```func (cm *ConfigManager) UpdateConfig(key string, value interface{}) error { cm.mu.Lock() defer cm.mu.Unlock() // 验证配置键 if !lib.Contains(configKeys, key) { return fmt.Errorf("invalid config key: %s", key) } // 转换值为字符串 var strValue string switch v := value.(type) { case string: strValue = v case float64: strValue = fmt.Sprintf("%g", v) case int: strValue = fmt.Sprintf("%d", v) default: strValue = fmt.Sprintf("%v", v) } // 保存到 Redis if err := cm.redis.Set(fmt.Sprintf("config:%s", key), strValue, 0); err != nil { return err } // 更新版本号 cm.version = time.Now().Unix() cm.redis.Set("config:version", fmt.Sprintf("%d", cm.version), 0) // 更新本地配置 cm.configs[key] = strValue cm.applyConfigs() // 发布更新通知 cm.redis.Publish("config:update", fmt.Sprintf("%s:%s", key, strValue)) return nil}```
https://www.anthropic.com/engineering/built-multi-agent-research-system
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```// DebouncedIncr - 带防抖的自增器type DebouncedIncr struct { local *Local mu sync.Mutex debounce map[interface{}]time.Time // 记录每个key的上次执行时间}func NewDebouncedIncr(local *Local) *DebouncedIncr { return &DebouncedIncr{ local: local, debounce: make(map[interface{}]time.Time), }}func (d *DebouncedIncr) IncrWithDebounce(key interface{}, increment int64, expire time.Duration, debounce time.Duration) (int64, bool) { d.mu.Lock() lastTime, exists := d.debounce[key] now := time.Now() // 检查是否需要防抖 if exists && now.Sub(lastTime) < debounce { d.mu.Unlock() // 在防抖期内，只返回当前值，不自增 return d.local.Get(key), false } // 更新防抖时间 d.debounce[key] = now d.mu.Unlock() // 执行实际的自增 return d.local.IncrWithExpiry(key, increment, expire)}// 清理过期的防抖记录（可选）func (d *DebouncedIncr) CleanupDebounce(olderThan time.Duration) { d.mu.Lock() defer d.mu.Unlock() now := time.Now() for key, lastTime := range d.debounce { if now.Sub(lastTime) > olderThan { delete(d.debounce, key) } }}```
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**将稳定币比作“货币界的Redis”是一个极佳的视角，能够精准地抓住稳定币在当前数字经济体系中的核心功能定位。**我们可以从几个维度来深入理解这个类比：---### 为什么说稳定币是“货币界的Redis”？在软件架构中，Redis（一种高性能的内存数据库）通常扮演“**高速缓存（Cache）**”和“**缓冲区（Buffer）**”的角色。它位于应用程序和慢速的后端数据库（如MySQL）之间，用来解决性能瓶颈。稳定币在数字金融世界中扮演了几乎完全相同的角色。#### 1. 角色定位：高速价值缓存/缓冲区 (High-Speed Value Cache)* **Redis的作用：** 当应用程序需要频繁读写数据时，直接访问速度较慢的磁盘数据库会效率低下。Redis将热点数据存放在内存中，提供极快的读写速度，作为应用和数据库之间的缓存层。* **稳定币的作用：** * **“慢速数据库” = 传统银行系统（TradFi）：** 跨境转账需要几天时间，有工作时间限制（非24/7），手续费高昂。 * **“应用程序” = 加密世界（Crypto）：** 交易、DeFi、NFT等活动要求7x24小时不间断、近乎实时的资金流转。 * **稳定币的角色：** 一个加密货币交易者如果想在价格波动时暂时离场，将资产换成法币再存入银行，过程缓慢且繁琐（这是一个“慢查询”）。相反，他可以瞬间将比特币（BTC）换成USDT或USDC，将价值“**缓存**”在区块链上。当他想再次入场时，又可以瞬间用稳定币买回BTC。 **核心类比：稳定币将“美元价值”缓存在了高速的区块链网络上，避免了与缓慢、高摩擦的传统银行系统进行频繁交互。**#### 2. 性能：高速与高频 (High Performance & High Frequency)* **Redis：** 提供微秒级的延迟，支持高并发请求，是高频交易、实时分析等场景的首选。* **稳定币：** 在区块链上，稳定币的转账和结算通常在几秒到几分钟内完成，全年无休。这使得它成为高频交易、程序化套利和快速资金调度的理想工具，其效率远超传统银行的T+1或T+2结算。#### 3. 作用：中间件/桥梁 (Middleware / Bridge)* **Redis：** 作为中间件，连接着不同的服务和数据层，让整个系统协同工作。* **稳定币：** 是连接加密世界各个孤岛的“价值中间件”。 * 连接**中心化交易所（CEX）**和**去中心化金融（DeFi）**。 * 通过跨链桥连接**不同的区块链**（如以太坊上的USDC和Solana上的USDC）。 * 连接**传统金融**和**数字金融**（通过合规的法币出入金通道）。 稳定币是整个Web3世界流动性的“通用语言”和“传送带”。#### 4. 风险与非最终性 (Risk & Non-Finality)* **Redis的风险：** 作为缓存，它不是最终的数据源。如果服务器崩溃且没有配置持久化，缓存数据可能会丢失。它依赖于后端数据库作为“事实的最终来源”。* **稳定币的风险：** 稳定币也不是无风险的“最终货币”。 * **法币抵押稳定币（USDT/USDC）：** 它的价值依赖于发行方储备金的真实性和安全性。储备金是“后端数据库”，稳定币是其在链上的“缓存表示”。如果储备金出问题，稳定币就会“脱锚”（缓存失效）。 * **算法稳定币（如UST）：** 它的稳定性依赖于算法和市场信心，风险更高，类似于一个可能随时崩溃的、没有后端数据库支持的“纯缓存系统”。 **核心类比：持有稳定币，就像是信任一个“缓存系统”能够随时兑付其所代表的价值。它比直接持有“数据库”里的资产（银行里的美元）风险更高，但换来了极大的灵活性和效率。**---### 类比的局限性当然，这个类比也有不完全贴切的地方：* **资产属性 vs. 工具属性：** Redis是一个纯粹的技术工具，而稳定币本身是一种金融资产，具有独立的价值、流动性和网络效应。你可以“持有”稳定币，但你只是“使用”Redis。* **目标不同：** Redis的设计目标是**快**，持久性是次要选项。而稳定币的核心目标是**稳定**，其价值的持久性（维持1:1锚定）是其生命线。### 总结尽管有细微差别，但**“货币界的Redis”这个类比，极其精准地描绘了稳定币在当今数字经济中的核心生态位（Niche）**。它不是货币的最终形态（如同Redis不是数据库的最终形态），但它是一个至关重要的**基础设施层**，通过充当**高速价值缓存**，极大地提升了数字金融的效率、降低了摩擦，并成为了连接传统世界与加密世界的关键桥梁。这个视角有助于我们理解为什么稳定币如此重要，以及它未来的发展方向——即如何变得更安全、更高效、更值得信赖的“缓存系统”。
稳定币（Stablecoin）的发展历程、主要类型以及未来的发展趋势。稳定币是加密货币世界中至关重要的一环，它像一座桥梁，连接了波动的加密资产世界与稳定的传统金融世界。---### 第一部分：稳定币的诞生与早期发展#### 1. 诞生的背景：解决“价格波动”的痛点比特币（Bitcoin）等第一代加密货币的最大特点之一就是价格剧烈波动。这使得它们虽然可以作为一种投机性资产，却很难履行货币的三个基本职能：* **价值储存（Store of Value）：** 价格不稳定，资产价值难以预测。* **记账单位（Unit of Account）：** 商品和服务的定价难以用一个 постоянно 变动的单位来衡量。* **交换媒介（Medium of Exchange）：** 今天能买一杯咖啡的币，明天可能只能买半杯，商家和消费者都难以接受。为了解决这个问题，稳定币应运而生。其核心目标是创造一种价值稳定、与某种法定货币（最常见的是美元）1:1锚定的加密货币。#### 2. 早期探索（2014-2017）* **BitUSD (2014):** 最早的稳定币概念之一，诞生于BitShares（比特股）网络，它是一种加密资产抵押型稳定币的雏形。* **Tether (USDT) (2014):** 最初名为Realcoin，后更名为Tether。它是法币抵押型稳定币的开创者和迄今为止的领导者。USDT的模式简单直接：用户将1美元存入Tether公司的银行账户，Tether公司就在区块链上铸造1个USDT给用户；反之，销毁USDT可赎回美元。这种简单模式使其迅速获得了市场的认可，成为早期加密货币交易所最重要的交易媒介。---### 第二部分：稳定币的主要类型与演变随着行业发展，稳定币的实现方式也愈发多样化，主要可以分为以下三类，它们的演变也代表了稳定币的发展路径。#### 1. 法币抵押型稳定币 (Fiat-Collateralized)这是最主流、最容易理解的类型。* **工作原理：** 由一个中心化实体发行和管理。发行方每发行1单位的稳定币，就在其银行账户中储备1单位的等值法币（如美元、欧元）或高流动性的等价物（如短期国债）。* **典型代表：** * **USDT (Tether):** 市场份额最大，但其储备金的透明度和构成一直备受争议。 * **USDC (Circle):** 由Circle公司与Coinbase联合推出，以高度透明和合规著称，定期发布由顶级会计师事务所审计的储备金报告。 * **PYUSD (PayPal):** 由金融巨头PayPal发行，标志着传统金融机构正式入局，其合规性和安全性是最大卖点。* **优点：** 机制简单，价值稳定，用户接受度高。* **缺点：** * **中心化风险：** 依赖发行方的信用，存在挪用、冻结资产的风险。 * **监管风险：** 容易受到政府监管政策的影响。 * **透明度问题：** 储备金是否足额、是否安全，需要依赖第三方审计，存在信任成本。#### 2. 加密资产抵押型稳定币 (Crypto-Collateralized)为了解决中心化问题，这类稳定币应运而生。* **工作原理：** 用户通过在智能合约中超额抵押一种或多种加密资产（如ETH、BTC）来铸造稳定币。例如，抵押价值200美元的ETH，可以借出约100美元的稳定币。超额抵押（Over-collateralization）是为了缓冲抵押品价格下跌带来的风险。* **典型代表：** * **DAI (MakerDAO):** 最成功的去中心化稳定币。用户通过抵押ETH等多种加密资产生成DAI。整个过程由智能合约自动执行，公开透明。* **优点：** * **去中心化：** 抗审查，无需信任第三方机构。 * **透明度高：** 所有抵押和债务都在链上可查。* **缺点：** * **资本效率低：** 需要超额抵押，锁定了大量资金。 * **系统性风险：** 在市场极端暴跌时，可能出现抵押品不足、清算不及时导致的“脱锚”风险。 * **机制复杂：** 对普通用户来说理解门槛较高。#### 3. 算法稳定币 (Algorithmic Stablecoins)这是最大胆、也最富争议的尝试，试图完全不依赖任何抵押物。* **工作原理：** 通过算法和智能合约，根据市场需求自动调节稳定币的供应量，从而维持其价格稳定。通常会设计一个双代币模型：稳定币和治理/权益代币。 * 当稳定币价格 > 1美元时，系统增发稳定币，压低价格。 * 当稳定币价格 < 1美元时，系统通过某种激励机制（如发行债券、鼓励权益代币持有者回购）来减少稳定币供应，提升价格。* **典型代表：** * **TerraUSD (UST) / LUNA (已失败):** 曾是最大的算法稳定币，其机制是：用户可以用价值1美元的LUNA铸造1个UST，也可以用1个UST兑换价值1美元的LUNA。这个模型在牛市中运转良好，但在2022年5月的市场恐慌中，遭遇了“死亡螺旋”，UST严重脱锚并最终崩盘，给整个行业带来巨大冲击。* **优点（理论上）：** 资本效率极高，可扩展性强，真正去中心化。* **缺点（实践中）：** 极其脆弱，高度依赖市场信心，容易在极端行情下崩溃。UST的失败证明了纯算法稳定币模型的巨大风险。---### 第三部分：稳定币的当前趋势经历了野蛮生长和惨痛教训后，稳定币正朝着更加成熟和多元化的方向发展。#### 1. 监管趋严与合规化UST的崩盘和USDT的透明度争议，让全球监管机构高度警惕。* **美国《支付稳定币法案》、欧盟《加密资产市场法规》(MiCA)** 等都在为稳定币设立明确的监管框架，要求发行方必须有充足、高质量的储备，并接受严格的审计和监督。* **合规成为主流：** USDC、PYUSD等以合规为卖点的稳定币市场份额有望进一步提升。#### 2. 真实世界资产（RWA）成为储备金新宠为了提高安全性和收益，法币抵押型稳定币的发行方正越来越多地将储备金从银行活期存款转向**短期美国国债**等真实世界资产（Real-World Assets, RWA）。* **对发行方：** 国债能带来利息收入，使其商业模式从单纯的托管费转变为“利息差”模式。* **对用户：** 国债被认为是全球最安全的资产之一，增强了稳定币的信用。#### 3. 去中心化稳定币的创新与复苏UST失败后，去中心化稳定币并未消亡，而是在探索更稳健的模型。* **超额抵押模型的优化：** Aave的GHO、Curve的crvUSD等新一代去中心化稳定币，在清算机制、利率模型等方面进行了创新，以提高系统的稳健性和资本效率。* **混合型稳定币：** 如FRAX，它部分由法币抵押，部分由算法调节，试图在去中心化和稳定性之间找到平衡。#### 4. 竞争格局加剧，“稳定币战争”白热化* **传统金融巨头入场：** PayPal的PYUSD只是一个开始，未来可能有更多银行、支付公司发行自己的稳定币，凭借其庞大的用户基础和品牌信誉，对现有格局构成挑战。* **公链生态的竞争：** 各大公链（如Solana, Avalanche）都在积极引入或扶持原生的稳定币，以繁荣自身的DeFi生态。#### 5. 与央行数字货币（CBDC）的竞合关系许多国家正在研究或试点央行数字货币（CBDC）。* **竞争：** CBDC由国家信用背书，是最终极的“稳定币”，可能会在零售支付等领域与现有稳定币竞争。* **合作：** 在可预见的未来，私营稳定币凭借其在DeFi和跨境支付中的灵活性和创新性，仍有巨大发展空间。未来可能形成CBDC主导国内零售支付，而私营稳定币在批发、跨境和加密原生场景中发挥作用的格局。---### 总结稳定币的发展经历了从**简单模仿（法币抵押）**到**去中心化探索（加密资产抵押）**，再到**激进实验（算法稳定币）**，最终回归到**合规、稳健和多元化创新**的道路上。未来，稳定币将不再仅仅是加密世界的“交易筹码”，而是会：* **成为Web3经济的底层金融基础设施。*** **推动跨境支付和普惠金融的变革。*** **作为连接传统金融与数字资产世界的关键枢纽。**其最终形态，将是在**监管框架**下，由**技术创新**驱动，在**中心化与去中心化**之间取得动态平衡的数字货币。
稳定币是一种加密货币，其价值与某种传统货币（如美元）或其他资产（如黄金）挂钩，旨在保持相对稳定的价值。以下是稳定币的发展和趋势的介绍：**早期发展**稳定币的概念最早出现在2014年，当时出现了第一种稳定币——Tether（USDT）。Tether是一种与美元挂钩的加密货币，最初是作为一种方便的数字货币，用于在不同的加密货币交易所之间转移资金。然而，早期的稳定币存在许多问题，例如缺乏透明度、监管不确定性和技术风险。**发展阶段**稳定币的发展可以分为以下几个阶段：1. **早期探索（2014-2017）**：Tether是第一种稳定币，但其存在许多问题。其他稳定币，如TrueUSD和Gemini Dollar，也开始出现。2. **快速增长（2018-2020）**：稳定币市场迅速增长，新的稳定币不断涌现，如USDC、PAX和BUSD。这一阶段，稳定币主要用于加密货币交易和投资。3. **监管加强（2020至今）**：随着稳定币市场的增长，监管机构开始关注稳定币的风险和合规性。许多国家和地区开始制定稳定币监管规则和指南。**趋势**以下是稳定币的一些趋势：1. **监管合规**：越来越多的稳定币开始关注监管合规，获得相关监管机构的许可和批准。2. **透明度和审计**：稳定币发行商开始提供更多的透明度和审计报告，以证明其储备资产的真实性和充足性。3. **多样化资产支持**：除了美元以外，稳定币开始支持其他资产，如欧元、黄金和其他商品。4. **DeFi应用**：稳定币在去中心化金融（DeFi）应用中发挥着越来越重要的作用，如借贷、交易和支付。5. **央行数字货币（CBDC）**：随着CBDC的发展，稳定币可能会面临来自CBDC的竞争和挑战。6. **技术创新**：稳定币的技术创新，如Layer 2扩容方案和跨链技术，可能会提高稳定币的效率和可用性。**挑战和风险**尽管稳定币具有许多优点，但仍然存在一些挑战和风险，如：1. **监管风险**：稳定币可能面临监管机构的审查和限制。2. **储备资产风险**：稳定币的价值依赖于其储备资产的真实性和充足性。3. **技术风险**：稳定币可能面临技术风险，如智能合约漏洞和网络攻击。4. **市场风险**：稳定币可能面临市场风险，如价格波动和流动性风险。总之，稳定币的发展和趋势表明，其正在成为加密货币市场的重要组成部分，并将在未来继续发挥重要作用。然而，稳定币仍然面临许多挑战和风险，需要继续关注和改进。
**全息子信息**（Holographic Sub-Information）是一个跨学科的概念，结合了全息原理、信息理论和复杂系统分析，用于描述在复杂系统中，局部信息如何包含或反映整体信息的机制。这一概念在物理学、计算机科学、生物学乃至哲学领域都有应用。### 核心思想全息子信息的核心理念源于**全息原理**（Holography），即整体信息可以编码在局部的子系统中，通过特定方式（如变换、重构）恢复整体。具体体现在以下几个方面：1. **局部与整体的关联** 在复杂系统中（如全息图、神经网络、生态系统），局部元素（子系统）并非孤立存在，而是通过隐含的关联（如拓扑结构、动态交互）承载了整体信息。例如： - 全息图中，每一小块区域都包含整个图像的信息。 - 量子纠缠系统中，单个粒子的状态隐含了多粒子系统的全局信息。2. **信息压缩与重构** 子信息通过某种“压缩编码”机制存储整体特征，需借助特定算法或物理过程（如干涉、反卷积）进行解码。例如： - 深度学习中的自编码器（Autoencoder）通过低维潜空间保留数据本质。 - 生物系统中，DNA序列作为“子信息”指导整个生物体的发育。3. **冗余性与鲁棒性** 全息子信息通常具有冗余性，允许系统在局部受损时仍能通过剩余子信息恢复整体功能。例如： - 分布式存储系统通过数据分片实现容错。 - 生态系统中，物种多样性作为子信息保障生态稳定性。### 应用领域1. **物理学** - **全息原理与黑洞熵**：黑洞视界面积与内部微观态的对应关系（如AdS/CFT对偶）。 - **量子信息**：纠缠态中的局部测量隐含全局信息。2. **计算机科学** - **分布式存储**：数据分片技术（如RAID）利用子信息实现数据完整性。 - **压缩算法**：小波变换、JPEG压缩通过保留关键子信息降低数据量。3. **生物学** - **发育生物学**：形态发生场（Morphogen）的局部浓度梯度指导器官整体发育。 - **神经科学**：单神经元活动模式可能反映脑网络的全局动态。4. **哲学与认知科学** - **整体与部分关系**：探讨意识如何从神经元局部活动中涌现。### 数学抽象全息子信息可通过以下形式化框架描述：- **信息映射**：存在映射 \( f: S \to S' \)，将整体系统 \( S \) 投影到子系统 \( S' \)，满足 \( S \cong \bigoplus S_i \)（直和结构）。- **重构条件**：存在逆映射 \( g \) 使 \( g(f(S)) \approx S \)，误差 \( \epsilon \) 在可接受范围内。- **熵约束**：子信息的香农熵 \( H(S') \) 需满足 \( H(S') \geq H_{\text{min}}(S) \)，确保信息完整性。### 挑战与未来方向- **计算复杂性**：高维系统中的子信息提取需突破传统算法的效率瓶颈。- **实验验证**：在量子系统或生物网络中验证局部信息的全局重构能力。- **跨学科融合**：结合信息几何、拓扑数据分析等工具深化理论框架。全息子信息概念为理解复杂系统的层次性、冗余性与涌现性提供了新视角，其发展将推动从基础科学到工程应用的多领域创新。
介绍一下“全息子信息”这个概念。这是一个源自中国学者、在特定领域（尤其与中医理论结合）有较大影响力的概念，但需要明确的是，它在主流科学界尚未被广泛接受为标准理论。简单来说，**全息子信息（Holographic Sub-information）的核心思想是：一个系统的任何一个相对独立的部分（子系统），都包含了整个系统的信息。** 这个“部分”就像一张全息照片的碎片，虽然不完整，但仍然能展现出整个画面的信息。为了更好地理解，我们把它拆解成几个部分：---### 1. 概念来源与核心比喻：全息摄影这个概念的灵感直接来源于物理学中的**全息摄影（Holography）**。* **普通照片：** 如果你把一张普通照片撕成两半，每一半只含有照片一半的画面。* **全息照片：** 全息照片记录的不是图像，而是光的干涉条纹（相位和振幅）。它的神奇之处在于，如果你把一张全息照片打碎，**任何一小块碎片都能被用来重建出整个原始物体的三维图像**，只是图像的清晰度和细节会随着碎片的变小而降低。“全息子信息”理论借用了这个比喻，认为在很多复杂系统中，特别是生物系统中，也存在类似的“部分包含整体信息”的规律。---### 2. 提出者与核心理论：张颖清与《全息生物学》“全息子信息”这个概念主要由中国山东大学的**张颖清教授**在20世纪80年代提出，并系统地发展为**“全息生物学”（Bio-holographic Theory）**。他的核心观点，即**“生物全息律”**，可以概括为：> **生物体任何一个相对独立的部分（如一个器官、一个肢节、甚至一个细胞），在结构和功能上都是整个生物体的缩影。**这个“部分”就被称为**“全息元”（Holographic Unit）**。每个全息元都像一个“微型胚胎”或“缩小的个体”，蕴含着整个生物体的发育、生理和病理信息。**关键概念：*** **全息元（Holographic Unit）：** 指的是能够反映整体信息的那个“部分”。例如，在中医里，耳朵、手掌、脚底都被认为是一个全息元。* **全息胚（Holographic Embryo）：** 张颖清认为，像人的第二掌骨、一段肢体，本身就是一个高度有序、包含了全身信息的“胚胎状”结构。他甚至在骨骼上划分出了对应头、颈、胸、腹、腿的“穴位带”。* **全息子信息：** 就是指蕴含在这些“全息元”中的，关于“整体”的信息。---### 3. 主要应用与影响这个理论最大的影响在于为很多传统医学和替代疗法提供了一套听起来更“现代”和“科学”的解释框架。* **解释中医理论：** 它被广泛用于解释中医的经络穴位、耳针、足底反射区疗法、手诊、面诊等。 * **耳针疗法：** 认为整个耳朵就是一个倒置的胎儿，耳朵上的不同部位对应人体的不同器官和部位。刺激耳朵上的“胃点”就能治疗胃病，这背后的“原理”就被解释为：耳朵这个“全息元”接收了刺激，通过某种机制将调节信息传递给了对应的“整体”器官——胃。 * **足底按摩（反射疗法）：** 同样，认为脚底是全身的缩影，按摩脚底的不同区域可以影响对应器官的健康。* **全息诊断与治疗：** 基于这一理论，发展出了一些诊断和治疗方法。比如通过观察手、面部、舌头等“全息元”的色泽、形态变化来诊断全身的疾病，或通过针刺、按压这些部位的特定“穴位”来治疗相应器官的疾病。* **拓展到其他领域：** 这个概念也被一些学者引申到社会学、经济学、管理学等领域，用作一种系统思维工具，认为一个组织的一个部门、一个社会的一个区域，也可能在某种程度上反映了整个系统（组织或社会）的特征和问题。---### 4. 评价与争议（非常重要）对“全息子信息”理论的评价是两极分化的。**正面评价与价值：**1. **系统性思维：** 它提供了一个非常有启发性的视角，强调了复杂系统中“整体与部分”的紧密联系和相互影响，是一种强大的系统思维模型。2. **理论桥梁：** 它试图在中医等传统经验医学和现代科学之间架起一座理论桥梁，用一个统一的“全息律”来解释看似零散的各种现象（如耳穴、足疗等）。3. **实践有效性：** 在实践中，基于该理论的某些疗法（如耳针、反射疗法）在缓解疼痛、调节功能等方面确实显示出一定的效果，尽管其作用机制仍有争议（可能涉及神经反射、安慰剂效应等多种因素）。**负面评价与科学性质疑：**1. **缺乏严谨的科学证据：** 这是最核心的批评。该理论提出的“信息”是如何储存和传递的，其生物学机制是什么（例如，信息如何从第二掌骨精确传递到肝脏），至今没有被现代生理学、遗传学或细胞生物学所证实。它更多地停留在**“现象观察”和“哲学思辨”**的层面。2. **类比不当：** 批评者认为，将生物系统与物理上的全息照片进行类比是一种过度简化。生物体的复杂性、发育过程和调控网络，远比光学干涉要复杂得多。它是一个**“比喻”而非“定律”**。3. **被视为伪科学：** 在主流科学界，由于缺乏可证伪性、可重复的实验验证和清晰的机制解释，“全息生物学”和“全息子信息”理论常常被归类为**伪科学（Pseudoscience）**或边缘科学。---### 总结**“全息子信息”是一个极具启发性的概念模型和哲学思想。** 它 brilliantly 地运用了物理学中的全息比喻，为我们理解复杂系统（尤其是生物体）中“部分与整体”的关联提供了一个直观的框架，并对中医等传统疗法的现代化阐释产生了深远影响。然而，我们必须清醒地认识到，它**目前还不是一个被主流科学界所接受的严谨科学理论**。它更像一个有待验证的**“假说”**或一种**“世界观”**。在欣赏其思想深度的同时，也应保持科学的审慎态度，将其与经过严格验证的科学定律区分开来。
