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SQLite 3.51:jsonb_each()/jsonb_tree() 返回 JSONB,carray/percentile 编进 amalgamation
代码
SQLite 3.51:jsonb_each()/jsonb_tree() 返回 JSONB,carray/percentile 编进 amalgamation
2026-10-09 21:06:42
SQLite 3.51 新增 jsonb_each()/jsonb_tree(),carray 与 percentile 扩展编进 amalgamation(默认关闭,需编译选项开启),新增 PRAGMA wal_checkpoint=NOOP、sqlite3_db_status64() 等 API,并记录了 3.51.3 修复的 WAL-reset 数据损坏问题。
SQLite
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函数
命令
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向日葵远程控制新版升级:全功能MCP让AI直接操作电脑,支持4K@144fps与远程开关机
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向日葵远程控制新版升级:全功能MCP让AI直接操作电脑,支持4K@144fps与远程开关机
2026-09-05 19:06:07
介绍向日葵远程控制的新版升级:免费版无时间和次数限制,支持远程开机与关机,新增全功能MCP将远程控制能力开放给AI Agent使用,配合OrayClaw运维助手可批量定时执行任务,画质提升至4K@144fps和8K@60fps,跨Windows/Mac/Linux/手机/平板设备。
向日葵
远程控制
MCP
AI Agent
OrayClaw
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Zig 0.15 深度拆解:当一门语言决定亲手拆掉自己的 I/O——从 Writergate 到非泛型 Writer/Reader 的全链路重构
编程
Zig 0.15 深度拆解:当一门语言决定亲手拆掉自己的 I/O——从 Writergate 到非泛型 Writer/Reader 的全链路重构
2026-08-12 07:46:22
Zig 0.15 Writergate 全链路深度拆解:旧泛型 Writer 的三宗罪、新 std.Io.Writer 非泛型+内建buffer+vtable 架构、drain/splat 与 writev、五个代码实战(Allocating/Discarding/自定义CRC Writer/文件缓冲/桥接)、Reader 的 peek 与零拷贝按行读、ArrayList unmanaged 与 usingnamespace 移除、sendFile 零拷贝与 buffer 调优、15 条踩坑清单。
Zig
Writergate
std.Io.Writer
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ArrayList
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Zig 0.15
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Swift 6.4 所有权系统深度拆解——从 ARC 到 ~Copyable,Swift 为何开始"硬刚"Rust
编程
Swift 6.4 所有权系统深度拆解——从 ARC 到 ~Copyable,Swift 为何开始"硬刚"Rust
2026-07-31 06:17:59
深度拆解Swift 6.4所有权系统:从ARC的历史债讲起,到~Copyable的核心语法、Ref/MutableRef安全借用、UniqueArray极致性能,与Rust内存安全模型横向对比,探讨Swift为何开始"硬刚"Rust。
Swift
所有权
Ownership
NonCopyable
Rust
内存安全
Ref
UniqueArray
ARC
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Redis 8.8 实战全解:原生 Array、INCREX 限流、XNACK 回收,以及 6 个该删的祖传 Lua 脚本(2026)
编程
Redis 8.8 实战全解:原生 Array、INCREX 限流、XNACK 回收,以及 6 个该删的祖传 Lua 脚本(2026)
2026-07-13 02:44:28
深度拆解 Redis 8.8 GA:原生 Array 数据结构、INCREX 窗口限流、XNACK 消息回收、Hash 字段级通知,配可运行代码、性能基准与祖传 Lua 迁移对照表。
Redis 8.8
Array
INCREX
XNACK
限流
Streams
性能优化
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万卡集群背后的秘密:2026年K8s如何驱动AI基础设施革命
编程
万卡集群背后的秘密:2026年K8s如何驱动AI基础设施革命
2026-06-26 17:19:50
2026年Kubernetes在AI领域的三个关键趋势深度解析:GPU调度范式革命、AI工作负载原生支持、多集群管理工业化
Kubernetes
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AI基础设施
GPU调度
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分布式 LLM 推理架构深度实战:从 vLLM 单节点到 llm-d 多集群的生产级演进全链路解析
编程
分布式 LLM 推理架构深度实战:从 vLLM 单节点到 llm-d 多集群的生产级演进全链路解析
2026-05-09 03:39:58
深度解析分布式 LLM 推理架构,从 vLLM 单节点到 llm-d 多集群的生产级演进。涵盖推理引擎层、编排调度层、Kubernetes 多机多卡部署实战、性能优化技巧及成本优化策略。
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