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RSS订阅原创 LangChain 入门：把大模型“组装”成应用的那套乐高（5分钟用通义千问 + LCEL 跑通 Demo）
本文介绍了如何快速使用LangChain和通义千问搭建一个"AI短文生成器"应用。主要内容包括： 5分钟快速实现：安装依赖、配置API Key、使用LCEL（LangChain表达式语言）构建Prompt→模型→解析器的基础链。 三种实用扩展： 流式输出：实现逐段生成效果 结构化JSON输出：便于数据存储和前端渲染 并行生成：同时获取标题、摘要、标签和正文 进阶路线建议：从基础功能扩展到RAG知识库、链路追踪、Agent工具调用等高级特性。 文章提供了可直接运行的代码示例，帮助开发者快速
2025-12-26 11:42:38
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原创 别再把 40 万 Context 当 40 万字！一文搞懂 Token/Tokenizer（BPE）与字数换算
本文解释了Token和Tokenizer的核心概念：Token是大模型处理文本的基本单位，不同于字词；Tokenizer作为"翻译官+压缩机"，通过BPE算法训练，将文字与数字互转。BPE训练过程通过统计合并高频片段来优化词表，使常见文本更省Token。使用时需注意编码(拆合编号)和解码(查表拼接)过程可能导致半词或异常空格。Token与字数换算关系约为：1Token≈1.5-2汉字/0.75英文单词/4英文字母，但实际值受文本类型影响较大。关键提示包括：用Token预算而非字数规划上下
2025-12-15 17:34:28
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原创 从「思考」到 ReAct：AI 智能体是怎么一步步想清楚再动手的？
本文梳理了AI智能体从思考到行动的演进路径，重点解析了Thought、CoT和ReAct三个关键概念。Thought是智能体的内部推理过程，用于任务拆解和决策；CoT（思维链）通过逐步推理解决纯思维任务；ReAct则结合推理与工具调用，实现"思考-行动"循环。文章对比了CoT与ReAct的适用场景，并指出新一代模型（如DeepSeek R1）将推理-答案分离作为内置能力。最后提出了智能体开发的实践建议，强调根据任务性质选择合适的方法论组合。这些概念为设计高效AI智能体提供了清晰的思路框架
2025-12-09 14:20:33
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原创 用“课堂传纸条”搞懂 HTTPS，加密、公钥、CA 和手机里那些神秘的根证书
HTTPS通过加密和认证机制确保网络通信安全。文章以"课堂传纸条"为喻，生动解释了对称加密（共享密钥）与非对称加密（公钥/私钥）的原理，指出密钥分发是核心难题。非对称加密可安全传输对称密钥，但仍面临中间人攻击风险。数字签名和CA（证书机构）体系解决了公钥真实性问题：CA用私钥为网站公钥签名生成证书，浏览器通过预置的根证书验证证书链的合法性。整个信任体系建立在操作系统预置的可信根证书基础上，形成完整的HTTPS安全保障机制。
2025-12-09 11:57:13
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原创 通过「思考-行动-观察」循环，重新理解 AI 智能体
AI 智能体通过"思考-行动-观察"循环实现复杂任务处理。智能体以LLM为核心，通过Thought阶段决策下一步行动，Action阶段调用工具获取数据，Observation阶段整合结果并继续推理。这种循环机制使智能体能够动态处理多步骤任务，实时纠错并提高适应性。工程实现需关注系统提示、工具设计和结果处理，使智能体具备记忆和自优化能力，最终成为能自动完成复杂任务的"带工具循环系统"。
2025-12-07 21:29:41
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原创 Vision Transformer（ViT）入门：把图像“变成序列”
摘要 本文系统阐述了从普通手机GPS到厘米级高精度定位的技术演进路径。首先分析了手机GNSS的局限性，包括单频定位精度低(2-5米)、采样率仅1Hz等问题。随后介绍了外置专业GNSS设备的优势，如10-25Hz采样率和更好的抗干扰性。关键突破在于RTK技术，通过基准站差分和载波相位测量实现厘米级精度。最后提出IMU+GNSS的传感器融合方案，利用100Hz的惯性测量单元填补GNSS采样间隙，通过卡尔曼滤波算法实现平滑、连续的厘米级轨迹重建，满足赛道竞速等专业场景对定位精度的严苛要求。
2025-12-07 20:43:20
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原创 从手机 GPS 到厘米级定位：一辆卡丁车的“定位进化史”
