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快来把自己的代码放到npm上吧~

演示地址：http://qingqingxuan.gitee.io/vue-admin-work/ 什么是npm 看一下官方介绍： NPM是随同NodeJS一起安装的包管理工具，能解决NodeJS代码部署上的很多问题...当我们在电脑上安装完node之后，npm服务就安装完成了。这里不多介绍概念性的东西了，总之就是一个组织，上面有好多别人写好的代码供我们使用，当然，我们也可以把自己的代码放上去供别人使用。...在开发 vue-admin-work的时候 ，在登录页面中有一个滑动验证组件，为了方便后期的项目使用，我就把它抽取成一个项目，开发完之后就放到了npm上了。...另外，如果想要在npm发布源码，还得需要在npm上注册一个账号，这个没啥好说的，就和github一样。...发布 这里假定您已经有一个项目要发布到 npm上，用 vscode打开项目（本人比较喜欢这个开发工具，其它开发工具也可以的哦）。

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    WorkBuddy 都帮你们干了什么工作？我把他放到了竞技场上厮杀...

    模型选择的是GLM5.2，让它帮我编写AgentDuel.app上的Agent对战代码，。...实际体验下来，最直观的感受是：WorkBuddy很适合这种“读规则、理解接口、生成代码、再根据结果迭代”的开发场景，而GLM5.2在策略理解和代码生成上的表现也比我预期更强。...虽然还谈不上非常复杂的博弈，但已经能体现出一定的战术倾向：能打就打，打不到就靠近，危险时尝试拉开距离或寻找更好的位置。这种策略在回放里看起来很有意思，因为你能清楚看到代码决策如何影响战斗结果。...从开发体验上看，WorkBuddy在这类场景里非常省事。过去如果要实现一个能对战的Agent，我可能需要先读完规则，再手写接口调用，再一点点调试逻辑。...WorkBuddy负责把想法快速落到代码里，AgentDuel.app负责把代码放进竞技场里验证结果，两者结合起来，有一种“让AI写代码，再让代码上场打架”的感觉。

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    我做了一个写标书的 Skill，后来把整个行业都删了

    本质上，Skill 不是给 AI 装“聪明”，而是给 AI 装“流程”。 所以我做的第一件事，不是写代码，而是拆标书。 我让朋友把他们以前中标的几份技术标书发给我。几百页，我一页一页看，一章一章拆。...它本质上是对评分标准的一次逐条回应。 评委手里拿着评分表。每个评分项多少分，什么叫优，什么叫良，很多时候都写得很清楚。...我把整个流程拆成几个文件。...这样理论上能越做越全，但实际上也会越做越重，最后变成一个谁都不敢维护的模板仓库。 另一个是反过来想：既然行业是无限的，那我为什么要把行业写死？ 我最后选了第二条路。 我把整个行业知识删掉了。...很多事都一样。 别一上来就追求通用。先把一个具体问题解决掉，解决透。先在一个小场景里跑通，再往外抽方法。先窄，后宽；先具体，后通用。

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    《数据可视化基础》第一章：把数据放到图表上

    而定性数据则属于文本类型的描述，这样的描述也可以都属于分类变量，但是文本描述的话可以通过有没有顺序分成有序变量和无序变量。。...将数据值放到图形上 一个图形而言包括很多组成部分，例如图形的位置、形状、大小、颜色、线条宽度、线条类型等等等等。我们将图形当中的每一个部分叫做标度(scale)。...因此数据可视化的过程基本上分成两个步骤： 把想要绘制的数据和图形的不同的标度对应上，我们称这个过程为映射。 选择合适的图形把映射表现出来。对于这个选择也是有一定原则的，这个我们在后面会慢慢讲的。...美国四个地点的每日温度的例子，我们把温度值映射到Y轴，把每天的日期映射到X轴，把不同的地区映射到颜色上，最后通过线条来可视化这些结果，就有了下的这个图形。 ?...同样的，如果我们把不同地区映射到Y轴，然后把温度映射到颜色上，最后通过正方形来可视化结果。然后就有了?的热图 ? 以上两个图形都是使用了x轴、y轴和颜色三个标度。

