<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[梅花香自苦寒来，宝剑锋从磨砺出。]]></title><description><![CDATA[长路漫漫，一人太孤单，无人理解，独自前行，给世界留下一点微不足道的痕迹，稍微弥补曾经的遗憾。（PS. 可互三连，现在最大上限100, 不能及时请见谅。）]]></description><link>https://blog.csdn.net/Once_day</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.csdn.net/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; Once_day]]></copyright><item><title><![CDATA[Linux之(31)Shell的set命令]]></title><link>https://blog.csdn.net/Once_day/article/details/160193007</link><guid>https://blog.csdn.net/Once_day/article/details/160193007</guid><author>Once_day</author><pubDate>Wed, 15 Apr 2026 22:47:21 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍了Linux Shell脚本中set命令的用法，重点阐述了其在脚本安全性和调试方面的应用。set命令是Bash内置工具，通过-e（命令失败退出）、-u（未定义变量报错）和-o pipefail（管道错误处理）组合可构建&quot;严格模式&quot;，显著提升脚本可靠性。调试方面，set -x能输出展开后的执行命令，配合PS4变量可定制调试信息格式。文章还介绍了选项状态保存恢复技巧，以及set命令在条件语句中的特殊行为。这些功能为Shell脚本开发提供了基础安全保障和高效调试手段。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[网络以太网之(3)LLDP协议]]></title><link>https://blog.csdn.net/Once_day/article/details/160192960</link><guid>https://blog.csdn.net/Once_day/article/details/160192960</guid><author>Once_day</author><pubDate>Wed, 15 Apr 2026 22:42:46 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍了链路层发现协议(LLDP)的基础知识及其应用。LLDP是IEEE 802.1AB定义的第二层发现协议，用于网络设备间自动交换能力、管理地址等信息，帮助构建网络拓扑。LLDP具有厂商无关性，支持多种TLV结构扩展信息，采用单向部署机制，支持四种工作模式。文章阐述了LLDP的封装格式、应用场景(如拓扑发现、故障诊断、自动化配置等)以及相关标准文档。LLDP通过提供链路层信息，显著提升了网络的可管理性和运维效率，是网络运维体系中的基础协议之一。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[光通信(2)行业分析]]></title><link>https://blog.csdn.net/Once_day/article/details/159967226</link><guid>https://blog.csdn.net/Once_day/article/details/159967226</guid><author>Once_day</author><pubDate>Wed, 08 Apr 2026 22:28:44 +0800</pubDate><description><![CDATA[光通信行业分析摘要 光通信市场持续增长，2023年全球光模块规模超百亿美元，预计2028年突破200亿美元。数通市场增速领先，受AI与云计算驱动，400G/800G模块需求激增，1.6T技术研发启动；电信市场受益于5G建设，25G/50G光模块需求旺盛，6G预研推动未来技术升级。产业链上游光芯片（如DFB、EML）和电芯片（DSP）技术壁垒高，海外厂商主导；中游光模块环节中国厂商（如中际旭创、光迅科技）占据全球50%以上份额，但上游芯片国产化空间大。政策支持与国产替代加速，推动产业链从封装向上游核心芯片延伸]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[光通信(1)概述]]></title><link>https://blog.csdn.net/Once_day/article/details/159966827</link><guid>https://blog.csdn.net/Once_day/article/details/159966827</guid><author>Once_day</author><pubDate>Wed, 08 Apr 2026 22:24:09 +0800</pubDate><description><![CDATA[文章摘要 本文概述了光通信的定义、发展历程及基本原理。光通信利用光波通过光纤传输数据，始于20世纪60年代激光器和低损耗光纤的发明。现代光通信系统包括光发射器、光纤信道和光接收器，广泛应用于电信和数通市场。光纤波段如C波段（1530~1565nm）因其低损耗特性成为长途传输首选。技术演进中，PDH（准同步数字体系）解决了早期数字网络同步问题，但存在地区标准不兼容的局限性。光通信持续向高速率、大容量发展，支撑着全球信息基础设施。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Windows技巧(1)多网卡下路由和DNS配置]]></title><link>https://blog.csdn.net/Once_day/article/details/159554594</link><guid>https://blog.csdn.net/Once_day/article/details/159554594</guid><author>Once_day</author><pubDate>Fri, 27 Mar 2026 23:33:43 +0800</pubDate><description><![CDATA[，多网卡路由分流本身并非复杂的技术问题，但Windows系统在多出口场景下的行为不够透明，各类应用程序对网络接口的使用方式也缺乏统一规范。