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Hermes Telegram Bot 接入（macOS + 代理） 在带 HTTP 代理（Clash 127.0.0.1:7890）的 macOS 上把 Telegram 机器人接入 Hermes Agent。 环境 macOS 15.x 代理：HTTP/HTTPS http://127.0.0.1:7890，SOCKS5 socks5://127.0.0.1:7890 Shell：zsh Hermes home：~/.hermes/ Hermes venv：~/.hermes/hermes-agent/venv/（精简版，可能没 pip） Step 1：创建 Bot Telegram 搜索 @BotFather 发 /newbot，设置名称和用户名（以 bot 结尾） 拿到 token，格式：123456789:ABCdefGHIjklMNOpqrSTUvwxYZ Step 2：安装 python-telegram-bot Hermes 的 venv 可能没 pip，先装回来： 12~/.hermes/hermes-agent/venv/bin/python3...

CC 启动时 API_KEY 与 AUTH_TOKEN 冲突（第三方 API 场景） 适用场景 使用第三方 Anthropic-compatible API（DeepSeek、OpenRouter 等），在 .zshrc 中设置了自己的 API Key： 12export ANTHROPIC_API_KEY="sk-xxx"export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.deepseek.com/anthropic" 症状 每次启动 Claude Code 时提示 ANTHROPIC_API_KEY 和 ANTHROPIC_AUTH_TOKEN 同时存在，产生冲突或要求选择。 根本原因 Claude Code 启动时会执行以下逻辑： 检测到环境变量中存在 ANTHROPIC_API_KEY 自动将 ANTHROPIC_API_KEY 的值复制到 ANTHROPIC_AUTH_TOKEN 然后检测到两个变量同时存在 → 报冲突 所以即使 .zshrc 里只设置了 ANTHROPIC_API_KEY，C...

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rime输入法 官网 内存占用极低 高度自定义 目前使用的配置ssnhd/rime

0 1_绪论 公路建设的内容： 公路工程小修、保养 公路工程大、中修及技术改造 公路工程的基本建设 基本建设工程：基本建设项目、单项工程、单位工程、分部工程、分项工程 公路建筑产品的特点： 产品的固定性 产品的多样性 产品形态的庞大性 产品的易损性 公路施工的技术经济特点： 施工流动性大 施工协作性高 施工周期长 受外界干扰和自然因素影响大 2_施工过程组织原理 施工过程分类： 施工准备过程 基本施工过程 辅助施工过程 施工服务过程 施工过程的组织原理： 施工过程的连续性：产品在施工过程中各阶段、各工序是紧密衔接的，不存在不合理的停滞 施工过程的协调性： 施工过程的均衡性： 施工过程的经济性： 时间排序的注意事项： 工序划分的相对性 时间排序的灵活性 时间排序与流水作业的关联性 时间排序的综合性 工程项目施工作业方式及特点： 顺序作业 平行作业 流水作业 流水施工的特点：生产的连续性和均衡性 流水施工的主要参数： 工艺参数 施工过程数 n（工序数） 流水强度 v ：每一施工过程在单位时间内所完成的工程量 时间参数 流水节拍 tit_{i...

Describing Functions Overview 这段视频的核心论题是如何在没有函数文档、且无法运行代码（如在纸笔考试中）的情况下，准确地分析并描述一个函数到底在做什么。演讲者 John DeNero 教授通过两个具体的代码案例（mystery1 和 mystery2），展示了一套系统的解题策略：阅读代码 -> 阅读选项 -> 关键步骤：代入具体案例（Tracing with Examples）。结论是，直觉往往会欺骗你，只有像计算机一样逐行执行代码（机械式推演），并代入具体的输入值进行测试，才能发现代码中隐藏的逻辑细节（如变量作用域陷阱或复杂的最小差值计算），从而得出正确的函数描述。 内容梳理：从代码实现到功能描述 解题策略基础与陷阱识别（The Strategy & The Trap） 在计算机科学的学习和考试中，一种常见的能力测试是给出一段代码实现，要求学生用自然语言描述“这个函数是做什么的”。这通常涉及逆向思维。视频首先通过一个相对简单的例子 mystery1 引入了标准的三步解题法。 这一小节的核心在于打破“想当然”的直觉。 很多...