全息子信息（Holographic Sub-information）的核心思想是：一个系统的任何一个相对独立的部分（子系统），都包含了整个系统的信息。 这个“部分”就像一张全息照片的碎片，虽然不完整，但仍然能展现出整个画面的信息。
原创 张祥前 张祥前 2022-08-31 18:10 发表于安徽作者张祥前交流微信18714815159我们用放大镜观察人体组织，特别是人的血液，看起来是许多独立的细胞组成，并且这些血液中的细胞是在到处跑，不是局限在某一个地方。我们有一个疑问：这些细胞是不是个个都具有独立的生命意识？就像一个个独立的小生命体，人体内部是不是有一个总司令，在时刻指挥这些细胞按照一定的方式在干活、有序的运动。如果没有，细胞怎么这么听话，协调一致的在工作？有人说，“这不是废话吗，如果细胞都胡乱运行，人身体岂不是完蛋了吗”？我们应该认识到，以上问题对人类认识生命的本质很重要。一个靠谱的看法是，细胞相互之间可以传递信息。人体内部的指挥系统，可以把信息传递给每一个细胞，又可以接受每一个细胞反馈过来的信息。目前生物学发现，细胞间的信息传递通过很小的信号分子进行。信号分子由特定细胞发出，由靶细胞接收。这种信息传递系统运作的距离可长可短。蛋白质、脂肪酸衍生物、气体都可以作为信号传递介质。人体局部发出信号，利用一氧化氮气体传递，这种传递还可以使人体血压降低。图片人体内部远距离传递信号的是激素，通过循环系统从产生的地方运送至靶细胞。当人们追根求源的时候，会发现，细胞之间传递信号问题，本质就是物理中的电磁力传递问题。传递信号的所有介质，通过放大，最后发现都是不连续的，之间都隔着空间距离，它们是如何通过空间来传递信息的？这些问题和电荷之间为什么能够通过空间来传递信息、作用力的问题是一样的。只有当人类搞清楚电荷相互之间作用的本质，才可以彻底的了解人身体里的细胞之间是如何传递信息的。本人带来的统一场论指出，宇宙中任何物体周围空间都以圆柱状螺旋式在向四周发散运动，电磁、万有引力、核力一切相互作用都是通过空间来进行的，都是圆柱状螺旋式运动状态的改变形式。图片空间既可以传播物体之间的相互作用力，又可以传播信息。统一场论如果被人类重视，可以使人类对生命的认识跃升到一个新的高度。人类只是认识到人体的营养、能量的传递、分配过程，是远远不够的，人类还必须要认识到，人体内部的信息是如何产生、传递的，特别是除神经传递信息外的另外传递信息的方式。才可以全面的了解人生命的本质。下面简单谈谈与人体信息传递相关的全息和子信息概念。我们经常有一个疑问：人为什么有5个手指、5个脚趾？原来，人从精子和卵子结合开始，进行细胞分裂，每分裂一次，在基因控制下，都要把原来细胞里携带的信息带到新的细胞里。这样，人体局部区域都带有人体整体信息。这个就是人体全息概念。人身体任意一个局部部分都包含着一个人整体的信息。这个就是人体全息、子信息的概念。人手的大拇指对应着人的脑袋，其余四指对应着人的四肢。后手掌对应着人的屁股，前手掌对应着人的肩膀。手掌心对应着人的腹部里面的五脏六腑。人脚的大拇指对应着人的脑袋，其余四指对应着人的四肢。后手掌脚应着人的屁股，前脚掌对应着人的肩膀。脚掌心对应着人的腹部里面的五脏六腑，人脚掌心如果受凉，常常使人拉肚子，就是这个原因。图片荷兰著名物理学家、化学家赫尔曼·约尔哈夫在1723年离开人世时，留下一本密封的书，在没有拆封的情况下以两万金币被拍卖，买主兴致勃勃地将书启封，结果大失所望；共有100页的书，竟然有99页是空白纸，只是在书的首页留下了这位科学家的手迹：“注意保持头冷脚暖，最出名的医生也会变成穷光蛋。”真的是一字千金。人的耳朵、嘴巴、鼻子和手掌、脚有类似的情况。宇宙和人体类似，同样具有全息、子信息的概念。宇宙中任意一处空间可以存储整个宇宙所有的信息，包括宇宙以前、现在、以后所有的信息。图片换句话，任意一处空间可以存储无穷大的信息。佛教说一花一世界，也是这个意思。宇宙空间本身虽然具有储存、传输信息的能力，但是，单独的空间只能够传递信息和能量、力、场等，不具备制造信息的能力，制造、产生信息的是物体加空间。那么，空间能够储存、传输信息的基本原理是什么？空间为什么有这么强大的传输、存储信息的能力？统一场论认为宇宙中任何一个相对于我们静止的物体，周围空间都以光速向四周发散运动，空间这种运动可以把这个物体的一切外部、内部的信息以光速带到周围空间里。当三维空间以光速运动的时候，沿运动方向一维空间长度由于相对论的长度缩短效应，将缩短为零，三维空间缩短为二维空间。由于二维空间和宇宙任意一处三维空间保持着零距离，这样导致了携带物体信息的二维空间可以把物体所有的信息均匀的带到宇宙任意一处宇宙空间里。打给比方，你的一个朋友从北京打电话给身在广州的你，你朋友的手机发出的信息，以光速传到了广州，被你接受。同样的信息，同时又传到了东京、合肥、上海、南京、武汉·····如果从你是别的地方来接受信息，和你在广州接受信息都是一样的，也就是信息完整的、均匀的分布在周围空间任意一个角落里里。信息的分布和物体能源分布很不一样，物体和能源总量是固定的，一个人分多了，另一个人就分少了。所以说，信息可以共享，而物体和能量是不能共享的，就是这个道理。统一场论中指出了宇宙中的万有引力、电磁场力、核力相互作用都是通过空间来进行的。空间不但能够传递物体之间的相互作用力，还可以传递信息。空间的运动和物体粒子的运动一样，可以记录各种信息，空间记录信息能力超强，所需要的能量极低。而物体粒子记录处理信息所需要的能量大一些，物体粒子质量越大，所需要的能量就越大，这个显然是不利于我们处理信息时候节约能源的目的。图片目前为止，人类只是知道物体粒子的运动，不了解空间本身在运动，所以，人类利用微小的物体粒子运动来记录存储信息、输送信息。这个物体粒子越小处理信息就越厉害，但是，毕竟再小物体粒子仍然是有体积的，空间可以无限分割，所以，空间储存信息的能力是任何物体粒子望尘莫及的。统一场论揭开了空间的本质，可以使人们利用真空来处理信息，会使人类处理信息的能力发生质的飞跃。用空间处理信息是人类最终极的手段，没有更高级别的了。人类现在用电子、电磁波、光子来处理信息。目前可以说用光子是最为先进的。光子虽然运动时候不相互作用，但是，光子毕竟有体积，而且光子不是绝对稳定的，某些情况下可以转变为电子而相互作用起来。而空间中的空间点可以无限小，明显不同于光子，可以无限压缩，这个就是空间可以无限存储、传播信息的理论根据。空间处理信息比起光子、电子、电磁波，传播信息可以更快，单位体积存储信息可以更加巨大，理论上是无穷大。还具有强大的穿透性，如果发生矿难，现在的手机经常打不出来，因为无线电波不能穿越厚厚的土层，而压缩空间处理信息就可以做到，可以对物体内部扫描，而对物体零影响。人类的预感，预言家对未来的预言，这些都与空间存储的信息有关，因为空间不但可以存储过去的信息，还可以存储没有发生的信息。由于时间的本质是空间光速运动给我们观察者的感觉，如果没有人，不存在时间，也就没有先后，宇宙亿万年前、亿万年后所有的信息都重叠在空间一个点上。有些预言家天生就具有捕捉空间信息的能力，类似于手机接收信息的共振原理，算是一种特异功能。空间给人的感觉是纯而又纯，看不见摸不着，但是，空间有许多奇异的性质，当然最核心、最基础的秘密是在以柱状螺旋式运动。人类对空间的认识还刚刚开始，空间里隐藏的无穷无尽的奥秘，自然界的核心秘密就锁定在空间中，空间有许多奥秘人类是一无所知，等待我们去揭开。
Chart.js 的官方最新版本，可以通过以下几种方式获取：- **jsDelivr CDN** 你可以直接在 jsDelivr 上获取最新版本的 Chart.js 文件，包括 `chart.umd.min.js`。访问以下页面可以查看和下载所有可用版本和文件： https://www.jsdelivr.com/package/npm/chart.js?path=dist[3][5]- **CDNJS** 另一个常用的 CDN 是 CDNJS，地址为： https://cdnjs.com/libraries/Chart.js[3][5]- **GitHub 官方仓库** 你也可以从 Chart.js 的 GitHub 仓库下载最新的源代码，但需要自行构建生成 `dist` 目录下的文件。 官方建议直接使用 CDN 或 npm 安装方式获取预构建版本[3][5]。- **npm 安装** 如果你使用 npm，可以通过命令安装最新版： ``` npm install chart.js ``` 安装后在 `node_modules/chart.js/dist/` 目录下可以找到 `chart.umd.min.js` 文件[3][5]。**总结**： 你可以在 jsDelivr 的 Chart.js 包页面（https://www.jsdelivr.com/package/npm/chart.js?path=dist）下载到官方最新版本的 `chart.umd.min.js` 文件[3][5]。这是 Chart.js 官方推荐的获取方式之一。
https://github.com/kirakiray/NoneOS/tree/main
## 解决方案：使用 Tailwind CSS v3```bash# 使用 Tailwind CSS v3（稳定版本）docker run --rm \ -v $(pwd):/app \ -w /app \ node:18-alpine \ sh -c "npm init -y && npm install -D tailwindcss@^3.4.0 && ./node_modules/.bin/tailwindcss -i ./tailwind-input.css -o ./pages/html/tailwind.css --minify"```## 或者分步执行（调试用）```bash# 1. 先进入容器docker run --rm -it \ -v $(pwd):/app \ -w /app \ node:18-alpine \ sh# 2. 在容器内执行npm init -ynpm install -D tailwindcss@^3.4.0ls -la node_modules/.bin/ # 查看可执行文件./node_modules/.bin/tailwindcss -i ./tailwind-input.css -o ./pages/html/tailwind.css --minify# 3. 退出容器exit```## 使用 Tailwind CLI 独立版本（最简单）```bash# 下载 Tailwind CSS 独立 CLIdocker run --rm \ -v $(pwd):/app \ -w /app \ alpine:latest \ sh -c " wget -O tailwindcss https://github.com/tailwindlabs/tailwindcss/releases/download/v3.4.3/tailwindcss-linux-x64 chmod +x tailwindcss ./tailwindcss -i ./tailwind-input.css -o ./pages/html/tailwind.css --minify "```## 或者直接在主机上使用独立 CLI```bash# 下载独立的 Tailwind CSS CLIwget -O tailwindcss https://github.com/tailwindlabs/tailwindcss/releases/download/v3.4.3/tailwindcss-linux-x64chmod +x tailwindcss# 直接运行./tailwindcss -i ./tailwind-input.css -o ./pages/html/tailwind.css --minify# 开发模式（监听文件变化）./tailwindcss -i ./tailwind-input.css -o ./pages/html/tailwind.css --watch```## 验证生成的文件```bash# 检查是否生成成功ls -la pages/html/tailwind.css# 查看文件大小du -h pages/html/tailwind.css```推荐使用**独立 CLI 版本**，这是最简单且不依赖 npm 的方式。生成的 CSS 文件会根据你实际使用的类自动优化大小。