摘要 本文系统阐述了从普通手机GPS到厘米级高精度定位的技术演进路径。首先分析了手机GNSS的局限性，包括单频定位精度低(2-5米)、采样率仅1Hz等问题。随后介绍了外置专业GNSS设备的优势，如10-25Hz采样率和更好的抗干扰性。关键突破在于RTK技术，通过基准站差分和载波相位测量实现厘米级精度。最后提出IMU+GNSS的传感器融合方案，利用100Hz的惯性测量单元填补GNSS采样间隙，通过卡尔曼滤波算法实现平滑、连续的厘米级轨迹重建，满足赛道竞速等专业场景对定位精度的严苛要求。
2025-12-04 19:32:21
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原创 卡尔曼滤波通俗讲解：智能汽车的传感器融合实战
- 传感器融合用来综合不同来源的观测，提升稳定性与精度；卡尔曼滤波是线性高斯场景下的“最优融合器”。- 用“一室两温度计”的故事引入加权平均思想，再把加权平均搬到时间轴上（预测 + 更新）。- 给出一维卡尔曼的核心公式与直觉，扩展到多维与多传感器的工程实践。- 结合智能汽车的“高精定位”和“目标跟踪”，说明卡尔曼滤波在哪里发光，以及冲突观测如何处理。- 附可运行的 Python 1D Demo 与 Mermaid 信息流心智图，便于快速上手与复习。
2025-12-04 16:53:38
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原创 在 Android 上获取视频流逐帧时间戳并与 GPS/IMU 对齐（CameraX 实践）
本文详细介绍了在Android平台上获取视频流逐帧时间戳并与GPS/IMU数据对齐的实现方案。通过CameraX的ImageAnalysis获取每帧图像的纳秒级时间戳，使用FusedLocationProvider采集GPS数据，统一基于系统单调时钟(elapsedRealtimeNanos)进行时间对齐。文章提供了完整的Kotlin实现代码，包括帧时间戳记录器、GPS记录器以及Activity集成方案，解决了视频防抖、传感器数据挂载等场景下的时间同步问题，并支持输出JSON格式的帧信息和GPS数据用于后续
2025-12-04 15:29:27
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原创 从函数到 Agent：LLM Tools 全面指南（工程落地版）
摘要： 本文详细介绍了LLM工具（Tools）的工程化落地方法，重点解决LLM在实时信息获取、可靠计算和外部系统调用方面的短板。Tools本质是为LLM封装的函数，包含名称、描述、参数和可执行对象。通过函数签名+装饰器可自动生成结构化工具描述，避免手动维护。完整调用链路包括：工具描述→调用建议→真实执行→结果回填→自然语言回复。推荐采用MCP（Model Context Protocol）标准化接口，实现跨框架和模型复用。工程落地需关注工具定义标准化、调用桥接实现和调试时工具描述的清晰性。最终目标是构建能&
2025-12-03 20:11:43
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原创 从聊天记录到单一 Prompt：搞懂 Messages、Chat Templates、Special Tokens
文章摘要 本文解析了大模型对话中的消息处理机制，重点介绍了Messages、Chat Templates和Special Tokens的概念。实际对话在模型眼中会被拼接成单一Prompt字符串，而非多轮对话。消息分为System（系统规则）、User（用户输入）和Assistant（模型回复）三类，其中System消息影响全局行为。不同模型需要特定的Chat Template来规范消息格式，避免直接拼接字符串导致的兼容性问题。transformers库提供了apply_chat_template()方法，可
2025-12-03 17:55:51
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原创 一文彻底搞懂 LLM：从 Transformer 到智能体大脑
AI智能体入门：从概念到实践 摘要：本文介绍了AI智能体（Agent）的核心概念与技术架构。智能体代表AI从"能聊天"到"能做事"的进化，由大语言模型（大脑）和工具集（身体）组成，具备理解、推理和执行能力。文章解析了智能体的5级自主能力图谱（从简单处理到多智能体协作），列举了典型应用场景（虚拟助手、客服系统等），并提供了工程落地建议：从单工具调用开始，逐步扩展到多步骤任务。作为Hugging Face智能体系列教程的第一课，本文为开发者建立了智能体的基础认知框架，后续
2025-12-02 15:47:00
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原创 [特殊字符] AI Agents 入门 · Hugging Face 系列 Lesson 1
AI智能体入门：从概念到实践 摘要：本文介绍了AI智能体（Agent）的核心概念与技术架构。智能体代表AI从"能聊天"到"能做事"的进化，由大语言模型（大脑）和工具集（身体）组成，具备理解、推理和执行能力。文章解析了智能体的5级自主能力图谱（从简单处理到多智能体协作），列举了典型应用场景（虚拟助手、客服系统等），并提供了工程落地建议：从单工具调用开始，逐步扩展到多步骤任务。作为Hugging Face智能体系列教程的第一课，本文为开发者建立了智能体的基础认知框架，后续
