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github-readme-stats 是一个 GitHub 个人资料的统计信息生成器，允许用户在其 GitHub 个人资料中显示各种统计信息和图表。它提供了多种自定义选项，可以根据用户的需求进行调整。

笔者管理仓库习惯按照项目分组，github 不支持仓库分组，只能通过拆分不同的组织来实现。github-readme-stats 最新分支无法支持跨越不同组织的仓库统计，笔者 fork 了一个分支，合并了对应的代码。

脚本用于批量修改 Git 历史提交的作者信息，通过 git filter-branch 重写历史提交记录。

上个月我们试用了 cursor，但是由于免费额度的限制，并没有做太复杂的功能开发，只是简单的测试了一下。那会就发现，字节也发布了类似的产品，两者底层调用的大模型一样，都是 Claude-3.5。

字节产品叫做 Trae，先发布的 mac 版本，今年二月份，终于发布了 windows 版本。大厂的东西就是好，能免费白嫖，不用掏钱，无限量使用 Claude-3.5，这个模型的效果还是很不错的。

美股有三个交易时段，分别是：盘前、盘中、盘后；接口推送数据还是数值增量的逻辑（尽可能的节约带宽），仅在第一次发送全量，第二次开始所有字段都是增量推送逻辑。

为什么不用最优方案？牵扯到不同项目组，有些都已经上线多年。我方属于新对接，所以只能尽量兼容。

业务模型：后台服务借助 TCP 与集团的行情网关建立连接。每次连接时，需先行发送一个授权请求，随后持续发送心跳包以维持连接状态。 然而，某一天，收到了服务断开连接的告警信息。通过仔细排查日志后发现，后台服务一直在持续发送心跳包，但对方却毫无回应，可连接却始终未断开。

Ollama 是一个开源的 AI 工具，旨在使用户能够本地运行和部署大型语言模型（LLM）。它的目标是提供一个方便且高效的方式，让开发者可以在本地机器上使用像 GPT 这样的模型，而不需要依赖云端服务。Ollama 支持多种模型，并且专注于优化性能，使得即使是资源有限的设备也能顺畅运行这些模型。

用习惯了 Linux 上面的 zsh，前两天写博客的时候，突然发现 PowerShell 7 也支持持久化设置命令行预测视图，于是就试了一下，发现还是挺好用的。

也不知道是做了什么操作，开启了这个功能，反正就是有了。

windows 下，使用 visual studio 调试程序时，如果 pdb 文件与可执行文件不匹配，visual studio 会提示“无法加载符号文件”。程序运行发生崩溃，落地 dump 文件，如果是不匹配的 pdb 文件，visual studio 也无法顺利的进入崩溃现场。