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在 Claude Code 里泡了一上午的 AI 程序员一定有这样的切肤之痛：你敲完需求，Claude 洋洋洒洒开始输出，代码写了上百行，你认真 review 了五分钟，确认合并，继续提下一个需求——结果后端账单显示，这一轮又走了一次 full-price input token。明明上下文几乎没变 阅读全文
posted @ 2026-04-30 09:57
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FinAgent-从多数据源分析、Agent 编排到 Debate / Memory / Reflection 的工程化落地（四） 10. 项目亮点：FinAgent 的工程与架构价值 如果把 FinAgent 仅仅理解成“一个会分析股票的大模型项目”，其实会低估它真正有价值的地方。它最值得关注的， 阅读全文
posted @ 2026-04-26 21:16
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FinAgent-从多数据源分析、Agent 编排到 Debate / Memory / Reflection 的工程化落地（三） 7. Memory、Reflection 与 Learning：记忆进化机制解析 如果说前面的多数据源、Agent 架构和 Skill 机制解决的是“系统如何看市场、如 阅读全文
posted @ 2026-04-26 21:16
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FinAgent-从多数据源分析、Agent 编排到 Debate / Memory / Reflection 的工程化落地（二） 4. 数据与分析底座：系统为什么不是空转 Agent 在很多 Agent 项目里，“智能”往往主要体现在模型推理本身，外部数据只是临时补充。这种方式在演示场景中没有太大 阅读全文
posted @ 2026-04-26 21:15
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FinAgent-从多数据源分析、Agent 编排到 Debate / Memory / Reflection 的工程化落地（一） 1. 引言：为什么要做一个股票智能分析系统 过去几年，大模型在信息理解、总结归纳和复杂问答上的表现越来越强，也让“AI 能不能参与投资分析”成为一个很自然的问题。尤其在 阅读全文
posted @ 2026-04-26 14:12
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asyncio 入门到实践 在 Python 并发编程里，asyncio 是一个绕不开的话题。很多人第一次接触它时，往往会被一堆概念劝退：协程、事件循环、任务、Future、取消、超时、线程切换…… 但如果换个角度看，asyncio 本质上只是在解决一个问题： 当程序里有大量“等待”的操作时，如何让 阅读全文
posted @ 2026-04-26 14:10
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MySQL 基础架构 执行一条 select 语句，期间发生了什么？ 下面就是 MySQL 执行一条 SQL 查询语句的流程，也从图中可以看到 MySQL 内部架构里的各个功能模块。 可以看到， MySQL 的架构共分为两层：Server 层和存储引擎层， Server 层负责建立连接、分析和执行 阅读全文
posted @ 2024-10-12 09:17
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Java泛型实践 泛型，即“参数化类型”。一提到参数，最熟悉的就是定义方法时有形参，然后调用此方法时传递实参。那么参数化类型怎么理解呢？顾名思义，就是将类型由原来的具体的类型参数化，类似于方法中的变量参数，此时类型也定义成参数形式（可以称之为类型形参），然后在使用/调用时传入具体的类型（类型实参）。 阅读全文
posted @ 2024-01-14 20:23
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链接：LeetCode [Leetcode]2908. 元素和最小的山形三元组 I 给你一个下标从 0 开始的整数数组 nums 。 如果下标三元组 (i, j, k) 满足下述全部条件，则认为它是一个 山形三元组 ： i < j < k nums[i] < nums[j] 且 nums[k] < 阅读全文
posted @ 2023-10-23 21:58
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链接：LeetCode [Leetcode]2903. 找出满足差值条件的下标 I 给你一个下标从 0 开始、长度为 n 的整数数组 nums ，以及整数 indexDifference 和整数 valueDifference 。 你的任务是从范围 [0, n - 1] 内找出 2 个满足下述所有条 阅读全文
posted @ 2023-10-16 20:00
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