手把手带你从零搭一个 AI Agent｜本地运行，不花一分钱 今天推荐一个 GitHub 上的宝藏项目——AI Agents from Scratch，用本地大模型从第一性原理构建 AI Agent。不需要 API Key，不需要花钱，不需要 GPU，8GB 内存的笔记本就能跑。 为什么推荐这个项目？ 市面上大部分 Agent 教程都是"调 API + 套框架"，你跟着跑通了，但不知道底层在干嘛。这个项目不一样：  从零开始：不用 LangChain、不用 AutoGen，纯手写 本地运行：用 node-llama-cpp 加载 GGUF 模型，完全离线 10 个递进式 L...

难道前端真的已经不行了？

ps：如果这篇帖子对于还在找工作和找实习的你有所帮助，可以关注我，给本贴点赞、评论、收藏并订阅专栏；同时不要吝啬您的花花要理解LIKE查询如何使用B+树索引，首先需明确两个核心前提：一是B+树索引的本质的是“有序的平衡树结构”，其索引键按字典序排列，叶子节点存储完整索引键（或行指针）并形成有序链表；二是LIKE查询的核心是“模糊匹配”，不同匹配模式（前缀、后缀、中间匹配）对索引的利用程度，完全取决于是否能借助B+树的“有序性”快速定位匹配范围。一、B+树索引的核心特性（为LIKE查询铺垫）B+树索引的核心价值的是“有序性”和“快速范围查找”，关键特性如下：索引键按字典序（如字母顺序、数字顺序）...