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  1. Sep 2024
    1. 全部材料除了螺丝和磁铁,都是 3D 打印,而且模型源文件已经公开,可以下载。

      首先我得有个3D打印机

    1. 自动将剪切板内容总结并保存到 Telegram 我自己的收藏夹中

      这个可以有,有空搞一下

    1. 你遇到过哪些比较难理解的编程语言概念

      这个值得好好研究一下

    2. yield

      在编程中,yield 是一个关键字,主要用于生成器(Generators)。生成器是一种特殊类型的迭代器,允许你在函数执行中暂停并返回一个值,随后可以继续执行。以下是关于 yield 的一些关键概念:

      1. 生成器函数

      生成器函数是使用 yield 关键字定义的函数。与普通函数不同,生成器函数在调用时不会立即执行,而是返回一个生成器对象。每次调用生成器的 __next__() 方法时,函数会从上次暂停的地方继续执行,直到遇到下一个 yield

      2. 基本用法

      以下是一个简单的生成器函数示例:

      ```python def count_up_to(max): count = 1 while count <= max: yield count # 暂停并返回 count 值 count += 1 # 继续执行时,增加 count

      使用生成器

      counter = count_up_to(5) for number in counter: print(number) ```

      3. yield 的优点

      • 内存效率:生成器按需生成值,不需要一次性将所有值存储在内存中,适合处理大数据集。
      • 简化代码:通过 yield,可以使用简单的代码实现复杂的迭代逻辑。
      • 状态保持:生成器可以在暂停时保持其状态,允许多次调用。

      4. 与 return 的区别

      • return 会结束函数的执行并返回一个值,而 yield 会暂停函数的执行并返回一个值,允许函数在将来继续执行。
      • 生成器可以生成多个值,而普通函数只能返回一个值。

      5. 使用场景

      • 处理大数据流(如文件读取)。
      • 实现协程(co-routines)和异步编程。
      • 生成无限序列(如斐波那契数列)。

      6. 示例:斐波那契数列生成器

      ```python def fibonacci_sequence(): a, b = 0, 1 while True: yield a a, b = b, a + b

      使用生成器生成斐波那契数列的前10个数

      fib = fibonacci_sequence() for _ in range(10): print(next(fib)) ```

      总结

      yield 是一种强大的工具,尤其在处理需要延迟计算或生成大量数据的场景中。它使得编写高效、可读的代码变得更加容易。

  2. Aug 2024
    1. Running Mem0 Locally with Ollama

      可以本地运行Ollama 与Mem0交互

      • 了解这个项目的结构
      • 如何实现缓存的
    1. The memory layer for Personalized AI

      可以用来开自己的助手

    1. etcher

      有空试试 Windows电脑好久不用了,重新梳理一下使用场景