2025-12-01 16:31:27
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原创 一文搞懂 Temperature 与 Top-p：原理、图解与调参建议
Temperature与Top-p调参指南 Temperature和Top-p是控制大模型输出随机性的核心参数： Temperature（0.1-2.0）：调节概率分布陡峭程度，值越高输出越发散（物理温度类比） Top-p（0-1）：按累计概率筛选候选词，值越小输出越聚焦（如0.9保留90%高概率词） 应用建议： 严谨场景（代码/推理）：Temp=0-0.2 + Top-p=0.2-0.5 创意场景（写作/脑暴）：Temp=1.0-1.8 + Top-p=0.9-1.0 通用设置：Temp=0.7 + To
2025-12-01 11:41:27
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原创 卡丁车不过弯？不是车不行，是你没掌握「向心力 + 1:1 机械刹车」
卡丁车过弯技巧解析：物理原理与机械特性是关键 卡丁车作为无助力机械，其操控完全依赖驾驶者对物理原理和机械反馈的掌控。过弯速度的核心制约是向心力公式（F=mv²/r），通过增大转弯半径（r）而非单纯减速才能保持高速。刹车系统采用1:1机械直连，需踩至99%行程才有效，多数减速不足是因未踩到位。 关键要点： 走线策略：采用外→内→外弧线最大化转弯半径，而非盲目切弯心。 操作时机：提前刹车至可控速度，车头指向出口即加油（非完全出弯后），方向需小幅恒定输入。 常见误区：转向费力、出弯动力滞后多因刹车不足、走线错误或
2025-11-12 17:14:11
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原创 Gyroflow 说人话教程：用手机陀螺仪把“卡丁车抖成地震”的视频变稳
适用人群：只想把视频稳住的工程师 / 车载拍摄党 / Android 开发一句话总结：Gyroflow 不是“图像算法防抖”，它是用手机的陀螺仪数据去反算相机在每一帧的抖动，然后把画面反向扭回来。
2025-11-12 17:01:02
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原创 手机如何定位：从时间差到地图上的“小蓝点”
摘要： 本文系统介绍了手机定位技术的原理与工程实现。从基础原理出发，阐述了卫星通过时间差计算距离、几何定位的核心机制，解释了四颗卫星的必要性（三维坐标+时钟校正）。文章详细分析了定位误差来源，特别强调了国内GCJ-02坐标系与WGS-84的转换问题。重点介绍了两种工程解决方案：加权最小二乘法（WLS）用于单点最优解算，扩展卡尔曼滤波（EKF）实现IMU与GPS的时序融合。最后提供了Android开发中的实用代码片段，包括坐标转换、速度分解和小范围位移计算等实战技巧。全文兼顾理论深度与工程实践，为移动端定位开
2025-11-06 11:50:30
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原创 Git push 报错：本地分支名与上游分支不一致怎么办？（实战详解）
摘要：本文详细讲解Git推送时本地与上游分支名不一致的解决方案。文章首先通过git status和git branch -vv定位问题，解释了上游分支和push.default策略的概念。提供了三种解决方案：1)修改推送策略为upstream；2)显式指定目标分支推送；3)统一本地与远端分支名。还列出了快速排查命令，包括查看当前分支、上游分支和推送策略等。最后建议团队统一分支命名规范，避免此类问题。实战案例采用方案1，通过git config push.default upstream一劳永逸解决问题。
2025-11-06 11:45:56
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原创 Android Gradle 的 compileOptions 与 Kotlin jvmTarget 全面理解（含案例）
Android开发中，编译配置与运行时环境的差异常导致API兼容问题。关键配置包括： compileOptions.sourceCompatibility：控制可用的Java语言特性 compileOptions.targetCompatibility：决定生成的字节码版本 kotlinOptions.jvmTarget：指定Kotlin编译目标版本 这些配置仅影响编译过程，不改变Android设备的运行时库。典型问题如ByteArrayOutputStream.toString(Charset)方法，在A
2025-11-04 20:36:43
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原创 一文读懂单腿期权：最纯粹、也最危险的衍生品入门
