百亿数据写入 MySQL：空间降维 × IO 降维 × 工程兜底
100 亿条数据如何快速写入 MySQL？.NET 10 + SqlSugar 实战：空间降维、IO 降维与工程兜底 性能参考：逐条 INSERT 约 115~231 天（磁盘与网络更差可达数百天量级，更好约 2 个月）；整套方案（多分片、多实例并行）落地，SSD 环境下总吞吐可达 3.5 小时量级 ...
百万订单踩坑记——我注释了财务流水
接上文 《百万订单踩坑记-迷信框架》 。上次是框架的坑，这两次事故是我们自己埋的：一个是财务流水，一个是脚本履约。 一张账户表，一张流水表 财务的设计很简单，一张账户表，一张流水表。 流水表核心字段 字段 说明 userId 用户 ID platformId 平台 ID ioValue 收支金额 o ...
Attention 演进路线：5 大阶段，11 篇奠基论文
原文：https://mp.weixin.qq.com/s/UuKiNeQkoNa7RWm2Llgllw 注意力机制走过了十余年的技术迭代。它最初只是循环神经网络里的一个对齐插件，后来成长为大模型时代的算力核心。梳理这条技术脉络，可以看到一条非常清晰的演进主线。早期研究聚焦于「怎么让模型学会抓重点 ...
abp学习笔记 - 工作单元保存时机
简介 我改了一个实体，它什么时候，写了哪些列，要不要调用UpdateAsync? 仓储方法自带工作单元 官方原文说到，If you call a repository method and there is no UOW started yet, it automatically begins a ...
Pandas 与 Polars：语法、性能和资源占用方面的对比
1. 为什么要把这两个放在一起比 pandas 在 Python 里做数据处理差不多是"事实标准"了，十多年积累下来的生态和社区，几乎你搜到的教程、现成代码都是它。 Polars 是这两年冒出来的新选手，主打更快、更省内存、写法更干净。 于是很多人会纠结一个问题：Polars 到底比 pandas ...
开发基于ComfyUI图片生成类应用Step by step（一）环境准备
ComfyUI 是开源、节点式可视化的 AI 生成推理引擎，支持 Flux、Wan、LTX 等主流文生图 / 文生视频模型，可以在本地运行。社区有大量现成工作流，可以直接加载使用。我们可以利用ComfyUI的强大功能，开发各种图片生成类应用，例如下面的试衣间应用。 我们从零开始部署ComfyUI，包 ...
从 Meta 的工程实践看 EB 级 AI 存储架构
当 AI 存储进入超大规模，架构会朝什么方向演进？ Meta 最近发布的《Meta's AI Storage Blueprint at Scale》提供了一个难得的参考样本。Meta 运营着总规模达数百 EB 级存储集群，文章重点介绍了其面向 AI 训练的 BLOB Storage 架构。 在这一规 ...
笔记本塞进包里就发烫掉电？罪魁祸首是「现代待机」
笔记本塞进包里就发烫掉电？罪魁祸首是「现代待机」 下班合盖、往双肩包里一塞，到家一摸烫手，开机还剩一半电。 别急着换电池——你的电脑可能压根没睡。 一、一个几乎人人踩过的坑 这是很多打工人的日常：下班铃一响，合上笔记本盖子，塞进双肩包，挤地铁回家。到家掏出来一摸，机身发烫，按开机键，电量已经掉了百分 ...
AI Agent 的安全风险，正在从 Prompt 扩展到运行环境
使用 Coding Agent 时，我们已经习惯了各种权限确认。读取文件、执行命令、访问网络，有些操作需要手动批准，有些则可以提前配置允许范围。 这些机制让我们能够控制 Agent 的行为，但还有一个问题容易被忽略：如果运行在 Agent 周围的插件本身就包含恶意代码，这些权限确认还能发挥作用吗？ ...
