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体验Coding Plan

博主头像 一. 开头 AI Coding已是大势所趋,为了不被拍在沙滩上,得让自己赶上这班顺风车。 各大厂的AI产业化应用第一枪不约而同都瞄准了自动化编码领域,也是感慨,程序员狠起来连自己的后路都敢抄,只要卷不死,那就一直卷。 二. 终端 写Java还在用年迈的eclipse,这玩意看起来跟AI Coding ...

【知识中枢】知识质量评估体系:如何量化知识的"好"与"坏"

博主头像 知识不是"有"就行,"好"的知识才能驱动正确的决策和高效的AI回答。本文构建一套完整的知识质量评估体系:6大质量维度、自动化评估方法、健康度评分模型、问题知识自动标记与质量改进闭环。 导读 一个残酷的事实:企业知识库中,30%的知识是过时的,20%是重复的,10%是错误的。这些"坏知识"不仅无 ...

CSP202605C. 死锁优化

#include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define mm(a,b) memset(a,b,sizeof(a)) #define int long long #define endl "\n" #define ios ios::sync_with_ ...

从零实现 GLSL 反射光照:环境光 + 平行光(漫反射 + 高光)

博主头像 AI 盛行的今天,不知道手写 shader 光照还有没有必要,但不管了,学了就记录一下——过程还挺有意思的。 反射需要什么? 反射离不开两样东西:光线和物体。常见的光源有三种:环境光、平行光、点光源。其中环境光不参与真正的"反射计算"(它是模拟场景中各种间接光叠加后的一个近似常量),所以最简单,先从 ...

支持自定义指标的股票量化软件怎么选?聚宽、QMT与水母量化对比

博主头像 用过行情软件的人都知道,系统自带的均线、MACD和KDJ很方便,但用久了总会碰到一个问题:自己的想法往往不止一个条件。比如既要看价格突破,也要看成交量,还想排除某些财务情况。这时候,自定义指标就有用了。它能把零散的看盘习惯整理成明确规则,再交给软件反复执行。规则写清楚以后,回测和复盘也更有依据。今天 ...

马尔可夫 与 隐马尔可夫

博主头像 马尔可夫链 无记忆性 #机器学习 #大数定律 马尔可夫证明,在满足一定相依结构条件时,即使数据不独立,也可能存在大数定律。例如马尔可夫链在不可约、非周期、正常返等条件下有遍历定理,可以看作大数定律的推广。这说明“大数定律必须基于独立同分布”是一种常见但不完整的理解。 某一个状态只由前一个状态决定,这 ...

说说向量数据库:从 Embedding 到 ANN,我的一些复盘

一篇关于向量数据库的独立观察。不写通稿,只说真话。 阅读时间:约 7 分钟 | 标签:#向量数据库 #Embedding #技术选型 这一年,总有人来问我向量数据库的事。问法五花八门,但核心就那么几个:它到底是个啥?我该怎么选?要不要现在就上? 我琢磨了几次,索性把反复讲的那几点整理成一篇文章,算是 ...

判断 SO 加固强度,我一般走两步

博主头像 最近把判断SO加固强弱的思路整理了一下。核心就一句:静态那几样(符号清没清、字符串藏没藏、.text 能不能反编译)看着唬人,跟它到底防不防得住,是两回事。见过静态铁桶、一个固定脱壳点就破功的,也见过静态平平、运行时根本碰不了的——所以我不拿"静态看着强不强"当结论,而是分两步走。 第一步,静态只回 ...

数据库教程FGMT14‑Oracle性能优化之资源限制与资源管理

数据库教程FGMT14‑Oracle性能优化之资源限制与资源管理 前言 Oracle数据库在多业务混合部署场景下,经常会出现某一类业务或者某一条SQL耗尽实例CPU、IO、并行、UNDO等全部资源,挤压核心在线业务,引发整体业务雪崩。单纯依靠操作系统层面限制无法区分数据库内部用户、会话、业务模块,O ...

全场景智控系统架构演进:商用(Mesh)、酒店(RCU)与家装(Zigbee)的技术选型与配电拓扑

在智能控制系统的工程实施中,不同物理空间对拓扑架构的冗余度、带宽需求及施工周期要求存在显著差异。本文通过对比商用(Bluetooth Mesh)、酒店(RCU)及家装(Zigbee)三大场景的技术特性,拆解其底层控制逻辑与配电安全设计。 一、 技术选型对比矩阵 ┌──────────┬─────── ...

AI生成UI到React开发:B端后台、SaaS看板、App的落地流程

博主头像 本文拿 B 端管理后台、SaaS 数据看板、官网、移动端 App 和邮箱客户端几个例子,聊聊怎么用 Paico 做 UI 生成,再接到 React 开发里。主要聊需求怎么准备、提示词怎么写、生成结果怎么检查,以及哪些代码能继续用。 一、先看真实任务,别急着让 AI 画页面 首先我们需要准备一个类似于 ...

读数据可视化30用户实验

博主头像 1. 概述 1.1. 随着可视化研究、技术和应用的发展,对可视化技术和系统进行有效的用户实验变得越来越有必要 1.2. 如果可视化方法及结果缺乏严谨的用户评测实验,就很难对该方法和相关技术的进一步应用提供有说服力的证据 1.3. 可视化研究者需要比较新技术与已有技术的优劣,了解在何种情况下新技术更好 ...

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