灾难来袭：必应突然搜索不到博客园的任何内容
自从2022年园子被百度全面降权后，必应成为园子的主要搜索流量来源，我们也逐步习惯了只有必应、没有百度的日子。在这近四年的时光里，必应一直对园子都很友好，搜索排名靠前，新发内容收录很快，保住了园子的基本流量。在被百度离开的日子里，园子没有泪盈，因为至少还有必应。如今 AI 时代已经到来，传统搜索引擎... ...
手搓的一个Oracle数据库物理备份工具，支持本机+异机
各位技术伙伴，给大家分享一款咱们团队「纯手工打造」的 Oracle 数据库物理备份工具！ 这款工具历经打磨，核心能力全面升级——不仅支持本机物理备份，还完美适配异机备份场景，可满足不同部署环境下的Oracle数据备份需求。从底层逻辑到实操流程全自主研发，既能精准匹配业务系统的备份节奏，又能规避通用工 ...
【黑客松银牌】我是如何 Arxiv论文推荐 AI对话 保存zotero 网页端
项目地址 https://github.com/ziwenhahaha/daily-paper-reader 简介 手搓的daily-paper-reader迭代了三个月迭代了七百余次commits终于比较满意了。这是一个大家都用得上的一个论文阅读工具。 克服的问题是，每天arxiv上都有很多的论文 ...
LeetCode 236 二叉树的最近公共祖先：python3 题解
经典二叉树递归题。如果 node == p 或 q 或 None，返回 node；然后，left, right = dfs(左子树) (右子树)；如果 left 或 right 有值，证明 p 或 q 被找到了，返回有值的那个；如果 left right 都有值，则 p q 分别为 left rig... ...
【JVM】编译执行与解释执行的区别是什么？JVM 使用哪种方式？
一、先明确两个核心概念 1. 编译执行（Compiled Execution） 核心逻辑：先把「源代码」一次性编译成「机器码」（CPU 能直接执行的二进制指令），再运行机器码。 过程：源代码 → 编译器 → 机器码文件（如 .exe）→ 直接运行； 类比：把英文书（源代码）一次性翻译成中文书（机器码 ...
一小时手搓轻量级可代替 Qdrant 的向量数据库
在 AI 应用爆发的今天，我们在做桌面端或边缘端 RAG（检索增强生成）应用时，真的需要动辄部署一套分布式的 Qdrant 或 Milvus 吗？本文将带你从 0 到 1，用纯 Go 语言在**一小时内**手写一个内嵌级的轻量化向量数据库 **GoVector**。它不仅支持 HNSW 高性能图索引... ...
时序数据库是什么？能源行业国产化替换的入门必看
在能源行业一线工作中，你是否经历过这样的场景：智能电表每秒回传数千条电压、电流数据，但系统响应变慢、查询卡顿；风电场数百台风机的振动、温度、功率曲线长期积累，存储成本持续攀升却难以快速识别异常趋势；调度中心需实时调取过去72小时某变电站的负荷曲线做故障回溯，却要等待数十秒——这些并非系统“老化”，而 ...
AI Coding 中的概念 Vibe Coding 和 Spec Coding 简介
〇、前言 在现今 2026 年，学习 AI Coding（人工智能编程） 已经不再是一个“可选项”，而是软件开发领域的生存法则和职业跃迁的必经之路。 从本文开始，博主将会总结一些相关知识和基本的实践，欢迎一起交流。 本文将介绍一下为什么要开始 AI Coding 学习，以及对 Vibe Coding ...
Java 实现企业微信扫码登录
一、场景 Web 系统登录页面“企业微信”图标，点击后调取企业微信扫码登录页面，扫码成功后判断系统账号与企业微信用户ID绑定情况，有则直接登录，无则跳转到绑定登录页面，用户手动输入个人账号密码进行绑定，首次绑定后后续无需再绑定。 二、企业微信应用相关配置 1、新建企微应用 进入企微管理后台，应用管理 ...
