性优化。例如显著降低，而。这些优化技术使得其在长上下文与复杂推理场景中