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okhttp或者retrofit实现网络缓存504错误原因

这两天在做网络请求的缓存,我用的是retrofit2.1.0retrofit 实现缓存,其实质是okhttp实现网络缓存。但是在这个工程中,遇到了一个问题 返回错误码 504,缓存数据没有读出来。先说重点:原因其实原因很简单:我的url中有个公共参数,我的url是这样的https://tc****.h****.cn/get_carousel_list?ver

#缓存#网络
关于Fragment中返回键(onBackPressed)的处理

关于Fragment中返回键(onBackPressed)的处理我们在Android开发中怎么处理返回键的?常见的两种方法:在Activity中实现如下代码,来监听“返回键”@Overridepublic void onBackPressed() {// 这里做返回键的处理super.onBackPressed();}或者@Over

#android
国产大模型缓存计费真相:GLM/Kimi/DeepSeek/Qwen 四家机制不同(2026-08)

2026年8月14日,阿里发布了 Qwen3.8-27B,开源权重、Apache 2.0协议,27.78B参数的稠密多模态模型,主打"单张消费级显卡也能跑"——量化版本在双RTX 4090上能跑到约80 tokens/s。开头的账户 Key(国产模型内部互通,不需要为每家单独开账户),实际按任务复杂度切换:日常小改用 GLM,中等任务用 DeepSeek,长上下文任务用 Qwen,跨文件重构切回

#人工智能#程序人生
国产大模型缓存计费真相:GLM/Kimi/DeepSeek/Qwen 四家机制不同(2026-08)

2026年8月14日,阿里发布了 Qwen3.8-27B,开源权重、Apache 2.0协议,27.78B参数的稠密多模态模型,主打"单张消费级显卡也能跑"——量化版本在双RTX 4090上能跑到约80 tokens/s。开头的账户 Key(国产模型内部互通,不需要为每家单独开账户),实际按任务复杂度切换:日常小改用 GLM,中等任务用 DeepSeek,长上下文任务用 Qwen,跨文件重构切回

#人工智能#程序人生
Claude Code Prompt Cache 配置教程:原理详解+避坑指南+实测节省80%

Claude Code Prompt Cache 优化指南 本文系统解析了Claude Code的Prompt Cache机制,重点解决开发者在API调用中的高成本问题。核心发现: 特殊计费结构:Claude Code输入token量是输出的30倍,而Prompt Cache能提供90%的输入折扣 深度缓存机制: 基于前缀匹配的严格缓存规则 三层缓存结构(系统提示/CLAUDE.md/对话历史)

#程序人生#深度学习#机器学习 +1
Claude Code Prompt Cache 配置教程:原理详解+避坑指南+实测节省80%

Claude Code Prompt Cache 优化指南 本文系统解析了Claude Code的Prompt Cache机制,重点解决开发者在API调用中的高成本问题。核心发现: 特殊计费结构:Claude Code输入token量是输出的30倍,而Prompt Cache能提供90%的输入折扣 深度缓存机制: 基于前缀匹配的严格缓存规则 三层缓存结构(系统提示/CLAUDE.md/对话历史)

#程序人生#深度学习#机器学习 +1
我测了40个国产 AI Coding 模型的推理速度,同款模型渠道不同速度差 2.5 倍

测试时间:2026年4月 | 有效测试:38条 | 未纳入:百度(API 失效)、讯飞(频繁限流)做 AI 辅助编程久了,速度是一个绕不开的问题。模型再好,TTFT 超过 10 秒就会破坏心流。这次测试了阿里、腾讯、字节、MiniMax、Kimi、DeepSeek 等主流厂商的 Coding 模型,同时对比了通过。

#人工智能
Claude Code API 中转站定价太乱,我做了个在线比价工具

前几天发了篇,有几个评论说价格会变、文章会过时。确实。

#人工智能
我测了40个国产 AI Coding 模型的推理速度,同款模型渠道不同速度差 2.5 倍

测试时间:2026年4月 | 有效测试:38条 | 未纳入:百度(API 失效)、讯飞(频繁限流)做 AI 辅助编程久了,速度是一个绕不开的问题。模型再好,TTFT 超过 10 秒就会破坏心流。这次测试了阿里、腾讯、字节、MiniMax、Kimi、DeepSeek 等主流厂商的 Coding 模型,同时对比了通过。

#人工智能
Claude Code Prompt Cache 配置教程:原理详解+避坑指南+实测节省80%

Claude Code Prompt Cache 优化指南 本文系统解析了Claude Code的Prompt Cache机制,重点解决开发者在API调用中的高成本问题。核心发现: 特殊计费结构:Claude Code输入token量是输出的30倍,而Prompt Cache能提供90%的输入折扣 深度缓存机制: 基于前缀匹配的严格缓存规则 三层缓存结构(系统提示/CLAUDE.md/对话历史)

#程序人生#深度学习#机器学习 +1
到底了