技术栈

从Prompt到Skill：专家经验的标准化封装指南Prompt 解决的是“这一次怎么让模型答得更好”，Skill 解决的是“同类任务以后怎么稳定做”。如果说 Prompt 是一句临场指令，Skill 就是一套可以被 Agent 反复调用、持续验证、不断迭代的标准作业程序。

[笔记]-什么是相似性搜索？相似性搜索是指在数据集中寻找与给定查询项最相似的项的过程。它广泛应用于：相似性搜索的核心是一个距离或相似性度量，用于量化两个数据点的相似程度。度量的选择取决于数据的性质和应用。

拆解 IoT DC3：六层微服务架构评估一个 IoT 平台的云原生程度，关键看三件事：服务怎么切、服务之间怎么说话、一个请求从进来到落地经过几层。这篇以 DC3 为样本拆一遍。

27届大模型面试准备（六十八）：长思维链与推理时计算扩展——从 long-CoT 到 inference-time scaling本篇是"工程实战深化"第 68 篇。前面我们写过 GRPO/PPO 对齐（A22：推理时扩展与 GRPO）、解码策略与生成质量（A33）。A22 讲的是"用强化学习在训练期把推理能力训出来"，本文讲的是另一条同样重要、且当下最热的线：推理阶段（inference-time）怎么用更多计算把答案算得更对。这就是 inference-time scaling（测试时计算扩展）与 long-CoT（长思维链）。

拆解A2A大模型核心能力：详解场景化应用，构建智能交互、业务自动化完整应用方案25.8传统的Prompt问答模式过于零散，只能实现单次对话、单次任务，无法形成闭环，更不能适配企业连续化、流程化的业务需求。简单来说，普通大模型应用是被动应答，用户问一句、AI答一句，没有主动思考、没有任务串联、没有自主迭代的能力。而今天我们要重点拆解的A2A大模型应用模式，完美解决了这一痛点。

TDengine （老段）

TDengine vs InfluxDB — 全方位对比分类：16.对比 | 篇章：01 vs InfluxDB 免费详情InfluxDB 是最早的开源时序数据库之一，TDengine 是国产时序数据库的代表。本文从架构、功能、性能、生态等维度做深入对比。

图片预览组件的另一种设计：Headless、可组合、开箱即用React 的图片预览组件已经很多了。我决定再写一个，并不是因为缩放、拖拽、旋转这些功能没人做，而是因为现有组件一旦遇到自定义界面，往往很快就会碰到边界。改颜色通常不难，但如果要移动工具栏、替换内部按钮、调整预览布局，render props 和 CSS 覆盖很快就不够用了。继续增加配置项会让 API 越来越复杂，直接 fork 又意味着长期维护一份自己的代码。 react-img-view 想解决的正是这个问题：常用功能和默认界面开箱即用，同时把预览器拆成可以自由组合的部件。简单场景一行接入，需要深度

家居消费科普｜床垫 “黑科技” 深度拆解，磁疗负离子宣传陷阱分析伴随着智能家居、健康家居消费热潮，功能性床垫市场热度高涨。电商平台、短视频直播间大量低价床垫打着磁疗、负离子助眠标签，以亲民价格吸引装修业主下单。但是这类所谓睡眠黑科技，实际效果和宣传文案之间往往存在巨大落差，本文从原理、行业监管、选购建议三个维度进行解析，并给到西安本地消费者线下体验方案。

阿童木写作

跨境电商图片翻译工具，批量翻译视频字幕还免费作为一名深耕亚马逊、速卖通等平台的跨境卖家，你是否也正被这些问题折磨得焦头烂额？痛点一：多语言商品图制作周期长。上架一款新品，往往需要准备英语、德语、法语、西班牙语等多套图片。一套商品图包含主图、细节图、场景图，算下来少说也有50-100张。全部外包给设计师翻译、排版、重绘，光是沟通成本就让人心力交瘁。通常，200张商品多语言图片的制作，从对接、报价到反复修改，耗时6天是家常便饭。

