Go语言声明无返回值函数

Exported on 6/10/2025 at 19:56:45 GMT+8 from Cursor (1.0.0)

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go语言怎么声明void无返回值函数？

Cursor

在 Go 语言中，声明一个无返回值（void）函数非常简单。你只需要在函数参数列表后面不指定任何返回值类型即可。

例如：

func myVoidFunction(arg1 int, arg2 string) {
    // 函数体
    println("这是一个无返回值的函数")
}

当你调用这个函数时，它会执行函数体内的代码，但不会返回任何值。

如果你在函数声明中指定了返回值类型，那么该函数就必须返回相应类型的值。如果没有指定，就像上面的例子一样，就表示该函数没有返回值。

func myVoidFunction(arg1 int, arg2 string) {
    // 函数体
    println("这是一个无返回值的函数")
}

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cannot use handlers.GetTopMovies (value of type func() (w http.ResponseWriter, r *http.Request)) as func(http.ResponseWriter, *http.Request) value in argument to http.HandleFunccompilerIncompatibleAssign

这个函数签名哪里不一样？我怎么没看出来？

Cursor

这个错误信息非常明确地指出了函数签名的不匹配之处：

1. handlers.GetTopMovies 的类型是 func() (w http.ResponseWriter, r *http.Request)： 这表示你的 GetTopMovies 函数不接受任何参数，但返回两个值：一个 http.ResponseWriter 类型的值和一个 *http.Request 类型的值。

2. http.HandleFunc 期望的函数类型是 func(http.ResponseWriter, *http.Request)： 这表示 http.HandleFunc 需要一个函数，这个函数接受两个参数：一个 http.ResponseWriter 类型的值和一个 *http.Request 类型的值，并且不返回任何值。

你没看出来区别是因为你可能把函数的输入参数和返回值混淆了。

总结一下区别：

• 你的 handlers.GetTopMovies: func() (返回两个值)
• http.HandleFunc 期望的函数: func(接受两个参数)

解决方法：

你需要修改 handlers.GetTopMovies 函数的签名，让它接受 http.ResponseWriter 和 *http.Request 作为参数，并且不返回任何值，就像这样：

func GetTopMovies(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    // 你的处理逻辑
}

这样，handlers.GetTopMovies 的签名就与 http.HandleFunc 所期望的签名一致了。

func GetTopMovies(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    // 你的处理逻辑
}

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package handlers

import ( “encoding/json” “net/http”

"tannal.org/reelingit/models"

)

type MovieHandler struct { }

func GetTopMovies() (w http.ResponseWriter, r *http.Request) { movies := []models.Movie{ { ID: 1, TMDB_ID: 101, Title: “The Hacker”, ReleaseYear: 2022, Genres: []models.Genre{{ID: 1, Name: “Thriller”}}, Keywords: []string{“hacking”, “cybercrime”}, Casting: []models.Actor{{ID: 1, Name: “Jane Doe”}}, }, { ID: 2, TMDB_ID: 102, Title: “Space Dreams”, ReleaseYear: 2020, Genres: []models.Genre{{ID: 2, Name: “Sci-Fi”}}, Keywords: []string{“space”, “exploration”}, Casting: []models.Actor{{ID: 2, Name: “John Star”}}, }, { ID: 3, TMDB_ID: 103, Title: “The Lost City”, ReleaseYear: 2019, Genres: []models.Genre{{ID: 3, Name: “Adventure”}}, Keywords: []string{“jungle”, “treasure”}, Casting: []models.Actor{{ID: 3, Name: “Lara Hunt”}}, }, } w.Header().Set(“Content-Type”, “application/json”) err := json.NewEncoder(w).Encode(movies) if err != nil { http.Error(w, “Failed to encode movies”, http.StatusInternalServerError) return } w.WriteHeader(http.StatusOK) }

Cursor

好的，我明白你的 GetTopMovies 函数的实际代码了。正如我之前解释的，问题在于你的函数签名。

现在，你只需要将 GetTopMovies 函数的签名修改为如下形式，使其接受 http.ResponseWriter 和 *http.Request 作为参数，而不是作为返回值：

func GetTopMovies(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
	// ... existing code ...
	w.Header().Set("Content-Type", "application/json")
	err := json.NewEncoder(w).Encode(movies)
	if err != nil {
		http.Error(w, "Failed to encode movies", http.StatusInternalServerError)
		return
	}
	w.WriteHeader(http.StatusOK)
}

func GetTopMovies(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
	// ... existing code ...
	w.Header().Set("Content-Type", "application/json")
	err := json.NewEncoder(w).Encode(movies)
	if err != nil {
		http.Error(w, "Failed to encode movies", http.StatusInternalServerError)
		return
	}
	w.WriteHeader(http.StatusOK)
}