# 使用 -w 选项直接写入文件gofmt -w main.go# 格式化整个项目gofmt -w .# 递归格式化所有子目录gofmt -w ./...
## 硅谷光绪与华府慈禧：一场跨世纪的权力轮回### 引子：历史的回声时光荏苒，历史却总爱开同样的玩笑。1898年的紫禁城与2025年的华盛顿，相隔万里，却上演着惊人相似的剧目。当年，年轻的光绪皇帝满怀改革热情，却在慈禧太后的铁腕下折戟沉沙；如今，科技狂人马斯克挥舞着创新大旗，却在政治老手特朗普面前屡屡碰壁。### 第一幕：硅谷新帝的维新梦马斯克，这位自诩"火星皇帝"的科技巨擘，俨然成了现代版的光绪。他手握特斯拉的电动战车、星链的天网密布、AI的未来钥匙，试图用技术革命重塑美利坚的肌理。就像当年光绪颁布《定国是诏》，马斯克也在X平台上频频发布他的"新政纲领"：- 抨击政府臃肿的开支法案，呼吁"精简机构"- 批评传统汽车产业，力推电动化革命- 质疑NASA的官僚作风，主张太空私有化他甚至公开挑战特朗普的税收政策，仿佛在说："老佛爷，这大清的江山该变变了！"[3][4]### 第二幕：白宫太后的权谋术特朗普，这位政坛不倒翁，活脱脱一个男版慈禧。面对马斯克的"维新"挑衅，他展现出了慈禧式的老辣与狡黠。表面上，特朗普笑眯眯地说："我们以前关系很好，我祝他一切顺利——非常顺利。"[1] 这话听着温情脉脉，实则暗藏玄机，就像当年慈禧对光绪说"皇帝亲政，哀家甚慰"一样虚伪。转过身，特朗普就露出了獠牙：- "如果他资助民主党，将面临非常严重的后果"[2][3][4]- 威胁要把特斯拉踢出白宫车队- 暗示可能取消对SpaceX的政府合同[1]这哪里是祝福，分明是赤裸裸的威胁："小马啊，别忘了谁才是这紫禁城...哦不，白宫的真正主人！"### 第三幕：表面和谐下的暗流涌动两人的互动堪称教科书级的"塑料兄弟情"：**公开场合的虚与委蛇：**- 特朗普："祝他一切顺利！"- 马斯克：❤️（爱心表情回复）[1]- 围观群众：这俩人感情真好啊！**私下里的刀光剑影：**- 马斯克继续在X上抨击政府政策- 特朗普则通过各种渠道放风威胁- 双方团队暗中角力，争夺话语权这场面，像极了当年光绪在朝堂上唯唯诺诺，私下却与康有为密谋变法；慈禧表面慈祥，暗地里却已经布下天罗地网。### 第四幕：百日维新的现代版结局历史总是惊人的相似，却又充满讽刺。当年的百日维新以光绪被囚瀛台告终，如今的"马斯克维新"虽不至于如此悲惨，但也难逃被边缘化的命运。**相似之处：**1. **理想主义碰壁现实**：光绪的变法太过激进，马斯克的批评太过直白2. **权力基础薄弱**：光绪没有军权，马斯克没有政治根基3. **对手老谋深算**：慈禧深谙权术，特朗普精通交易**不同之处：**1. **时代背景**：一个是封建王朝，一个是现代民主2. **斗争方式**：一个是宫廷政变，一个是推特骂战3. **结局走向**：光绪被软禁，马斯克最多是失去政府订单### 尾声：权力游戏永不落幕"我们以前关系很好，我祝他一切顺利——非常顺利。"当特朗普说出这句话时，历史仿佛在这一刻重叠。慈禧当年也曾对光绪说过类似的话，然后呢？然后就没有然后了。马斯克的❤️表情回复，既是无奈的妥协，也是倔强的坚持。他知道，在这场权力的游戏中，理想主义者往往是输家，但他依然选择做那个堂吉诃德。**历史的启示：**- 改革者需要的不仅是理想，更需要权谋- 掌权者维护的不仅是权力，更是秩序- 合作的前提不是志同道合，而是利益一致当硅谷的光绪遇上华府的慈禧，这场跨世纪的权力轮回告诉我们：无论时代如何变迁，权力的本质从未改变。百日维新终究只是百日，而慈禧式的权谋却能延续百年。至于未来？或许某一天，当马斯克真的登上火星时，他会回望地球说："还是火星好，这里没有慈禧。"而特朗普呢？他大概会在推特上回复："祝你在火星一切顺利——非常顺利。"历史，就这样在嬉笑怒骂中循环往复，生生不息。
推荐 deeplearning. ai 的课程《MCP: Build Rich-Context AI Apps with Anthropic!》，Anthropic 自己的人来讲的，讲得挺全的。总共 1 个半小时多点，把 MCP 从头到尾讲得明明白白：工具、资源、提示词这三种类型，怎么用、怎么接，设计背后的逻辑。也包括根、采样这些大部分人可能没听过的概念。整体看下来，感觉就是：如果你之前对 MCP 只是停留在“知道有这个东西”，那这期能帮你把来龙去脉都梳理清楚。而且能看得出来，整个 MCP 协议还在往更通用的智能体基建方向走。我自己是觉得挺有启发的，尤其是最近在想怎么设计复杂 Agent 的时候，有些原本模糊的点，这课一说就顺了。对普通用户来说，看完会更清楚 MCP 到底能干嘛、能怎么用；对开发者来说，如何设计一套灵活、有效的 Agent 很有启发。最近翻的几个材料里，挺不错的一个。课程信息量很密，讲得也不绕，值得翻一翻。毕竟学任何东西，不止要知其然，更要知其所以然。https://www.deeplearning.ai/short-courses/mcp-build-rich-context-ai-apps-with-anthropic/
https://doc.rust-lang.org/book/ch04-01-what-is-ownership.html
Both the stack and the heap are parts of memory available to your code to use at runtime, but they are structured in different ways. The stack stores values in the order it gets them and removes the values in the opposite order. This is referred to as last in, first out. Think of a stack of plates: when you add more plates, you put them on top of the pile, and when you need a plate, you take one off the top. Adding or removing plates from the middle or bottom wouldn’t work as well! Adding data is called pushing onto the stack, and removing data is called popping off the stack. All data stored on the stack must have a known, fixed size. Data with an unknown size at compile time or a size that might change must be stored on the heap instead.栈和堆都是代码在运行时可使用的内存部分，但它们的结构不同。栈按照获取值的顺序存储值，并以相反的顺序移除值。这被称为后进先出。想象一摞盘子：当你添加更多盘子时，你把它们放在这摞盘子的顶部，当你需要一个盘子时，你从顶部取一个。从中间或底部添加或移除盘子就不那么方便了！添加数据叫做进栈，移除数据叫做出栈。存储在栈上的所有数据都必须有一个已知的固定大小。在编译时大小未知或大小可能变化的数据必须存储在堆上。
**炁*** **读音**：**qì** (第四声)，与“气”同音。* **含义**： * 它是“气”的古字或异体字。 * 在道教、中医和内丹修炼的语境中，**“炁”** 通常指一种比普通“气”（如空气）更根本、更原始的能量，即**先天之气、元气、生命能量**。 * 从字形上看，上面的“无”代表虚无、道，下面的四点“火”代表能量和运行。在您提供的文章中，它明确地被定义为与“神”相对应的“命”的体现：> “从修炼角度而言，阴阳就是性和命，而性和命就是**神和炁**。”所以，这里的“炁”指的是构成生命（命）的根本能量。整个修炼过程就是“以神驭炁，以炁养神，神炁合一”。
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https://github.com/AkiraBit/PicSharp
https://developers.cloudflare.com/ai-gateway/providers/workersai/
Hugging Face 官方推出了 MCP 从入门到精通的免费课程：MCP Course。涵盖 MCP 理论基础、实践开发和部署应用三大模块，还能获得官方认证证书。课程地址：https://huggingface.co/learn/mcp-course主要课程大纲 ：- 入门指南：介绍所使用到的工具和平台，为课程学习做好准备；- MCP 基础、架构和核心概念：解释 MCP 的核心概念、架构和组件，并展示使用 MCP 的简单用例；- MCP 端到端实战：构建一个简单的端到端 MCP 应用程序；- MCP 部署实战：构建部署型 MCP 应用，学习如何将应用部署到生产环境。每个章节设计为 1 周完成，每周大约需要 3-4 小时的学习时间。适合有一定 AI 基础和编程知识的同学学习，学习完成后将能熟悉使用 MCP SDK 和框架进行开发。
GitHub 上一款简单易用、快速且免费的文件翻译工具：DeeplxFile。基于 Deeplx/playwright 实现，不限制文件大小，支持超长文本翻译，支持 DeepL 和主流大模型作为翻译源。尤其擅长翻译超长且复杂的文档，如超大的 Excel 文件，甚至还能正确显示复杂的引用公式。GitHub：https://github.com/infrost/DeeplxFile除此之外，还可以将翻译好的 PDF 文件一键转换为可编辑的 .docx 文档。并且提供开箱即用的一键安装包，支持Windows 和 macOS 系统。
浏览器并不会直接请求 `index.html.gz`。## 实际流程是这样的：### 1. 浏览器请求```httpGET /index.html HTTP/1.1Host: your-site.pages.devAccept-Encoding: gzip, deflate, br```浏览器始终请求的是 `index.html`，但会在请求头中告诉服务器：*"我支持 gzip 压缩"*### 2. 服务器响应Cloudflare Pages 看到：- 客户端支持 gzip (`Accept-Encoding: gzip`)- 存在 `index.html.gz` 文件于是返回：```httpHTTP/1.1 200 OKContent-Type: text/htmlContent-Encoding: gzipContent-Length: 366[index.html.gz 的二进制内容]```### 3. 浏览器处理浏览器看到 `Content-Encoding: gzip`，就知道这是压缩内容，会：- 自动解压 gzip 数据- 显示解压后的 HTML 内容## 关键点- 🌐 **浏览器请求**：始终是 `index.html`- 🔄 **服务器选择**：智能返回 `.gz` 或原文件- 📦 **自动处理**：浏览器自动解压显示这个过程对用户是**完全透明**的，用户感受到的只是更快的加载速度！
Golang Word操作库https://github.com/ZeroHawkeye/wordZero