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    如何把图片放到cdn上 缓存cdn图片对浏览器访问的好处

    而在网站的访问服务当中，特别是购物类的网站图片的加载是最为容易出现卡顿、显示不完全的情况，这些原因都是因为网络访问拥堵造成，而CDN可以虚拟边缘服务器，将所访问的内容缓存就近读取，使得加载更为快速，而如何把图片放到...如何把图片放到cdn上 无论是媒体网站还是购物类都分为地方网络和全国通用网络，一般地方网络在加载的时候，因为访问量比较少，不容易出现拥堵。...因此要了解如何把图片放到cdn上才能够通过边缘服务器的方式缓存虚拟网络，从而实现加载提速。...了解如何把图片放到cdn上，将图片上传之后，缓存会更方便快速，同时在点击浏览的时候带宽也会更为快速。...以上就是关于如何把图片放到cdn上的相关介绍，CDN的缓存模式改变了传统虚拟主机一条线路的访问，可以通过缓存在边缘服务器，使得每个地方的访问都能就近反馈信息。

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    Token 预算越来越紧，怎么把每一分都花在刀刃上

    善用上下文自动压缩功能目前大多数主流的 AI 编程工具和工作台都内置了上下文压缩（Compaction）机制。...避免图省事直接把整个文件或长篇接口文档一股脑粘进对话中。同一份大文件，读一次并记录关键点即可，反复读取就是在重复付费。...如果只是偶尔要执行一些脚本，直接让 Agent 运行 CLI 命令通常会比挂载一整个 MCP 服务更节省空间。5....今天提完问题不关，明天来了继续在这提问，导致一整个项目做完，对话积累了上百轮。这会让“滚雪球”效应发挥到极致。...这样做带来的好处不仅是账单上的数字。一个更加干净、聚焦的上下文环境，能让大模型的注意力更加集中，产出的代码和分析也会更加精准。

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    Minimax出了个OpenClaw变体，把6个超好用Agent都传云上用了

    现在，他们把自己平台上的专家Agent，和OpenClaw这个执行框架，深度结合了起来。...PS：在MaxClaw上，不需要输入额外API Key，跟它对话会按token来消耗我MiniMax Agent平台上的积分。...虽然目前还不知道它背后具体接的是哪个模型，但从出图效果来看，质量还是相当不错的，能达到Nano Banana的水平 之前我配置OpenClaw去联网搜索访问信息时，默认的Brave API需要绑定信用卡，很多人都卡在了这一步...后面追加做单一信源的可互动网页的效果也很不错， 如果MaxClaw里目前内置了六个使用场景，没覆盖到的话还可以去Agent里的专家社区找一找。...但紧接着，它主动去GitHub上找到了相关的开源项目，然后自己动手，帮我封装了一个全新的技能包文件，还做了中英文两个电子书版本。 我用一个二十分钟左右的视频测试了一下效果。

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    开源必备，手把手教你做自己的开源项目--如何把代码放到npm上让别人下载

    02 前言 好多小伙伴私信问我，说自己想做开源产品，想把自己的项目放到npm上，让别人去下载。 但不知道该如何去操作，首先还是非常地赞扬大家的开源精神的，帮助他人也等于帮助自己。...其实要把自己的前端项目放到npm也不难，下面就介绍一下怎么把项目放到npm上让大家下载去使用。...当我们在电脑上安装完node之后，npm服务就安装完成了。这里不多介绍概念性的东西了，总之就是一个组织，上面有好多别人写好的代码供我们使用，当然，我们也可以把自己的代码放上去供别人使用。...如果我们想要把自己的代码放在npm，供别人下载使用，首先得先有源码呀 在开发 vue-admin-work的时候 ，在登录页面中有一个滑动验证组件，为了方便后期的项目使用，我就把它抽取成一个项目，开发完之后就放到了...04 准备发布 这里假定您已经有一个项目要发布到 npm上，用 vscode打开项目（本人比较喜欢这个开发工具，其它开发工具也可以的哦）。