当前方案在成本与效果之间取得了一个可接受的平衡点，适合作为轻量级的日常解决方案使用，如果对隔离性有更高的要求，则需要引入策略路由或虚拟化网络等更为系统的手段来实现。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[AI实践(8)Skills技能]]></title><link>https://blog.csdn.net/Once_day/article/details/159215390</link><guid>https://blog.csdn.net/Once_day/article/details/159215390</guid><author>Once_day</author><pubDate>Wed, 18 Mar 2026 23:11:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍了AI领域中的Skills机制，这是一种模块化能力扩展技术，用于增强大语言模型在特定领域的表现。Skills通过将指令、元数据和资源打包为独立单元，实现专业化能力定制、降低重复劳动和提升能力组合性。文章对比了Skills与传统Prompt的区别，分析了官方和社区Skills仓库的特点，并阐述了Skills基于文件系统的工作原理。该机制使AI代理能像专家助手一样精准处理特定任务，是提升AI实用性的重要技术方向。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[C++之《程序员自我修养》读书总结(12)]]></title><link>https://blog.csdn.net/Once_day/article/details/159215336</link><guid>https://blog.csdn.net/Once_day/article/details/159215336</guid><author>Once_day</author><pubDate>Wed, 18 Mar 2026 23:06:43 +0800</pubDate><description><![CDATA[《程序员自我修养》读书总结（十二）探讨了系统调用与API的核心概念。系统调用是用户程序访问内核服务的唯一入口，Linux通过软中断（如int 0x80）或高效指令（sysenter）实现特权级切换。Windows则通过封装系统调用的Win32 API（如kernel32.dll）提供更稳定的接口。文章对比了两大系统的实现差异：Linux直接暴露系统调用（约300个），而Windows强调通过API间接调用内核服务。同时指出POSIX标准解决了跨平台兼容性问题，使应用程序获得源码级可移植性。通过分析文件读写、]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[AI实践(7)工具函数调用]]></title><link>https://blog.csdn.net/Once_day/article/details/159055127</link><guid>https://blog.csdn.net/Once_day/article/details/159055127</guid><author>Once_day</author><pubDate>Sat, 14 Mar 2026 23:28:15 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文探讨了AI大模型中工具函数调用（Tool Use/Function Calling）技术的原理与应用。文章首先解释了该技术如何让纯文本生成的大语言模型突破知识边界，通过结构化JSON数据调用外部函数获取实时信息或执行操作。核心内容包括： 技术原理：模型通过专项微调获得识别外部工具需求的能力，严格按预定义函数签名生成调用请求，由外部程序实际执行。 应用场景：解决数据获取（如天气查询）和执行行动（如发送邮件）两类问题，弥补模型静态知识的不足。 实现示例：以OpenAI的天气查询函数为例，展示如何定义工具sc]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[AI实践(6)联网搜索与深度研究]]></title><link>https://blog.csdn.net/Once_day/article/details/159054905</link><guid>https://blog.csdn.net/Once_day/article/details/159054905</guid><author>Once_day</author><pubDate>Sat, 14 Mar 2026 23:20:58 +0800</pubDate><description><![CDATA[AI联网搜索与深度研究技术演进 本文探讨了AI领域联网搜索与深度研究的技术发展。传统搜索引擎在应对复杂研究需求时存在局限，大语言模型虽具备强大理解能力，但存在知识时效性问题。2025-2026年出现的Agentic Deep Research技术实现了质的飞跃，通过&quot;自主推理规划→多源检索→动态整合&quot;的闭环，使AI能够像研究员一样开展系统性研究。文章详细分析了联网搜索的工作原理，包括模型自主决策机制和多轮检索流程，并阐述了深度研究如何通过任务分解、交叉验证和结构化论证超越普通搜索。当前技]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[C++之《程序员自我修养》读书总结(11)]]></title><link>https://blog.csdn.net/Once_day/article/details/158961170</link><guid>https://blog.csdn.net/Once_day/article/details/158961170</guid><author>Once_day</author><pubDate>Thu, 12 Mar 2026 09:58:45 +0800</pubDate><description><![CDATA[摘要：本文探讨了C/C++程序运行库的核心机制，重点分析了入口函数与程序初始化的流程。