Spark 是一个依托于 Hadoop 生态的分布式内存计算框架,在吸收了 Hadoop MapReduce 优点的基础上提出以 RDD 数据表示模型,将中间数据放到内存,用于迭代运算,适用于实时计算,交互式计算场景。
什么是 Spark
简单的讲是一个通用计算引擎。
A fast and general engine for large-scale data processing
An open source implementation of Resilient Distributed Datasets (RDD)
Support
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RESTful 为 Representational State Transfer 的缩写,拆分开这三个单词来就是:
Representational - REST resources can be represented in virtually any form, include XML, JSON, or even HTML 表现层,资源的表现形式
State - concerned with the state of a resource 状态,指的是互联网上资源的状态
Transfer - transferring resour
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screen.garden:让 Obsidian 拥有 Google Docs 般的实时协作体验
之前我介绍过 Fast Note Sync,这是一款开源的 Obsidian 笔记同步方案,可以实现多设备之间的笔记同步和实时协作。Fast Note Sync 的优势在于完全开源、数据自主可控,但它有一个门槛——你需要自己搭建和维护服务器。对于有技术背景并且享受折腾的朋友来说这不是问题,但如果你不想操心服务器的事情,或者团队里有非技术背景的成员,那么一个开箱即用的托管服务可能是更好的选择。这就是我今天要介绍的 screen.garden,一个为 Obsidian 设计的付费实时协作服务。
Clawdbot 深度调研:打造完全属于自己的全平台 AI 助手
最近在折腾各种 AI 工具的时候,发现了一个有意思的现象:市面上大部分 AI 助手要么被牢牢绑定在某个特定平台上(比如只能在 Discord 里用的机器人),要么就是完全依赖某家公司的 SaaS 服务,你的对话数据都在别人的服务器上。作为一个对隐私比较在意的人,我一直在想,能不能有一个完全由自己掌控、可以在所有常用聊天软件里使用的 AI 助手呢?直到我在 GitHub 上发现了 [[Clawdbot]] 这个项目,才发现原来真的有人在认真解决这个问题。
推荐我使用的 Agent Skills
随着 AI 编程助手的快速发展,[[Claude Code]]、[[Codex]]、[[Gemini CLI]] 等工具已经成为开发者日常工作中不可或缺的伙伴。然而,这些工具的默认功能往往只是冰山一角。通过安装和配置 Agent Skills,我们可以大幅扩展这些 AI 助手的能力,让它们更加智能、更加专业。
Antigravity Agent Skills 功能介绍与实战指南
2026 年 1 月 14 日,[[Google]] 为其 AI 驱动的开发工具 [[Antigravity]] 推出了 Agent Skills 功能。这个开放标准的技能系统让开发者可以将专业知识打包成可复用的技能包,极大地扩展了 AI 智能体的能力边界。