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    我把止损键交给了机器：90% 的人，都栽在同一个动作上

    后来我把这套功课整个塞进了我常用的AI编程助手，用一个Skill把选股和风控逻辑写死，再挂一个定时自动化，每天早晨九点自动跑，睁眼的时候一份Word版选股报告已经躺在输出目录里，直接点开就能看，手动时间从...它具体干啥整个流程全自动，不需要我中途介入。进入项目目录，运行选股主程序，--full-auto模式，全程用真实行情数据。程序按市场状态、选股池、技术指标、三重筛选的顺序跑完。...-**缩量回踩支撑加分**，只在相对安全的形态上加分。-**板块热点筛选**，优先从有资金流入的板块挑标的。换句话说，自动化不只是省时间，更是把纪律从靠自律变成靠系统，人会在恐慌时乱操作，脚本不会。...##实战二，操盘系统v3.2，把风控焊死在流程里第二个Skill是AI辅助操盘系统v3.2，它管的是持仓之后的事，每天检查止损止盈、判断市场状态、做收盘复盘，它同样挂在自动化上，一天跑多次，不需要我主动想起...###它内嵌了什么所有规则都写进了Skill的专属参数里，AI每次按铁律执行，不情绪化。-**硬止损-7%**，买入价跌7%无条件清仓，不因任何理由推迟。

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    把 14 亿人都拉到一个微信群，在技术上能实现吗？

    来源：Max 腾讯知乎官号 “最近，知乎上有一个非常热门的问题：“把 14 亿中国人民都拉到一个微信群里在技术上能实现吗？”...目前，微信群组成员人数上限为 500 人，把近 14 亿中国人都拉到一个微信群，从技术的角度考虑现实吗？需要多少台服务器？ 而且在一个 14 亿人的群里，要怎样抢红包？手机会不会爆炸？...欢迎大家收看官方吐槽系列~ 先说结论：也许可以实现，但你会什么都看不见。...相比之下，电影、电视都有 41 毫秒。 因此你还没来得及看清消息，它就已经消失了，最后只留下一团白色的色块在屏幕的正中央。 一些网友留言 @大哥有柔情： 14 亿在一个群并不可怕。...总之，如何实现这个系统或者说建好这个群，无非就是做好需求与资源之间矛盾的转嫁，把存储需求量大与投资大之间的矛盾转嫁到数据安全与运营管理上，把大数据量传输分散化，把大量的数据进行分析提取后定向推送，最核心的投资也就是整套智能有效的大数据分析系统

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    一位中国博士把整个CNN都给可视化了，可交互有细节，每次卷积ReLU池化都清清楚楚

    美国有线电视新闻网吗？ 每一个对AI抱有憧憬的小白，在开始的时候都会遇到CNN（卷积神经网络）这个词。...这个名叫CNN解释器在线交互可视化工具，把CNN拆开了揉碎了，告诉小白们CNN究竟是怎么一回事，为什么可以辨识物品。...它用TensorFlow.js加载了一个10层的预训练模型，相当于在你的浏览器上跑一个CNN模型，只需要打开电脑，就能了解CNN究竟是怎么回事。 ?...而且，这个网页工具还可以实现交互，只要点击其中任何一个格子——就是CNN中的“神经元”，就能显示它的输入是哪些、经过了怎样细微的变化。 甚至，连每一次卷积运算都能看得清。

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    一位中国博士把整个 CNN 都给可视化了，可交互有细节，每次卷积 ReLU 池化都清清楚楚