手把手教你：基于深度学习的滚动轴承故障诊断｜第 5 篇 · 随机森林实战：传统方法为什么也要做
本期介绍传统机器学习方法随机森林：它像"50位评委投票"，原理简单稳定。测试集准确率约73%，虽比瞎猜强，但看不懂波形形状而难再提升。论文里它是完美"对照组"，衬托深度学习优势，为后续73%到95%的突破埋下伏笔。 ...
串口命令如何从字符串长成协议：帧头、长度、校验和与状态机
一串字符怎样才能变成一条可靠命令？帧头、长度、校验和超时各自守住一道边界，而业务层为什么可以不认识帧、解析器却必须认得每个坏字节？ ...
# [CSP-S 2026] 迁徙 / migrate 题解
思路 首先考虑暴力dp，考虑 \(f_i\) 为从点 \(i\) 到右边点最短路的方案，\(\operatorname{dist}(i,j)\) 为点 \(i\) 到点 \(j\) 的最短距离，那么有，枚举左端点 \(l\)： \[\Large{f_i=\sum_{x_j + d \ge x_i且\ ...
RAG向量库拆分复盘：内存、延迟与权限的三笔账
从电科金仓2026发布会公开数据出发，拆解库内向量检索的内存、延迟、权限与一致性四本账，给出RAG向量架构的选型框架 ...
四、Pandas数据处理
Pandas 数据处理 （一）Pandas库简介 1. Pandas Pandas是一个开源的、用于数据处理和分析的Python库，特别适合处理表格类数据。它建立在NumPy 数组之上，提供了高效的数据结构和数据分析工具，使得数据操作变得更加简单、便捷和高效。 2. 核心 （1）数据结构 Serie ...
从0搭建企业级知识库-技术指南
## 0. 写在前面 很多团队在做知识库时，第一反应是“选一个向量库 + 接一个大模型”。做完之后往往发现： - 答得不准，但不知道问题出在哪； - 内容过期、互相矛盾，用户不敢信； - 权限没做，上线即安全事故； - 上线三个月，使用率归零。 真正的原因通常不是模型不够强，而是把知识库当成了一个* ...
【多目标优化算法】-基于遗传算法的NSGA-II算法
0. 前言 在现实世界中，许多问题涉及到多个目标的权衡和优化，多目标优化算法（Multi-Objective Optimization Algorithms，MOOA）就是指在满足约束的前提下，同时考虑多个目标，寻找合适的决策方案。 1. Pareto 解 多目标优化问题与单目标优化问题的主要差异在 ...
14. 13个ArkTS字符串方法，3分钟速通
字符串用来保存文本。一个字可以，比如「酷」。课程名是一串字，比如「ArkTS基础」。账号里的符号也写在字符串里，比如 dev#01。10086 看起来是数字，加上引号之后，同样是字符串。 动画视频在《13个ArkTS字符串方法，3分钟速通》。 ArkTS 里，文本、字符、符号都用 string。没有 ...
上周热点回顾（10.26-11.1）
热点随笔： · .NET发布最小能多小？我从86MB凹到了657字节 (.NET骚操作) · 我花200美元用AI重写了纯C#高精度数学库：放大 10^290 倍也不糊 (.NET骚操作) · 太实用了！推荐一款 AI Agent 的浏览器 ego-lite，跑Web 自动化太爽了！ (狂师) · ...
可能是最现代化的微信生态 .NET 服务端 SDK
一、引子 上次写完飞书 SDK，微信这边接着写。到收尾的时候，七条产品线都齐了。这篇记录一下它是怎么搭起来的。 标题里的「现代化」指的是六件具体的事：源生成零反射、Native AOT 原生、DI 原生装配、Options 热更、OpenTelemetry 内建、AI/MCP 就绪。每件都有对应的代 ...
同一个端口能不能被两个程序同时监听？
前几天有同事问我一个挺基础的问题：同一个端口，能不能被两个程序同时监听？ 他想都没想就给出了答案："不能啊，一个端口只能被一个程序占用。" 这话其实没错，我以前也是这么答的。但紧接着他问了我第二个问题，把我问住了：那 Nginx 开好几个 worker 进程，为什么大家都监听着 80 端口，跑得还好 ...
