我的 MacBookPro 很长一段时间以来都存在一个奇怪的问题：当我连接 iOS 设备（iPhone 或 iPad）或拔掉设备后，会导致 Mac 直接黑屏重启，升级 macOS/iOS、更换数据线都没有效果，加上使用充电线（不能进行数据传输）连接时，充电状态频繁中断，一度以为是 USB 接口等硬件出现了问题。

直到有一次 以安全模式启动 Mac 后，发现连接、断开 iOS 设备并不会出现黑屏（安全模式下在 Finder 中不会看到设备，只能充电），才想对比一下安全模式和正常模式启动的加载项，看...

• 原文地址：https://feisky.xyz/posts/2025-07-11-claude-code-connect-github-copilot/
• 原文作者：Feisky

还在为 Claude API 费用发愁？想用最强的 Claude Code 却又舍不得公司提供的 GitHub Copilot 订阅？

作为一个每天都在和各种 AI 编程工具打交道的开发者，我发现很多同学都有这样的困扰。Github Copilot 确实在 2025 年加入了强大的 Agent 模式和 Claude...

• 原文地址：https://aliakh.github.io/2023/05/25/reactive_streams_specification_in_java/
• 原文作者：Aliaksandr Liakh

Reactive Streams 是一个跨平台的规范，用于在异步边界（线程、进程或网络连接的计算机）上处理可能无限的事件序列，同时支持非阻塞的背压。一个反应式流包含一个发布者，它向前发送 数据 、错误 、完成 事件，以及订阅者，它向后发送 请求 和 取消 背压事件。在发布者和订阅者之间，...

• 原文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/582280054
• 原文作者：痞子汤

很多初学者在学习数据结构与算法的时候，都会觉得很难，很大一部分是因为数据结构与算法本身比较抽象，不好理解。对于这一点，可以通过一些可视化动画来帮助理解。

下面推荐几个学习数据结构和算法的可视化工具。

1、Data Structure Visualizations

https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/Algorithms.html...

Dify 在 v1.13.0 版本中引入了 Human Input 节点，以支持在工作流关键环节进行人工介入与决策，使用场景如表单填写、流程审批等。

人工节点的表单投递渠道，目前支持 Web App 和 Email 两种方式，但对于通过 API 调用的 Dify 流程，如何提交人工节点的表单数据，并触发流程继续执行，目前还没有清晰的文档说明。

本文以一个实际例子，介绍在 Dify v1.13.3 版本中通过调用接口触发包含人工节点的方式。

构造一个简单的 人工节点测试.yml 流程，先由 LLM...

• 原文地址：https://blog.csdn.net/u010633266/article/details/88722980
• 原文作者：_双眸

network工具功能强大，能够让我看到网页加载的信息，比如加载时间，和先后顺序，是否是并行加载，还是堵塞加载。

默认情况下有八列:

1. Name:表示加载的文件名。
2. Method:表示请求的方式。
3. Status:表示状态码（200为请求成功，304表示从缓存读取）。
4. Type:表示文件的MIME Type的类型。
5. Initiator:表示发出这个...

• 原文地址：https://cloud.tencent.com/developer/article/1424423
• 原文作者：汪志宾

Mac自带terminal，以及比较好用的iTerm2命令行工具，都缺乏一个功能，就是远程SSH连接，无法保存密码。

一种方法是将本机的ssh_key放到远程服务器中实现无密码登录。这种方法在很多情况下无法实现，因为远程服务器大多是客户的。

本文介绍一个简单、轻量级的命令行工具——sshpass，通过它我们能够向命令提示符本身提供密码（非交互式密码验证），这样...

• 原文地址：https://blog.csdn.net/qq_38238956/article/details/156717907
• 原文作者：程序员大龙虾

以下镜像站经实测验证，按“直接访问型”“文件加速型”“知名项目专属型”分类，标注实时可用性，方便按需选择。

此类镜像站完全复刻GitHub界面，支持搜索、浏览仓库、查看代码文件，操作逻辑与官网一致，适合日常代码查阅。

• 原文地址：Mixture of Experts (MoE)
• 原文作者：Sebastian Raschka

混合专家（Mixture of Experts, MoE）是近年来开源大模型能够拥有极高的总参数量，又不会使每次推理的代价同等昂贵的主要原因之一。

其基本思想是，用多个专家型前馈块（FeedForward blocks）替换单一的稠密前馈块，然后通过路由让每个 token 只激活其中的一小部分。

• 架构画廊
• 《从零构建大模型》章节

引自 大语言模型架构对比：主要结构的变化非...