技术栈

绝不原创的飞龙

闭源软件的消亡，以及开源软件的最终胜利当初RMS（Richard Matthew Stallman）在MIT因为一台打印机不再提供驱动源码，一怒之下发起了自由软件运动。如今他老人家亲眼见证了只要有二进制即可用AI轻松逆向出源码。

Git版本控制工具（一）安装完成后，查看git版本,有版本信息，说明安转成功。打开cmd,输入一下安装命令：验证：git --version

垂钓的小鱼1

2026集合竞价数据从哪里来？6 种获取渠道对比集合竞价的完整数据（09:15-09:25 的委托、撮合与撤单）在免费数据源里基本拿不到。市面上能拿到它的渠道只有 6 种，且大多有门槛。

[TSDB] 时序数据库的技术选型与横向调研：Apache IoTDB / InfluxDB / openGemini / TDengine / kdb+ / Prometheus / TimescaleDB / DolphinDB调研日期：2026-10-09（GitHub Star 数、版本号均以该时点为准，检索最新公开资料）调研方式：人工（笔者有持续多年使用了多款时序数据库的背景） + AI

井下变电硐室杂物堆放识别，规范机电场所管理标准变电硐室杂物随意堆放，是矿井机电质量标准化检查的高频扣分点，更是机电火灾重大隐患。人工巡检存在时间盲区，隐患整改反复反弹，给矿山安全管理带来持续压力。

东莞市云毅网络有限公司

AI 引用句逐条回指原文：让回答可回溯的校验实现一段生成式回答读起来通顺，和它是否站得住，是两件事。「主力机型质保三年，全国设有一百二十个服务网点」，句子漂亮，只要没有任何一份原文能对上，它就是一条无法核对的说法。可回溯校验要做的，是把回答逐句拆开，再让每一句回到原始资料里找到出处。

小和尚同志

1.8k star 的开源 token 使用量监控神器— TokenTrackerHi~大家好，我是三金。最近各大模型厂商或多或少都在做一些限免以及领鸡蛋活动，比如：使得我现在的 AI 工具越来越多，付费的也有，免费的也有，这对于 Token 使用量的监控来说很不友好。所幸在 Github 上有一个开源 Token 监控程序—— TokenTracker：

神经网络 - 激活函数、损失函数、优化器一文搞懂神经网络训练中的所有核心组件，从原理到选型，从公式到实战。如果没有激活函数，神经网络会退化成线性模型：

李兆龙的博客

问津集 #26：Lakebase——Postgres 的版本化页面存储、数据库分支与计算弹性《Lakebase: Serverless Postgres over Open Lake Storage》由 Databricks 团队发表于 PVLDB 2026。Lakebase 沿用 PostgreSQL 处理事务，目标是满足四项需求：[1]

Windows 性能监视器发展史：从 PerfMon 计数器到 XPerf 深度诊断任务管理器回答“现在谁在占用资源”，资源监视器回答“这个进程正在访问什么”，事件查看器回答“系统过去发生了什么”，而性能监视器回答的是另一个更工程化的问题：系统性能是否健康、哪里存在瓶颈、趋势是否正常。

在角落发呆

工具配置备份步骤：从手动备份到自动化方案无论是服务器、开发环境，还是日常办公电脑，工具配置一旦丢失，都可能带来大量重复劳动。比如系统重装后，环境变量、软件设置、数据库连接、脚本模板都要重新配置；服务器迁移后，网站目录、数据库、定时任务也需要重新部署。因此，工具配置备份不仅是运维人员的基本功，也是普通用户保护数据安全的重要习惯。

