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WebSocket 双工通信实战：从协议握手到跨域原理，彻底搞懂实时通信的"另一条路" 一、从 HTTP 单向到 WebSocket 双工 1.1 HTTP 的单向本质 1.2 WebSocket 的
大家好，我们是一家位于新加坡的早期科技公司，正在为生命科学行业构建面向跨境创新的生态智能系统。我们希望将分散的企业、研发机构、临床资源、服务商、资本、政策和合作关系等信息组织成可查询、可分析、可追溯的数据网络，并通过 AI Agent 帮助用户理解市场与创新生态、识别潜在机会并推动实际合作。我们希望更有针对性地寻找具备以下背景的 AI / 数据工程核心成员或潜在技术合伙人：* 曾参与生命科学产业情报、医药数据库或行业数据产品的开发；* 熟悉医药企业、研发管线、临床试验、License-in/out 、投融资或产业合作等数据；* 有多源数据采集、清洗、标准化、实体识别与消歧、数据质量管理经验；*
科学家利用欧洲 450,112 名参与者（131,426 名男性 和 318,686 名女性）的数据，评估了红肉、加工肉和白肉与胃腺癌和食管腺癌之间的关联。研究人员对红肉、加工肉和白肉的定义是：红肉包括猪肉、牛肉、小牛肉、羊肉等；加工肉包括火腿、培根、香肠、加工肉块、汉堡包、肉丸、肉酱等；白肉包括鸡肉、鸭肉、鹅肉、兔肉以及其它禽肉。结果显示，每天每摄入 30 克加工肉，胃癌风险增加 9%，食管癌风险增加 13%；每天每摄入 20 克白肉，非贲门胃癌风险增加 12%。
GPT-6 Astra 发布当天用它打磨浏览器 SVG 编辑器 Vecsy：框选多选、箭头图层、间距参考线一次落地，额度可控、需求理解精准。
账号是(Google AI Pro) 关联地区是新加坡。 请求 gemini 模型都是 报错 FAILED_PRECONDITION (code 400): User location is not supported for the API use. 使用 claude 模型可以，有知道为什么的吗？
聊天历史不是越多越好：用 LangChain 把“记住”和“带上”分开 聊天机器人常见的误解是：只要把历史写进文件，模型就拥有了长期记忆。指定项目展示了更准确的关系：FileSystemChatMes
最近开源了我做的 Agent 项目 Morphz ，想和大家讨论一种不同的上下文组织方式。 它最核心的特点是：Agent 通过上下文事务，自主维护自己的结构化上下文，决定哪些内容需要保留、修订或退役，不依赖会话历史的 compaction 。 比如，处理完一份构建日志后，Agent 可以在同一笔事务里记录故障判断、更新阻塞项，再把已经处理的日志移出活动上下文。原始日志仍然保留，需要时可以召回。 Morphz 也支持多个执行线程共享上下文，通过事务协调修改。这些线程属于同一个 Agent ，可以并发推进不同工作。 我写了一篇文章，具体介绍上下文事务、容量维护、前缀缓存，以及跨任务记忆实验： 不用
Anthropic内部都在使用ELI5，可以很通俗易懂的讲清楚一个概念。这篇文章把ELI5是什么，怎么用，效果怎么样都讲清楚了。
按以往的历史，每次 OpenAI 发布新模型，我都是失望的！每次都是被 O 哥（Claude 家的）吊打！ 但是这个直接从 5.6 -> 6，确实有点不一样了！ 我们先不管“AGI”和“电脑操作”这些
SurfaceFlinger 合成一帧的完整流程 目录 正确的调用层级 关键对象和数据 阶段 A：Scheduler 发起一帧 阶段 B：commit 提交本帧状态 阶段 C：composite 组装
AI 把文件改崩时，Ctrl+Z 救不了你 —— dsh-file-undo v0.20 先看结论 用 AI 编码助手干活，文件不是你改的，但锅是你的。几个熟悉的场景： 让 agent 重构
手握两篇顶会论文
网友问阿段怎么看孙割，阿段回复：茅庵太问 AI 也看不懂😵😵😵这是粤语、还是客家话的俗语吧，说的是什么含义？
物理学有两大不兼容的理论，其一是爱因斯坦广义相对论，适用于宏观物理领域；其二是量子力学，适用于微观物理领域。爱因斯坦曾尝试将两大理论融合成一个统一的理论，但没有成功。广义相对论的一个核心概念是等效原理，它认为引力和加速度不可区分。等效原理指出，对于自由落体的观察者，引力在局部应该消失。例如在电梯中自由落体的人会体验到失重。根据发表在《Science Advances》上的一项研究，科学家利用冷却到绝对零度附近的铷原子云，将其置于量子叠加态，通过以伽利略名字命名的量子干涉仪，在实验中测试了量子领域的等效原理。结果显示等效原理适用于量子领域，观察结果与引力如何影响量子波的预测相吻合。研究本身并未统
金仓的KFS（Kingbase FlySync，金仓异构数据同步软件）在这块儿下的功夫挺对路子：低侵入高性能的同步架构、内置的全周期数据一致性校验、0停机平滑迁移，再加一堆行业核心案例。这篇文章
当AI开始“预演”一场暴雨
背景 大家好，我是逐日。最近我们做软件测试的同事遇到一些问题，测试app时，网络链路是这样的：app--》后端nginx的ip+端口--》后端服务。一般为了便于定位是前端app还是后端的问题，会使用fiddler、charles等进行网络抓包。常见的方法是这样的：手机和电脑连同一个wifi，保证手机
大数据平台上云原生之后，运维问题并没有消失，只是换了一种形态：过去是Bash、Ansible、手工 Wiki 和离线包，现在变成了 Helm Chart、K8s API、CRD 和 Operator。
Agent Demo 易，落地难。ZGI 开源 Runtime：模型、知识、Skill、流程、治理一体化，让 AI 成为可复用的组织能力。
Agent 越来越强，企业却越来越不敢直接用。ZGI 的判断是：问题不在模型能力，在运行层——让 AI 能力可组织、可复用、可追踪、可治理，才能真正进生产。
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![[酷工作] [新加坡/可远程] 寻找 AI / 数据工程核心成员或技术合伙人（医药数据与产业情报经验优先）](https://zhuo7.cn/storage/uploads/covers/2026/09/a129f8c2-c4cf-4078-b090-0d911880e135.webp)
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