模型名称的显示控制在 `ChatAction` 组件中。现在它是通过 hover 效果来显示的。## 修改方法### 1. 修改 CSS 文件 `chat.module.scss`找到 `.chat-input-action` 部分（大约在第 245 行），修改如下：```scss.chat-input-action { // ... 其他样式保持不变 // 修改这里：让它默认显示完整宽度 width: var(--full-width); // 原来是 var(--icon-width) .text { white-space: nowrap; padding-left: 5px; opacity: 1; // 原来是 0 transform: translateX(0); // 原来是 translateX(-5px) transition: all ease 0.3s; pointer-events: none; } // 可以注释掉或删除 hover 效果 // &:hover { // --delay: 0.5s; // width: var(--full-width); // transition-delay: var(--delay); // // .text { // transition-delay: var(--delay); // opacity: 1; // transform: translate(0); // } // }}```### 2. 修改 TypeScript 文件 `chat.tsx`找到 `ChatAction` 组件（大约在第 573 行），让它在初始化时就计算完整宽度：```tsxfunction ChatAction(props: { text: string; icon: JSX.Element; onClick: () => void;}) { const iconRef = useRef
{ props.onClick(); // setTimeout(updateWidth, 1); // 这行可以注释掉 }} // onMouseEnter={updateWidth} // 这行可以注释掉 // onTouchStart={updateWidth} // 这行可以注释掉 style={ { "--icon-width": `${width.icon}px`, "--full-width": `${width.full}px`, } as React.CSSProperties } >
);}```### 简单方案（仅修改 CSS）如果你只想快速解决，可以只修改 `chat.module.scss`：```scss.chat-input-action { // 找到这个类，添加或修改以下内容 width: auto !important; // 自动宽度 .text { opacity: 1 !important; // 强制显示 transform: none !important; pointer-events: auto; // 允许点击 }}```这样修改后，模型名称将会一直显示，而不需要鼠标悬停。 {props.icon}
{props.text}
https://www.itter.sh
https://github.com/anthropics/courses/tree/master/anthropic_api_fundamentals
Stage 1 – HTMLStage 2 – CSS (Grid, Flex)Stage 3 - Git + GitHubStage 4 – JavaScript, DOMStage 5 – React || VueJS || Svetle || AngularStage 6 – REST APIStage 7 – Node.jsStage 8 – MongoStage 9 – Build projects to gain experience
为什么人类程序员仍然比大语言模型（LLMs）强大？作者：antirez这是一个简短的小故事，告诉你为什么人类的编程能力仍然远远领先于当前的AI技术。请注意，我并不是反AI的人，熟悉我的朋友都知道这一点。我日常都会使用大语言模型（LLMs），包括今天也是如此。当我需要快速验证自己的想法、进行代码审查、了解是否有更好的实现方法，或者探索一些自己并不完全擅长的领域时，我都会用到它们。（两年前，当LLMs还没有流行起来的时候，我就曾经专门写过一篇博客，讲述自己如何用LLMs辅助编码。如今也许是时候再写篇新文章更新一下了，不过今天的重点不在这里。）不过，我想强调的是，尽管当前的AI技术非常有用甚至很棒，但和人类的智慧相比，它依旧差得太远了。我特别想指出这一点，是因为最近关于AI的讨论越来越极端，很难有中立理性的观点。遇到的问题今天我在为Redis开发一个叫做向量集合（Vector Sets）的功能，遇到了一个非常棘手的Bug。事情是这样的：在我之前离开Redis期间，同事们新增了一个防护功能，用来抵抗Redis数据文件（RDB）和恢复命令（RESTORE）的数据损坏问题，即使数据校验看起来是正常的。这个功能默认关闭，但用户如果想增强安全性，可以主动启用。但这引发了一个巨大问题：为了高效地保存和恢复数据，我把HNSW向量搜索算法的图结构序列化了，而不是直接保存向量元素的原始数据。如果直接存储原始向量数据，在加载时重新构建索引会非常慢（可能慢100倍以上）。所以我选择了一个巧妙的技巧——直接保存节点之间的连接关系（用整数表示节点编号），再在加载时恢复指针。但问题在于，如果保存的节点连接数据出现了随机损坏，由于我改进的HNSW实现会强制节点之间的链接是双向的，以下问题就可能发生：1. 我们加载了损坏的数据，比如节点A显示连接节点B，但节点B并没有反过来连接节点A（连接关系被破坏了）。2. 删除节点B时，由于双向链接破坏，节点A的链接未被清除。3. 当我们再次访问被删除的节点B链接到节点A时，就会导致使用已释放内存的严重Bug。因此，加载数据之后，我必须检查每个连接是否双向有效。然而，用最简单的方法实现这个功能需要花费O(N²)的时间复杂度，这对于大数据量来说非常糟糕。人类 vs 大语言模型（LLM）一开始，我用最原始的方法实现了这个检查，虽然问题解决了，但加载2000万个向量的大型数据集时，速度从原来的45秒延长到90秒以上，这显然不能接受。于是，我打开了Gemini 2.5 PRO（谷歌的LLM），向它询问有没有更好的方案。Gemini建议了一个最好的方案——对节点的链接数组进行排序后再用二分搜索提高效率。这一点我早就知道，但链接数组长度只有16或32时，排序可能并没有什么性能提升。所以我继续问它，还有其他方案吗？Gemini表示没有更好的方案。然后我告诉Gemini一个自己的想法：我们在扫描链接时，每次看到节点A连接节点B，就把链接信息以A\:B\:X的格式存入哈希表（这里X是层级信息，A>B保持顺序统一）。第二次遇到同一链接时，就从哈希表删除它。最后如果哈希表非空，就说明有链接存在单向链接的问题。Gemini认为我的方案不错，但担心构建哈希键的时间损耗，比如使用`snprintf()`来构建哈希键。于是我提醒它，这里完全可以用`memcpy()`来直接拷贝指针到固定大小的键中，Gemini同意我的想法。突然，我意识到还能更进一步：> “等等！” 我告诉Gemini：“我们根本不需要哈希表！可以用一个固定的累加器，每次处理一个链接（A\:B\:X，总共12个字节）时，我们都对这12字节数据进行异或（xor）运算。如果链接存了两次，它们互相抵消，最终若累加器不为零，就知道链接出现了问题！”但我同时也提醒Gemini，这种方案可能出现碰撞（多个链接偶然导致异或为零），并要求它评估这种风险。Gemini对我的想法印象深刻，但也提出了担忧：因为指针通常结构类似，如果出现3个错误链接（L1、L2、L3），可能L1和L2异或后的结果刚好和L3相同，从而导致误判。此外，我也考虑到内存分配器分配的地址往往比较容易预测，可能容易被攻击者利用。接着我向Gemini询问改善的方法，Gemini却想不出更好的方案。于是我再次提出了改进方案：1. 从`/dev/urandom`生成随机种子`S`，与链接信息一起构造为`S:A:B:X`。2. 使用快速而可靠的哈希函数（如`murmur-128`）对`S:A:B:X`哈希。3. 将哈希的128位结果异或到累加器中。4. 最后检查累加器是否为零，若为零则说明所有链接都是双向正确的。Gemini对此方案非常满意，认为这种方法不仅大大减少了误判的可能性，也极难被攻击者利用（因为随机种子`S`未知，而且指针难以被操控）。这本就是一种额外安全的保护措施，默认关闭，性能损耗也小。我写这篇博客时刚完成了这个方案的评估，还没最终决定是否正式采用（但很可能会用）。不过，这次的经历清楚地表明：人类在创造力和思维的“跳跃性”方面，仍然远远领先于AI。我们能提出许多“怪异但有效”的解决方案，这对LLMs来说太难了。但LLM确实也起到了重要的辅助作用，也许正是因为有了这个“智能小伙伴”的启发，我才得以想到这样的点子吧！
https://greenvideo.cc
Turn any API spec into AI-accessible tools instantly.https://jedisct1.github.io/openapi-mcp/
44000+ 词汇语料库https://github.com/hubingkang/vocabulary-corpus
团队协作写文档时，经常遇到多人同时编辑导致版本冲突的问题，用腾讯文档、飞书文档这类工具又担心数据安全或功能受限。如果有这些担扰，可以试下 DocFlow 这个开源解决方案，一键搭建专属的协同文档平台。基于 Tiptap 和 Next.js 构建，集成了 Yjs 实时协作技术，支持多人同时编辑、富文本内容、插件扩展等完整功能。GitHub：https://github.com/xun082/DocFlow主要功能：- 富文本编辑支持标题、列表、表格、代码块、数学公式等内容- 基于 Yjs 的实时协作，多人同时编辑无冲突- 完整的用户权限管理和 GitHub OAuth 登录- 支持图片上传、文件存储等多媒体内容- 内置监控系统，提供健康检查和性能指标- 插件化架构，可根据需求扩展功能通过 Docker 一键部署即可使用，适合团队写作、教育笔记、在线文档平台等场景。
GitHub 上一款功能完整的仪表板模板：Spireflow，解决管理后台搭建数据图表、用户认证等难题。该模板基于 NextJS 和 TypeScript 构建，内置了14种数据图表、完整表格系统和用户认证，让我们能直接使用现成的企业级组件。GitHub：https://github.com/matt765/spireflow主要特性：- 14种数据图表展示，支持 Recharts 和 http://Tremor.so 库；- 完整表格系统，包含过滤、排序、搜索和 CSV 导出；- 用户认证功能，集成 Clerk 和表单验证；- 交互式日历，支持事件添加、移动和删除；- 产品管理画廊，带灯箱弹窗和 PDF 导出；- 多主题切换，支持 4 种不同配色方案。项目完全开源免费，有需要的开发者可以尝试下，能帮助我们快速搭建管理后台。
又发现一款高颜值的终端工具：Nexus Terminal，在浏览器上就能管理所有服务器。不仅支持 SSH/RDP/VNC 多种协议，还集成了文件管理、在线编辑等实用功能，像把整个运维工具箱搬到了网页里。GitHub：https://github.com/Heavrnl/nexus-terminal主要功能：- 多标签页管理 SSH 与 SFTP 连接，支持会话挂起不中断- 支持 RDP/VNC 图形化远程桌面协议- 内置 Monaco 编辑器，可直接在线编辑服务器文件- 集成文件管理器，支持拖拽上传和批量操作- 简易 Docker 容器管理面板，方便容器运维- 支持 PWA 和移动端适配，随时随地管理服务器通过 Docker Compose 一键部署即可使用，适合需要频繁管理多台服务器的运维开发者。
https://github.com/GitHubDaily/GitHubDaily坚持分享 GitHub 上高质量、有趣实用的开源技术教程、开发者工具、编程网站、技术资讯。A list cool, interesting projects of GitHub.