在glibc中，程序通过_start调用__libc_start_main完成线程设置、全局初始化等操作后进入main函数；MSVC则通过mainCRTStartup进行堆、I/O等初始化。运行库还负责标准I/O流的绑定和缓冲区管理，采用延迟初始化优化性能。C运行库(CRT)包含启动/退出逻辑和标准函数实现，其中堆管理(malloc/free)和调试支持是重要模块。C标准库从C89到C11不断演进，glibc作为Linux]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[AI实践(5)检索增强(RAG)]]></title><link>https://blog.csdn.net/Once_day/article/details/158921262</link><guid>https://blog.csdn.net/Once_day/article/details/158921262</guid><author>Once_day</author><pubDate>Wed, 11 Mar 2026 11:18:09 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍了检索增强生成(RAG)技术及其核心组件。RAG通过结合信息检索与文本生成模型，解决了大语言模型知识过时、幻觉和缺乏领域知识的问题。文章详细阐述了RAG的工作原理和发展历程，从早期的Naive RAG到2025年出现的Graph-RAG和Agentic RAG等新范式。同时介绍了支撑RAG的关键技术——Embedding向量嵌入，以及两种主流开发框架LangChain和LlamaIndex的特点与适用场景。全文系统性地梳理了RAG技术的理论基础和实践方法，为构建高效可靠的检索增强生成系统提供了指导。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[node.js(1)ubuntu安装node和npm]]></title><link>https://blog.csdn.net/Once_day/article/details/158920947</link><guid>https://blog.csdn.net/Once_day/article/details/158920947</guid><author>Once_day</author><pubDate>Wed, 11 Mar 2026 11:07:40 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍了在Ubuntu系统上安装Node.js和npm的几种方法。最直接的方式是通过apt安装，但版本较旧；推荐使用NodeSource仓库或nvm工具安装最新版本。nvm支持多版本管理，适合开发环境。文章详细说明了nvm的安装步骤和配置方法，并解释了npm包的两种安装方式（局部和全局）及其存储路径差异。对于服务器部署，建议使用NodeSource源；日常开发则推荐nvm方案，便于管理多个Node.js版本。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[AI实践(3)Token与上下文窗口]]></title><link>https://blog.csdn.net/Once_day/article/details/158839105</link><guid>https://blog.csdn.net/Once_day/article/details/158839105</guid><author>Once_day</author><pubDate>Mon, 09 Mar 2026 10:34:07 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文深入探讨了大语言模型中的Token与上下文窗口概念。Token是模型处理文本的最小单元，采用子词分词算法将文本拆解为数字序列，不同语言的分词效率存在显著差异。上下文窗口则是模型的&quot;工作记忆&quot;，决定了单次交互可处理的信息量，以Token数量衡量其大小。文章详细介绍了分词器原理、Token计数API的实用价值，以及如何利用这些知识优化AI应用的成本和性能。通过理解这些核心概念，开发者可以更高效地设计提示词和管理模型资源。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[AI实践(4)幻觉处理]]></title><link>https://blog.csdn.net/Once_day/article/details/158838838</link><guid>https://blog.csdn.net/Once_day/article/details/158838838</guid><author>Once_day</author><pubDate>Mon, 09 Mar 2026 10:29:58 +0800</pubDate><description><![CDATA[AI幻觉：现实挑战与应对策略 AI幻觉指AI系统生成与事实不符的内容，表现为虚构事实或偏离指令。原因包括训练数据噪声、模型结构缺陷及评估体系偏差。在法律、医疗等领域已造成严重后果，如虚构判例和虚假医疗建议。诺奖得主辛顿认为，AI的&quot;虚构&quot;本质与人类认知过程相似。当前研究正致力于通过数据清洗、模型校准和评估体系改革来缓解这一问题。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[C++之《程序员自我修养》读书总结(10)]]></title><link>https://blog.csdn.net/Once_day/article/details/158779990</link><guid>https://blog.csdn.net/Once_day/article/details/158779990</guid><author>Once_day</author><pubDate>Sat, 07 Mar 2026 23:45:52 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文节选自《程序员自我修养》读书笔记，重点探讨程序内存管理的核心概念。文章详细分析了32位与64位系统下虚拟内存空间的布局差异，比较了Linux和Windows的内存划分特点。深入讲解了栈的工作原理，包括堆栈帧的组成、函数调用时的寄存器操作流程，并以AArch64架构为例展示了函数调用过程中栈帧的实际变化。