性能工程专家Brendan Gregg加入OpenAI，致力于应对AI数据中心成本激增的挑战。他在文中分享了加入OpenAI的心路历程：从最初对AI应用的怀疑，到被理发师等普通用户的使用案例所震撼，最终被OpenAI的技术挑战和优秀团队所吸引。Gregg将专注于ChatGPT性能优化，计划运用eBPF等前沿技术，并制定多组织性能策略。文章生动展现了一位技术专家如何被AI的普及应用所打动，以及他对性

摘要：Mac Mini因运行AI智能体（如OpenClaw框架）而热销，揭示用户对自动化工作流程的强烈需求。文章指出苹果本可利用其硬件生态优势构建真正智能的AI代理系统，通过掌控代理层形成新护城河，却因法律风险和数据隐私顾虑错失良机。作者认为这种短视行为可能让苹果失去未来十年主导AI平台的机会，而当前用户行为已清晰指明了市场方向。（149字）

摘要：使用Ollama集成本地LLM到Python项目 Ollama是一个开源平台，支持在本地运行现代大型语言模型(LLM)。本文介绍了如何通过Python SDK将本地LLM集成到项目中，以提高隐私性、降低成本和实现离线AI应用。 主要内容包括： 环境准备：安装Ollama、下载模型(llama3.2和codellama)和设置Python 3.8+环境 Python集成方法： 使用ollama

本文分享了作者利用Claude AI工具将10万行TypeScript代码的宝可梦对战游戏移植到Rust语言的经验。作者详细描述了突破AI沙箱限制的技术手段，包括搭建本地HTTP服务器、使用Docker容器规避杀毒软件、编写自动化脚本保持AI持续运行等。在移植过程中，作者采取了分阶段策略：先确保代码编译通过，再通过端到端测试逐步修复问题。通过将每个方法拆分到单独文件、保留原始JS代码注释作为参考，

清扫整个 Albert Heijn 超市的地面。听起来很简单。而且原本也应该很简单。但我是一名计算机科学专业的学生，我遇到了一个问题：我总是忍不住去优化一些（可能）不需要优化的东西。所以，我没有只是做好我的工作，比如扫地，而是做了任何一个“理智的”人都会做的事：我把超市的平面图转换成了网格图，构建了一个可视化编辑器，并使用模拟退火算法编写了一个 C++ 路径优化器。

摘要： Violit 是一款高性能 Python Web 框架，采用 O(1) 状态架构，相比 Streamlit 的完全脚本重运行（O(N)），能实现即时响应。其特点包括： 极简语法：无需手动优化（如 @cache、回调函数或 key 管理）。 超快性能：实时交互无卡顿，支持 WebSocket 和 HTTP 两种模式。 多主题支持：内置 30+ 专业主题，一键切换。 混合部署：支持网页和原生桌

本文探讨了将Polars代码转换为SQL的三种方法。研究发现，虽然LLM（包括GPT-5.1、DeepSeek V3.1和Qwen3 Coder）能够进行转换，但在处理空值等细节时容易出现错误。通过优化提示词可以提高准确性，但更可靠的方案是使用Narwhals工具，它能自动生成正确的SQL查询。建议优先使用Narwhals，仅在其功能不足时才考虑LLM方案，并需详细说明预期行为以确保转换准确。研究

Qt 5.15与6.2 都是LST版。PySideX可以免费用于商业软件开发，PyQt用于商业软件开发需要买授权。对于没有订阅服务的用户，PySide2只能下载使用PySide2 5.15.2。如果你使用PyQt5，那它是紧跟Qt的更新，可以下载到最新PyQt5 5.15.6，但商业软件需要买授权。虽然Qt 6.2很多功能已经backport至Qt 5.15，但6终究是6，很多底层架构是新的优化。

如下图的，联想笔记本电脑不紧有对外USB供电功能，还有大对外大电流供电功能（1A，带电池符号的USB）。如何关闭“关机/休眠时仍对外供电”的功能？比如，让笔记本在休眠时，所连接的USB风扇停止。首先，F2进入BIOS；然后，在BIOS中关闭。

原文日期：2021-11-18最后更新：2021-11-23Ref: https://ludocode.com/blog/flatpak-is-not-the-future为 Linux 桌面部署应用程序很困难。历史上的一个主要问题是库兼容性。不同的 Linux 发行版，甚至同一发行版的不同版本，都有不兼容的库。不幸的是，Linux 桌面上并不总是存在向后兼容的文化。这终于改变了。近年来，Linu