数字人系统，阿里本地运行数字人对话系统 Open Avatar Chat - 开源 - RTC 技术所以实时性强亮点⚡ 低延迟实时对话：端到端平均响应时间约 2.2 秒🧠 多模态支持：接入 MiniCPM-o 等模型，支持文本、语音、视频等输入输出🧩 模块化设计：可替换 ASR / LLM / TTS 模块，灵活配置语音/文本/S2S 模式🖥️ 本地运行：支持 CPU/GPU 推理，推荐 RTX 4090（量化模型支持低显存）实测平台i9-13900KF + RTX 4090架构清晰支持 RTC、VAD、S2S 与 TTS 全链路闭环交互Hugging Face 直接体验（貌似有点卡，多试几次）https://huggingface.co/spaces/HumanAIGC-Engineering-Team/open-avatar-chatGitHub https://github.com/HumanAIGC-Engineering/OpenAvatarChat
🐬DeepChat - A smart assistant that connects powerful AI to your personal worldhttps://deepchat.thinkinai.xyz
GitHub 上一份学术资源中文翻译合集：gpt-translated-pdf-zh，学习路上的宝藏库。整理了众多计算机科学、数学、机器学习领域的经典教材中文翻译版，涵盖从基础算法到前沿 AI 技术的各个方面。GitHub：https://github.com/it-ebooks-0/gpt-translated-pdf-zh所有资料都是 PDF 格式，下载后即可离线阅读，值得看下有没有你在寻找的资料中文翻译版。
在终端里执行命令遇到报错或需要帮助时，经常在浏览器和终端之间来回切换，很是折腾。不妨试下 OpenCode 这款终端 AI 助手，让我们可以直接在命令行里获得 AI 的帮助，无需离开当前工作环境。基于 Go 语言开发，支持 OpenAI、Claude、Gemini 等主流 AI 模型，还能直接操作文件、执行命令和分析项目代码。GitHub：https://github.com/sst/opencode主要功能：- 终端 UI 界面，遇到问题立即获得 AI 帮助；- 支持 OpenAI、Claude、Gemini 等多种 AI 提供商 ；- 集成文件查看、代码分析、bash 命令执行等工具；- 会话管理和持久化存储，保存对话历史；- LSP 协议支持，提供代码智能诊断和建议；- MCP 协议集成，可扩展外部工具和服务。
https://ghfast.top/raw.githubusercontent.com/TianmuTNT/iptv/main/iptv.m3u
https://www.thewayofcode.com
Model Context Protocol(MCP) 编程极速入门https://github.com/liaokongVFX/MCP-Chinese-Getting-Started-Guide
一款提示词优化器，助力于编写高质量的提示词https://github.com/linshenkx/prompt-optimizer
吴恩达老师新推出一门免费 MCP 学习短课程：《MCP: Build Rich-Context AI Apps with Anthropic》由 Anthropic 技术教育负责人 Elie Schoppik 主讲，将教我们如何使用 MCP 标准化 LLM 与外部工具、数据、提示词的连接方式。通过实践项目强化学习，包括构建 MCP 聊天助手、创建 MCP 服务器、连接第三方参考服务器等，帮助我们掌握这一标准化协议的应用能力。课程地址：https://deeplearning.ai/short-courses/mcp-build-rich-context-ai-apps-with-anthropic/课程共分 11 节课，提供 7 个代码示例，总时长约 90 分钟，课程大纲如下：1. 为什么选择 MCP2. MCP 架构3. 聊天机器人示例4. 创建 MCP 服务器5. 创建 MCP 客户端6. 将 MCP 聊天机器人连接到参考服务器7. 添加提示和资源功能8. 为 Claude Desktop 配置 MCP 服务器9. 创建和部署远程服务器10. 总结11. 附录 - 技巧和帮助适合具备一定 Python 编程基础以及对 MCP 感兴趣的开发者学习。
https://learn.deeplearning.ai/courses/mcp-build-rich-context-ai-apps-with-anthropic/lesson/fkbhh/introduction
# 解读《果克星奇遇》之空间三维垂直状态## 引言在《果克星奇遇》这部作品中，果克星科学家列文提出了一个令人深思的概念：我们生活的三维空间并非偶然，而是由于空间本身以圆柱状螺旋式运动的结果。这一概念乍听之下似乎晦涩难懂，但实际上它可以帮助我们理解许多日常现象，比如为什么我们能够看到立体的世界，而不仅仅是平面图像或点状物体。本文将通过日常生活中的实例，特别是面对面交谈的场景，来解读这一深奥的空间理论。## 空间的三维垂直状态是什么？果克科学家列文在解释空间三维性时指出："几何中的空间三维垂直状态，就是过空间任意一点最多可以作三条相互垂直的直线。"这看似简单的表述实际上揭示了一个深刻的真理：空间的三维性与运动方式紧密相连。列文进一步解释：> "直线运动构成了一维空间，在一个平面上旋转运动构成了二维空间，旋转又在旋转平面垂直方向直线运动的是柱状螺旋式运动，柱状螺旋式运动产生了三维空间。"换言之，三维空间不仅仅是一个几何概念，而是运动方式的体现——具体来说，是螺旋式运动的结果。## 物体周围空间的螺旋运动《果克星奇遇》中最引人深思的概念之一是："宇宙中任何一个物体，当然也包括我们人这个观察者的身体，周围的空间都以物体为中心、以光速向四周发散运动。"这里描述的不是物体的运动，而是物体周围空间本身的运动。而且这种运动不是简单的直线扩散，而是一种右手螺旋式的运动——如果用右手握住，四指与螺旋环绕方向一致，大拇指则指向直线运动方向。这种运动形式决定了我们所体验的三维立体世界。## 为什么我们能看到立体形象？面对面交谈的例子想象一下日常生活中最常见的场景：两个人面对面交谈。你能看到对方完整的立体形象——眼睛的深度、鼻子的突起、面颊的轮廓——而非一张平面照片或一个光点。这种立体感知是如何形成的？### 传统光反射理论的解释传统物理学会这样解释：光源（如太阳或灯光）发出的光线照射到对方身上，然后从对方身体各个部位反射，进入你的眼睛。你的大脑处理这些反射光线的强度、角度和颜色差异，构建出三维形象。### 果克理论下的解释然而，果克理论提供了一个更深层次的解释：1. **空间螺旋运动携带信息**：对方周围的空间以螺旋状向四周发散运动，这种运动携带着对方的形态信息。2. **三维信息传递**：由于这种运动是三维的螺旋式，而不是简单的直线或平面运动，它能够完整保存并传递对象的三维立体信息。3. **光子作为信息载体**：空间的螺旋运动带动光子，光子的本质正如列文所说，是"加速运动的负电荷产生了反引力场，使一些电子质量和电荷消失，变成了激发态，以光速运动"。这些光子不只是简单地反射，而是携带着完整的三维信息。4. **视觉感知的立体性**：当这些携带三维信息的光子进入你的眼睛，你的视觉系统能够感知到完整的立体形象，正是因为空间的三维螺旋运动保存了这些信息。当我们面对面交谈时，我们之间的空间不是静止的，而是以螺旋状运动着，这种运动使得光子能够携带完整的立体信息，让我们看到对方的立体形象。## 关灯后为什么看不到对方？当我们关灯后，为什么突然就看不到对方了？传统解释是因为没有光源，所以没有光反射到我们的眼睛。但果克理论给出了更深层次的解释：1. **光子激发条件不足**：在黑暗环境中，空间仍在螺旋运动，但缺乏能量使电子进入激发态。根据列文的解释，光子是"加速运动的负电荷产生了反引力场，使一些电子质量和电荷消失，变成了激发态，以光速运动"的结果。2. **信息载体缺失**：没有足够的光子作为信息载体，空间的螺旋运动携带的三维信息无法被有效传递。3. **视觉系统的局限**：我们的视觉系统主要依赖于光子作为信息载体。当光子不足时，即使空间仍在螺旋运动，我们的视觉系统也无法感知这种运动携带的信息。这解释了为什么在完全黑暗中，即使对方就在面前，我们也看不到对方——不是因为对方消失了，而是因为传递三维信息的光子载体缺失了。## 为什么不只是简单的光反射？传统光学理论将视觉简化为光的反射现象，但这种解释存在诸多局限性：1. **平面反射的局限**：如果仅仅是光的反射，我们应该只能看到物体表面的平面形象，类似于照片。但实际上，我们能感知到物体的深度、轮廓和立体结构。2. **光速传播的问题**：传统理论难以解释为什么光速恒定，而果克理论通过空间螺旋运动解释了这一点——光子是静止在螺旋运动的空间中，随空间一同运动，因此速度恒定。3. **视觉信息的完整性**：简单反射理论无法解释我们如何获得物体的完整空间信息。而在果克理论中，空间的螺旋运动保存并传递了物体的完整三维信息。4. **量子现象的解释**：光的波粒二象性在传统理论中难以自洽解释，而果克理论给出了新的解释："光子的粒子性，是因为光子是由电子激发变成的，光子的波动性是因为空间本身的波动，空间时刻在波动，并且叠加圆柱状螺旋式运动。"5. **视觉感知的即时性**：传统理论难以解释为什么我们能够即时感知对象的立体性，而果克理论中的空间螺旋运动提供了这种即时性的机制。## 实例解析：为什么照片和真人看起来不同？考虑这样一个日常体验：即使是最高清的照片，我们也能立即分辨出它与真实人物的区别。这是为什么？从果克理论角度看：1. **照片缺乏完整的空间螺旋运动信息**：照片只能捕捉到二维平面上的光信息，缺失了由空间螺旋运动携带的完整三维信息。2. **真实物体周围的空间动态性**：真实物体周围的空间持续进行着螺旋运动，不断更新和传递着物体的三维信息，而照片固定了某一时刻的平面信息。3. **视觉系统的深度感知**：我们的视觉系统进化出了感知空间螺旋运动携带的三维信息的能力，这使我们能够轻易分辨真实物体和照片的区别。
# 《果克星奇遇》之空间三维垂直状态在张祥前的《果克星奇遇》中，果克星人提出了一种超前的宇宙观：空间本身以圆柱状螺旋式运动，这一特性构成了我们感知三维世界的基础。今天，我们将通过日常生活中的例子来深入理解这一概念，探讨为何我们能感知三维立体世界，而不仅仅是平面影像。## 空间的三维垂直状态是什么？根据果克星人的理论，空间并非静止不动的容器，而是一种以圆柱状螺旋式运动的动态存在。列文解释道："在宇宙中，小到电子、质子，大到地球、月球、太阳、银河系——所有自由存在于空间中的物体都以螺旋式运动，包括空间本身也是以圆柱状螺旋式运动，这个就是我们所生活的空间是三维的原因。"这种螺旋式运动遵循右手法则：用右手握住螺旋空间，四指与螺旋的环绕方向一致，大拇指方向即为直线运动方向。这种运动模式是旋转运动和垂直于旋转平面的直线运动的合成。## 为什么我们看到的是立体形象而非平面照片？想象一下你正与朋友面对面交谈。传统物理学告诉我们，你看到朋友是因为光线从光源发出，照射在朋友身上，然后反射到你的眼睛。这种解释虽然部分正确，但未能完整解释立体感知的本质。根据果克星人的理论，事情是这样发生的：1. **空间的螺旋运动**：你朋友周围的空间以圆柱状螺旋式向四周发散运动，速度为光速。2. **物体周围空间的相互作用**：当你朋友的物质与周围螺旋运动的空间相互作用时，产生了质量和电荷的现象。这些都是空间运动的表现形式。3. **激发态电子（光子）传递**：当电子受到加速运动，质量和电荷特性暂时消失，进入激发态，随空间一起以光速运动。这些激发态电子就是我们所说的光子。4. **三维信息的传递**：关键在于，这些光子并非简单地从一点反射到另一点，而是通过空间的圆柱状螺旋运动模式携带着完整的三维信息。它们静止于运动的空间中，随空间一同运动，保留了三维结构信息。因此，你看到的不是朋友的"平面照片"，而是由无数光子通过空间的螺旋运动模式传递的完整三维信息。这些光子以圆柱状螺旋式运动传递，形成了立体的视觉感知。## 为什么关灯后看不到对方？当我们关灯后无法看到对方时，传统物理解释是缺少光源导致没有光反射到我们眼睛。而从果克星人的理论看：1. 黑暗中，没有足够的电子被激发成为激发态（光子）。2. 虽然空间仍然以圆柱状螺旋式运动，但缺少了携带视觉信息的媒介（光子）。3. 光子是激发电子，具有特定的螺旋运动模式，能够携带并传递三维信息。没有光子，空间运动无法被我们感知。4. 重要的是，空间的运动本身并未停止，只是我们失去了感知这种运动的媒介。## 为什么不仅仅是简单的光反射？传统的光反射理论解释不了以下几个问题：1. **立体感知的完整性**：简单的反射理论难以完全解释我们如何获得如此精确的三维立体感知。果克星人的理论提出，光子通过空间的螺旋运动携带了完整的三维结构信息。2. **时间感知的统一性**：反射理论未能解释时间、空间与感知的统一性。而果克星人理论认为，时间本身是观察者对周围空间以光速发散运动的感受，将时间与空间运动统一起来。3. **波粒二象性的解释**：传统光学难以完全协调光的波动性和粒子性。果克星人解释："光子的粒子性，是因为光子是由电子激发变成的，光子的波动性是因为空间本身的波动，空间时刻在波动，并且叠加圆柱状螺旋式运动，波动速度是光速，光子是静止在空间中，随空间一同运动。"4. **信息的完整性传递**：传统理论难以解释为什么我们能看到如此丰富的视觉细节。