在移动设备生态中，蓝牙协议栈是连接物理世界与数字世界的关键桥梁，从无线耳机、智能手环到车载系统，其稳定性、安全性与效率直接决定用户体验。长期以来，Android蓝牙协议栈核心模块基于C++开发，凭借接近硬件的性能优势支撑了数十亿设备的运行。但随着物联网设备爆发式增长、蓝牙5.3/5.4等新协议落地，C++固有的内存安全缺陷与并发管理难题愈发凸显。2021年起，Google开始在Android蓝牙协议栈中引入Rust重构核心模块，这一技术选型并非偶然，而是工程实践中安全与效率平衡的必然结果。 目录 一、Android蓝牙协议栈的C++之困 1.1 内存安全漏洞：蓝牙模块的阿喀琉斯之踵 1.2 并发管理复杂：多设备连接下的稳定性难题 1.3 代码可维护性下降：遗产代码的演进瓶颈 二、Rust：破解困局的关键特性赋能 2.1 所有权模型 2.2 并发安全：无数据竞争的天生优势 2.3 零成本抽象与可维护性：
ClawdBot保姆级教学：解决Gateway not reachable错误的5种方法 1. 什么是ClawdBot？——你的本地AI助手，不是云端玩具 ClawdBot 是一个真正属于你自己的个人 AI 助手。它不依赖远程API、不上传隐私数据、不按调用次数收费——所有推理都在你自己的设备上完成。你可以把它理解成“装在你电脑里的 Siri + Copilot + Notion AI 的混合体”，但更自由、更透明、更可控。 它的核心能力由 vLLM 提供支撑。vLLM 是当前最高效的开源大模型推理引擎之一，以极高的吞吐量和极低的显存占用著称。ClawdBot 利用它来加载和运行像 Qwen3-4B-Instruct 这样的轻量级但能力扎实的模型，让你在消费级显卡（甚至带显存的笔记本）上也能获得接近专业服务的响应速度和对话质量。 和那些动辄要填 API Key、绑定手机号、看广告才能用的 Web 应用不同，ClawdBot 的哲学是：“你装，你用，
上一篇我们实现了并发控制和安全防线，解决了多文件上传的问题。但如果面试官继续追问："如果用户要上传一个 2GB 的视频文件怎么办？"或者"上传到一半网络断了，用户需要从头开始吗？"这就需要分片上传和断点续传了。 1 核心概念 1.1 分片上传 - 大文件切割 传统的文件上传是将整个文件一次性发送到服务器，这对于大文件来说有几个致命问题： * 浏览器内存溢出：一次性读取 2GB 文件到内存，浏览器直接崩溃 * 请求超时：大文件传输时间长，容易触发服务器超时限制 * 失败代价高：上传 99% 时网络断开，所有进度全部丢失 分片上传的核心思路是：将大文件切成小块（如 2MB），逐个上传，最后在服务器端合并。 ┌─────────────────────────────────────────────────────┐ │ 2GB 视频文件 │ └─────────────────────────────────────────────────────┘ ↓ Blob.slice() ┌──────┐ ┌──────┐ ┌──────┐ ┌──────┐ ┌──────┐ │
欢迎加入开源鸿蒙跨平台社区：https://openharmonycrossplatform.ZEEKLOG.net 前言 虽然移动应用大多使用本地数据库（如 SQLite），但在某些特定场景，比如内部企业应用、数据看板，或者 Serverless 架构中，客户端直接连接远程数据库进行即时查询是非常便捷的。 postgres 是一个纯 Dart 实现的 PostgreSQL 驱动，拥有完整的协议支持，不需要任何原生库绑定（JNI/FFI）。这意味着它不仅能在服务器端（Dart VM）运行完美，同样也能在 Flutter 移动端及 Web 端流畅运行，当然也包括 OpenHarmony。 一、核心特性 * 纯 Dart 实现：零原生依赖，全平台通用。 * SSL/TLS 安全连接：保障数据传输安全。 * 流式查询：支持大结果集的流式读取，
OpenWebUI 主要能帮用户把散落在本地的各种 AI 模型整合起来，用可视化界面统一管理，不用记代码命令，像聊微信一样输入需求，模型就会给出反馈。比如同时装了翻译、写作、绘图模型，在一个界面里就能切换着用，省去了来回打开不同软件的麻烦。 作为经常用 AI 处理工作的人，真心觉得它很 “友好”：界面清爽，没多余按钮，长辈看一眼也能上手；生成的内容可以直接复制、导出，写报告时调用模型润色，效率比之前高不少。最关键的是数据存在自己电脑里，不用担心敏感信息泄露，这点比在线工具让人踏实。 以前受限于局域网，用着总有点 “束手束脚”：下班在家想继续用公司部署的模型改方案，必须连公司 VPN，慢不说还总断；周末出去玩，临时需要模型帮着整理资料，只能等回家才行。但接上 cpolar 后，这些麻烦都没了。现在不管是在高铁上用手机登，还是在外地酒店用电脑连，都能秒进界面，和在本地用没区别。团队里有人出差，也能实时调用共享模型协作，比如一起用 AI
文章目录 * 前言 * 一、SpringMVC概述 * 1.1 MVC设计模式简介 * 1.2 SpringMVC的定义与核心优势 * 1.3 SpringMVC的应用场景 * 二、SpringMVC核心原理与执行流程 * 2.1 SpringMVC核心组件 * 2.1.1 前端控制器（DispatcherServlet） * 2.1.2 处理器映射器（HandlerMapping） * 2.1.3 处理器适配器（HandlerAdapter） * 2.1.4 处理器（Handler） * 2.1.5 视图解析器（ViewResolver） * 2.1.6 视图（View） * 2.1.
