百度之星初赛补题记录
比赛补题记录推荐补题顺序： 第 6 题 → 第 4 题 → 第 8 题 → 第 7 题 第 6 题：要求自己能够独立写出并 AC 第 4 题：理解思路后能够独立实现 第 8 题：重点学习核心转化，争取独立实现 第 7 题：作为进阶图论题学习 第 6 题：未竟之志时间限制：1 秒 | 空间限制：512 MB 题目描述赛场上有 n 根钢栏杆从左到右排成一排，第 i 根钢栏杆的助推值为 a[i]。 在正式投出椅子之前，小鹿可以至多进行一次调整：选择一根钢栏杆，将它从原来的位置取出，再插入到当前序列的任意位置。调整后钢栏杆的相对顺序按新的排列确定。 随后小鹿会选择连续的 5 根钢栏杆作为助跑轨道，并获得这 5 根钢栏杆助推值之和的分数。 请你帮助小鹿求出，他能获得的最大分数。 输入格式本题包含多组测试数据。第一行包含一个整数 T，表示测试数据的组数。 对于每组测试数据，第一行包含一个整数 n。第二行包含 n 个整数 a[1], a[2], …, a[n]，表示每根钢栏杆的助推值。 数据范围 1 ≤ T ≤ 2 × 10⁵ 5 ≤ n ≤ 2 × 10⁵ -10⁹ ≤ a[i] ≤ ...
记录一次 Fork 代码随想录仓库并提交 PR 的经历
前言最近我一直跟着《代码随想录》刷 LeetCode。在学习图论章节时，我发现部分题目的 Go 版本存在缺失或代码与题解主题不一致的情况。 例如，卡码网第 0099 题的广度优先搜索题解中，Go 示例实际写的是递归 DFS；官网的深搜页面中，Go 标题下面也没有正常显示代码。后来做到第 0100 题时，我又发现原题解中没有 Go 的 BFS 版本。 刚好卡尔哥也一直鼓励大家共同维护项目，于是我决定不只是自己在本地改一改，而是尝试 Fork 仓库、修正代码并提交 Pull Request。这也是我第一次完整参与开源仓库的贡献流程，所以把操作步骤和遇到的问题记录下来。 一、Fork 原仓库首先进入代码随想录的 GitHub 仓库，点击右上角的 Fork，将项目复制一份到自己的 GitHub 账号下。 Fork 完成后，会得到一个属于自己的远程仓库。页面上通常会显示： 1forked from youngyangyang04/leetcode-master 这里需要理解两个远程仓库的概念： origin：自己账号下的 Fork 仓库，拥有推送权限。 upstrea...
rag_knowledge_go部署到云服务器上
Go 项目云服务器部署：从交叉编译到服务运行1. 前言Go 项目开发完成后，需要部署到 Linux 云服务器运行。 相比其他语言，Go 具有较好的部署优势： 支持交叉编译，可以在 Windows 环境生成 Linux 可执行文件 编译后生成单个二进制文件 不依赖额外运行环境，上传即可运行 本文记录我的 RAG 知识库项目从本地开发到 Linux 云服务器部署的完整流程。 2. Go 项目交叉编译由于本地开发环境为 Windows，而云服务器通常为 Linux，因此需要进行交叉编译。 编译命令（这个就在vscode里面的终端就行了）Windows PowerShell： 12345$env:CGO_ENABLED=0$env:GOOS="linux"$env:GOARCH="amd64"go build -o rag main.go 参数说明： 参数 作用 CGO_ENABLED=0 关闭 CGO，生成纯 Go 静态编译程序，减少运行环境依赖 GOOS=linux 指定目标操作系统为 Linux ...
字节飞书后端一面凉经
字节飞书后端一面凉经（其实这是我第一次的面试，说出来都有点让人发笑，前面从来没有面试过）一共面了40分钟左右，感觉自从那个项目了里面的没回答好，我就感觉要寄了 一、项目深挖：RAG知识库系统架构、流程、踩坑问题 整体架构与运行流程 我的 RAG 系统分为 文档接入层、文本处理层、向量存储层、缓存加速层、检索问答层 五层： 文档接入：支持多格式文档上传，解析 PDF、Word、TXT 文本内容； 文本预处理：清洗无效字符、分段、分块切片，避免上下文过长； 向量化：调用 Embedding 模型将文本块转为向量； 持久化存储：向量存入向量数据库，原始文档信息、文档状态、热点检索数据缓存到 Redis； 检索问答：用户提问 -> 问题向量化 -> 相似度检索 TopK -> 拼接上下文 -> LLM 生成答案返回。 核心踩坑问题（多文档 覆盖问题） (我本来要说的遇到的问题，脑子一短路说到redis覆盖了，我真是一个sn)问题现象：多文档连续上传，新文档缓存直接覆盖旧文档缓存，导致旧文档检索失效、问答只能命中最新一篇文档。问题根因： 原代码： 123456...
go语言实现调用大模型api的流式和非流式输出
Go 手写 HTTP 调用 DeepSeek API：从非流式到流式输出 无需 SDK，只用 Go 标准库，搞清楚 LLM API 通信的全部细节。 为什么要手写 HTTP？现在 Go 生态里调用 LLM API 有很多现成的 SDK，比如 go-openai、字节的 Eino，一个比一个方便。 但 SDK 把底层细节全藏起来了——请求头怎么拼？流式数据 SSE 怎么解析？stream: true 和 stream: false 返回的 JSON 结构到底差在哪？ 这篇文章就是要把这些都拆开看，用 Go 标准库从零写一个 DeepSeek API 的流式聊天客户端。 项目结构1234api_study/├── body.go # 请求体 & 数据结构定义├── bearer.go # API 认证 Header & 端点└── main.go # 主逻辑 三个文件，不到 120 行代码，拒绝过度设计。 第一步：定义数据结构（body.go）DeepSeek API 是 OpenAI 兼容的，请求体格式长这样： 123456789...