规则 两名玩家轮流投掷🎲，该回合下得分为所有🎲点数之和，第一个得到100分的获胜 每个回合可选 0-10 个🎲 Pig Out 如果任意一个🎲的点数为 1，则该回合得分为 1 Free Bacon 择掷零个骰子的玩家将获得 k+3 分，其中 k 是 π 的小数点后第 n 位数字，n 是对手的总分。作为一个特殊情况，如果对手的得分是 n = 0，那么 k = 3（π 小数点前的数字） Swine Align 在本回合得分加到当前玩家的总分后，如果两名玩家的得分都为正且当前玩家的得分与对手的得分的最大公约数（GCD）至少为 10 ，则当前玩家再进行一次回合 Pig Pass 在本回合得分加到当前玩家的总分后，如果当前玩家的得分低于对手的得分且两者之间的差值小于3，则当前玩家再进行一次回合

Q&A Overview 本视频主要解答了计算机科学入门课程中关于 Python 语言特性的深层疑惑。核心论题包括：抽象与实现的区别（如函数名与变量名的分离）、计算机算术的局限性（浮点数误差）、以及程序的执行模型（通过环境图理解作用域与状态）。DeNero 教授强调，虽然 Python 允许极高的灵活性（如随意传递函数），但在编写代码时必须遵守隐含的“契约”（Contract），即参数数量和类型的匹配。此外，通过对复杂环境图的拆解，视频揭示了闭包（Closure）如何通过函数嵌套来保留状态，这一概念是解决 “Hog” 项目中 announce_highest 问题的关键钥匙。结论是：理解底层的内存模型和函数调用规则，比单纯记忆语法更能解决复杂的逻辑错误。 核心主题梳理 Theme A：函数名称的本质与浮点数的“非精确性”陷阱 在本节中，教授深入探讨了编程语言中两个看似微小但极易引发困惑的概念：函数的“本名”与“别名”，以及计算机处理小数时的先天缺陷。 关于函数名称的“双重身份” 学生提出了一个关于 square 函数的问题：为了正确使用一个函数，我们需要知道什么...

Environments for High-Order Functions Overview 本视频的核心论题在于阐明“高阶函数 (Higher-Order Functions)”是如何在现有的程序执行“环境 (Environments)”模型中工作的。视频得出的结论是：我们用以为普通函数绘制的环境图解 (Environment Diagrams) 规则，已经完全足够用来理解和处理高阶函数 [00:16] - [00:25]。换言之，我们学习环境模型的根本原因之一，就是为了能够精确解释高阶函数（即那些接受函数作为参数或返回一个函数的函数）的运行机制 [00:37]。视频通过一个具体的 apply_twice（应用两次）函数示例，详细分解了当一个函数（如 square，平方）作为参数被传递时，环境模型是如何一步步创建帧 (frame)、绑定参数 (binding) 并执行代码的。 按照主题来梳理 主题：apply_twice 高阶函数的环境图解实践 视频的核心内容围绕一个具体的编程示例展开，旨在通过环境图解（Environment Diagram）的可视化过程，展示高_阶函...

Iteration Example Overview 这篇是深入讲解一个著名的迭代（Iteration）示例：斐波那契数列（Fibonacci sequence）。视频通过 Python 编程语言，展示了如何使用 while 循环（while statement）来构建一个函数，以计算出斐波那契数列中任意位置（第 n 个）的数字。视频不仅详细拆解了迭代算法的逻辑、关键的状态变量以及代码的执行过程，还通过对比一个初始实现和其改进版本，强调了在设计算法时，处理“边界情况”（edge cases）的重要性。其核心结论是，一个更优的实现不仅要能处理一般情况，更要能稳健地、正确地处理诸如 n=0 这样的起始条件。 按照主题来梳理 1. 斐波那契数列：定义、索引与背景 视频首先介绍了我们即将研究的主题——斐波那契数列 [00:00]。这是一个在数学乃至自然界中都非常著名的序列。 序列的定义 斐波那契数列有一个非常明确的生成规则。它以两个初始数字 0 和 1 开始 [00:10]。从第三个数字开始，序列中的每一个后续元素（element）都是其前两个元素之和 [00:19]。 ...