MCP实战手记系列（十）：MCP Server高可用实战导读：系列（九）讲完6层安全，MCP Server已能挡人；但双11预热凌晨两点一次真实事故告诉我，能挡人不代表能扛事——单实例被流量打满、下游慢调用拖垮全场。本文基于那次脱敏复盘加本机Docker实测，讲清无状态MCP Server如何做到"挂一个不影响整体"：状态全外置才能扩容，Nginx加权轮询加健康检查摘死实例，下游挂了靠Resilience4j熔断兜底、工具分级降级，再kill实例与Redis断网演练验证。做企业MCP生产部署、大促扩容、第三方接口熔断或防Redis与DB单点的团队，这套分层打法

把 3Blue1Brown 的 manim 引擎塞进浏览器一个零依赖的本地数学可视化工具：八个模块、三十四个预设，所有参数都是滑块。项目地址：github.com/wyfirstname/manim-ui

final 关键字final是最终、不可改变的意思，可以用来修饰类、方法、变量。被 final 修饰之后，内容就不能被修改，不同修饰对象效果完全不同。

单一策略深度教程:用轻易云把集成任务的报错实时推送到钉钉机器人在多套业务系统并行的私有化环境里,只要集成任务跑起来,运维最怕的就是"静默失败"——日志堆在平台里没人翻,业务侧几天后才发现数据没过来。我们在某零售企业的客户现场遇到过类似情况:几条主数据同步策略偶发报错,因为没有即时通知,问题被压了两天才被发现,期间下游门店系统一直用着陈旧的物料档案。

传奇开心果编程

【React Native娓娓道来】第7课表单与用户输入：TextInput、表单校验与键盘处理前六课的应用大多是"展示型"的：显示文本、渲染列表、页面跳转。数据要么写死，要么从服务器拉。但真实应用离不开"用户输入"。登录要填账号密码，注册要填手机号邮箱，发布动态要写文字，搜索要输入关键词。没有输入，App 就只是一个单向的信息展示板。

透明化视频三维矿山井下照明重建技术视频三维矿山井下照明重建技术是以井下视频采集数据为基础，融合单目视觉三维重构、光照仿真与透明化解析能力，在矿山井下复杂环境中，完成巷道物理结构、空间形态、照明光场一体化重建的数字化技术。针对井下粉尘大、光照不均、空间狭窄、遮挡较多、传统测绘作业风险高的痛点，依托连续视频流自主重建巷道三维模型，并对井下照明分布进行量化仿真、透明化研判，实现巷道实体结构与光场态势同步复现，为井下照明优化、巷道运维、安全管控、数字孪生建设提供可视化数据支撑。一、技术核心原理该技术基于运动视差原理与深度学习深度估计算法，利用

深蓝电商API

protobuf逆向：从抓包乱码到还原数据结构Protobuf（Protocol Buffers）是 Google 推出的高性能二进制序列化协议，相比 JSON 体积可缩小 60%~80%，编解码速度快 3~5 倍，目前已广泛应用于微服务（gRPC）、移动端 APP、网络游戏、物联网设备等场景。但二进制序列化后，抓包工具中只会呈现一串无规律的 “乱码”，无法像明文 JSON 一样直接读取字段含义，给接口调试、业务分析、安全测试带来了天然障碍。

c++编程实践—堆和栈越界调试内存的问题是c/c++的传统的、经典的问题。从不同的维度和不同的层次都可以看到不一样的情况。对于一些不太熟悉调试的开发者来说，堆和栈的崩溃在他们眼中都是一样的，反正结果都是崩溃的。但在实际的应用中，有经验的开发者可以迅速的根据情况判别是堆还是栈引起的越界崩溃。正如前面反复提到的，解决问题的关键不是一眼发现问题，而是学会逐步抽丝剥茧的能力，一步步的定位问题的策略。有了解决问题的思路和解决的方式，就可以适用到所有的问题处理上，而不只是学会解决某个问题或某类问题。 c++中内存的问题往往有一定的滞后性，这个滞

付威的网络博客

Rust重写Pi编码助手，性能飙升10倍最近做了一个 Rust 项目：pi-rust。把 TypeScript 版的 Pi 编码助手用 Rust 重写，命令叫 rpi。

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