掌握 PHP Attributes 从自定义创建到生产实现
掌握 PHP Attributes 从自定义创建到生产实现 引言:PHP 元数据编程的现代时代 PHP 8.0 引入了原生 Attributes(以前称为注解),彻底改变了我们编写声明式代码的方式。Attributes 实现了优雅的元数据驱动编程,用结构化、类型安全的声明替代了 docblock 注 ...
一个 .NET 开源免费、功能强大的 UI 自动化库
前言 今天大姚给大家分享一个 .NET 开源免费（MIT license）、功能强大的 UI 自动化库：FlaUI。 项目介绍 FlaUI 是一个 .NET 开源免费（MIT license）、功能强大 的 UI 自动化库，专为 Windows 桌面应用程序（如 Win32、WinForms、WPF ...
电信公网IPV4被收回之后：家庭网络的“绝地求生”折腾记
好久好久没写过博客了，最近心血来潮登上来看看，不过既然来都来了就顺便写一篇博客再走吧，想来想去没啥好素材，遂把最近家里网络的折腾记录分享一下。 作为一名苦逼码农，我一直信奉行规：“代码能跑就不要动，架构能用就别重构”。 这几年我家的电信网络一直稳如老狗：手握稀缺的 公网 IPv4，在小米路由器上开个 ...
自适应滤波算法的FPGA实现思路
1、原理简介 参考相关论文，自适应滤波器主要由FIR滤波器本体、参数自适应计算两部分组成。参数自适应计算部分是用来迭代计算滤波器系数的，它的输入是期望估计误差f、原始数据采样保存的向量U，输出是可变的FIR滤波器系数。FIR滤波器就是传统的有限冲击响应滤波器，可以是低通、高通等类型。所谓滤波器系数可 ...
吴恩达深度学习课程四：计算机视觉 第三周：检测算法 （三）交并比、非极大值抑制和锚框
此分类用于记录吴恩达深度学习课程的学习笔记。 课程相关信息链接如下： 原课程视频链接：[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai github课程资料，含课件与笔记:吴恩达深度学习教学资料 课程配套练习（中英）与答案：吴恩达深度学习课后习题与答案 本篇为第四课的第三周内容，3.6到3. ...
Ubuntu 下配置 SFTP 服务并实现安全数据共享
通过配置 Ubuntu 的 SFTP 服务并使用 bind mount 共享指定目录，可在 Windows 上借助 FreeFileSync 实现安全、高效的镜像同步。 ...
可靠性与顺序性保障——幂等、事务与Exactly-once语义的适用边界
写在前面，本人目前处于求职中，如有合适内推岗位，请加：lpshiyue 感谢 在分布式消息系统中，可靠性追求与性能代价总是相伴相生，理解不同保障机制的适用边界是构建健壮系统的关键 在掌握 Kafka 核心概念的基础上，我们面临一个更深入的问题：如何在不同业务场景下选择合适的可靠性保障机制。消息系统的 ...
MAF快速入门（8）条件路由工作流
在实际业务场景中，一个AI工作流的多个步骤之间往往会传递一些数据，有些步骤只会在数据满足一定条件下才会被触发，而有些步骤只会在数据不满足条件的时候才被触发，总之这种if-else的决策在工作流中很常见。在MAF中，我们可以使用 Conditional Edge 即条件边 或 待决策函数的边，来实现这... ...
【大数据 & AI】Flink Agents 源码解读 --- (1) --- 设计
【大数据 & AI】Flink Agents 源码解读 (1) 设计 目录【大数据 & AI】Flink Agents 源码解读 (1) 设计0x00 概述0x01 目标1.1 事件驱动的智能体1.2 典型应用场景1.3 事件驱动智能体的技术要求1.4 核心设计理念1.5 事件驱动编排架构1.6 技 ...
基于深度学习的学生上课行为检测系统演示与介绍(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+训练代码+数据集)
本文介绍了一套基于YOLO深度学习算法的学生上课行为检测系统。该系统能自动识别低头、使用手机、举手等12种课堂行为，支持图片、视频和实时摄像头检测，检测结果可标注保存并导出Excel报表。系统采用PyQt5开发界面，支持多模型切换，包含用户管理和模型训练功能。实验对比显示，YOLO12n模型在370... ...
