你必须知道的TCP和UDP核心区别，快速搞懂这两大协议！
1. TCP (Transmission Control Protocol) 概念 TCP（传输控制协议）是一种面向连接的、可靠的传输协议。它负责将数据从源主机传输到目标主机，并确保数据的完整性、顺序和正确性。 原理 三次握手：在数据传输之前，TCP协议通过三次握手建立连接。客户端与服务器之间交换控 ...
Gaia2 与 ARE：赋能社区的智能体评测
在理想情况下，AI 智能体应当是可靠的助手。当接收到任务时，它们能够轻松处理指令中的歧义，构建逐步执行的计划，正确识别所需资源，按计划执行而不被干扰，并在突发事件中灵活适应，同时保持准确性，避免幻觉。 然而，开发智能体并测试这些行为并非易事：如果你曾尝试过调试自己的智能体，可能会体会到其中的繁琐和挫 ...
强化学习系统性学习笔记（一）：从理论基础到策略优化
强化学习系统性学习笔记（一）：从理论基础到策略优化 一、强化学习的起源与核心问题 1.1 理论溯源：从生物学习到数学框架 强化学习的思想源头可以追溯到生物行为心理学中的"试错学习"原理。在自然界中，生物个体通过反复尝试不同行为并观察环境反馈，逐步学会选择能够带来更好结果的行动策略。这一朴素而普适的学 ...
【Rive】rive-android源码分析
1 前言 本文基于 rive-android 10.1.0 进行源码分析，主要介绍 Rive 的渲染类型、RendererType 透传流程、Surface 透传流程、渲染流程、启动渲染流程、暂停渲染流程等内容。 rive-android 类图框架如下。图中，蓝色的类表示 rive-andr ...
PocoEmit遥遥领先于AutoMapper之打通充血模型的任督二脉
一、充血模型和失血模型 1. 充血模型的优势 充血模型更加OOP 充血模型代码可读性更好 1.1 充血模型伪代码 var messageDto = controller.ReadDto(); var message = messageDto.ToEntity(); message.Save(); 1 ...
【光照】[各向异性]在UnityURP中的实现
《Unity URP中实现Kajiya-Kay头发渲染模型》摘要 本文详细介绍了如何在Unity URP渲染管线中实现Kajiya-Kay各向异性光照模型。该模型专为模拟头发、毛发等纤维材质设计，通过切线空间计算替代传统法线，产生条状高光效果。文章剖析了模型的双层高光特性（主高光靠近发梢、次高光带彩... ...
10min搭建一个大模型智能客服助手
导航 前言 视频讲解 作品展示 工作流程展示 操作步骤 一 新建知识库 二 搭建工作流 三 创建智能体 四 发布 五 集成到网站 结语 参考 AI+ 的时代已经来临，不管你是否愿意，你都必须去接受它。 前言 随着AI技术的不断发展，智能客服助手已经成为了许多企业的重要工具。 过去几年，我们见证了AI ...
CSP-S 复赛指南（2025年版）
此文章为 daiyulong 独家原创，耗时比较长。部分借助 AI。文章有点长（10 万字左右），请保持耐心。点击下载 PDF 版。 第一章$\ \ \ \ $数据结构 第一节$\ \ \ \ $线性结构 1.1 【5】双端栈 1.1.1 什么是双端栈？ 在理解双端栈之前，我们先回顾一下普通的栈。一 ...
Github Copilot 实战: 使用 Copilot AI + Blazor 编一个五子棋游戏
开源地址 源码g01Gobang demo https://game.app1.es 用blazor auto发布的 1. 创建 Blazor web工程,选Auto 2. 打开 GitHub Copilot 窗口,输入提示词 使用 Blazor 编一个五子棋游戏 3.复制代码测试 为了方便调试, ...
Netflix确保数亿用户观影体验的“事件”管理是如何构建与实践的？
在流媒体服务随时可能因系统故障而中断的时代，Netflix 如何确保数亿用户的观影体验始终稳定？本文将揭晓其技术团队的关键实践 —— 从中央 SRE 团队独揽事件管理，到让每个工程师都能主动发起并处理事件的转型之路。你将看到他们如何通过工具选型、流程标准化和文化重塑，把事件从 “可怕的故障” 转化为 ...
快速幂算法的基础和扩展
快速幂 快速幂（Fast Exponentiation）算法解决这样一个问题：求解自然数的指数运算。计算 \(a^b\) 时，按照指数定义的朴素的方法是通过连续相乘： \[a^b = \underbrace{a \times a \times \cdots \times a}_{b\text{次}} ...
概率与决策 - 模拟程序让你在选择中取胜
在人生中我们会处处面临抉择，是选择A还是选择B呢。作为程序员，看着这种概率与决策，有时候常在想，我怎么做决策我的胜率概率最大，能不能用程序来模拟一下。我选择A赢的概率，我选择B赢的概率呢？ ...
推荐系统中损失函数梳理：从Pointwise到Listwise
推荐系统中的损失函数梳理：从Pointwise到Listwise 引言：目标决定损失函数选择 推荐系统通常采用两阶段架构：召回（Recall）与精排（Ranking）。两个阶段的优化目标存在本质差异，这直接决定了损失函数的选择。 召回阶段从海量候选集（百万至亿级）中筛选出数百至数千个候选物品。这一阶 ...
【光照】[PBR][环境光]实现方法解析
Unity URP环境光实现方案结合反射探针与球谐光照，提供平衡性能与质量的PBR渲染方案。核心流程包括：环境贴图采样、漫反射/镜面反射计算、环境遮蔽处理。主要采用三种技术：1）球谐光照－低内存占用，适合动态场景；2）预计算辐照度贴图－存储环境光影响；3）屏幕空间反射－实时计算但GPU消耗大。URP... ...
【Groovy】类和对象
1 类的结构 Groovy 是面向对象编程语言，与 Java 语言类似，都有类、对象、属性、构造函数、成员函数，都有封装、继承、多态三大特性。 1.1 执行顺序 如下，Student 类是一个自定义的类，里面包含了一个类的基本结构。 class Student { private stati ...
【光照】[PBR][菲涅尔]实现方法对比
Unity URP中的菲涅尔效应主要采用Schlick近似模型，通过三步流程实现：确定基础反射率F₀、角度依赖计算和金属/非金属处理。该模型以1次pow运算实现高性价比的实时渲染，视觉误差小于2%，并与GGX+Smith模型完美配合。URP通过F0=lerp(0.04,albedo,metallic... ...
DeploySharp开源发布：让C#部署深度学习模型更加简单
DeploySharp：面向C#开发者的跨平台模型部署框架 DeploySharp是一款专为C#开发者设计的深度学习模型部署框架，支持OpenVINO和ONNX Runtime推理引擎，兼容YOLOv5-v12全系列模型以及Anomalib等主流模型。该框架采用模块化设计，通过核心命名空间Deplo... ...
macOS上优雅运行Docker容器
colima 什么是colima colima主页 Colima（Container on Lima）是一个轻量级的容器运行时管理工具，专为macOS（同时也支持Linux）设计，提供了一种简单优雅的方式来运行容器。它基于Lima项目，后者为 macOS提供了类似WSL2的Linux虚拟机环境，具备 ...
Manim实现渐变填充特效
本文将介绍如何使用Manim框架实现动态渐变填充特效，通过自定义动画类来控制物体的颜色随时间平滑变化。 1. 实现原理 1.1. 自定义动画类设计 在Manim中，所有动画效果都是通过继承Animation基类并实现相应的方法来创建的。 我们设计了一个名为GradientFillAnimation的 ...
