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Quartz 定时任务持久化(重启后自动恢复)

的 Job 会被当成“临时 Job”,服务重启后会丢失。Quartz 会在第 5 秒再并发启动一个 Job 实例。这些表记录 Job/Trigger,实现持久化。Trigger 默认会持久化,不需要额外配置。因为 Quartz 不会把你更新的值保存下来。查看数据库 QRTZ_ 前缀的表,是否有记录。Quartz 内置表结构 SQL,可在。count 会变成 1、2、3、4...Quartz 会把更

#启发式算法
【Agentic RL / 强化学习 / OPD】OpenClaw-RL 源码阅读笔记 --- (4)--- 架构

Slime 在 OpenClaw-RL 中,是核心的 RL 后训练框架,负责高效地组织 rollout、trainer和data buffer等模块,实现异步、解耦的RL训练流程。它连接了模型推理(如SGLang)、训练(如 Megatron)和数据流转,支撑了 OpenClaw-RL 的所有 RL 训练范式(OPD,Binary RL,Combine)。OpenClaw-RL 优化的是 Qwen

#架构
使用DryadLINQ

通过以上介绍,我们已经了解到Dryad是实现构建微软云计算基础设施重要核心技术之一。云计算可以看成是网络计算与虚拟化技术的结合。利用网络的分布式计算能力将各种IT资源筑成一个资源池,然后结合成熟的存储虚拟化和服务虚拟化技术,让用户实时透明地监控和调配资源。

#启发式算法
在信息安全领域,可信系统(Trusted system)是一个让人心动的目标,它指的是一个通过实施特定的安全策略而达到一定可信程度的系统。

这是一个老生常谈的问题。其实正是因为js传输的就是源代码,我们才需要进行混淆,暴露在外的代码没有绝对的安全,但是在对抗中,精心设计的混淆代码能够给破坏者带来不小的麻烦,也能够为防守者争取更多的时间,相对于破解来说,混淆器规则的更替成本要小得多,在高强度的攻防中,可以大大增加破解者的工作量,起到防御作用。我们上面说了,我们需要生成新的AST结构意味着会生成和源代码不一样的js代码,但是我们的混淆是不

#散列表
【Agentic RL / 强化学习 / OPD】OpenClaw-RL 源码阅读笔记 --- (4)--- 架构

Slime 在 OpenClaw-RL 中,是核心的 RL 后训练框架,负责高效地组织 rollout、trainer和data buffer等模块,实现异步、解耦的RL训练流程。它连接了模型推理(如SGLang)、训练(如 Megatron)和数据流转,支撑了 OpenClaw-RL 的所有 RL 训练范式(OPD,Binary RL,Combine)。OpenClaw-RL 优化的是 Qwen

#架构
Google 开源了啥,让 AI Agent 碰数据库不再是定时炸弹

具体来说,它在你的应用和数据库之间插入了一个控制平面(Control Plane)。你用 YAML 文件预先定义好所有允许的数据库操作,LLM 只能调用这些预定义好的「工具」,无法自行生成任意 SQL。

#数据库#开源#人工智能
为什么现在所有大厂都在做 CLI ?(附Cluade Code接入飞书CLI教程)

最近开源了自家官方 CLI 工具,简单来说,开源了一款飞书/Lark 开放平台命令行工具,它可以让人类和AI Agent 都能在终端中操作飞书。覆盖了消息、文档、多维表格、电子表格、日历、邮箱、任务、会议等核心业务域,提供200+命令及19个。?AI 圈每天都在出新东西。但我想说,对高频使用飞书的人来说,这件事的意义,甚至不亚于OpenClaw 第一次接入飞书的那天。对很多人,尤其是极客与职场效率

为什么现在所有大厂都在做 CLI ?(附Cluade Code接入飞书CLI教程)

最近开源了自家官方 CLI 工具,简单来说,开源了一款飞书/Lark 开放平台命令行工具,它可以让人类和AI Agent 都能在终端中操作飞书。覆盖了消息、文档、多维表格、电子表格、日历、邮箱、任务、会议等核心业务域,提供200+命令及19个。?AI 圈每天都在出新东西。但我想说,对高频使用飞书的人来说,这件事的意义,甚至不亚于OpenClaw 第一次接入飞书的那天。对很多人,尤其是极客与职场效率

到底了