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第 16 期,感谢大家一路的陪伴,我们会不辜负大家的信任,努力做的更好!

力扣加加,一个努力做西湖区最好的算法题解的团队。就在今天它给大家带来了《91 天学算法》,帮助大家摆脱困境,征服算法。

苹果AI转型:Siri升级与生态潜力

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大家好,我是Lucifer。作为一名长期关注AI领域的从业者,我注意到苹果近期在AI方面的组织调整颇具意义。如果你对AI如何逐步融入日常生活和工作感兴趣,或是好奇苹果在这一领域的战略布局,这篇文章或许能提供一些insights。我会尽量用平实的语言阐述,避免过多技术 jargon,从苹果的最新动态谈起。

大家好,我是 lucifer~

今天咱们来聊聊一个前端开发中常见的“幕后英雄”——JSON.stringify。你知道吗?这个函数在 V8 引擎(Chrome 和 Node.js 的 JavaScript 引擎)里最近被优化得飞起,速度直接翻倍以上!咱们会用通俗的话解释概念,加点背景知识和生活比喻,还会配上代码示例帮你理解。如果你边看边敲代码,效果会更好哦——记住,实践出真知!

为什么选这个话题?因为 JSON.stringify 几乎无处不在:发网络请求、存 localStorage、日志记录……它慢一点,整个网页就卡一点。优化它,就等于给你的 app 装了个涡轮增压器。咱们先从基础聊起,然后深入优化细节,最后看看实际效果。走起!

在 AI 与 Web3 的交汇处,代理系统正重塑自动化任务的执行方式。传统的空投“撸毛”过程依赖手动监控和脚本执行,效率低下且易受检测。本文探讨 Agent Communication Protocol (ACP),一种新兴协议如何通过标准化代理间通信,实现高效、隐私保护的自动化协作。我们将从 AI 协议基础入手,逐步剖析 ACP 的原理、实现细节,并提供可运行的代码示例。内容基于当前(2025 年 12 月)开源社区进展,旨在为开发者提供实用指导。

大家好,我是 Lucifer。今天我们来聊聊如何用 Python 构建一个简单的搜索引擎。为什么写这篇?因为教程要么是黑箱框架(Elasticsearch 配置一堆),要么是浅尝辄止(就字符串匹配)。我希望带你从零起步,实现一个真正能工作的版本:它能用倒排索引存储文档、多种方式切分文本(tokenization)、计算权重,并根据相关度排序返回结果。

这篇文章聚焦核心:倒排索引 + tokenization + 权重系统。我们用 Python 的 dict 模拟一切,不需外部库,只用内置字符串处理和 math。边看边敲代码,预计阅读+实践:20 分钟。Python 3 环境准备好?走起!

在算法题目的世界里,限制条件(Constraints)往往被视为障碍,但实际上,它们是解题过程中的宝贵提示。这些限制不仅定义了问题的边界,还暗示了高效算法的方向,帮助我们避开低效路径。例如,一个“有序数组”的限制往往提示二分搜索的可能性;“无环图”限制建议树遍历如 DFS;“值域有限”限制指向计数排序或桶排序,而不是通用排序。又如,在“两数之和”中,n=10^4 提示哈希 O(n)而非 O(n^2);在“最大子数组和”中,连续+n=10^5 提示 Kadane DP。本文以 LeetCode 3755「最大平衡异或子数组的长度」为例,剖析如何将限制转化为解题利器。

财报(财务报表)是企业经营状况的“体检报告”,包括资产负债表、利润表、现金流量表、所有者权益变动表和附注。它帮助投资者、管理者和分析师评估企业的财务健康、盈利能力和风险。阅读财报不是死记硬背,而是通过逻辑分析找出问题。以下我将一步步解释如何阅读、哪些信息重要/不重要,以及造假风险。内容基于权威财务分析框架,适合投资小白和专业人士。