重构一下扫描器里面的gin框架
重构我的sma11sCan项目 里面的Gin 框架：从”能跑”到”能用” 项目地址：github.com/shen060606/sma11sCan/tree/master 最近把自己写的一个端口扫描工具做了工程化改造。原来 Gin API 层所有的代码都塞在一个 main.go 里，没有中间件、没有统一的响应格式、没有优雅关闭，属于典型的”Demo 级别”代码。这篇文章记录一下改造的思路和具体做法。 改造前的样子改造前只有一个 210 行的 cmd/sma11scan-api/main.go，里面塞了： 路由注册 三个 handler 函数（首页、扫描、历史查询） 扫描业务逻辑（CIDR 扫描、单 IP 扫描） 请求参数绑定和响应 所有东西混在一起，加一个新接口都不知道往哪塞。 核心问题就四个： 路由和 handler 魔术胶水粘在一起，代码组织没有章法 没有中间件，日志全靠 fmt.Println，panic 了前端拿到的是一段看不懂的纯文本 每个接口返回的 JSON 结构都不一样，前端要写一堆 if/else 来判断 r.Ru...
gorm使用检索
Go GORM 完整使用教程（对比原生 SQL）一、原生 database/sql 基础回顾1. 初始化数据库连接go 运行 123456789import ( "database/sql" _ "github.com/go-sql-driver/mysql")// DSN格式：用户名:密码@tcp(IP:端口)/数据库名dsn := "root:root@tcp(127.0.0.1:3306)/dorm"db, err := sql.Open("mysql", dsn) 2. 连通性校验go 运行 12345err = db.Ping()if err != nil { panic("数据库连接失败")} 3. DML 操作（增删改）使用 Exec()，返回受影响行数、自增 ID go 运行 12res, err := db.Exec("INSERT INTO user(name) VALUES(?)", &q...
Go 语言开发的资产探测器 sma11sCan
sma11sCan：基于 Go 的高并发端口扫描与资产探测工具开发记录最近用 Go 写了一个安全工具项目：sma11sCan。 这是一个偏命令行风格的资产探测工具，第一版主要聚焦在端口扫描、Banner 抓取、HTTP 探测、Web 指纹识别、Favicon 识别、服务识别、子域名收集、CDN 检测以及源站 IP 找回这些能力上。 这一版还没有接入 Gin，也没有做 Web API、任务队列、MySQL 入库、Redis 缓存这些后端平台化能力。它更像是一个单机 CLI 工具：用户通过命令行传入目标，程序完成扫描、探测、识别并在终端输出结果。 项目地址： 1https://github.com/shen060606/sma11sCan 一、为什么写这个工具一开始写这个项目的原因很简单：想把平时学到的一些安全开发能力串起来。 单独写一个端口扫描器并不难，单独写一个 HTTP Title 获取器也不难，单独做 CNAME 判断 CDN 也不复杂。但是如果把这些能力组合起来，就会涉及到很多工程问题： 比如： 12345671. 如何控制扫描并发，避免 goroutine 无限增长？...
vscode的claude code插件使用deepseekV4模型
前言Claude Code 插件默认走 Anthropic 的模型，但如果你想换成 DeepSeek V4 降低成本，这篇就是一份实操笔记，涵盖从配置到踩坑的全过程。 下载插件首先，打开 VS Code 的插件市场，搜索 “Claude Code for VS Code”，找到并安装它。 配置插件点击vscode左下角的设置小齿轮，选择Extensions，找到Claude Code，点击Settings json按钮，将以下内容粘贴进去。 12{"name": "ANTHROPIC_BASE_URL","value": "https://xxxx"},{"name": "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN","value": "xxxx"} 下载CC SwitchCC Switch 是一个开源的桌面 GUI 工具，专门用来管理 Claude Code 的配置。它的核心作用是...
信息搜集扫描
一、先用enscan扫一下资产信息，把扫出来的ip给eeyes来看看哪些ip是真实ip（把enscan改成enscan-v2.0.5-windows-amd64.exe） 单企业溯源（查备案、子域、关联资产） 基础企业搜索enscan -n 字节跳动 指定域名反查企业enscan -d bytedance.com 导出结果到 txtenscan -n 字节跳动 -o result.txt2. 批量域名 / 企业扫描 批量读取域名列表扫描enscan -f domain.txt -o out.txt 查关联APP、公众号、备案全套enscan -n 某某科技公司 -full 最常用：enscan-v2.0.5-windows-amd64.exe -n 网易xxxx 二、eeyes把escan扫出来的ip域名复制到一个新的txt文件里面命名为url.txt，然后把开头 的域名两个字删了保存，扫出来无cdn资产和真实ip以及c段，，可以把回显去提取ip的页面来提取ip（https://uutool.cn/extract-ip/） 本地域名列表 扫真实 IP、cdn 甄别（...