在面向对象技术中，多态有多种形式。通用多态包括参数多态和包含多态。参数多态是指将类型作为参数，使得同一操作可以应用于不同类型的对象；包含多态是通过继承和子类型化实现的多态，即一个父类的引用可以指向其子类的对象，从而调用子类的方法。类是对具有相同属性和行为的对象的抽象，对象是类的具体实例。类定义了对象的属性和方法，对象则是类的一个具体存在，包含了类所定义的属性和方法的具体值和执行。存在抽象类，抽象类不能被直接实例化，只能被继承，由子类去实例化。

文章提出面向只读接口的“三轨并行”性能方案：常规用 EF Core 编译查询+AsNoTracking 显式投影；热点用 Dapper 非缓冲+扁平 DTO；对外以 MemoryPack 直写 IBufferWriter，JSON 作为回退。配套 BenchmarkDotNet、dotnet-counters/trace 与分段 Flush，系统性降低分配与 p95/p99 尾延迟。

另外，今年7月份，猎豹移动战略性收购了轻量型协作机器人公司UFACTORY，UFACTORY 是业内为数不多以海外市场为核心，且已实现盈利的机器臂公司，接下来，猎豹移动将UFACTORY的优势与猎户星空的分销网络以及 100 多个全球合作伙伴相结合，使机器人业务可以在全球范围内扩大销售规模。值得关注的是，猎豹移动全面向AI原生组织迈进，坚持小团队、敏捷化、快速验证的研发模式，利用AI主导或辅助产品设计、测试和开发，这使猎豹移动能够以最小化的资源快速推动AI工具产品的落地。截至2025年6月30日，

本文总结了Leetcode刷题技巧中的四个经典问题：1)利用位运算找唯一数字；2)哈希法求多数元素；3)两次遍历排序三色数组；4)寻找下一个排列的算法。每个问题都给出了简洁的解决思路和关键代码实现，涵盖了位运算、哈希表、双指针等技术要点。这些方法在时间复杂度上均达到最优，适合面试快速解题。

由于输出是 “词汇表上的概率分布”，且任务是 “单类别预测”（只有一个真实目标词），通常使用交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）来衡量 “预测分布” 与 “真实分布” 的差距。假设真实目标词的 one-hot 向量为y（仅真实词位置为 1，其余为 0），模型预测的概率分布为ŷ，则损失函数为：由于y是 one-hot 向量，只有真实目标词对应的y_i=1，因此损失可简化为：ŷ_t是模型对 “真实目标词t” 的预测概率）。损失越小，说明模型对真实目标词的预测越准确。

摘要：认知语义学为突破AI深层语义理解瓶颈提供了理论框架。研究表明，当前大型语言模型虽在文本处理上表现优异，但缺乏真正的语义理解能力。认知语义学强调语言意义植根于人类身体经验、概念隐喻和框架知识，这为解决AI的符号接地问题、隐喻理解和情境建模等核心挑战指明了方向。报告系统分析了认知语义学四大理论（具身认知、概念隐喻、框架语义和原型理论）对AI的启示，并提出多模态学习、神经符号混合架构等实践路径。尽管面临形式化难题和数据匮乏等挑战，融合认知语义学的混合智能系统正成为下一代NLP技术的发展趋势，有望实现更具解释

RabbitMQ 是一个基于 AMQP（高级消息队列协议）实现的开源消息中间件，它的核心功能是消息的可靠投递和异步解耦。它支持生产者（Producer）发送消息、消息存储与路由、消费者（Consumer）订阅与消费。提供可靠性（持久化、确认机制）灵活的路由策略（Exchange + Binding）和消息堆积削峰能力。(结合项目中的使用引导面试官)可靠性: RabbitMQ 使用一些机制来保证可靠性， 如持久化、传输确认及发布确认等。灵活的路由: 在消息进入队列之前，通过交换器来路由消息。

两种方法：两两比较或者一起比较。

SQLMap自动化注入指南摘要 本文介绍了SQLMap工具的基本使用方法，涵盖GET/POST两种注入方式。对于GET请求，可直接指定URL参数进行探测；POST请求需提供抓包文件。文中详细列举了各类自动化注入命令，包括：获取当前数据库(--current-db)、枚举所有数据库(--dbs)、数据表(--tables)和字段(--columns)。还演示了如何针对特定数据库、表或字段进行数据提取(--dump)，以及批量导出数据(--dump-all)的操作方法。写于2023/12/02

本篇的实验版本是RockyLinux8.10版本基于Debian的UbuntuLinux发行版默认防火墙是关闭的，而基于RHEL（CentOS）的RockLinux发行版防火墙默认是开启的，idea连接出现问题很大概率就是这个导致的。