果克理论认为，空间本身携带并传递了完整的信息，"空间传递信息可以从一个点，把一个信息包整体的信息向四周传播，你在一个地方接受到通过空间传递过来的信息，再换一个地方去接受，是没有任何区别的。"## 螺旋运动与三维感知的联系空间的三维垂直状态与螺旋运动是紧密相连的：1. **维度的形成**：如列文所说："直线运动构成了一维空间，在一个平面上旋转运动构成了二维空间，旋转又在旋转平面垂直方向直线运动的是柱状螺旋式运动，柱状螺旋式运动产生了三维空间。"2. **实例说明**：想象你面前有一个苹果。若只有一维直线运动的空间，你只能感知苹果的一个点；若只有二维平面旋转运动，你只能看到苹果的一个平面轮廓；正是因为空间以圆柱状螺旋式运动，才使你能感知苹果的完整三维形状。3. **日常体验**：当你绕着一个物体行走时，能够从不同角度看到它的不同面。这种体验正是因为空间的螺旋运动允许光子携带并传递完整的三维信息。
# 解读《果克星奇遇》之空间三维垂直状态在张祥前的《果克星奇遇》中，果克星科学家列文提出了一个令人深思的宇宙观念：空间是以"圆柱状螺旋式"方式运动的，这种特殊运动创造了我们所经历的三维空间。这个概念乍听起来可能晦涩难懂，但实际上它为我们理解日常生活中的感知现象提供了一个独特视角。## 什么是空间的三维垂直状态？列文在书中解释道："在宇宙中，小到电子、质子，大到地球、月球、太阳、银河系——所有的自由存在于空间中的物体都以螺旋式在运动，包括空间本身也是以圆柱状螺旋式在运动，这个就是我们所生活的空间是三维的原因。"简单来说，果克科学家认为空间不是静止的容器，而是一种动态存在。它围绕每个物体以螺旋方式运动，这种运动创造了我们感知的三个维度。按照他们的理论，直线运动构成一维空间，平面旋转运动构成二维空间，而旋转加上垂直方向的直线运动（螺旋）则构成了三维空间。## 为什么我们能看到立体而非平面？想象一下日常生活中最普通的场景：两个人面对面交谈。为什么我们能看到对方是一个完整的立体形象，而不是一张平面照片或单个光点？根据果克星理论，这与空间的圆柱状螺旋运动密切相关。当我们看一个人时，那个人周围的空间以右手螺旋式向四周发散运动，这种运动携带着反映该人形象的光子。这些光子不是简单地沿直线传播，而是在螺旋运动的空间中被携带。这种螺旋运动使得从对象发出的光子能够携带三维信息。想象一下，如果光只是直线运动（一维），我们最多只能看到一个点；如果光只在平面内运动（二维），我们最多看到一个平面影像。但因为光在螺旋式三维空间中传播，它能够携带完整的立体信息。当我看着你的脸时，从你脸部每一点发出的光子都被周围螺旋运动的空间携带，保持了你脸部的完整几何信息。你的鼻子突出，眼睛凹陷，脸颊弧度——这一切空间关系都被螺旋运动的空间完整地传递到我的眼睛，因此我看到的是立体的你，而非平面的影像。## 黑暗中为什么看不见？当我们关灯后，为什么突然看不到对方了？传统物理学告诉我们是因为没有光源提供可见光。而果克星理论则从空间运动的角度提供了一个补充解释。在有光的情况下，空间的螺旋运动携带着光子从物体表面到我们的眼睛。光子是加速运动的负电荷产生了反引力场，使一些电子质量和电荷消失，变成了激发态，以光速运动。光子静止在空间中，随空间一同运动。当光源关闭后，没有新的光子被产生，空间虽然仍在螺旋运动，但没有光子可以携带，因此我们无法看到对方。这就像是一个传送带仍在运转，但没有包裹可以传送一样。空间的螺旋传递机制仍然存在，但缺少了信息载体（光子），因此视觉信息无法传递。## 空间螺旋运动与我们的立体视觉为了更具体地理解，让我们细想一下：当你看着一个苹果时，为什么能感知它是圆的而不是平的？这是因为空间以圆柱状螺旋方式运动，从苹果各个点发出的光子沿着这些螺旋路径到达你的眼睛，完整地保留了苹果的立体形状信息。如果空间不是三维垂直状态，而是一种简单的平面，那么所有从物体发出的光线都会被压缩到一个平面上，我们就只能看到物体的二维投影，像一张照片那样。但因为空间具有三个垂直的维度并以螺旋式运动，光子能够携带完整的三维信息。## 为何不仅仅是光的反射？传统物理学认为我们看到物体是因为光从物体表面反射到我们眼中。虽然这个解释在实践中很有用，但果克星理论认为这只是表象，更深层次的原理是空间本身的运动。如果仅仅是光的反射，我们很难解释为什么能感知到如此精确的立体感。反射理论难以解释光如何携带物体的完整立体信息，尤其是当光看似只是从表面反射时。果克星理论提供了一个更完整的框架：空间本身以圆柱状螺旋式运动，这种运动方式自然地创造了三维感知的可能性。不是光被动地反射，而是空间主动地以特定方式运动，携带着光子及其信息。
来自The Vibe Marketer的AI驱动SEO关键词研究工作流，现在分享给大家。 最终版本已经完成，效果比预想的还要好。 https://github.com/philrox/n8n-workflows/blob/main/AI-Powered%20SEO%20Keyword%20Research%20Automation/README.md这个n8n工作流能帮你解决这些问题：输入你的主题和竞争对手，选择目标受众和地区，几分钟内就能得到一个完整的关键词策略。 最大的变化是我把Airtable换成了NocoDB，它是开源的，性能很棒，用起来和Airtable差不多。 还加了Slack通知功能，这样你就能知道研究什么时候开始和结束，不过这个功能还可以再优化。 想自己试试看吗？ 在GitHub上分享了所有东西，包括整个工作流的JSON文件、详细的使用说明，还有“最终关键词策略”的示例输出。
// 移除可能暴露客户端IP的请求头 r.Header.Del("X-Forwarded-For") r.Header.Del("X-Real-IP") r.Header.Del("Client-IP")
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# 关于能"解密"HTTPS模型名称的解释这段代码并没有真正"解密"HTTPS流量，而是通过反向代理（Reverse Proxy）的架构特性处理请求。让我详细解释：## 反向代理 vs HTTP代理这里的关键区别在于：- **HTTP代理**：作为客户端和服务器之间的中间人，使用CONNECT隧道模式处理HTTPS- **反向代理**：自身就是服务端，终止TLS连接，然后创建新连接到后端服务## 工作原理当客户端连接到这个服务时：1. **TLS终止点**：客户端与这个服务建立HTTPS连接，TLS握手和解密在这里完成2. **应用层处理**：解密后的HTTP请求在应用层对代码可见： ```go if newPath, exists := s.config.PathMap[req.URL.Path]; exists { req.URL.Path = newPath } ```3. **建立新连接**：代码创建一个新的请求到阿里云服务## 为什么它可以看到内容？这个服务能看到模型名称是因为：- 它是HTTPS连接的终点，不是中间传输者- 客户端直接与此服务建立加密连接- TLS解密发生在此服务内部## 图示说明普通HTTP代理处理HTTPS：```客户端 ===加密连接=== [HTTP代理仅传递加密数据] ===加密连接=== 服务器```这个反向代理：```客户端 ===加密连接=== [反向代理，TLS终止] ---新建加密连接--- 阿里云服务 ↑解密在此处发生↑```这不是安全问题，因为这就是反向代理的设计目的 - 接收请求，处理/修改内容，然后转发到实际服务。
A service that can convert ChatGPT on the web to OpenAI API format.https://chatgpt.aicnm.cc/login
Milvus 是一个开源的向量数据库，专为 AI 和机器学习应用设计，用于高效存储、索引和检索海量向量数据。以下是关于 Milvus 的详细介绍：---### **1. 核心功能**- **向量相似度搜索**：支持高维向量的近邻搜索（如余弦相似度、欧氏距离等），适用于推荐系统、图像检索、语义搜索等场景。- **高性能**：通过分布式架构和优化的索引算法（如 IVF、HNSW、ANNOY）实现低延迟查询。- **可扩展性**：支持水平扩展，可处理数十亿级别的向量数据。- **多语言支持**：提供 Python、Java、Go 等多种语言的 SDK。---### **2. 关键特性**- **分布式架构**：支持多节点部署，适合大规模数据集。- **混合搜索**：结合向量搜索和标量过滤（如元数据筛选），提升查询精度。- **持久化存储**：支持数据持久化，避免内存限制。- **多租户支持**：通过集合（Collection）和分区（Partition）实现数据隔离。---### **3. 典型应用场景**- **推荐系统**：基于用户行为向量推荐商品或内容。- **图像/视频检索**：通过特征向量快速匹配相似图像。- **语义搜索**：处理文本嵌入（如 BERT、Word2Vec）进行语义相似度搜索。- **异常检测**：通过向量距离识别异常模式。---### **4. 技术架构**- **存储层**：支持本地存储（如 RocksDB）或云存储（如 S3、HDFS）。- **索引层**：采用近似最近邻（ANN）算法加速搜索。- **查询层**：提供 RESTful API 和 gRPC 接口。- **集群管理**：通过 Kubernetes 或 Docker 部署，支持动态扩缩容。---### **5. 与其他工具的对比**- **与 Elasticsearch**：Milvus 专注于向量搜索，而 Elasticsearch 更适合全文检索。- **与 FAISS**：FAISS 是 Facebook 开发的向量索引库，但 Milvus 提供了更完整的数据库功能（如持久化、分布式）。- **与 Pinecone**：Pinecone 是商业化的向量数据库，Milvus 是开源且可自托管的替代方案。---### **6. 部署与生态**- **部署方式**：可通过 Docker、Kubernetes 或源码编译部署。- **集成工具**：与 TensorFlow、PyTorch、LangChain 等 AI 框架兼容。- **云服务**：Zilliz Cloud 提供托管版 Milvus（Zilliz 是 Milvus 的主要贡献者）。---### **7. 示例代码（Python）**```pythonfrom pymilvus import connections, Collection, FieldSchema, CollectionSchema, DataType# 连接 Milvusconnections.connect("default", host="localhost", port="19530")# 定义集合fields = [ FieldSchema(name="id", dtype=DataType.INT64, is_primary=True), FieldSchema(name="embedding", dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=128)]schema = CollectionSchema(fields, description="示例集合")collection = Collection("example_collection", schema)# 插入数据data = [ [1, 2, 3], [[0.1]*128, [0.2]*128, [0.3]*128]]collection.insert(data)# 搜索search_vectors = [[0.15]*128]results = collection.search(search_vectors, anns_field="embedding", limit=2)print(results)```---### **8. 社区与资源**- **官网**：[https://milvus.io](https://milvus.io)- **GitHub**：[https://github.com/milvus-io/milvus](https://github.com/milvus-io/milvus)- **文档**：提供详细的 API 文档和教程。---Milvus 因其高性能和灵活性，已成为 AI 应用中向量搜索的主流选择之一。如果需要处理大规模向量数据，它是一个值得考虑的工具。Milvus 依赖 **etcd** 和 **MinIO** 主要是为了实现 **分布式协调** 和 **高效存储**，这两个组件在 Milvus 的架构中扮演着关键角色。以下是具体原因：---### **1. 为什么依赖 etcd？****etcd** 是一个分布式键值存储系统，主要用于 **配置管理、服务发现和集群协调**。在 Milvus 中，etcd 的作用包括：#### **（1）元数据管理**- 存储集合（Collection）、分区（Partition）、索引等元数据。- 确保集群中所有节点对元数据的访问一致性。#### **（2）分布式协调**- 管理节点间的通信（如主从选举、任务调度）。- 实现分布式锁，避免多节点同时修改同一资源时的冲突。#### **（3）服务发现**- 动态跟踪集群中各组件（如 QueryNode、DataNode）的状态。- 支持节点动态加入或退出集群。#### **（4）高可用性**- etcd 本身支持多副本部署，保证元数据的持久化和容错。