Verne in GitHub

Aviator 轻量 Java 表达式引擎

Aviator 是一个轻量级、高性能的 Java 表达式执行引擎，它动态地将表达式编译成字节码并运行。 特性： 支持数字、字符串、正则、运算符等等 支持函数 内置 bigint ASM 模式可直接将脚本编译成 JVM 字节码 使用 <dependency> <groupId>com.googlecode.aviator</groupId> <artifactId>aviator</artifactId> <version>{vers Read more ...

2018-11-02 aviator , java , expression-engine , expression-evaluator

后知后觉之 iOS 内置字典

用了近两年 iOS，中途也因为学习需要下载了很多的字典，但是没想到的是 iOS 竟然内置有版权的字典。 之前在下拉搜索框 (Spotlight) 中输入单词偶然会见到单词释义，但是也没有多想，可没想到原来长按选中之后的 “Look up” 竟然有查词的功能。后来查了一下原来 iOS 和 Mac 自带 dictionary 的应用。而 iOS 从 iOS 9 开始就已经有了这功能，iOS 9 中是长按高亮之后在弹出的菜单中选择 Define，而更新到 iOS 10 以后有了一些变化。 向 iOS 添加新字典 字典在 “Setting -> Gen Read more ...

2018-11-01 ios , apple , dictionary , goldendict , english , english-dictionary

Drools Kie 中的 Assets

Drools Workbench 中有很多的 Assets （资源）类型，每一种类型的 asset 都意味着一种类型的规则模型，下面就记录下学习的过程。 Model 这个是最好理解的概念了，和 Java 的对象一样。可以通过基础类型定义一些抽象的概念。 Data enumerations 枚举，和常见的枚举也没有太大差别，不过在 Drools 中会被下拉菜单用到。 Fact Field Context Applicant age Read more ...

2018-10-31 drools , rule-engine , kie

使用 hub 命令来操作 GitHub

hub 命令是 git 命令的扩展，利用 GitHub 的 API 可以轻松的扩展 Git 的能力，比如常见的 pull requests 可以通过命令行来实现。 安装 在官网的文档上，Mac 有一键安装，Fedora 有一键安装，唯独 Ubuntu/Mint 系列没有一键安装的，其实用 hub 的二进制也非常容易，不过没有一键安装，比如 apt install hub 这样的命令还是有些麻烦。 所以有了这个很简单的脚本 VERSION="2.5.1" wget https://github.com/github/hub/releases/down Read more ...

2018-10-30 hub , github , git , version-control

通过 microk8s 使用 Kubernetes

看 Kubernetes 相关书籍的时候都推荐使用 minikube 来在本地安装 Kubernetes 调试环境，但是发现 minikube 安装和使用，都需要使用虚拟化工具，比较麻烦，搜索一下之后发现了 microk8s ， microk8s 安装非常简单 snap install microk8s --classic 只需要本地有 snap 环境就可以非常快速一行命令安装成功。 为了不和已经安装的 kubectl 产生冲突，microk8s 有自己的 microk8s.kubectl 命令 o microk8s.kubectl get s Read more ...

2018-10-29 kubernetes , microk8s , container , docker

Kubernetes

免责声明：这篇文章只是在了解 Kubernetes 时的一些笔记记录，非常不全面，如果需要全面了解 Kubernetes 那么还请看书或者文档。 Kubernetes 是什么 Kubernetes is an open-source system for automating deployment, scaling, and management of containerized applications. Kubernetes 是 Google 开源的容器集群管理系统，为容器化应用提供资源调度，部署运行，服务发现，扩容和缩容等一系列服务。 能够做 Read more ...

2018-10-29 kubernetes , container , open-source , automating , scaling , management , docker

Drools Kie 简单使用

Drools 是一个 Java 的商业过程实现，这是 Bob McWhirter 所编写的一个开源项目，由 JBoss 和 Red Hat Inc 支持。 Drools 提供一个核心的 Business Rules Engine(BRE) 和一个网页编写规则的管理系统（Drools Workbench）和 一个 Eclipse IDE 的插件，一同构成完整的 Drools 生态。 Drools 是一个 Java 实现的开源[[规则引擎]] (Rule Engine)，或者又被称为 Business Rules Management System(BRM Read more ...

2018-10-25 drools , rules , java , rule-engine , kie , rete , jbpm

Netty 简单实用

Netty 是异步、事件驱动的网络框架，可以用于开发高性能的网络服务器程序。 传统的多线程服务端程序是 Blocking （阻塞的），也就是接受客户端连接，读数据，发送数据是阻塞的，线程必须处理完才能继续下一个请求。而 Netty 的 NIO 采用事件机制，将连接，读，写分开，使用很少的线程就能够异步 IO。Netty 是在 Java NIO 的基础上的一层封装。 Netty 的官方文档和入门手册已经非常详细了，几乎是手把手的实现了 DISCARD ，ECHO 和 TIMESERVER 的例子，把官方的例子实现一遍对 Netty 就会有一点的了解了。 Read more ...

2018-10-24 netty , nio , java , jdk , network , programming

由 libevent 库开始学习 Linux IO 模型

在看 Java 的 Netty 的时候，了解到了 NIO，从 NIO 了解到了 C 语言实现的 libevent 。我们为什么需要这样一个库，他的出现是为了解决什么问题。对于熟悉网络编程，或者多线程的人来说，都会知道一个普遍存在的问题，CPU 要远远快过 IO。所以如果我们要同时处理多个任务，而当前的任务阻塞了 IO，那么理想的状态应该是让 CPU 执行其他任务，而让阻塞 IO 的任务放到后台执行。 libevent 库提供了一种事件响应机制，当事件发生在用户关心的文件描述符上时，通知用户，并且隐藏后台真正使用的方法（select,epoll,kque Read more ...

