笔记

新视野大学英语视听说教程2第四版听力音频原文及答案新视野大学英语视听说教程2（第四版）听力原文、音频、答案。资料下载：https://pan.quark.cn/s/072d0b5ab0b8

Playwright Trace 查看器Trace 查看器 = 自动化测试的“黑匣子/行车记录仪”测试跑完后，你可以像看电影一样，回放整个执行过程：每一步点了哪里、页面长什么样、发了什么请求、报了什么错，全都看得一清二楚。

喝醉酒的小白

Elasticsearch 故障分析笔记：Pending Tasks 堆积与 Alias 风暴场景背景两套脚本并行运行：后果：ES 集群 pending_tasks 急剧堆积，大量任务类型为 URGENT index-aliases，导致 Cluster State 更新阻塞，业务查询延迟飙升甚至“查不到数据”。

微分几何：曲面与坐标系在曲面的每个点上，都有其自身的局部几何结构，即该处距离运作的独特规律。ggg 的值是位置的函数。它们会随着你的移动而变化。

中屹指纹浏览器

2026浏览器指纹追踪的合规边界与隐私优先的反检测技术落地框架随着全球范围内个人信息保护法律法规体系的持续完善，以及 Chrome、Firefox 等主流浏览器厂商隐私保护能力的不断升级，浏览器指纹技术正面临着技术发展与合规约束的双重考验。2026 年，国内外主流互联网平台的指纹追踪技术已全面进入合规化升级阶段，而大量企业级用户的指纹反检测方案，却依然游走在法律法规与平台规则的合规红线边缘，不仅面临着平台的风控处罚，还存在着严重的法律合规风险。本文系统梳理了全球范围内与浏览器指纹相关的法律法规核心要求，拆解了指纹追踪与反检测的合规边界，分析了当前主流反检测方案的合规

算法实战笔记：LeetCode 31 下一个排列 & 287 寻找重复数目录一、LeetCode 31 下一个排列题目描述核心思路（三步法）Java 完整代码复杂度分析二、LeetCode 287 寻找重复数

就叫飞六吧

基于googleshell下载文件/资源案例场景：下载doker镜像

逻辑回归学习笔记-数学直接解回归方程y^=w0+∑i=1nwixi\hat{y} = w_0 + \sum_{i=1}^{n} w_i x_iy^=w0+i=1∑nwixi

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MyBatis学习(二)沿用(一)的 Maven 项目，确保依赖和配置文件均已就绪在 resources/mappers 目录下完善 UserMapper.xml 文件。

【SpringMVC笔记】 - 11 - SpringMVC 执行流程学习思路：先看总源码 → 按执行顺序逐段拆解 → 每步贴源码 + 解析 + 作用，对照阅读最容易理解DispatcherServlet 本质就是一个 Servlet，由 Web 服务器加载管理。

道长爱睡懒觉

蓝牙,导航,仪表,TBOX,OTA蓝牙（Blue Tooth）简称BT。使用的协议有：BT的电话簿：最多支持5000个联系人在70s内下载完成。每个联系人都要显示姓名、多个手机号码（5个手机号码）、地址（5个）。

微分几何：度规和高斯曲率g12g_{12}g12 和 KKK 并非同一事物，它们存在于不同的层面上。度规 gijg_{ij}gij 描述了如何测量距离。高斯曲率 KKK 是从度量中推导出来的，它更深层。你需要先有度量，然后，通过一些细致的工作，才能从中提取出 KKK。这实际上正是高斯著名定理的核心。KKK 隐藏在 ggg 之中。

喷火器调节笔记总输入 0.25A adc【1】+adc【2】=114 总输入 2A adc【1】+adc【2】=250

静态库vs动态库math_utils.hmath_utils.cpp编译链接：编译时链接运行时注意事项Makefile

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大模型学习笔记-AI通识人工智能的发展并非一蹴而就，而是经历了四次范式的根本性转变：第一浪潮：规则与符号（1950s-1970s）

笔记-lvgl移植到stm32f407移植lvgl到stm32f407平台freeRTOS中时遇到一些关于接口适配性问题，屏幕为ili9806g，原有接口函数为裸机使用，当前要在freeRTOS使用需要修改优化。包括显示函数和触摸函数。此处记录问题和解决过程。

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【电路笔记电源模块】“桥接”布局法+电源隔离+GND隔离+统一地平面防干扰高速信号应通过接地平面布线。即使使用微带线或带状线方法，也不要将这些走线穿过分割平面或参考平面。穿过分割平面或参考平面中的空隙布线会迫使返回的高频电流绕过分割处。反射会增加阻抗，并且串联电感会增加信号延迟。

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MyBatis学习(一)创建一个普通的 Maven Java 工程即可。在 pom.xml 文件中添加 MyBatis、MySQL 驱动、Junit 和 Log4j 的依赖。

AI Agent开发课程笔记记录 - 提升篇 About RAGRAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种解决大模型“知识有限”和“幻觉”问题的技术架构。它的核心思路是：不让模型只依赖自己训练时记住的知识来回答，而是在回答前先去外部知识库（如公司文档、产品手册、数据库）中检索相关的片段，把这些片段作为“参考资料”和问题一起交给模型，让模型基于这些真实资料生成答案。这样，模型既能回答私域或最新知识（无需重新训练），又能大幅减少胡编乱造，因为答案有据可循。典型的应用场景是：企业把自己的内部文档做成知识库，让AI客服能准确回

考研408笔记之操作系统（三）——内存管理写在开头：这部分相当于对计组内存相关知识的复习。深入理解可以去学习计算机组成原理第三章——存储系统。这里给个跳转链接：计算机组成原理(三)——存储系统