Linux入门(五)本篇文章主要讲述下文件处理相关的命令1:显示权限ls-lh总用量36Kdrwxrwxr-x5zhzh4.0K2月2816:47app-rw-rw-r--1zhzh5302月2218:25build.gradledrwxrwxr-x3zhzh4.0K2月2218:25gradle-rw-rw-r--1zhzh1.1K2月2608:58gradle.properties-rwxrw-r--1zhzh5.2K2月2218:25gradlew-rw-rw-r--1zhzh2.3K2月2218:25gradlew.bat-rw-rw-r--1zhzh4522月2218:25local

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写在前面这里只介绍liteflow的简单基础使用以及作者对liteflow进行可视化扩展的相关阐述一、背景及意义背景：对于拥有复杂业务逻辑的系统承载着核心业务逻辑，这些核心业务逻辑涉及内部逻辑运算，缓存操作，持久化操作，外部资源调取，内部其他系统RPC调用等等。项目几经易手，维护的成本就会越来越高。各种硬代码判断，分支条件越来越多。代码的抽象，复用率也越来越低，各个模块之间的耦合度很高。一小段逻辑的变动，会影响到其他模块，需要进行完整回归测试来验证。如要灵活改变业务流程的顺序，则要进行代码大改动进行抽象，重新写方法。实时热变更业务流程，几乎很难实现意义：逻辑解耦、提高扩展性、降低维护成本、能力

文章目录前言一、使用一张法线纹理，作为水下扭曲的纹理1、在属性面板定义一个纹理，用于传入法线贴图2、在Pass中，定义对应的纹理和采样器3、在常量缓冲区，申明修改Tilling和Offset的ST4、在顶点着色器，计算得到应用了ST和随时间流动的UV，用于纹理采样(_WaterSpeed是上篇文章中用到的)5、在片元着色器中，对其进行法线纹理进行采样二、实现水下扭曲的效果1、定义一个扰度值，控制扭曲水下的扭曲程度2、在URP设置中，开启抓屏3、在Pass中，定义抓屏的纹理和采样器4、使用线性插值后的结果，进行抓屏的纹理采样5、最后，与上篇文章计算得到的水的颜色混合请添加图片描述三、最终代码前言

介绍FastWikiFastWiki是一个高性能、基于最新技术栈的知识库系统，旨在为大规模信息检索和智能搜索提供解决方案。它采用微软SemanticKernel进行深度学习和自然语言处理，在后端使用MasaFramework，前端采用MasaBlazor框架，实现了一个高效、易用、可扩展的智能向量搜索平台。其目标是帮助用户快速准确地获取所需信息，具有智能搜索、高性能、现代化前端、强大的后端等特点。除此之外，FastWiki是开源和社区驱动的项目，采用Apache-2.0许可证，鼓励开发者和企业使用和贡献。部署FastWiki下面部署FastWiki将使用docker-compose进行部署，如

文章目录一、异常与中断的概念及处理流程1-1中断的引入1-2栈(1)CPU实现a=a+b的过程(2)进程与线程1-3Linux系统对中断处理的演进1-4Linux中断系统中的重要数据结构(1)irq_desc结构体(2)irqaction结构体(3)irq_data结构体(4)irq_domain结构体(5)irq_domain结构体1-5设备树中的中断(1)设备树里的中断控制器和使用中断(2)在代码中获得中断1-6编写使用中断的按键驱动程序本人学习完韦老师的视频，因此来复习巩固，写以笔记记之。韦老师的课比较难，第一遍不知道在说什么，但是坚持看完一遍，再来复习，基本上就水到渠成了。看完视频复习

服务器端发送的内容如下：客户端所接受的内容如下： 是一样的，不是传输问题，少了一个解码的过程，之前那个addMessage函数应该是不能解码的！具体解析一下数据包的内容：上边的是成功的，下面的是失败的。0000001e0000000000000000000000030000000e7b2276616c7565223a747275657d0000001f0000000000000000000000030000000f7b2276616c7565223a66616c73657d服务器中发包代码如下：读完就知道问题了，客户端这边的addMessage函数的名字到时候也要改publicvoidwrit

可能是目前最好用的web接口调试工具无需注册（注册后可多终端同步用例）免费（每年付费$60可用云服务，30天免费试用）保存历史记录支持录制请求基于Chrome的V8引擎，支持JS脚本（基本支持ES6，浏览器相关对象和API和require()import等除外）同样的代码和用例可用于自动化接口测试，见它的命令行版本Newman介绍能生成各种语言的HTTP请求代码模板能生成比较好看的在线API文档（支持MarkDown）提供简易版持续集成（Monitor功能，只支持公网IP的请求…不如Jenkins实用）选它的做自动化测试的理由：满足互联网公司的多数场景超轻，比另一个热门选择——JMeter门槛

算法的时间复杂度和空间复杂度前言一、算法效率1.1如何衡量一个算法的好坏1.2算法的复杂度二、时间复杂度2.1时间复杂度的概念2.2大O的渐进表示法2.3常见时间复杂度计算举例2.4等差数列计算公式2.5等比数列计算方法三、空间复杂度四、常见复杂度对比五、复杂度的oj练习前言算法的时间复杂度和空间复杂度是评估算法性能的两个重要指标。时间复杂度主要关注算法执行过程中所需的时间随输入规模的变化情况，而空间复杂度则关注算法执行过程中所需的最大存储空间或内存空间。对于时间复杂度，它通常表示为一个大O表示法，如O(n)、O(n^2)、O(logn)等，其中n代表输入规模的大小。一个优秀的算法应该具有较低

自从ChatGPT（全名：ChatGenerativePre-trainedTransformer）于2022年11月30日发布以来，一个新兴的行业突然兴起，那就是Promptengineering（提示工程），可谓如日冲天。从简单的文章扩写，到RAG，ChatGPT展现了前所未有的惊人能力。今天，我们将向大家介绍与提示工程相关的方法论和框架。01提示工程总览提示工程技术大概可以分成四类：基于样本提示技术思维链技术自动增强技术交互与推理技术由于篇幅有限，这篇文章将首先从一些相对简单易懂的方法论和框架开始。包括：零样本提示（Zero-shot）少样本提示（Few-shot）思维链（Chain-o