2018-10-23 libevent , c , nio , non-blocking , epoll

Java 查漏补缺之 jvm

JVM 设计者将 JVM 内存结构划分为多个区域，每个内存区域有各自的用途，负责存储各自的数据类型。有些内存区生命周期和 JVM 一致，也有些和线程生命周期一致，伴随着诞生，伴随着消亡。 Java 源代码文件会被编译为字节码（.class)，然后由 JVM 中类加载器加载类字节码，加载完毕后，交给 JVM 执行引擎，整个程序郭晨中 JVM 会使用一段内存空间来存储执行过程中需要用到的数据和信息，这段空间一般被称为 Runtime Data Area，也就是 JVM 内存。 线程共享内存区 允许被所有线程共享访问的内存区，包括堆，方法区，运行时常量池 Read more ...

2018-10-22 java , jvm , gc

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  • Nowledge Mem 使用半年体验：让所有 AI Agent 共享同一份记忆 今年 2 月份我把 [[Nowledge Mem]] 装到 MacBook 上，想解决的是一个很常见的问题：我希望在 [[Perplexity]] 网页上查过的资料，直接在 Claude Code 中可以记住。但没想到大半年过去，它已经变成了我每天都在用的软件，而且是那种「不在后台跑着就会觉得别扭」的存在。我在 Claude Code、[[Codex]]、[[OpenClaw]] 里开的每一个会话，开头都会先从它这里拿一份简报；网页上和 AI 聊过的东西会自动同步进去；我做过的决定、踩过的坑、服务器的配置，都沉淀成一条条可以被任何 Agent 检索的记忆。说它是我所有 Agent 的记忆和大脑，一点都不夸张。
  • Aside AI 浏览器介绍：既能自己干活，也能接入 Agent 前两天整理了一篇 AI 浏览器自动化方案怎么选，把 Playwright、MCP、Agent 专用浏览器、WebMCP 这些路线梳理了一遍。在那篇文章里我提到，「内置 Agent 的 AI 浏览器」这一类里我最看好的是 Aside，原因是它的密码管理器设计得很用心，但篇幅有限没有展开。今天就单独写一篇，聊聊这个浏览器到底能做什么、和 [[Comet]]、[[Dia Browser]] 有什么不一样，以及我现在是怎么用它的。如果你看完想试试，可以用我的邀请链接 https://aside.com/r/UpYKnv9ziq 注册，注册后会额外获得 100 Credits。
  • AI 浏览器自动化方案怎么选：从 Playwright、MCP 到 Agent 浏览器和 WebMCP 的全景梳理 最近我一直在研究「让 AI 用浏览器」这件事。起因是看到 Nowledge 写了一个 browse-now Skill，可以直接让 Claude 控制浏览器，紧接着又偶然发现了 [[Ego Lite]] 这款专门为 Agent 设计的浏览器。顺着这条线，我把 Aside、BrowserOS、Deta Surf 这几款 AI 浏览器挨个调研了一遍，越看越发现它们的侧重点和实现方式差别很大：有人在做测试框架，有人在做浏览器插件，有人从 Chromium 内核开始为 Agent 改造浏览器，还有人在推动新的 Web 标准。它们看起来都在「让 AI 操作网页」，解决的却根本不是同一个问题。
  • 入手 GL.iNet Comet Pro（RM10）：支持 Wi-Fi 6 的远程 IP KVM 家里的 [[Homelab]] 一直是一台 4 盘位的小主机跑 [[Proxmox VE]]，上面跑着 Ubuntu 虚拟机、一堆 Docker 服务和下载机。平时远程管理全靠 SSH 加 [[Tailscale]]，只要系统还活着基本没什么问题。真正让我不放心的是系统起不来的时候：升级内核后卡在启动界面、改网卡配置时手滑导致网络没起来、BIOS 被重置后不再从正确的硬盘启动，这时候 SSH 连不上，Tailscale 也不会在线，人不在家就只能干等。最近正好赶上一波促销，我入手了 [[GL.iNet]] 的 Comet Pro（型号 GL-RM10）远程 [[IP KVM]]，叠加各种限时优惠之后实际支付 590.76 元，算是把 Homelab 远程管理的最后一块短板补上了。
  • 用 PowerContext 给多个 Coding Agent 做任务交接 现在我写代码基本是 [[Codex]] 和 [[Claude Code]] 轮着用。有时候是 Codex 的额度先用完了，有时候是某一步我觉得 Claude Code 更合适，于是一个任务经常要在两个 Agent 之间换手。真正麻烦的不是换工具本身，而是换手的那一刻：新会话对前面发生的事一无所知。之前选了哪个库、哪个旧接口不能动、改了哪些文件、测试跑没跑过，这些信息全都留在上一段对话里。我只能手动复述一遍，或者把一大段聊天记录贴回去，前者容易漏掉关键约束，后者浪费 Token，还会让模型在几千行历史里抓不住重点。说到底，我缺的不是一个更大的上下文窗口，而是一份能在 Agent 之间传递、而且接手方可以核对的「当前状态」。在写这篇文章的时候还出现了另外一个思路就是利用 [[magpie]] 将模型路由给充足额度的账号，这个之后再写文章说。