deploy 遇到 400 错误
错误日志
[ERROR] Failed to execute goal org.apache.maven.plugins:maven-deploy-plugin:2.7:deploy (default-deploy) on project xxxx: Failed to deploy artifacts: Could not transfer artifact xxx:pom:1.0.1 from/to archiva.internal (http://nexus.xxx/nexus/content/reposito
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行为模式关注类和对象如何交互,以及如何负责对应的事务,也就是怎么定义类的行为和职责。
行为模式还可以大致分成:类行为模式(继承)和对象行为模式(组合或聚合),后者更符合「合成复用原则」。
具体模式
Observer, Notifies multiple objects about state changes in another object.
Strategy, Defines interchangeable algorithms within a family of algorithms
Command, Encapsulates
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设计模式中的结构模式可以让我们组合类或者对象形成比较大型的结构,但也能保证结构的可维护性和可扩展性。
Adapter, Allows incompatible interfaces to work together.
Decorator, Dynamically adds behavior to objects without altering their structure.
Facade, Simplifies access to complex systems by providing a unified interface.
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CLIProxyAPI 把 Claude Code、Gemini CLI、Codex 订阅包装成统一 API 的开源神器
最近在折腾自己的 AI 工具链时,我遇到了一个非常现实的痛点。手里同时握着 [[Claude]] Pro、ChatGPT Plus、Gemini Advanced 这几个订阅,每次想在自己的脚本或小工具里调用它们的能力,都只能望洋兴叹——订阅账号给的是网页端或 CLI 工具的使用权,而不是 API Key。如果想走 API 路径,就得额外付一次费,而且 API 的定价往往比订阅贵得多。于是我一直在找一个能把订阅账号的额度转化为 API 调用能力的方案,直到最近发现了 [[CLIProxyAPI]] 这个项目。今天就聊聊这个工具到底解决了什么问题。
LM Studio:在本地运行大语言模型的最佳桌面工具
自从各类大语言模型开始开源以来,我就一直在尝试在本地运行它们。早期折腾 [[llama.cpp]] 的时候,需要手动编译、手动下载模型权重、在命令行里敲参数,对于非技术背景的用户来说门槛相当高。直到我发现了 [[LM Studio]],才算是真正体验到了”把 AI 装进自己电脑”的顺畅感。用它运行本地模型,就像在 App Store 下载一个 App 一样自然。