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Practical notes on AI assistants, software architecture, and developer tooling.
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一张讽刺推文引爆的 Graph Engineering 热词背后,是真实的工程抉择:循环是图的节点,不是替代关系。本文拆解定义、选型条件与时间线,讲清何时只该加一个 Loop。
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一张讽刺推文引爆的 Graph Engineering 热词背后,是真实的工程抉择:循环是图的节点,不是替代关系。本文拆解定义、选型条件与时间线,讲清何时只该加一个 Loop。
两个请求同时读改写同一数据,一个更新会悄悄覆盖另一个。本文梳理竞态条件的两种典型形态,并用 lock、SemaphoreSlim、并发集合与 EF Core 乐观并发四种方案逐一说明取舍。
从 HTML 模板到可下载的 PDF:本文实现发票生成的完整链路,覆盖打印 CSS 分页、表头重复、货币格式化、页码与异步渲染队列,并说明何时不该用 HTML 转 PDF。
同一个模型和任务,Agent 仍可能因为上下文膨胀与工具调用过多而多花几倍 token。本文拆解 Harness 的成本来源,并用 TrueForge 说明延迟加载、结果卸载、子代理、Code Mode 与压缩如何协同。
Daniel Lemire 用 C#、.NET 10 和 AVX-512 为常见 IPv4 点分十进制输入设计 SIMD 快路径,借助 masked load、点位模式和回退策略,把标准库基线的解析成本降到约三分之一。
同一份数据换一种形状,适合的查询方式也会变化。本文从 CSV、关系数据库、XML、JSON、文档数据库、图数据和二进制格式出发,梳理 .NET 工具与 LINQ 的边界,帮助你快速做出选型。
Lalit Maganti 分享他在基础设施团队寻找项目的方法:吸收问题而非需求、让线索积累、寻找共同形状,并在投入前进行验证。适合正在走向 Staff 的读者。
Agent Harness 给大模型提供指令、工具、执行循环与模型切换能力。本文用登山安全带和邮件代理的例子讲清四部分,并解释用户为什么能自主运行、换模型并保留本地会话。
Andrew Ng 将 AI 工程拆成六类能力:理解模型、准备上下文、设计 Agent、建立评测、运行生产系统和掌握机器学习基础。本文把这张地图整理成一套判断学习重点与工程工作的框架。
已经会用 async/await 后,如何把多个有依赖的 I/O 步骤组成正确流水线?本文用完整可运行示例讲清顺序等待、取消传播、任务完成信号与资源释放边界,并列出常见错误。
已有向量索引时,怎么用 Azure.Search.Documents 发送正确的向量查询?本文拆解同一嵌入模型、字段名、VectorizedQuery、元数据过滤和分数含义,并给出上线前测试建议。
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