Stack OverflowStack Overflowassemblyx86-16【经翻译】引导加载器跳转到内核时为何失败？
原文摘录（经翻译）：我在引导加载器中跳转到内核时遇到问题：读取磁盘第二扇区并加载到 0x8000，设置 GDT 后远跳转进入保护模式，再重新设置段寄存器和栈指针，但远跳转到内核时 QEMU 会进入循环，近跳转也没有成功。
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汇聚 V2EX、Hacker News、掘金等 IT 社区的热门讨论与精华内容。
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Stack OverflowStack Overflowassemblyx86-16原文摘录（经翻译）：我在引导加载器中跳转到内核时遇到问题：读取磁盘第二扇区并加载到 0x8000，设置 GDT 后远跳转进入保护模式，再重新设置段寄存器和栈指针，但远跳转到内核时 QEMU 会进入循环，近跳转也没有成功。
博客园博客园中文技术社区原文摘录：和 AI 智能体聊了半天，它帮你计算了复杂数据、处理了多个文件，结果你下一句问 "刚才算的结果是多少？"，它却一脸茫然地说 "抱歉，我不记得之前的对话了"。这就是 AI 最让人头疼的 "先天性失忆症"——默认情况下，所有大模型和智能体都是无状态的。
博客园博客园中文技术社区原文摘录：superpower 是开源社区非常出名的 harness 框架， 我们在本文通过数栈产品 easyIndex 的复杂需求实现来探究 superpower 的价值。
文章讨论在数据库中使用随机 UUID 作为主键的性能代价，重点是 UUID4 的无序插入会让聚簇索引产生额外分页和 B-tree 重平衡；外部来源：andersmurphy.com
原文摘录：目录 🍕 一、智能体记忆的整体设计框架 🍕 二、短期记忆 —— 任务的“工作台” 🍕 三、长期记忆 —— 经验的“知识库” 🍕 四、短期记忆 vs.长期记忆 —— 详细对比表 🍕 五、一个综合架构的例子（如 AutoGPT, LangChain 的实现） 🍕 六、关键难点与高级设计 🍕 七、总结 🍕 八、面试回答 一、智能体记忆的整体设计框架 一个完整的 智能体记忆系统通常被设计为三层结构： 原始感知缓存 ：极短时间保存原始输入（如最近几秒的对话、连续的动作观察）。工作记忆（短期记忆） ：当前任务正在使用的、经过初步处理的信息。容量有限，一旦上下文窗口结束或被刷新，信息就会丢失。
博客园博客园中文技术社区原文摘录：上一篇文章说到按照消息数量来截断历史对话，这种方式有个问题，就是每次对话的内容可长可短，导致固定消息数量的对话内容忽长忽短。历史对话内容不光要存入数据库，还要作为初始提示词发给下次新会话的大模型。太长的提示词不仅冗余，还会消耗大量Token，让用户钱包快速缩水。太短的提示词容纳的信息量不足，难以 .
博客园博客园中文技术社区原文摘录：一款接入20+免费大模型渠道的AI编程工具 我做了十几年游戏开发，从 Unity C# 做到 Unreal C++，后来又碰了不少自研引擎。去年开始深度用 Claude Code 和 Codex CLI 写代码——不是那种"帮我写个排序"的用法，是让它读整条渲染管线，跨十几个文件改逻辑，加物理调试工 .
博客园博客园中文技术社区原文摘录：2026 年 6 月，Linux 基金会旗下的[智能体 AI 基金会（AAIF）正式接纳 AgentGateway 为第四大核心托管项目](aaif.io .
