这一阶段的主要任务是以稳定和高效的速度从内存中取得指令，并为后续的执行阶段提供准备好的指令。在BOLT中，识别和优化热门的基本块之所以关键，是因为BOLT的主要目标是优化程序以更好地利用硬件特性，特别是指令缓存（ICache）。如果预测错误，处理器需要撤销错误路径上的指令并加载正确路径的指令，这会导致延迟。：如果所需的指令不在指令缓存（ICache）中，处理器需要从内存或更高级的缓存中取得指令，这

基本思想：在编译期间计算表达式的值（编译时静态计算）例如：a = 3 + 5 ==> a = 8，if (true && false) ... ==> if (false)好处是：语法树的节点数量减少了，意味着编译器要维护的中间表示所要耗费的计算资源（比如内存）减少了；将来生成机器码的话，指令也减少了。常量折叠把进行更深层次的优化的机会暴露出来了，例如上面的if （false），就可以进行死代码消

实验内容：将一个简单的C程序汇编成RISC-V汇编代码，并逐步分析程序的执行过程，深入理解存储程序计算机和函数调用堆栈框架在执行过程中所起的作用。（3）将上述C程序汇编成RISC-V汇编代码。（1）安装RISC-V的交叉编译器。（2）编写C语言程序。

本文介绍了在FastAPI项目中使用Tortoise-ORM和Aerich管理MySQL数据库迁移的完整流程。内容包括环境准备、Tortoise-ORM配置、Aerich初始化、模型修改与迁移管理（生成迁移文件、升级/回滚数据库）等操作步骤，并提供了常用命令表和项目结构参考。这套工具组合能有效简化异步FastAPI项目的数据库迁移管理，确保数据库结构变更的可追溯性和安全性，适用于团队协作和版本迭代

本文介绍了Python中正则表达式re模块的groups()方法。通过解析智能体动作指令的实例，展示了如何使用正则表达式捕获字符串的不同部分：group(n)获取单个捕获组，而groups()返回所有捕获组组成的元组。该方法特别适用于拆分工具名和输入参数，使智能体开发、日志分析等场景的文本解析更简洁高效。文章包含代码示例和直观图解，帮助理解groups()的实际应用价值。

本文介绍了Python中正则表达式re模块的groups()方法。通过解析智能体动作指令的实例，展示了如何使用正则表达式捕获字符串的不同部分：group(n)获取单个捕获组，而groups()返回所有捕获组组成的元组。该方法特别适用于拆分工具名和输入参数，使智能体开发、日志分析等场景的文本解析更简洁高效。文章包含代码示例和直观图解，帮助理解groups()的实际应用价值。

摘要（149字）： 本文介绍如何通过Python实现一个基于ReAct模式的智能体（Agent），使大语言模型（LLM）具备动态调用外部工具的能力。核心方案包括：1）设计严格交互格式的Prompt，强制模型按“思考-动作-暂停-观察”循环运作；2）通过正则匹配工具调用指令，集成Wikipedia查询、计算器和博客搜索API；3）利用消息上下文管理实现多轮交互。代码演示了模型如何自主选择工具（如搜索

摘要（149字）： 本文介绍如何通过Python实现一个基于ReAct模式的智能体（Agent），使大语言模型（LLM）具备动态调用外部工具的能力。核心方案包括：1）设计严格交互格式的Prompt，强制模型按“思考-动作-暂停-观察”循环运作；2）通过正则匹配工具调用指令，集成Wikipedia查询、计算器和博客搜索API；3）利用消息上下文管理实现多轮交互。代码演示了模型如何自主选择工具（如搜索

摘要：本文记录了作者在本地搭建Portkey AI Gateway时遇到的gzip解码错误问题。测试发现网关能接收请求但Python程序报"incorrect header check"错误，经排查发现网关返回了"Content-Encoding: gzip"头部但实际响应是明文JSON。作者通过使用httpx.stream().iter_raw()方法绕过

摘要 本文介绍了一个基于LangGraph的多智能体任务路由系统，通过模块化设计实现对话助手功能。系统核心包括五个节点：任务分类器(supervisor_node)负责识别用户意图；旅游规划(travel_node)调用MCP工具接口；笑话生成(joke_node)使用LLM直接响应；对联生成(couplet_node)结合Redis向量检索；兜底节点(other_node)处理其他请求。系统采用