Optimizing Control Flow Graph Reconstruction and Local Variable Inference in Fernflower
探讨 Fernflower 反编译器在处理混淆 JAR 时优化控制流图重构和局部变量推断的技术要点，提供工程化参数配置以提升源代码恢复准确性。
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最新见解
近期的思考与工程笔记。
Android 上设备端 Rust IDE：使用 cargo-mobile 构建与 rust-analyzer LSP
探讨在 Android 设备上开发原生 Rust IDE，利用 cargo-mobile 实现设备端构建、rust-analyzer 提供实时诊断，以及集成调试功能，实现无主机依赖的移动 Rust 编码体验。
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使用 VAAPI/NVENC 管道优化 Jellyfin 多流 4K 转码：动态 GPU 资源分配与自适应比特率切换
本文探讨如何通过 VAAPI 和 NVENC 硬件加速优化 Jellyfin，支持多流 4K 视频转码，包括动态资源分配和自适应比特率机制，提供工程化参数和监控要点。
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TypeScript AI 代理工程化：自适应英语对话模拟与角色扮演分支
基于 TypeScript 构建 AI 代理，实现交互式英语角色扮演场景和用户熟练度自适应分支，提供工程参数、阈值设置与落地清单。
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AI 代理入门：使用 PyTorch 和向量数据库实现多会话长期记忆
在 Jupyter 笔记本中，利用 PyTorch 生成嵌入，通过 FAISS 等向量数据库构建 AI 代理的长期记忆系统，支持多会话上下文持久化和工具增强推理链。
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基于JTAG的Supermicro AST2500 BMC固件提取与恶意软件检测
针对Supermicro AST2500 BMC的供应链感染风险，开发JTAG固件提取和硬件认证协议，实现不可移除恶意软件的检测与隔离，提供工程参数和监控要点。
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使用 Accept Header 为 LLMs 提供 Markdown 服务：高效内容协商实现
通过 HTTP Accept header 实现内容协商，直接向 LLMs 提供 Markdown 格式，绕过 HTML 解析，实现 token 节省和语义优化。包括构建转换、服务器配置和监控要点。
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Rust 与 Carbon 的 LLVM IR 生成及优化传递差异分析
分析 Rust 和 Carbon 在 LLVM 后端 IR 生成与优化传递的差异，为 C 密集型代码库提供高效、安全编译策略。
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通过 JTAG 逆向 ASPEED AST2500 BMC 固件感染：EEPROM 转储与安全重刷流程
针对 Supermicro 服务器 ASPEED AST2500 BMC 的不可移除 rootkit，提供 JTAG 逆向工程、EEPROM 转储、签名检测及安全重刷的工程化指南，确保数据中心固件安全恢复。
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在 PyTorch 中实现多查询注意力：自定义 LLM 中高效长上下文自回归生成的 KV 缓存内存优化
面向长上下文自回归生成，给出 PyTorch 中 MQA 的实现与 KV 缓存优化的工程参数。
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用 C 构建紧凑 Scheme 解释器：利用 WASM GC 管理堆与尾调用优化，在浏览器环境
探索用 C 实现的 Scheme 解释器如何利用 WebAssembly GC 进行高效堆管理和尾调用优化，实现浏览器中的紧凑运行时。提供工程参数和监控要点。
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在 HumanLayer 中工程化协作 AI 代理：复杂代码库的图导航与任务委托
探讨 HumanLayer 中协作 AI 代理的工程实践，通过图导航和专项任务委托解决复杂代码库难题，提供可落地参数与清单。
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