llm-ready|docker|三文件规划

lc2867

hash桶的分类比较设计

class Solution {

public:

bool canBeEqual(string s1, string s2) {

int cnt1[2][26]{}, cnt2[2][26]{};

for (int i = 0; i < s1.length(); i++) {

cnt1[i % 2][s1[i] - 'a']++;

cnt2[i % 2][s2[i] - 'a']++;

}

return memcmp(cnt1, cnt2, sizeof(cnt1)) == 0;

}

};

如今Docker已从应用容器进化为AI基础设施核心载体

Docker已成开发者标配（采用率超92%）

但多数人仍在犯三个错误：

2026年三大革新值得关注：

① MCP服务器标准化容器化部署，打通AI工具链；

② Docker Model Runner支持本地运行开源模型，API兼容OpenAI；

③ 加固基础镜像库配合SHA锁定，彻底防范供应链攻击。

开源项目"planning-with-files"受Manus启发，通过

任务规划与推理过程记录到本地Markdown文件中

解决了AI处理复杂任务时的上下文丢失和目标漂移问题。

它采用++三文件模式（任务规划、研究成果、进度日志）++，使AI即使经过数百次工具调用后仍能保持对核心目标的清晰认知。

MiniCPM是由清华、人大与面壁智能联合开发的轻量级多模态大模型，8B参数实现GPT-4O级性能，支持手机端离线运行且可免费商用。

真正的成长源于"正确的事重复做"------护肤需早睡+清淡饮食，健身靠持续锻炼，事业成于不断重复。方法其实简单，难的是把简单的事坚持到底。时间会给坚持者答案。

Firecrawl是GitHub获97K+星的开源工具，核心功能：一行API实现全站爬取

将网站转换为LLM-ready数据；

支持实时转Markdown；

破解反爬与动态渲染；

提供24小时加密情报与竞品监控；

++降噪功能最高节省90% Token。++

由@mendableai团队开发，开源地址：github.com/firecrawl/firecrawl。

一行代码就能把杂乱网页变成AI能读懂的干净资料，让AI实时掌握全网信息，省90%成本。

Vertus AI量化系统

声称2025年实现51.15%回报率，日均交易超10亿美元，Sharpe比率2.13，表现超过桥水等传统量化机构。