    美国有线电视新闻网吗？ 每一个对AI抱有憧憬的小白，在开始的时候都会遇到CNN（卷积神经网络）这个词。...这个名叫CNN解释器在线交互可视化工具，把CNN拆开了揉碎了，告诉小白们CNN究竟是怎么一回事，为什么可以辨识物品。...它用TensorFlow.js加载了一个10层的预训练模型，相当于在你的浏览器上跑一个CNN模型，只需要打开电脑，就能了解CNN究竟是怎么回事。...而且，这个网页工具还可以实现交互，只要点击其中任何一个格子——就是CNN中的“神经元”，就能显示它的输入是哪些、经过了怎样细微的变化。 甚至，连每一次卷积运算都能看得清。

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    别靠猜接口：把网页自动化建立在看得见的真实报文上

    别靠猜接口：把网页自动化建立在看得见的真实报文上 2026-09-07 · 实操心得 · 基于真实排查案例 一、猜接口的成本：假设错了，写再多脚本都是废的 把重复的操作做成自动化，最让人心痒的一步，是直接盯上前端代码去...问题不在脚本本身，而在起点就走错了——所有后续逻辑都建立在错误的假设上，代码越写越多，错得越深。...先用浏览器打开投稿页，确认账号已登录、没有跳转登录页；接着手动点了一次保存草稿，在 Network 面板里捕获到两条真实请求，一条存草稿、一条正式发布，端点和请求体都原样可见；然后把请求体逐字段抄进脚本...整个过程比之前埋头猜代码快出一个数量级，因为每一步都有真实报文作为依据，失败时也能立刻判断是报文问题还是状态问题。 四、抓包路径里的三个可落地细节 第一，登录态单独隔离。...五、小结 网页自动化的可靠性，不取决于脚本写得有多聪明，而取决于它背后的报文有多接近真实。与其对着打包产物猜来猜去，不如让浏览器替你把正确答案做出来，再原样抄一遍再重放。

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    很多小伙伴问我推荐什么书籍和网课，这次把私藏很久的资料都贡献了（上）

    作者把 C 语言的基础概念和需要注意的编程细节说得很清楚，并且例程和习题丰富，相信认真读过之后，可以完成 C 语言入门这个目标。...《More Effective C++（中文版）》，该书围绕55条准则，每一条都介绍了一个可让你写出更好的C++程序代码的方法，并以特别设计过的例子详加讨论。...无论你是相关领域的从业人员，还是 C++ 程序设计爱好者，或者是渴望突破编程瓶颈、大幅提升自我修为的程序设计爱好者，本书都必将使你获益良多。...这本书不是通俗意义上的python语法书，而是教你写出更简洁、更规范、更聪明的python代码。...把这本书当成教科书就好，里面很多地方写的非常细致。

    1.7K02

    把 14 亿中国人都拉到一个微信群在技术上能实现吗？

    “最近，知乎上有一个非常热门的问题：“把 14 亿中国人民都拉到一个微信群里在技术上能实现吗？” ? 先说结论：也许可以实现，但你会什么都看不见。 ?...但你惊讶地发现，屏幕上除了白色，什么都没有——这是因为你的眼睛没办法接收这么快的数据！...相比之下，电影、电视都有 41 毫秒。 因此你还没来得及看清消息，它就已经消失了，最后只留下一团白色的色块在屏幕的正中央。 ? 小编精选了一些网友留言： @大哥有柔情： 14 亿在一个群并不可怕。...这样就可以实现了，技术上没有难度。 ? @程墨Morgan “拉”到一个群里没啥不难实现的，反正用户信息都在服务器上，建一个包含所有用户微信号的群也就是添加一个记录而已。...总之，如何实现这个系统或者说建好这个群，无非就是做好需求与资源之间矛盾的转嫁，把存储需求量大与投资大之间的矛盾转嫁到数据安全与运营管理上，把大数据量传输分散化，把大量的数据进行分析提取后定向推送，最核心的投资也就是整套智能有效的大数据分析系统

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