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一、CoW 的核心假设（先记住） 一旦现实不满足这个假设，CoW 就会崩。 二、最常见的 CoW 性能灾难场景 1️⃣ “读-写交错”的大数组流水线 问题在哪里？ data 被遍历（只读视图） 同时又

下面我按 「劣势点 → 为什么 → 什么时候会明显」 来拆。 一、Swift 在大规模数据处理里的常见性能劣势 1️⃣ ARC 开销更重（Swift > Objective-C） 表现 retain

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GPT怎么用？从网页对话到 Python 自动化的完整技术指南 在 2026 年，如果还有人问“GPT怎么用”，大多数人的第一反应依然是打开网页，输入问题，然后等待回答。 但对于开发者和追求效率的技术

一、集合 & 值语义陷阱（最常见） 1️⃣ for x in array { ... array.append(...) } 为什么危险 每次 append 都可能触发 COW 实际是 O(n²) +

一、最常见的 Swift 性能瓶颈层面 1️⃣ 值类型（struct / enum）的拷贝与 Copy-on-Write 常见问题 大 struct 在频繁传参、返回 Array / Dictiona

最近和几个在大厂做 AI Agent 搭建的朋友约饭，从晚上 8 点聊到 11 点，话题全绕不开职业焦虑：刚把 Copilot 玩明白，转头发现 AI Agent 已经成了企业核心生产力工具，比 Co

2026 年被业内普遍视为人工智能进入传统生产力体系的关键时间点。 与此前以内容生成和交互为核心的应用阶段不同，当前 AI 的能力重心正逐步转向规划、调度与执行的系统化集成，这一变化正在重新定义 AI

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上周和几个做 AI Agent 搭建的老伙计线下聚了聚，酒过三巡没人聊新出的框架，全在吐苦水 ——2024 年入行时，我们都以为踩中了替代传统程序员的黄金赛道，结果才两年，反而陷入了前所未有的职业焦虑

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