---### **2. 为什么依赖 MinIO？****MinIO** 是一个高性能的对象存储系统，Milvus 使用它来存储 **向量数据和索引文件**。具体原因包括：#### **（1）持久化存储**- 向量数据和索引文件需要持久化存储，避免内存限制。- MinIO 提供类似 S3 的接口，支持大规模数据存储。#### **（2）高性能读写**- MinIO 优化了小文件和大文件的读写性能，适合 Milvus 的高频查询场景。- 支持并发访问，提升集群吞吐量。#### **（3）分布式兼容性**- 可替换为其他 S3 兼容存储（如 AWS S3、阿里云 OSS），灵活适配不同环境。- 支持多节点部署，提高数据可靠性。#### **（4）与 Milvus 的深度集成**- Milvus 的存储层（如 `MinIOStorage`）直接与 MinIO 交互，简化数据管理。---### **3. 替代方案**虽然 etcd 和 MinIO 是默认依赖，但 Milvus 也支持其他替代方案：- **etcd 替代**： - 单机模式下可使用本地文件存储元数据（但不推荐生产环境）。 - 未来可能支持其他分布式协调工具（如 ZooKeeper）。- **MinIO 替代**： - 可直接使用 AWS S3、阿里云 OSS 等 S3 兼容存储。 - 本地开发时可用本地文件系统（但性能较差）。---### **4. 架构中的位置**在 Milvus 的分布式架构中：- **etcd** 负责控制平面（元数据、协调）。- **MinIO** 负责数据平面（向量数据、索引文件）。- **其他组件**（如 QueryNode、DataNode）通过 etcd 发现彼此，并通过 MinIO 读写数据。---### **总结**- **etcd**：确保集群协调和元数据一致性。- **MinIO**：提供高性能、可扩展的对象存储。这两个组件的结合，使 Milvus 能够在分布式环境中高效管理向量数据，同时保证高可用性和扩展性。
Introducing web search on the Anthropic APIhttps://www.anthropic.com/news/web-search-api
小鸭子的喂养频率需要根据 **年龄、消化能力和生长需求** 来调整，不同阶段喂食次数不同。以下是详细的喂养指南：---### **1. 雏鸭阶段（0~7日龄）**- **喂食次数**：**每天6~8次**（约每2~3小时一次）。 - **原因**：雏鸭消化快但胃容量小，需少食多餐。 - **食物**： - **专用雏鸭饲料**（营养全面，易消化）。 - **替代方案**：用温水泡软的小米或碎玉米（需添加少量维生素）。 - **饮水**：提供**温水**（可加少量葡萄糖或电解多维），确保24小时不断水。 ---### **2. 生长期（1~4周龄）**- **喂食次数**：**每天4~5次**（早、中、晚、睡前，中间加1~2次）。 - **食物**： - 逐渐过渡到**颗粒状雏鸭饲料**（蛋白质含量18~20%）。 - 可添加少量切碎的**青菜**（如生菜、油麦菜）补充纤维。 - **注意事项**： - 避免喂油腻、盐分高的食物（如米饭、面包）。 - 每次喂食量以**10分钟内吃完**为宜，避免浪费和霉变。 ---### **3. 青年鸭（1个月后）**- **喂食次数**：**每天3次**（早、中、晚）。 - **食物**： - 普通鸭饲料（蛋白质16~18%）。 - 可放养觅食（吃青草、昆虫等），但需保证基础饲料供应。 - **特殊需求**： - 如果是**蛋鸭**，需增加钙质（如贝壳粉）。 ---### **4. 注意事项**1. **夜间是否需要喂食？** - 雏鸭（1周内）夜间可喂1~2次，后期无需夜间喂食。 2. **如何判断喂食量是否合适？** - 观察粪便：成型且不稀烂说明消化正常。 - 触摸嗉囊：微微鼓起即可，避免过饱。 3. **避免过度喂食**： - 小鸭子容易贪吃，过量可能导致消化不良或猝死。 ---### **5. 简易喂养时间表（以雏鸭为例）**| 时间 | 喂食内容 | 备注 ||-------------|-------------------|-----------------------|| 7:00 | 饲料+温水 | 第一次喂食 || 10:00 | 饲料+青菜碎 | 少量补充 || 13:00 | 饲料 | 正常量 || 16:00 | 饲料+电解多维水 | 增强抵抗力 || 19:00 | 饲料 | 晚餐 || 22:00 | 少量饲料（可选） | 仅限1周内雏鸭 |---### **总结** - **0~7天**：每天6~8次，少食多餐。 - **1~4周**：每天4~5次，逐步过渡到颗粒饲料。 - **1个月后**：每天3次，可搭配放养。 **关键点**：保持食物新鲜、饮水清洁，并根据小鸭子的生长状态灵活调整！
套圈圈获得的小鸭子通常没有接种过疫苗，且体质较弱，容易生病。为了确保它的健康，建议根据常见的鸭病进行**基础免疫**。以下是针对家庭饲养的简易疫苗接种指南：---### **1. 必须接种的核心疫苗**#### **（1）鸭病毒性肝炎疫苗** - **重要性**：雏鸭最易感染，死亡率高达90%。 - **接种时间**： - **首免**：1~3日龄（如果小鸭子已超过3天，尽快补种）。 - **二免**：10~14日龄（加强免疫）。 - **方法**：皮下注射（颈部后方）或滴鼻，建议购买**鸭肝炎弱毒苗**。 #### **（2）鸭瘟疫苗（鸭病毒性肠炎）** - **接种时间**：15~20日龄（首免），成年前（50日龄左右）再加强一次。 - **方法**：肌肉注射（胸部或腿部肌肉），使用**鸭瘟弱毒苗**。 ---### **2. 可选疫苗（根据环境风险）**#### **（1）禽流感疫苗（H5N1、H7N9等）** - **建议**：如果当地有禽流感疫情，需在兽医指导下接种。 - **时间**：14日龄后首免，1个月后加强。 #### **（2）鸭浆膜炎疫苗** - **风险**：卫生条件差时易发，表现为腿软、神经症状。 - **接种时间**：7~10日龄（口服或注射）。 ---### **3. 疫苗接种注意事项**1. **购买正规疫苗**： - 选择兽药店或养殖场专用疫苗（如“鸭肝炎冻干苗”），避免网购劣质产品。 2. **操作要点**： - 注射前用酒精消毒皮肤，针头倾斜45度刺入皮下。 - 滴鼻时确保疫苗被吸入鼻孔。 3. **应激管理**： - 接种前后3天在饮水中添加**维生素C**（减少应激）。 - 保持环境温暖（30℃左右），避免受凉。 4. **观察反应**： - 接种后可能出现短暂食欲下降，1~2天恢复。若持续萎靡需就医。 ---### **4. 无法接种的替代方案** 如果无法获取疫苗，可采取以下措施降低风险： - **严格保温**：雏鸭环境温度保持在28~30℃，避免温差过大。 - **卫生消毒**：每日清理粪便，饮水器、食槽用高锰酸钾消毒。 - **预防性用药**： - 1~7日龄饮水中添加**恩诺沙星**（预防细菌感染）。 - 补充**电解多维**增强抵抗力。 ---### **5. 重要提醒** - **优先补种鸭肝炎疫苗**！这是雏鸭的“头号杀手”。 - 若小鸭子出现**头颈后仰、抽搐**（肝炎典型症状），立即隔离并咨询兽医。 建议联系当地畜牧站或宠物医院，获取专业指导和正规疫苗。小鸭子存活的关键是**保温+疫苗+清洁**，希望它能健康成长！
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当我们想让自己的 API 服务快速通过 MCP 协议与 Claude 这些 AI 助手对接时。可以看下 MCP Gateway 这个开源工具，它能让我们把现有 API 无需改动代码转化为 MCP 服务，实现与各种 AI 助手无缝对接。GitHub：https://github.com/mcp-ecosystem/mcp-gateway主要特性：- 零代码改动将现有 API 转为 MCP 服务端；- 通过简单的 YAML 配置文件快速完成转换设置；- 适配物理机、虚拟机、K8s 等多种环境，无需改变现有基础设施；- 内置直观的 Web 管理界面降低使用门槛；- 支持 MCP 的 SSE 和 HTTP 流式传输，体验更流畅；- 架构轻量高效，性能与高可用性兼备。通过 Docker 一键部署，几分钟内即可完成配置并开始使用，想要快速适配 MCP 协议的开发者可以看下。
Cognition AI 创建了 DeepWiki，一个免费的 GitHub 仓库百科全书一些数据：- 已经索引了 30,000 个仓库- 处理了超过 40 亿行代码- 仅仅是索引的费用就超过了 30 万美元类似 GitHub 的 Deep Research。访问 deepwiki com 或者在任何仓库 URL 上将 github → deepwiki 进行替换：Cognition AI 创建了 DeepWiki，一个免费的 GitHub 仓库百科全书一些数据：- 已经索引了 30,000 个仓库- 处理了超过 40 亿行代码- The cost of indexing alone exceeded 300,000 US dollars类似 GitHub 的深度研究。访问 https://deepwiki com 或者在任何仓库 URL 上将 github → deepwiki 进行替
MCP Gateway:https://github.com/mcp-ecosystem/mcp-gateway
作为开发者，用 AI 写代码时最痛苦的不是让它生成代码，而是让它理解整个项目架构和任务依赖关系。之前总是要手动解释每个任务，反复上下文...颇为折磨。Task Master这个项目彻底解决了这个问题！它让 Claude 像一位经验丰富的项目经理一样思考，自动拆解 PRD（需求文档），生成任务列表，并追踪进度。GitHub：https://github.com/eyaltoledano/claude-task-master主要特性：- 自动解析 PRD 并生成结构化任务体系，包含 epic 和子任务- 管理任务间的依赖关系，确保开发顺序合理- 直接在编辑器中通过自然语言沟通整个开发流程- 让 AI 按照人类工程师的思维模式进行任务分析和执行- 无缝整合进现有开发工作流，降低 AI 使用门槛可通过编辑 MCP 配置，轻松接入到 Cursor 或 Windsurf
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一份从零开始构建 LLM 的开源教程：tiny-llm。基于 MLX 实现，教授了如何在 Mac 电脑上一步步构建出一个大模型，整个教程不使用复杂的高级接口，而是从最基础的教学运算开始讲解。GitHub：https://github.com/skyzh/tiny-llm
用 duckduckgo 的 python 库 作为一个 web 搜索工具，把这个 tool 传给 api 让他去调用。
A high-quality tool for convert PDF to Markdown and JSON.一站式开源高质量数据提取工具，将PDF转换成Markdown和JSON格式。https://mineru.net
一个 CTO 的深度思考我的观点，成年人只能筛选，不能培养在组织中，应该永远向有结果的人看齐。不能当他站出来讲话的时候，大家还要讨论讨论，他虽然拿到结果了，但是他就是有一点点小问题。用户不能被教育，不能提升认知。苹果手机和安卓手机相比，苹果手机好用是不需要需要提升认知才知道的，只需要让客户用一用就明白苹果手机更好用。要和成年人说话。当同事的工作影响你，你指出来的时候，成年人会思考他是否影响你了，小孩子才会一直在乎你的声调太高了。当一个做事结果很好的人讲他怎么做的时候，大家的第一反应应该是，我要向他学习，先达到他那一步，再超越。而不是在他讲的时候，一直揪着他的方法中的细枝末节攻击他。当组织中这种攻讦的小人多了的时候，组织无法进化。组织不要讲兼容，就像我们无法给幼儿园的小学生讲明白高数怎么做一样。要努力地向团队中做得最好的人去学习，组织需要强有力地去推进这个进程就好了。当你发现有的人开始抱怨的时候，其实有可能他在组织中受了委屈当一个人指出你有问题的时候，你又不改。后边你的问题交给那个指出的人去改。这就是组织中的乱象问题。如果三个臭皮匠能顶一个诸葛亮，那么刘备就不需要诸葛亮了要努力地避免必须要长时间重复的低效的劳动，要做事半功倍的事情，要做效率最高的事情，而非沉浸在一些没有技术含量的无效劳动上边在编程中，要防止有些人的防御性编程，组织要有机制保证某些人故意写别人看不懂的代码。有些时候的问题不是人数不够，有可能是人数太多了裁判眼瞎，那么比赛就没有意义。都无法判断谁对组织贡献大的人去打绩效，那就是扯淡。技术上不要追求讨论，不能每个人都有发表意见的权利。在明显产生线上问题的事情上，所有人都有发表意见的权利。但是路线之争，代码规范性问题不是一个可以讨论的问题，他就是由所有的技术委员会的人去乾纲独断的。要理解那些做了很多事情，充满抱怨的人，有可能你是作恶的那个人一定要各司其职，划分界限，让每一个人只需要负责好他负责的东西，公司的事情就能做得很好。这是优秀的组织的基本能力。但是如果有人超过他自己的责任，负责更多的东西，那么需要及时地对他正向激励也是有必要的。你不能强制一个天天做事情结果很好的人，向一个结果很差的人学习方法论我的这些适用于消费者行业，而非喝酒、拉关系、送礼的某些行业。