CPU ↔ DRAM（内存总线）的可持续数据传输带宽
最大理论带宽 最大理论带宽（Theoretical Maximum Memory Bandwidth），不需要运行复杂的测试，只需要知道两个核心参数：内存频率和内存通道数。 1. 核心计算公式 内存带宽的计算公式如下： \[\text{Max Bandwidth (GB/s)} = \frac{\t ...
searxng-cli：Exa MCP 的开源替代路径，用更少上下文拿到更准的信息
Exa MCP 的体验很接近“为 LLM 优化过的搜索 API”：结果干净、可读、适合直接喂给模型。但对普通用户来说，额度/配额往往是最大阻力——一旦把“搜索”变成稀缺资源，Agent 的研究链路就会被迫降频。 另一端是 SearXNG MCP / Browser MCP：可用、开放，但经常把整页 ...
AI开发-python-langchain框架（3-2-文本文档加载器 ）
上节讲如何将文本进行向量化，本节讲讲如何将文本文件加载到程序中，进行下一步处理，langchain 的 TextLoader提供了这个功能。 langchain 的 TextLoader 并非支持所有文本格式，它的核心作用是读取「纯文本类文件」，对非纯文本格式（如带格式的文档、二进制文件）无法直接解 ...
LiteLLM + OpenClaw：多模型 API Key 管理与模型切换实战
当同时使用多个大模型厂商时，API Key 管理与模型切换会变得复杂。本文通过 LiteLLM 构建统一的大模型代理服务，并将其接入 OpenClaw，实现多模型统一管理与动态切换。同时结合 Docker 和 PostgreSQL，实现 Token 使用情况监控。 ...
OpenClaw 教程，来看看这12个实战案例
上一篇我们聊了如何从 5705 个技能里筛选出值得装的 5 个"新手套餐"。 装完之后呢？ 很多人私信我说："技能装好了，然后呢？我到底能用它们干什么？" 这个问题问得好。 如果把 OpenClaw 比作一个工具箱，上一篇教你如何挑工具。这一篇，我们聊聊这些工具能帮你解决什么实际问题。 今天我给你盘 ...
C# 扩展方法只会写 this 吗？C# 14 新语法直接把扩展方法玩出了花
前言 PS: 不是，AI编程都普及了，怎么还有人研究编程语言的语法？ 开个玩笑哈哈，一些简单和定制性比较强的代码还是手写比较好，有和AI对话的时间，我都把代码写好了 最近我在给 StarBlog 写一些分析脚本，需要用到扩展方法来简化代码，我想到前段时间看到 .NET10 的更新文档说有新的扩展 ...
MyBatis-缓存与注解式开发
MyBatis的缓存 缓存的作用：通过减少IO的方式，提高程序的执行效率。 mybaits的缓存：将select语句的查询结果放到缓存（内存）中。下一次还是这条select语句的话，直接从缓存中获取，不再查数据库。一方面是减少IO，另一方面不再执行繁琐的查找算法。从而提升效率。 mybatis的缓存 ...
性能干翻235B，单卡私有化部署OpenClaw
基于 Docker + llama.cpp 的本地化 AI 代理平台完整部署指南 本方案已在单卡 22GB 显存（如 RTX 2080Ti）环境下验证，达到性能与功能的较好平衡，适用于 长上下文、低并发、高精度 的私有化 AI 代理场景。 目录 方案说明 llama.cpp 本地模型服务部署 Ope ...
Codex SDK 控制台消息解析完全指南
Codex SDK 控制台消息解析完全指南 本文详细介绍 Codex SDK 的事件流机制、消息类型解析、以及在实际项目中的最佳实践，帮助开发者快速掌握 AI 执行服务的核心技能。 背景 其实，在构建基于 Codex SDK 的 AI 执行服务时，我们不得不面对这样一个问题：如何处理 Codex 返 ...
OpenClaw + 企业微信对接：2026年保姆级全链路操作指南
OpenClaw + 企业微信对接：2026年保姆级全链路操作指南 前言：为什么选择 OpenClaw 对接企业微信？ 在2026年的企业数字化办公浪潮中，OpenClaw（曾用名 Clawdbot、Moltbot）已成长为国内领先的开源AI自动化代理工具。凭借其“自然语言驱动、插件化拓展、多 ...