文章目录 * 概述 * 一、什么是单点登录（SSO）？ * 二、SSO 的核心价值：为何它如此重要？ * 三、SSO 的基本工作原理：一次认证，处处通行 * 场景一：首次登录应用 A * 场景二：访问应用 B（无感登录） * 四、SSO 的通用语言：常见协议与标准 * 五、SSO 架构的两种主流形态 * 1. **中心化 SSO** * 2. **联邦身份** * 六、安全：SSO 的生命线 * 七、典型应用场景：SSO 在哪里发光？ * 八、快速上手：从理论到实践 * 九、常见误区澄清 * 总结 概述 在数字世界日益碎片化的今天，我们每个人都在无数应用和服务之间穿梭，
IoTDB 数据导入全攻略：工具、自动加载与 Load SQL 详解 本文详细介绍了 IoTDB 支持的数据导入工具、TsFile 自动加载和Load SQL 导入三种数据导入方式，分别阐述了数据导入工具针对 CSV、SQL、TsFile 三种格式文件的参数配置、运行命令及异常处理方案，TsFile 自动加载功能的配置参数与注意事项，以及 Load SQL 导入 TsFile 的语法规则与属性参数设置，并结合具体示例说明不同导入方式的实操流程，旨在帮助使用者根据实际业务场景选择合适的导入方案，提升 IoTDB 时序数据导入的效率与稳定性。 1. 功能概述 IoTDB 支持三种方式进行数据导入： * 数据导入工具 ：import-data.sh/bat 位于 tools 目录下，可以将 CSV、SQL、及TsFile（开源时序文件格式）的数据导入
Rust异步编程实战：构建高性能网络应用 一、异步编程概述 1.1 同步vs异步的区别 💡在传统的同步编程中，代码按照顺序执行，每个操作必须等待前一个完成才能继续。例如，发送网络请求时，主线程会阻塞直到响应返回，这种方式简单直观，但在高并发场景下效率低下，因为大量线程会因阻塞而闲置。 异步编程则允许代码在等待操作完成时继续执行其他任务。当一个异步操作开始后，程序会立即返回并继续处理下一个任务，直到该操作完成后通过回调或事件通知继续执行后续代码。这种方式显著提高了CPU利用率和系统的并发处理能力。 1.2 Rust异步编程的演进 Rust的异步编程经历了几个重要阶段： * 早期阶段：依赖futures库提供基础的Future和Executor支持，但语法冗长且难以使用。 * 2018 Edition：引入了async/await语法糖的实验版本，简化了异步代码的编写。 * 2021 Edition：async/await正式稳定，成为Rust异步编程的标准范式。 * 生态成熟：Tokio、async-std等异步运行时库的发展，以及大量异步IO库的出现，使Rus
我有一支技术全面、经验丰富的小型团队，专注高效交付中等规模外包项目，有需要外包项目的可以联系我 每个行业都会有一个时刻：现实终于一拳打穿了热搜和滤镜。对前端开发者来说，2026 年就是那一拳。 那些曾经统治大会演讲、霸屏 PPT 的框架，正在悄无声息地退场；那些被包装成“银弹”的架构，如今更像“反面教材”；甚至有公司开始把当年引以为傲的工具——亲手拆掉、拔掉、重装。 不是因为它们当年很烂。恰恰相反，很多工具当初“确实解决了问题”。只是后来我们发现：它们解决的，要么是想象出来的问题，要么早就被别的地方顺手修掉了。 这不是一篇怀旧悼词，更不是给旧时代写墓志铭。这是清算。是十年复杂度狂奔之后的纠偏。 前端世界正在被迫认清一个朴素真相：只顾开发者爽感（developer vibes），却牺牲用户体验（user experience）的工具，活不长。 2025 的“阵亡名单” 1. Create React
📋 MCP：将 Figma 设计稿转化为前端代码 🎯 概述 还在手动从设计稿提取样式、编写基础代码？试试 Trae IDE 的模型上下文协议（MCP）功能吧。通过使用 MCP Server - Figma AI Bridge，自动将你的 Figma 设计稿转换为整洁的前端代码，并生成相应的网页。简单高效，无需复杂配置，跟随文中的步骤操作，即可体验智能化的设计交付。让我们开始吧！ 🚀 效果展示 使用 Trae IDE 的 Figma AI Bridge MCP Server 将设计稿转换为前端代码的效果展示： * 设计稿到代码的自动转换： 无需手动编写 HTML、CSS 代码 * 响应式布局： 自动生成适配不同屏幕尺寸的响应式代码 * 组件化结构： 智能识别设计中的组件，生成可复用的组件代码
第一章：PyWebIO弹窗交互的核心机制 PyWebIO 提供了一种简洁而强大的方式，使开发者能够在基于浏览器的界面中实现与用户的即时交互。其核心机制依赖于服务端主动推送弹窗内容，并通过阻塞式调用等待用户响应，从而保持代码逻辑的线性执行。 弹窗类型与用途 PyWebIO 支持多种内置弹窗，适用于不同场景： * 弹出信息框：用于展示提示信息 * 确认对话框：获取用户的是/否反馈 * 输入对话框：收集文本、密码、选择等用户输入 基本使用示例 # 导入 pywebio 模块 from pywebio import popup, input, output # 弹出一个信息框 popup.info("系统通知", "欢迎使用 PyWebIO！") # 弹出确认框并根据用户选择执行逻辑 if popup.confirm("确认操作", "是否继续执行？