前言 本次更新是敌人的波次和干员撤退、释放技能的更新。下一次是数据库更新。我估计下一周就可以去弄前端了。学学unity，之后再自研引擎。 波次更新 首先我们要配置一些相关数据，并在快照保存中新增加波次下标、当前波次已生成数量、距离下一只生成时间、敌人ID。 // Wave 一波敌人的配置 type ...

摘要：在 B 端/SaaS 系统中，权限控制是核心命脉。传统的 Vue 项目常常面临“刷新页面路由丢失”、“静态路由与动态菜单不匹配”、“按钮级权限依赖繁琐的 v-if”等痛点。本文基于 Vue3 + Pinia + Vue Router 4，深度剖析一套“动态路由表”与“自定义指令”相结合的企业级 ...

数据一边涌进来、一边还没处理完的时候，多留一块内存能换回什么？整块数据用乒乓、状态只用一格，同一件叫“缓冲”的东西为什么会有相反的答案？ ...

DeploySharp 2.0.0 为 C#/.NET 开发者提供轻量级模型部署框架，支持 ONNX Runtime、OpenVINO 等多后端推理。本文以 PP-OCRv5 Mobile 为例，实现从图像到文字识别的完整流水线：文字检测 → 透视裁剪 → 方向分类 → 文字识别，输出文本、JSON... ...

上一篇 整理了汉字字形 SVG 库：每字一个文件，建立起了字形。 这一篇建立一套以汉字为索引、贯穿多部典籍的关系库。查一个汉字，就能看到各个典籍对它的解释、注解、部首、字形、异体、构件之间的关系。 预览 预览地址： https://zhouyongh.github.io/hanzi-relation ...

本项目把 VNCCS 的「3D 人偶姿势 → 角色迁移」能力移植到 Qwen-Image-2.1 管线。 下面讲清楚底层原理（它到底是怎么做到的），再给出工作流与效果。 一句话原理 用 VNCCS PoseStudio 的 3D 人偶编辑器摆出目标姿势，渲染成一张「姿势条件图」； 再给一张角色参考图 ...

相信 .NET 玩家都知道，EF Core 自动产生 SQL 更新语句是通过跟踪实体状态实现的。不过，在 Web 中是无状态的，查询出一个东东返回到前台，然后用户要更新数据，POST 过来就是修改后的数据。 比较笨的方法是先根据主键查询出数据，然后把客户端 POST 过来的数据赋值，这样就有新旧值的 ...

把一整套房子跑在边缘设备上，让 AI 代理通过 MCP 协议来管。这个方向和咱们 .NET 社区最近在推的 Agent 生态正好对上，值得展开聊聊。 ...

关于本文的占位符：文中所有项目标识类信息均已脱敏，落地时请逐项替换为你自己的取值。 <你的鸿蒙 AppId>：鸿蒙原生应用的 DCloud AppId（不带 __UNI__ 前缀，形如 UNIXXXXXX） <你的包名>：鸿蒙 bundleName（形如 com.example.app） <热更新配 ...

PS：要转载请注明出处，本人版权所有。 PS: 这个只是基于《我自己》的理解， 如果和你的原则及想法相冲突，请谅解，勿喷。 环境说明 无 前言 本文是本系列的终章，前面的文章是： 《Linux程序性能分析（一） perf原理分析》 https://www.cnblogs.com/Iflyinsky/ ...

本文涉及的 pi-rust 项目地址：https://github.com/bigfish1913/pi-rust。 假设你让 Agent 往 CHANGELOG.md 追加一条记录。模型发出工具调用，工具改好了文件，进程却在保存工具结果之前退出了。 重启以后，聊天历史还在，模型提出的工具调用也在， ...

前段时间给一个新库配只读账号，执行了这么一句： GRANT SELECT ON ALL TABLES IN SCHEMA app TO readonly; 应用连上去还是报 permission denied for schema app。当时还纳闷，表权限都给了，怎么连 schema 都不让看。后 ...

GORM 简单介绍 GORM是Golang的一个orm框架。 简单说，GORM 就是通过实例对象的语法，完成关系型数据库的操作的技术， 是"对象-关系映射"（Object/Relational Mapping）的缩写。 使用ORM框架可以让我们更方便的操作数据库。 GORM官方支持的数据库类型有： ...

作为一款入门级的数据采集卡，USB-6009无法直接实现测频率，只可以对外部脉冲进行简单的计数。但如果采用Windows下的软件定时，配合硬件计数功能，也可以实现“测频法”测频。虽然该方法受到Windows下的软件定时不太精确（非实时操作系统）的限制，测频结果不太精确，但对精度要求不太高的应用，还是 ...

Redis List 因其灵活的结构常被误用，易引发阻塞连接不释放、重复消费、大列表阻塞等问题。本文聚焦三大核心：命令组合（栈/队列/环形用法）、quicklist编码机制（节点阈值调优）、阻塞操作6大边界陷阱。详解 LPUSH/RPOP、BLPOP/BRPOP等命令语义与性能边界，揭示 LTRIM... ...

从1989年LeCun识别手写邮编讲起，拆解CNN三大核心——局部感受野、权值共享、池化，用代码对比其较全连接网络参数少几百万倍的优势；并梳理从LeNet到AlexNet的23年演进，分析CNN在2026年人脸识别、医学影像、自动驾驶等场景的现状与"CNN+Transformer"混合趋势。 ...

让 AI 帮你跑命令、连数据库，密钥安全怎么办？ 写进 .env，它顺手读进上下文；贴进聊天框，等于发了一份群公告；不给，它什么也干不了。 keypaste 就是冲着这个尴尬来的。它把登录信息和项目的密钥收进一个本地 KDBX 保险库，格式和 KeePass 一样——同一个文件，扔进 KeePass ...

【轻量化复刻大模型】线性注意力交互式演示 目录【轻量化复刻大模型】线性注意力交互式演示0x01 总览1.1 模块定位1.2 核心数学总体公式子机制分解Delta Rule （核心修正机制）门控衰减（gating）状态检索关键洞察0x02 每个 Tab 的详细说明Tab 1: 6 种 Step 对比目 ...

本文基于 Reverie（幻梦）源码写成。你可以在 src/memory/ 目录下对照阅读。 难度：★★☆☆☆（适合有 Python 基础、想搞懂 RAG 和长期记忆的同学） 学习目标 读完本文，你将能： 说清楚 LLM 为什么需要记忆系统，RAG 在中间扮演什么角色 讲明白「永久 / 长期 / 短 ...

"把模型跑起来"只是本地大模型项目的第一步。真正让它对公司业务有用的，是一套给它"递资料"的系统——而这套系统的地基，就是 embedding 和向量数据库。这两个词听起来很玄，本文用一个 20 行代码的实验把它们拆开看清楚。 一、先看全景：它们在一个本地大模型项目里的位置 一个典型的本地大模型项目 ...