所谓“单腿期权（Single-leg Option）”，就是只持有一个期权合约（Call 或 Put），不与其他期权组合成交的最基础形态。类型中文含义盈利条件Call认购期权看涨标的价格 > 行权价Put认沽期权看跌标的价格 < 行权价单腿期权的魅力在于它“简单而纯粹”，它让我们第一次用极小的资金参与极大的波动，但也让我们第一次感受到：市场不是非黑即白，而是“时间 × 波动 × 方向”的三维棋局。本文仅作学习与记录用途，不构成投资建议。期权交易风险极高，请量力而行。
2025-10-31 18:06:11
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原创 鸿蒙开发语言 ArkTS：给 Android 工程师的快速上手指南
ArkTS是鸿蒙系统的主力开发语言，基于TypeScript但强化静态类型。本文为Android/Kotlin开发者提供快速上手指南：对比ArkTS与Kotlin在变量类型、函数、类继承等核心语法差异，重点解析联合类型、空值安全等特性。通过Kotlin对照示例，帮助开发者理解ArkTS的静态类型体系、模块化设计及异步编程模型，实现从Android到鸿蒙生态的平滑过渡。
2025-10-23 11:52:21
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原创 KuiklyUI 科普：UI 如何映射到 Android View 并完成渲染
KuiklyUI 采用声明式 DSL 设计，通过组件映射机制将 UI 元素转换为 Android 原生视图。核心流程包括： 组件映射：Text→KRRichTextView、Image→KRImageView等，通过注册机制建立对应关系 属性处理：样式属性在渲染层转换为原生View参数 事件绑定：手势事件通过适配层桥接到DSL回调 渲染管线：DSL→VNode→Android View树，由KuiklyRenderActivity和Delegator管理生命周期 系统通过模块注册机制（如图片适配器、字体适配
2025-10-20 16:22:51
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原创 CocoaPods 是什么？为什么 M1/M2 Mac 总报错？一文搞懂安装原理与最佳实践
CocoaPods是iOS平台的依赖管理工具，用于管理第三方库和配置Xcode工程。M1/M2芯片的Mac常见报错是由于系统Ruby权限受限导致的。推荐通过Homebrew安装用户级Ruby，再安装CocoaPods，避免权限问题。关键步骤包括：配置Ruby环境变量、使用国内镜像源加速、验证安装路径。本文还提供了常见问题解决方案和自动化安装脚本，帮助开发者快速搭建稳定的iOS开发环境。
2025-10-13 21:33:34
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原创 Kuikly 小白拆解系列 · 第1篇｜两棵树直调（Kotlin 构建与原生承载）
Kuikly跨平台渲染框架采用"原生渲染(NA)"模式，通过Kotlin DSL统一构建UI树，直接映射到各平台原生组件。文章以"Hello Kuikly"示例展示了三端(Android/iOS/鸿蒙)的最小实现：Kotlin层定义通用页面结构，通过attr块声明组件属性；平台侧通过桥接将属性映射到原生控件，实现跨端一致渲染。重点解析了Kuikly的两棵树直调机制——跨平台层处理复杂逻辑，平台层专注绘制与属性映射，相比自绘方案具有更好的性能与原生兼容性。最后对比了原生
2025-10-13 15:48:54
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原创 LRU缓存科普与实现（Kotlin 与 Swift）
LRU缓存：原理与实现 LRU（Least Recently Used）是一种常用的缓存淘汰策略，核心思想是优先保留最近使用过的数据，淘汰最久未使用的数据。其典型实现采用哈希表+双向链表结构，保证O(1)时间复杂度的get/put操作。 主要特点： 使用哈希表快速定位节点 双向链表维护访问顺序（头节点最近使用，尾节点最久未用） 容量满时自动淘汰尾节点 应用场景包括图片缓存、数据库查询缓存等内存受限场景。Kotlin实现中需注意节点移动、容量检查等边界条件，Swift实现则需关注哈希键约束和可选类型处理。相比
2025-10-09 17:05:04
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原创 iPhone美区账号登录指南：轻松下载ChatGPT应用
本指南详细介绍如何创建美区Apple ID下载ChatGPT应用：1）准备设备与邮箱；2）更改iPhone地区为美国；3）通过邮件应用创建美区账号，填写美国地址（推荐免税州）；4）仅在App Store登录美区账号；5）搜索并下载ChatGPT官方应用。注意事项包括保护账号安全、使用免税州地址、避免在设置中登录美区账号等。同时提供常见问题解决方案，如付款方式选择、账号锁定处理等。
2025-10-02 09:14:22
2745
原创 从Android到iOS：启动监控实现的跨平台技术对比
