技术栈

小江的记录本

【JVM虚拟机】垃圾回收GC：四种引用类型：强引用、软引用、弱引用、虚引用（附《思维导图》+《面试高频考点清单》）强引用 > 软引用 > 弱引用 > 虚引用定义：最常见的普通对象引用，如Object obj = new Object()

网络 Token 常见故障原理，基础排查科普在 API 接口调用、大模型推理、算力集群交互、第三方服务对接等场景中，Token 作为身份验证、权限管控、流量统计的核心凭证，使用频次持续提升。2026 年 Q1 算力行业运维数据显示，网络类故障中，Token 相关异常占比达 36%，其中 82% 的故障可通过基础排查完成修复。

从0到1上手Claude Code：Windows安装+88api配置全流程最近整理了这篇实操文，从Node.js安装到Claude Code部署，再到API中转配置，一步步带大家在Windows环境下跑通。我这里用了88api作为接口中转，主要图个国内直连不用翻墙，还能统一管理多模型，省点环境配置的功夫。

北京耐用通信

自动化工程师必修课：耐达讯自动化Modbus TCP转PROFIBUS协议转换的核心逻辑与应用在工业自动化行业，随着智能制造与数字化转型加速推进，工厂内部往往并存多代控制系统与多种通信协议。其中，Modbus TCP作为以太网主流协议，广泛用于智能仪表、传感器、上位监控与 MES 系统；而PROFIBUS DP凭借高实时性、强抗干扰能力，长期主导传统 PLC、传动设备与远程 IO 等现场总线场景。两种协议长期并存但无法直接互通，形成数据孤岛，制约产线统一管控、设备联网与数据采集，成为行业普遍痛点。

某AI漫剧超级工厂AI绘画与分镜自动化生成流水线详细设计方案（WORD）导读：随着AIGC技术爆发，传统漫剧生产面临周期长、成本高及风格统一难等痛点，亟需构建工业化生产体系。本项目旨在打造“AI漫剧超级工厂”，通过部署Flux/SDXL大模型，集成LoRA角色微调与分镜自动化设计技术，实现多景别批量渲染、AI上色及图像超分辨率处理。建设内容涵盖从剧本到成图的全链路自动化流水线，重点攻克风格一致性控制难题。预期目标是实现漫剧生产的降本增效，建立标准化、规模化的AIGC内容工厂，引领漫剧产业向智能化、工业化转型升级。

圣保罗的大教堂

leetcode 2540. 最小公共值简单给你两个整数数组 nums1 和 nums2 ，它们已经按非降序排序，请你返回两个数组的最小公共整数。如果两个数组 nums1 和 nums2 没有公共整数，请你返回 -1 。

火山引擎开发者社区

ArkClaw 全新升级，从 UI 到 Agent 协作全面进化火山引擎 ArkClaw 自上线以来，收到来自各行各业用户对于产品的反馈和建议，火山引擎产品团队始终保持开放态度，持续倾听用户声音并不断迭代优化产品。今天，ArkClaw 在视觉架构、交互体验和 Agent 协作链路完成了新一轮升级，使用户的认知负担进一步降低、通过 ArkClaw 创建的 Agent 能力更强，整体工作流也更加顺畅自然！

Mininglamp_2718

会中 AI Skill 架构设计解析：3 种人设 × 7 种能力的技术实现当前主流 AI 会议产品的技术路径高度一致：录制 → 转写 → 摘要 → 交付。这条路径成熟、风险低、用户接受度高。但它有一个结构性限制：无论做得多快，反馈都在决策之后到达。

WHAT IS AI ? ANI OR AGI

人工智能（三）— 神经网络的训练大模型的本质就是，一个经过大规模数据训练、参数固定（推理阶段）的深度神经网络，它学习到了语言中的统计规律与结构表示。

小马爱打代码

Spring源码第四篇：Spring 5 源码深度拆解：AOP 全流程核心原理Spring AOP 仅支持两种动态代理，源码中会自动选择：我们使用 Spring AOP 时，只需要加一个注解：

Tuna-2：直接像素embedding打败视觉编码器这篇名为《Tuna-2: Pixel Embeddings Beat Vision Encoders for Multimodal Understanding and Generation》的论文由 Meta AI、香港大学和滑铁卢大学的研究人员合作发表。

Python 获取 1688 商品采集 API 接口 | 工厂货源自动化对接商品信息 | 无需选品在跨境电商和供应链管理中，1688 作为国内最大的 B2B 工厂货源平台，拥有海量商品数据。传统的人工选品方式效率低下、容易出错，而通过 API 接口实现自动化采集，可以彻底解放人力，实现"无需选品"的智能货源对接。本文将深入讲解如何使用 Python 对接 1688 商品采集 API，构建工厂货源自动化系统。

前端视角下的 C#刚毕业的时候写了一年多的 C#, 不过那个时候基本都是 CURD ，没什么感触。这篇文章试图再回过头看这个语言，发现虽然 TypeScript 和 C# 都是出自微软一家，但是技术形态，行为路径，实现方式等各个方面都不一样。所以今天也试图去回答一个核心问题：为什么前端和后端在解决相似问题时，会演化出如此不一样的技术形态？我试图从类型、运行时、编译原理、工程设计四个维度展开，不局限在 "C# 有强类型，JS 是弱类型" 这种表面判断，而是深入到底层实现去看：是怎么样的设计决策导致了这些差异？这些差异在不同

UNIAPP中NVUE页面动画这里模拟一个刷新动画

10 - 函数函数是编程里的"积木"——把一段有特定功能的代码打包起来，起个名字，以后需要的时候直接用名字调用。假设你要在程序里算三次圆的面积。不用函数的话：

每日Java面试场景题知识点之-SpringBoot启动流程面试官："你平时都用SpringBoot开发，那你说说SpringBoot的启动流程是怎样的？"这道题是Java后端面试中的高频题，考察的不仅是对框架的使用熟练度，更是对底层原理的理解深度。本文将从源码级别带你完整走一遍SpringBoot的启动流程。

Java + AI 实战：Spring AI 从入门到企业级落地本文档面向 Java 开发者，手把手教你用 Spring AI 框架集成大语言模型，构建生产级 AI 应用。全程可实操，代码可复制，拿来即用。

C#String字符串1. string 是引用类型，但具备值类型特性。2. 字符串不可变（只读）：所有修改、截取、替换、拼接方法，都不会改变原字符串，只会返回新字符串。

【AI面试临阵磨枪-69】如何设计一个支持百万级工具的 Agent 系统？如何快速路由与选择工具？在构建支持百万级工具（Tools/Skills）的 Agent 系统时，你是如何设计工具的架构与发现机制的？面对如此庞大的工具海，如何实现极其精准、低延迟的工具路由与选择？在大模型（LLM）调用工具时，又是如何进行风险控制与参数治理的？

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