Java 程序在运行时,Java 运行时系统一直对所有的对象进行所谓的运行时类型标识。Class 类封装一个对象和接口运行时的状态,当装载类时,Class 类型的对象自动创建。
Class 没有公共构造方法。Class 对象是在加载类时由 Java 虚拟机以及通过调用类加载器中的 defineClass 方法自动构造的,因此不能显式地声明一个 Class 对象。
虚拟机为每种类型管理一个独一无二的 Class 对象。也就是说,每个类(型)都有一个 Class 对象。运行程序时,Java 虚拟机 (JVM) 首先检查是否所要加载的类对应的 Class
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在 Linux 上查看系统流量有很多命令,平时一直使用 iftop 来查看单块网卡或者系统整体的流量,iftop 可以查看 TCP 链接的流量情况,分析出流量连往的 IP 地址。但是 iftop 无法做到查看系统中单个进程的网络流量情况。所以 Google 一下之后发现了 nethogs 。
nethogs 自己的介绍
NetHogs is a small ‘net top’ tool. Instead of breaking the traffic down per protocol or per subnet, like most such
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了解并熟悉 MySQL 中的数据类型,对建表和数据库优化都非常重要。 MySQL 实现了 SQL 定义的类型,也相应的增加了 tiny, small, big 的类型。 MySQL 的数据类型主要分成三个部分:
Numeric Type 数值型
Date and Time Type 日期和时间
String Type 字符型
更多的内容可以在官网 查到。
整型
MySQL 数据类型
大小
范围(有符号)
TINYINT(m)
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Meta Muse 使用教程:上手设置、提示词技巧与实用案例
上一篇 Meta Muse 介绍与注册指南:一个会替你跑腿的个人 AI Agent 把 [[Muse]] 是什么、怎么注册、额度怎么算都整理了一遍,但是留了一个结尾:注册完之后到底该让它干什么。Muse 上线这几周,我查阅了一些测评体验,整理了 X 和 Threads 上用户晒出来的用法,发现大家的使用路径其实很像:从提醒和文件这类零风险的任务开始,确认它靠谱之后再慢慢接入邮箱、日历,最后才让它碰钱。这篇就按这个顺序来整理,从界面和设置讲起,再到具体的案例和踩过的坑。
Meta Muse 介绍与注册指南:一个会替你跑腿的个人 AI Agent
2026 年 9 月 8 日,[[Meta]] 发布了个人 AI Agent [[Muse]],宣传语只有一句:「它去做,而不是告诉你怎么做」。用 [[ChatGPT]] 或 [[Claude]] 时,我们得到的往往是一份说明书,真正动手的部分,打开网页、填表单、下单付款,还得自己来。Muse 想把这一段也接过去:你交给它的不是一个问题,而是一件事,它会自己打开浏览器一步步做完,需要你拍板时再回来问你。这是 Meta 迄今为止在消费级 AI 上下的最大一笔注,两周后的 Connect 2026 大会几乎整场都围绕它展开。
Jev:不聊天只做判断的 System One 决策模型
过去一两年,大模型的发展方向几乎都是更长的思考链、更大的上下文、更强的 Agent 能力。但在日常写代码和搭建自动化流程的过程中,我发现很多地方用到大模型,其实只是为了让它做一个简单的判断,却要付出几秒钟的等待和解析 JSON 的麻烦。TypeSafe AI 发布的 Jev 走了一条相反的路:不聊天、不写代码,只做快速的判断。
Executor:多 Agents 和外部世界之间的统一代理层
同时使用 Claude Code,Codex,Pi,OpenClaw 等等 Agent 工具时有一个非常尴尬的状况,就是不同的 Agent 工具维护了不同的配置格式,如果要配置 MCP server 就需要分别到不同的配置文件中定义,相同的配置散落在系统的各个角落中。同一份 API Key 也需要重复粘贴到不同的配置中,更麻烦的是如果一旦有更新或者 API Key 变动就需要重复修改多个地方,我之前还调查过如何[[跨平台管理 MCP]],主要的思路还是通过脚本和同步来对齐配置,但本质上还是在管理多个副本,直到我看到了 Executor 这个项目。