一：背景 1. 讲故事 上周有位朋友找到我，说他的 API 被多次调用后出现了内存暴涨，让我帮忙看下是怎么回事？看样子是有些担心，但也不是特别担心，那既然找到我，就给他分析一下吧。 二：WinDbg 分析 1. 到底是哪里的泄露 这也是我一直在训练营灌输的理念，一定要知道是哪一边的暴涨，否则很可能就
在前一节中我们简单介绍了D3D绘制窗体所具备的基本要素，本节将继续探索外部绘制技术的实现细节，并以此实现一些简单的图形绘制功能，首先外部绘制的核心原理是通过动态创建一个新的窗口并设置该窗口属性为透明无边框状态，通过消息循环机制实现对父窗口的动态跟随附着功能，当读者需要绘制新的图形时只需要绘制在透明窗体之上即可实现动态显示的效果。
外观模式是一种结构型设计模式，它提供了一个简化的接口，用于访问系统中的一组相关接口，以隐藏系统的复杂性。外观模式的主要目标是简化客户端与子系统之间的交互，同时降低了系统的耦合度。它允许客户端通过一个统一的入口点来与系统进行通信，而不需要了解系统内部的具体细节和复杂性
这篇文章，值得关注的是，盖茨提出对人工智能如何可以减少世界上最严重的不公平现象的思考，以及我们关注的人工智能风险问题。
我习惯性使用OData，它的$expand与层级查询非常好用，这个功能非常依赖于数据库的导航属性，也就是外键结构。最近想着把一个单体的系统拆分为多个小系统，首先需要处理外键依赖的问题。 多个服务各自有各自的数据库，数据库层面并不互通，也就无法使用外键约束。 我使用EF Core来描述数据库的结构，有
对待外包的态度 外包是来钱最快的方式，通过出售自己的时间和技能换取报酬，一定程度上与上班类似。创业后一直在做自己的产品，从习惯打卡软件：加一，到灵动岛软件：Island Widgets，然后Mac休息提醒软件：Nap，到现在正在开发AI作图软件：AI画图王。做自己的产品最开心的就是自由，设计、交互、
1.将jar包放入某不含中文的路径下 ，例如：E:\file\zip4j-1.3.2.jar 2.在命令行输入操作命令 mvn install:install-file -DgroupId=zip4j -DartifactId=zip4j -Dversion=1.3.2 -Dpackaging=ja
这个外国小哥叫 Nico，他一开始是个编程小白，后来把自己关在房间里花了两个月时间学会了编程，如今正在开发一款名为 Talknotes 的应用，可以将语音备忘录转化为结构化的内容，月收入 5000 美元。 Nico 从高中毕业就开始创业，大学只上了一个月就退学了，他尝试了很多方向，最终坚持做跨境电商
[TOC] # 本篇前瞻 学习完go语言基础的专栏，我们究竟写出怎么样的实用工具呢？我在github上开源的[ssh连接管理器](https://github.com/Breeze0806/ssh-mgr)就是一个比较好的样例。 # 项目背景 这个项目的背景是之前我在上班时连接生产机器时只能使用“s
CPU主频 = 外频 * 倍频 CPU频率即是每个时钟信号周期完成一步操作，时钟频率的高低在很大程度上反映了CPU速度的快慢 所谓外频Base Clock（BCLK），即系统总线的工作频率。是一个统一协调的最基础的频率，CPU硬盘网卡声卡等都是基于这个频率去工作的，通常来讲就是100Mhz 这个外频
前言 外观模式，英文名称是：Facade Pattern。我们先从名字上来理解一下“外观模式”。我看到了“外观”这个词语，就想到了“外表”这个词语，两者有着很相近的意思。就拿谈恋爱来说，“外表”很重要，如果第一眼看着很舒服、有眼缘，那就有交往下去的可能。如果长的“三寸钉、枯树皮”，估计就够呛了。在这
本文书接上回 《关于领域驱动设计，大家都理解错了》 欢迎关注公众号“老肖想当外语大佬”： https://mp.weixin.qq.com/s/HHJ5vt2_iT0-CFcw0HcPnA 先有鸡还是先有蛋的困局 前文我们提出了“领域驱动设计是一种价值观”这个观点，那么落地领域驱动设计就是践行价值观
翻遍整个互联网，我发现，关于领域驱动设计，大家都**理解错了**。 今天，我们尝试通过一篇文章的篇幅，给大家展示一个完全不同的视角，把“领域驱动设计”这六个字解释清楚。 ## 领域驱动设计学习资料现状 领域驱动设计的概念提出已经有20年的时间了，整个互联网充斥着大量书籍、文章和视频教程，这里我列举几
前言 这是一个AD的一个强大的新功能，能招到元器件的原理图、3D模型还有价格厂家，但是不一定都有，有了也不一定有其3D模型。 ManufacturerPart Search 在设计工具中选择即用型元件 直接搜索，搜索到需要使用的元器件。在Altium Designer中，直接选中设备元件。无需使用第
引言 Function Calling 是一个允许大型语言模型（如 GPT）在生成文本的过程中调用外部函数或服务的功能。 Function Calling允许我们以 JSON 格式向 LLM 模型描述函数，并使用模型的固有推理能力来决定在生成响应之前是否调用该函数。模型本身不执行函数，而是生成包含函
select语句通常与for循环搭配使用，但并不是必须的。 在某些情况下，select可能会直接放在一个独立的goroutine中，没有外层的for循环。 这通常发生在你知道只会有一次或有限次操作的情况下。 例如，你可能有一个简单的goroutine，它等待一个特定的channel信号，然后执行一次
SQL优化中，有一条放之四海而皆准的既定方针，那就是：永远以小数据驱动大数据。其本质其实就是以小的数据样本作为驱动查询能够优化查询效率，在SQL中，涉及到不同表数据的连接、转移、或者合并，这些操作必须得有个数据集作为“带头”大哥，即驱动数据，而这个驱动数据最好是数据量最小的那一个。 内大外小 在讨论
https://www.cnblogs.com/rxysg/p/15816320.html 一、编辑docker文件：/usr/lib/systemd/system/docker.service 命令：vim /usr/lib/systemd/system/docker.service 修改Exec
故障现象 容器内频现无法访问外部服务，是用ping测试有如下现象： # ping baidu.com -c 4 PING baidu.com (110.242.68.66) 56(84) bytes of data. 64 bytes from 110.242.68.66 (110.242.68.6
https://www.jianshu.com/p/de2eb6ba10d5 普通的 Service 通过 Label Selector 对后端 Endpoint 列表进行了一次抽象，如果后端的 Endpoint 不是由 Pod 提供的则 Service 还可以抽象定义任意其他服务，将一个 Kube