本文对比了Android和iOS平台的启动监控实现差异。iOS的启动过程被划分为更精细的阶段（如Pre-main、Scene配置等），而Android更关注组件生命周期。在iOS实现中，使用StartupMonitor类记录各阶段时间、内存和CPU使用情况，通过recordPhase方法标记关键节点。Android采用类似的Kotlin实现，但使用SystemClock.elapsedRealtime()获取时间。iOS的监控更侧重系统层面，而Android更关注应用层面组件生命周期，这种差异反映了两个平台
2025-09-24 17:31:50
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原创 理解 JVM 的 8 个原子操作与 `volatile` 的语义
本文介绍了JVM内存模型的8个原子操作及其与volatile关键字的关系。8个原子操作包括lock/unlock、read/load、use/assign和store/write四组，描述了线程与主内存、工作内存和执行引擎之间的数据交互。volatile通过内存屏障确保read/load和store/write操作的顺序和可见性，保证变量修改立即刷新到主内存，但无法保证复合操作的原子性。volatile主要提供可见性和有序性，如需原子性仍需CAS或锁机制。
2025-09-23 16:37:15
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原创 双端 FPS 全景解析：Android 与 iOS 的渲染机制、监控与优化
双端 FPS 全景解析 本文深入探讨了 Android 与 iOS 平台的 FPS 性能优化，主要内容包括： FPS 与刷新率：解析硬件刷新率与软件渲染 FPS 的关系，指出高刷新率屏幕需要匹配的渲染能力才能发挥优势 渲染管线对比：建立 Android 和 iOS 渲染组件的对应关系表，揭示两平台在渲染流程上的共性 缓冲机制演进：详细分析从单缓存到三缓存的演进过程，说明各方案的优缺点及适用场景 VSync 调度机制：对比 Android 的 Choreographer 和 iOS 的 CADisplayLi
2025-09-23 16:19:20
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原创 从零到一：Python构建企业级RAG系统完整实战指南（附完整源码）
RAG技术正处于快速发展期，从基础的文档问答到复杂的多模态智能助手，应用场景不断扩展。通过本项目的学习，你已经掌握了RAG系统的核心技术，具备了构建生产级AI应用的基础能力。🎯用户体验优先：技术服务于业务需求⚡性能与精度平衡：在速度和准确性间找到最佳点🔄持续迭代优化：基于用户反馈不断改进🛡️安全与隐私：保护用户数据和系统安全🚀立即实践：在自己的项目中应用RAG技术🤝社区参与：加入AI技术社区，分享经验📈持续学习：关注最新的RAG技术发展💡创新思考：探索RAG在新场景下的应用可能。
2025-09-16 14:17:13
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原创 从0到1搭建KMP项目：让你的移动开发效率提升100%
KLIB(Kotlin Library) [发音: /keɪ lɪb/] 是 Kotlin Multiplatform 生态系统中的一项核心技术，它是Kotlin/Native 专用的库格式，专门为跨平台原生开发而设计。简单理解如果说 JAR 是 Java/Android 的"包装盒"那么 KLIB 就是 Kotlin Native 平台的"包装盒"它让 Kotlin 代码能够在 iOS、macOS、Linux、Windows 等原生平台上运行。
2025-09-15 15:39:09
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原创 「2025最新」HarmonyOS 5.1 HelloWorld项目深度解析：从零到一完整开发指南
本文深入解析了HarmonyOS 5.1的HelloWorld项目结构，从工程配置到模块实现提供了完整指南。文章详细介绍了项目目录结构，包括工程级配置文件（build-profile.json5）、应用级资源目录（AppScope）和主入口模块（entry）。重点分析了build-profile.json5的签名配置、产品定义和模块组织，以及模块内的ArkTS源码目录、资源文件和测试结构。通过这份指南，开发者可以快速掌握HarmonyOS项目的基本组织方式，为应用开发奠定基础。
2025-09-14 11:04:32
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原创 深入理解 Android targetSdkVersion：从 Google Play 政策到依赖冲突
本文深入探讨了Android开发中的targetSdkVersion概念及其重要性。文章首先区分了minSdkVersion、compileSdkVersion和targetSdkVersion的不同作用，强调targetSdkVersion是应用与系统之间的"行为约定"。然后解释了Google Play强制更新targetSdk的原因，包括推进生态系统发展、增强安全和改善用户体验。文章特别分析了当主工程和依赖库targetSdk不一致时可能引发的运行时风险，如崩溃、功能失常和安全漏洞。