拒绝“裸奔”上线：FastAPI + Pytest 自动化测试实战指南
1. 引言：为什么你需要雇佣一群“机器人”？ 你是否经历过这种绝望： 你刚刚修复了一个“用户无法登录”的 Bug，满怀信心地推上线。结果两分钟后，老板打电话吼道：“为什么现在的用户没法注册了？！” 这就是典型的回归缺陷（Regression Bug）——修了旧的，坏了新的。 手动测试（用 Postm ...
纯前端直连大模型 API，真的安全吗？
在大模型应用刚兴起的时候，我也一度被“纯前端直连模型 API”这种方案吸引过：不需要后端、不需要部署服务，前端拿到 key 直接请求模型接口，几行代码就能跑起来，Demo 效果立竿见影。但当这种方案真正进入工程讨论，甚至被尝试放进测试环境后，问题很快暴露出来，而且几乎都绕不开“安全”这个核心主题。 ...
BLE 4.2 Controller 加密流程与实现
在 BLE（Bluetooth Low Energy）连接建立后，为了保障数据传输的机密性与完整性，链路层（Link Layer）可根据上层主机（Host）的请求启动加密流程。 本文将详细解析 BLE 控制器的加密握手流程、异常处理机制、AES-CCM 底层原理，并结合 Cordio 协议栈源码进行 ...
图文：银行核心账务处理逻辑（白话篇）
您好，您的 1 万元存款已到账，当前余额 12500 元。 这条短信的出现，其实在银行系统里已经完成了一整套记账操作：账户余额更新 > 银行现金科目变动 > 凭证归档。 我们每天在银行的存钱、转账、办贷款等等，其实银行基本都在进行账务处理。 一、对内账和对外账 银行的账务体系分为两条线，一条线管 ...
AI Ping双款新模型同步免费解锁：GLM-4.7与MiniMax M2.1实测
本文聚焦国内领先大模型服务评测与聚合平台AI Ping最新上线的两款旗舰模型——GLM-4.7与MiniMax M2.1，深度解析二者核心定位与差异：GLM-4.7侧重复杂工程任务一次性交付与Agentic Coding场景；MiniMax M2.1专攻长链Agent执行，强化多语言工程能力与持续运... ...
【面试题】MySQL 中的索引数量是否越多越好？为什么？
⚖️ MySQL索引：数量越多越好吗？ 一句话答案 绝对不是！索引就像调料——放对了美味，放多了毁菜。 索引的代价（为什么不能多） 1. 写入性能急剧下降 -- 假设表有5个索引，插入一条数据： INSERT INTO users (name, age, city, phone, ema ...
用 AI Vibe Coding - word-cards 自部署 TTS + Vercel 部署实践
这篇文章以我在 `word-cards` 项目中的真实开发节奏为主线：**先把“体验”做出来，再把“工程化”补齐**。重点讲三件事：
1) AI vibe coding 的工作流怎么落地；2) 为什么要把 TTS 自己部署；3) 前端如何用 Vercel 稳定上线。 ...
关于Agentic AI的一些总结和思考
引用Google Gemini的释义： Agentic AI frameworks are software toolkits that provide structure, components, and protocols for building autonomous AI agents th ...
从负反馈中学习并衡量序列推荐系统的响应能力
从负反馈中学习并衡量序列推荐系统的响应能力 Google RecSys’23 —Learning from Negative User Feedback and Measuring Responsiveness for Sequential Recommenders 一、问题背景与研究动机 在工业级 ...
CodeSpirit・码灵：以 AI 赋能，重构业务智能边界
概述 CodeSpirit 框架在AI集成方面具有独特的创新性和实用性,通过深度整合大语言模型(LLM)能力,实现了从底层组件到上层应用的全方位AI增强，以解决AI落地的以下核心痛点： 技术门槛高：需要专业 AI 知识，开发者需处理模型选型、提示词工程、响应解析、错误处理等复杂技术细节，学习曲线陡峭 ...