ThreadLocal 内存泄漏在 Java 业务开发中，ThreadLocal 是解决线程间数据隔离、传递线程上下文、存储用户登录态、链路追踪 ID 的核心工具。

城智连响：基于 LangGraph 与四库分层架构的城市公共设施智能报修与派单系统一个面向「市民报修 → AI 解析 → 智能派单 → 到场维修 → AI 验收 → 结算闭环」全链路的人工智能应用开发实战项目。

Go并发调度器源码探秘：GMP模型之G/M/P底层数据结构完全拆解Go语言之所以能在高并发领域脱颖而出，核心优势之一就是轻量化的并发调度机制。不同于Java、C++依赖操作系统内核线程实现并发的方式，Go语言在用户态实现了一套自研调度器——GMP调度模型。

量子计算滨松c15550-22up单光子相机与PCIe1004采集卡滨松 ORCA-Quest 2（C15550-22UP）是一款基于 qCMOS 传感器的高性能科学级相机，具备 940 万像素(4096*2304 mono16)全画幅分辨率和极低读出噪声（0.30 e⁻ rms），广泛应用于光片显微镜、单分子荧光成像、超分辨率显微镜及量子技术等前沿领域，尤其是在量子计算领域，该型号qcmos 相机处于统治地位。

我的xiaodoujiao

Django 基础知识详细图文教程 4-Django 视图定义与使用来源引用网络知识与某站曹老师视频相互结合学习记录，仅供参考！视图（Views）是 Django 的 MTV 架构模式的 V 部分，主要负责处理用户请求和生成相应的响应内容，然后在页面或其他类型文档中显示。

解决web开发中前后端跨域通信(session失效问题)如果项目中前后端使用了两个不同端口（例如：前端：5173，后端：81），这种情况属于跨域，Session 依赖 Cookie，而浏览器默认不会在跨域请求中携带 Cookie，所以直接用 Session 会失效。

DeepSeek总结的DuckDB在 CI 中为 release 和 glibc CLI 构建启用 LTO - #24225来源：https://github.com/duckdb/duckdb/pull/24225#24225 开启 smvv 希望将 8 个提交合并到 duckdb:main 从 smvv:lto-thin +30 -6 变更行数：30 处添加和 6 处删除对话 0 (0) 提交 8 (8) 检查 1 (1) 文件变更 4 (4)

企业独立站内容怎么改，才更容易被大模型引用：从语义化 HTML 到可抽取结构的工程化调整让独立站更容易被大模型引用，核心不是堆关键词，而是把页面改成机器可解析、段落可独立成立、事实可溯源的结构。具体落到工程上有四件事：用语义化 HTML 表达层级；把每个问题的答案写进标题下方的前两句话；用定义句、清单、表格提供可直接抽取的片段；以及统一品牌实体的名称与标识。

向上的车轮

软考「系统规划与管理师（第2版）」「信息系统与信息技术发展」摘要：第1章是系规考试的"开门章节"，对应综合知识选择题3-5分，几乎年年必考，但属于"看着眼熟、做着易错"的细粒度考点聚集地。本文严格锚定《系统规划与管理师教程（第2版）》第1章，前置勘正培训圈流传的8个高频错误（如信息系统生命周期的阶段数、大数据4V还是5V、智慧城市是否属于新一代信息技术等），通过"考情定位→知识全景→核心考点拆解→真题实战→避坑指南→记忆口诀"六段式结构，帮助读者建立清晰、准确、可落地的第1章知识体系，让读者不仅"看得懂"，更能"考得对"。

c++运行RKNN这里需要注意，下面介绍的所有函数都是在debian系统下的RK3588芯片进行运行的，其CPU框架为aarch64，因此下面所有的函数需要自己核对官方文档是否为同一型号。

DeepSeek Harness 源码解读（二）：沿着 ctx.llm 看懂 Cordis 与“一切皆插件”第一次看到 Agent Loop 里的 this.loopCtx.llm.stream(request)，我把 ctx.llm 当成了普通依赖注入：启动时塞进去一个实例，后面大家共用。

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