2025-09-10 21:56:37
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原创 Android到Jetpack Compose迁移实践指南-Text、Image、Layout篇
本文总结了从Android传统视图系统迁移到Jetpack Compose的实践经验，重点介绍了布局优化和组件使用。在布局迁移方面，展示了如何将ConstraintLayout转换为更简洁的Column布局，并详细对比了图片和文本组件的特性。特别是提供了Android XML属性与Compose修饰符的对照表，包括ImageView的scaleType与ContentScale的对应关系，以及宽高属性的转换方法。通过实例代码展示了两种技术栈在实现相同功能时的差异，为开发者提供了实用的迁移指南。
2025-09-10 21:53:43
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原创 Android传统开发 vs Android Compose vs HarmonyOS ArkUI 对照表
本文对比了Android传统开发、Android Compose和HarmonyOS ArkUI三大移动开发框架在组件架构和应用组件方面的差异。传统Android采用View树形结构+XML布局，Compose使用函数式组件+状态驱动，ArkUI则采用声明式语法+响应式状态。三者在组件通信、状态管理、自定义组件实现方式上各有特点，导航组件也分别通过Intent、Navigation Compose和Router实现。代码示例展示了各框架如何实现组件通信、自定义按钮组件和页面导航功能，反映了不同框架的设计理念
2025-09-10 17:23:25
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原创 Android vs iOS 启动/内存/渲染 对照表
本文对比了Android和iOS应用启动机制与优化策略。在启动流程上，Android通过Application.onCreate()启动，iOS则使用application(_:didFinishLaunchingWithOptions:)，两者都区分冷/热启动类型。优化方面，Android侧重MultiDex优化、布局分层，iOS关注动态库合并、Auto Layout优化。深度优化层面，字节/美团等大厂采用编译期混淆、内存预分配（Android）和符号表优化、CPU锁频（iOS）等高级技术。监控体系方面，
2025-09-09 22:39:32
771
原创 iOS 开发入门指南-HelloWorld
iOS开发入门指南对比了iOS与Android的项目结构、核心语法和开发方式。iOS采用Xcode统一环境，项目结构包含AppDelegate、SceneDelegate和ViewController等核心组件，使用Swift语言和闭包初始化UI。Android则采用XML布局和Activity/Fragment架构。iOS开发特点包括Auto Layout布局、ARC内存管理和UIKit组件系统，与Android的ConstraintLayout、GC和View系统形成对比。本指南为从Android转向i
2025-09-08 19:53:21
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原创 Swift 语法学习指南 - 与 Kotlin 对比
Swift 语法学习指南 (Kotlin 开发者版) 本指南为 Kotlin 开发者提供 Swift 语法的快速入门，通过对比两种语言的异同点来加速学习。主要包含以下核心内容： 基础语法对比 变量声明：Swift 使用 let/var vs Kotlin 的 val/var 类型推断：两者都支持强类型推断 空安全：Swift Optional vs Kotlin Nullable 关键特性比较 函数定义：Swift func vs Kotlin fun 类与结构体：值类型(Struct)与引用类型(Clas
2025-09-08 16:58:04
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原创 Agent的概念、原理与构建模式 - 代码深度解析
本项目是一个完整的ReAct智能代理实现，展示了现代AI Agent的核心架构和工作原理。通过Python代码实现了一个能够进行推理、决策和行动的智能系统，包含以下核心组件： ReActAgent类：管理工具集、模型集成和执行循环，使用字典推导式实现函数名到函数对象的映射； 提示词工程：采用XML标签格式确保结构化输出，指导模型行为； 工具系统：包含文件操作和系统命令等实用工具，具有安全特性； 技术栈：基于Python 3.12+，结合OpenAI SDK和OpenRouter API实现多模型支持。 项目
2025-09-08 13:17:53
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windows scoket编程
2011-11-28
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