端点为例，深入剖析其背后的 Loop Engineering 原理，并展示如何通过可运行的代码片段，将循环控制从概念落地为生产级实践。在软件工程的演进中，循环（Loop）——无论是事件循环、主循环还是状态机循环——始终是驱动系统持续运行的核心机制。然而，将抽象的“循环”概念转化为可靠、可扩展的工程实现，往往需要跨越理论到实践的鸿沟。端点是一个典型的 Loop Engineering 实现——它提供

上一篇博客介绍了在 Hailo-10 上实现语音识别应用，这次我们来聊聊它的另一个重要功能：本地大模型推理。当然如果只是做离线对话的话，应用场景可能比较有限，下面结合 LangChain 实现一个简单的 RAG 应用。设备仍然使用之前介绍的 ASUS UGen300。1环境配置与音频模型只能在 Linux 上运行不同，本地大模型推理可以在 Windows 上实现。这里是在安装了 Raspberry

tool“”“通过调用第三方接口，将天气进行返回”“”print(f"正在查询{city}天气…“)return f”{city}今天是晴天，气温25度"创建 AgentLangChain 入门 Model 的初始化和调用接下来创建一个 Agent，并指定使用 deepseek 模型。LangChain 会自动加载.env 文件中的 DEEPSEEK_API_KEY ，并根据指定的模型，去访问对应

不管你是 AI 初学者，还是有经验的开发者，AI、Agent、MCP、工作流编排，现在已经成为 Java 开发者的必备基础能力，而 Spring AI 则是 Java 接企业 AI 应用落地很重要的一套方案了。现在只对工具调用片段进行缓冲，允许在生成时其他 token 直接流出。Spring AI 2.0 宣布移除智谱！2.0 正式版都马上要正式发布了，RC 版本居然现在还在改架构、大型重构，真是

如果说 CommitLog 是“流水账本”，那 ConsumeQueue 就是“分类目录”——它不存储消息本身，只存储每条消息在 CommitLog 中的物理位置（偏移量），以及消息的大小和 Tag 的哈希值。它像一个勤劳的“搬运工”，不断从 CommitLog 中“搬运”消息的索引信息到对应的 ConsumeQueue 中。如果说前两篇是站在“使用者的角度”看 RocketMQ，那么这一篇，我们

最重要文件是SKILL.md通过这个SKILL.md文件告诉AI agent：遇到哪类任务时，我们进行调用这个skill遵守什么样的流程使用哪些工具需要参考哪些文件以何种形式输出SKILL.md文件详解#

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Cursor 积累了三年的用户行为数据——什么样的补全被接受、什么样的重构被采纳、什么样的 Agent 策略奏效——这些数据对训练下一代 Grok 编码模型来说是无价之宝。终止费的规模说明了双方对审查风险的预估：如果审查失败，SpaceX 要付 40 亿美元的反垄断专项终止费——这个数字异常大，暗示交易双方确实担心审查，但 600 亿的盘子值得赌一把。原来团队计划做的功能——更开放的多模型支持、更

int minRun = minRunLength(nRemaining)是一个纯粹对数值计算方法，目的是计算出将数组需要划分成多少个run，这时的run的长度使用minRun表示，并且需要让nRemaining/minRun最接近一个2的幂（实际上nRemaining/k严格小于2的幂）。这一步的解读参考后文5.1节，这里暂时跳过，只需要知道countRunAndMakeAscending方法的

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