大家好,我是 Lucifer,又来聊聊 Web3 的那些有趣事儿了。今天咱们来聊聊 Freqtrade。

你们有没有过那种深夜盯着K线图,脑子里全是“要是机器帮我下单就好了”的冲动?在加密货币的世界里,市场像过山车一样刺激,但手动交易往往让你错过黄金窗口,或者被情绪拖进深渊。量化交易,就是用算法和数据来驯服这头野兽。今天,我们来聊聊 Freqtrade 这个开源神器——一个纯 Python 驱动的加密交易机器人。它不是什么高大上的黑箱工具,而是让你从零起步,快速构建自动化交易系统的利器。基于 GitHub 上这个热门项目(freqtrade),我们一步步拆解它,从安装到策略定制,再到实战回测和报警接入。相信我,跟着读完,你就能在本地跑起自己的量化小帝国了。走起!

大家好,我是 Lucifer,又来聊聊 Web3 的那些有趣事儿了。今天咱们来聊聊 DePIN,全称 Decentralized Physical Infrastructure Networks,去中心化物理基础设施网络。听起来有点抽象?别急,相信我,它真的超级接地气。想象一下,你家里的闲置硬盘、路由器,甚至是手机的计算力,都能变成赚钱的“矿机”,而这一切都靠区块链来协调和激励。这不只是科幻,它已经在重塑我们对基础设施的认知,让 Web3 从虚拟世界真正走进物理现实。

如果你是 Web3 新手,我建议你边读边动手——文章里我会用 Python 代码模拟一些核心过程,只有亲手跑一遍,你才能真正感受到 DePIN 的魅力。准备好了吗?咱们一步步来。

Web3 的投资世界充满机会,但如何判断一个代币是“物美价廉”还是“虚高泡沫”?传统的股票估值用 PE、PB 等指标,结合历史百分位判断高低。Web3 代币也有类似逻辑,但指标更贴合区块链特性:链上数据如总锁定价值(TVL)、费用收入和活跃用户(DAU)增长率,能揭示代币的内在价值。参考传统金融平台(如蛋卷基金的价值中心),我们可以用这些指标,结合历史百分位,构建一个直观的 Web3 代币估值表,判断单个代币(如 UNI 或 ETH)的低估、中估或高估。

估值表会不会很难做?是也不是。

  • 不难,因为自己定义一个极简的估值很简单。本文就教你如果做一个自己的估值表,让你理解其背后究竟做了什么事情。
  • 难。因为做一个能客观真实反应估值的表非常难,因为这需要加入很多变量,调整很多算法,这个不在本文讨论范围,大家感兴趣的话可以给我留言,人数多的话我会单独写一篇文章。

本文将聚焦单个代币的估值,提出一个自定义的复合算法,整合三个指标:MC/TVL Ratio(市值/TVL)、Fee Yield(费用收益率)和 DAU Growth(活跃用户增长率),生成一个 0-1 的估值分数,清晰定义“低估”(<0.3)、“中估”(0.3-0.7)、“高估”(>0.7)。我会用文字拆解原理,再用 Python 3 代码模拟实现(以 UNI 为例),从数据采集到可视化,全程透明。代码可直接跑,稍改就能用真实 API 判断任何代币。想保护你的 Web3 资产?先看看 MPC 钱包的冷知识:更加安全的区块链钱包:MPC 钱包。开始吧!

当 RWA 遇上幸福小区玉米

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大家好,我是 Lucifer,欢迎来到我的博客。今天我们来聊一个有趣的话题:RWA(Real World Assets,真实世界资产)如何与日常生活中的小事物结合?想象一下,你家小区里的玉米摊,那一穗穗金黄的玉米,不仅能填饱肚子,还能变成链上的数字资产?这听起来有点科幻,但 Web3 技术让它变得触手可及。我们将从零开始,探讨如何将幸福小区玉米的实时价格与 RWA 代币挂钩,构建一个简单的玉米价格锚定代币,并将其部署到区块链上。整个过程会涉及预言机、智能合约、代币标准等组件,我会用 Python3 代码来模拟关键原理,但别担心,每段代码前都会有详细的文字描述,帮你一步步理解背后的逻辑。最后,我们还会结合最近很火的马云投资的云峰的 Pharos 项目,来聊聊 RWA 赛道的实际应用。



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