r/MachineLearningReddit机器学习原文摘录（经翻译）：帖子展示 TinyTPU 项目：一个 SystemVerilog 脉动阵列被编译为 WASM，并在浏览器中运行，验证结果与 NumPy 参考实现一致。
Hacker NewsHacker News技术讨论OpenAI 这篇文章讨论智能体优先环境中的工程支架建设，重点是如何用 Codex 改造测试、评估、自动化和开发流程，让智能体更稳定地参与工程交付；外部来源：openai.com
原文摘录：👋 大家好，欢迎来到我的技术博客！📚 在这里，我会分享学习笔记、实战经验与技术思考，力求用简单的方式讲清楚复杂的问题。🎯 本文将围绕 Apollo 这个话题展开，希望能为你带来一些启发或实用的参考。🌱 无论你是刚入门的新手，还是正在进阶的开发者，希望你都能有所收获！
原文摘录：数据库装好以后，第一件事不是建业务表，也不是急着看复杂语法，而是先确认客户端能不能稳定连进去。MySQL 用久了，手上一般会有一套很熟的动作：服务起来以后，敲一条 mysql -h -P -u -p ，能进交互界面，再查个 select version() 。这套动作看起来简单，但它解决的是最基础的问题：当前连的是哪台机器、哪个端口、哪个用户、哪个库。切到 KingbaseES 以后，入口换成了 ksql 。
掘金掘金开发者原文摘录：上个月写了一篇 Claude Code 上下文管理的文章，评论区有个问题问得很好——"压缩具体是怎么压的？压完之后它怎么还记得我刚才让它干什么？只知道"满了就压缩"，但到底怎么决定什么时候压、保留什么丢弃什么、压完之后怎么恢复工作状态，这些细节一直是黑盒。直到我花了两天时间把 Claude Code 的 compact 目录下十几个源码文件从头到尾读了一遍，才发现这套压缩机制远比我想象的精密。
原文摘录：有分享错误或者不足的地方欢迎大佬指导，也欢迎各位大佬互相三连 目录 前言 一、实验原理 二、安装人脸检测依赖环境 三、编写人脸检测节点源码 四、配置 CMakeLists.xml 六、编译与仿真完整运行 6.2、运行实验 总结 前言 前面三期博客我们依次完成了 相机图像数据获取 、 颜色特征提取与目标定位 、 视觉目标小球跟随 ，已经熟练掌握 ROS2 与 OpenCV 结合的基础视觉开发流程。本期博客我们来实现更贴近实际应用的 人脸检测 实验。
掘金掘金开发者原文摘录：Kotlin 官方刚发布的新东西， 开始给 AI 智能体写"操作手册"了 ： kotlin-智能体-skills 。kotlin-智能体-skills 是 Kotlin 官方维护的一组 AI 智能体可执行技能包 。这套 Skill 遵循一个叫 智能体 Skills 的开放标准（agentskills.这个标准最初由 Anthropic 发起并开源，核心设计是： Kotlin 官方选择拥抱这个标准，而不是自己搞一套，说明这个标准已经成为行业共识了 。
Stack OverflowStack Overflowjavaspring原文摘录（经翻译）：一些 Spring 注解带有包匹配属性，例如 EnableJpaRepositories、EntityScan、ComponentScan。当前配置会匹配以 com.mycompany.repositories 开头的包，但我希望匹配任何以 com.mycompany 开头、且包含名为 repositories 的子包的路径。
原文摘录：Over the past few months, I’ve increasingly noticed something through my network: more people from non-technical backgrounds are building software as AI tooling improves. I even attended a hackathon where participants only had 20 minutes to build a demoable product!When AI makes building easier, how do we make sure und…
GitHub TrendingGitHub TrendingC++原文摘录（经翻译）：这段内容围绕模型公司全栈化、欧洲 AI 基础设施、算力布局和企业落地路径展开。
掘金掘金开发者原文摘录：Flex/Grid 排版、KaTeX 公式、Mermaid 图表、自定义字体，这些东西交给大模型基本都能做得有模有样。相比之下，让 AI 直接生成原生 PowerPoint 那套 XML，就很容易变成大型翻车现场。所以过去一年多，我越来越倾向于让 AI 直接产一个 deck.html ，而不是回去跟 Keynote、PowerPoint 较劲。
V2EXV2EX分享创造原文摘录：距离上次在 V2EX 介绍 TINKER 差不多过去半年了。这段时间里，我一直在根据自己的使用体验持续打磨，统计了一下，算上部分第三方封装插件，目前已经积累了 100+ 个插件，基本能满足我 80% 的日常使用场景。像待办事项、进程清理、磁盘清理、空间分析这些功能，几乎每天都在用。平时通过快捷键唤起搜索框，输入关键词回车就能快速打开插件，也可以用命令行直接启动，非常顺手。 所有内置插件遵循统一的视觉风格，支持暗黑与浅色模式，也做了中英双语适配，完整的插件列表可以点此查看。下边是部分插件截图。 TINKER 是一个开源免费的工具箱应用，目前仍在持续开发中，支持 Windows 、macOS 、Linux 三端，未来会不断新增和完善插件