文章还讨论了编译器优化选项(-fomit-frame-pointer)对栈回溯的影响，为理解程序运行时内存机制提供了清晰的技术视角。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[AI实践(2)提示词工程]]></title><link>https://blog.csdn.net/Once_day/article/details/158705514</link><guid>https://blog.csdn.net/Once_day/article/details/158705514</guid><author>Once_day</author><pubDate>Thu, 05 Mar 2026 23:07:41 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文摘要： 《AI实践(2)提示词工程》深入探讨了与大语言模型交互的核心方法论。文章系统性地介绍了提示词工程的组成模块，包括任务背景、目标、思维链、约束条件等关键要素，并通过对比示例展示了结构化描述的重要性。作者提出了清晰表达需求的具体方法，如使用前缀标记划分功能区块、拆分复杂需求为编号列表等。文章还通过实际案例演示了如何为技术文章撰写推荐语，体现了提示词工程从随意书写到系统设计的转变过程。这些方法论为开发者提供了连接模型能力与业务需求的有效桥梁。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[C++之《程序员自我修养》读书总结(9)]]></title><link>https://blog.csdn.net/Once_day/article/details/158705407</link><guid>https://blog.csdn.net/Once_day/article/details/158705407</guid><author>Once_day</author><pubDate>Thu, 05 Mar 2026 22:59:17 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文是《程序员自我修养》读书笔记的第九部分，主要介绍了Windows共享库DLL的相关知识。内容包括DLL的基本概念、文件格式与PE规范的关系、基地址和RVA等关键概念，以及DLL的两种链接方式（加载时链接和运行时链接）。文章详细解析了DLL的符号导出导入表机制，包括导出地址表（EAT）、符号名表等核心结构，以及导出重定向和延迟载入等高级特性。最后讨论了DLL的优化策略，如基地址选择和代码共享机制。通过代码示例展示了DLL的编译和使用过程，帮助读者深入理解Windows动态链接库的工作原理。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[AI实践(0)学习路线]]></title><link>https://blog.csdn.net/Once_day/article/details/158611627</link><guid>https://blog.csdn.net/Once_day/article/details/158611627</guid><author>Once_day</author><pubDate>Tue, 03 Mar 2026 10:45:37 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍了AI学习方法与实践路线，重点阐述了AI技术发展、核心概念和必备技能。作者指出AI已成为基础生产力工具，掌握AI使用方法是现代职业发展的关键。文章详细解析了机器学习、深度学习等核心概念，并介绍了RAG、AI Agent等前沿技术。在技能层面，强调提示词工程的重要性，推荐了OpenCode等开发工具。全文为AI学习者提供了系统的知识框架和实践指南，帮助读者从入门到精通AI应用开发。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[C++之《程序员自我修养》读书总结(8)]]></title><link>https://blog.csdn.net/Once_day/article/details/158611449</link><guid>https://blog.csdn.net/Once_day/article/details/158611449</guid><author>Once_day</author><pubDate>Tue, 03 Mar 2026 10:40:20 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文总结了《程序员自我修养》中关于Linux共享库的关键内容，包括共享库版本管理、符号版本机制和系统路径规范。共享库版本通过主次版本号区分兼容性，SO-NAME机制确保主版本兼容性。符号版本技术解决了次版本依赖问题，通过版本脚本和汇编指令实现精细控制。Linux系统遵循FHS标准存放共享库，动态链接器利用ldconfig缓存快速定位库文件。这些机制共同保障了共享库的兼容性和高效管理。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[C++之《程序员自我修养》读书总结(7)]]></title><link>https://blog.csdn.net/Once_day/article/details/158472684</link><guid>https://blog.csdn.net/Once_day/article/details/158472684</guid><author>Once_day</author><pubDate>Fri, 27 Feb 2026 23:39:43 +0800</pubDate><description><![CDATA[《程序员自我修养》读书总结（七）探讨了动态链接的核心机制。静态链接会导致代码冗余和更新困难，而动态链接通过运行时符号解析实现资源共享。关键点包括：1）动态链接器在程序启动时加载共享对象并完成重定位；2）地址无关代码（PIC）通过相对寻址避免修改代码段；3）延迟绑定（PLT/GOT）机制将函数解析推迟到首次调用时，提升启动性能；4）ELF文件中.dynamic段保存依赖信息，.got和.plt段协作实现动态绑定。这些技术共同解决了静态链接的资源浪费问题，支持灵活的模块化架构。]]></description><category></category></item></channel></rss>