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和谐与不和谐

Cursor

“和谐与不和谐” 是一个非常深刻和具有哲理的词组。

在不同的语境下，它可以有很多含义：

• 社会和人际关系中：指人们之间的合作、理解与冲突、分歧。
• 艺术和音乐中：指元素之间的平衡、美感与对比、张力。
• 自然界中：指生态系统的平衡与失衡。
• 个人内心世界：指内心的平静与矛盾。

不确定你提出这个词组是想探讨哪个方面。如果你有任何编程或技术相关的问题，我仍然在这里随时为你提供帮助！

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这是什么？

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这张图片展示的是 UI 线程和 JavaScript (JS) 线程之间渲染和事件处理的交互过程。

它通过三种不同的场景，解释了在高优先级或低优先级事件发生时，渲染过程如何被中断以及在哪个线程上继续执行。这通常与前端框架（如 React 或 React Native）的调度机制有关。

具体来说：

1. Render in the UI Thread (在 UI 线程中渲染):

   • 当有一个高优先级事件在 UI 线程上时，渲染器能够在 UI 线程上同步执行整个渲染流程。这意味着渲染任务不会中断，一次性在 UI 线程上完成。

2. Default or continuous event interruption (默认或连续事件中断):

   • 这个场景展示了渲染阶段被一个低优先级事件（在 UI 线程上执行）中断的情况。React 和 React Native 渲染器能够中断渲染阶段，并将当前状态与低优先级事件合并。在这种情况下，渲染过程会继续在 JS 线程上执行。

3. Discrete event interruption (离散事件中断):

   • 渲染阶段是可中断的。这个场景展示了渲染阶段被一个高优先级事件（在 UI 线程上执行）中断的情况。React 和渲染器能够中断渲染阶段，并将当前状态与高优先级事件合并。渲染阶段会同步地在 UI 线程上执行（在事件处理完成后）。

简而言之，这些图表解释了在现代 Web 或移动应用中，为了保持界面的响应性，渲染任务是如何根据事件的优先级在不同的线程之间进行协调和调度的。

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Large Language Diffusion Models Shen Nie 1 * † Fengqi Zhu 1 * † Zebin You 1 † Xiaolu Zhang 2 ‡ Jingyang Ou 1 Jun Hu 2 ‡ Jun Zhou 2 Yankai Lin 1 ‡ Ji-Rong Wen 1 Chongxuan Li 1 ‡ ¶ Abstract Autoregressive models (ARMs) are widely regarded as the cornerstone of large language models (LLMs). We challenge this notion by introducing LLaDA, a diffusion model trained from scratch under the pre-training and supervised finetuning (SFT) paradigm. LLaDA models distributions through a forward data masking process and a reverse process, parameterized by a vanilla Transformer to predict masked tokens. By optimizing a likelihood bound, it provides a principled generative approach for probabilistic inference. Across extensive benchmarks, LLaDA demonstrates strong scalability, outperforming our self-constructed ARM baselines. Remarkably, LLaDA 8B is competitive with strong LLMs like LLaMA3 8B in in-context learning and, after SFT, exhibits impressive instruction-following abilities in case studies such as multi-turn dialogue. Moreover, LLaDA addresses the reversal curse, surpassing GPT-4o in a reversal poem completion task. Our findings establish diffusion models as a viable and promising alternative to ARMs, challenging the assumption that key LLM capabilities discussed above are inherently tied to ARMs. Project page and codes: https: //ml-gsai.github.io/LLaDA-demo/.

1. Introduction What is now proved was once only imagined. placeholder,placeholder,placeho—William Blake Large language models (LLMs) (Zhao et al., 2023) fall entirely within the framework of generative modeling. Specifically, LLMs aim to capture the true but unknown language *Equal contribution †Work done during an internship at Ant Group ‡ Project leaders 1Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China; Beijing Key Laboratory of Big Data Management and Analysis Methods 2Ant Group. ¶Correspondence to: Chongxuan Li chongxuanli@ruc.edu.cn. Preprint. 46 33 37 50 19 24 33 49 50 56 39 45 60 23 29 40 59 60 65 46 52 70 27 34 47 69 70 MMLU TruthfulQA ARC-C GSM8K Math HumanEval MBPP CMMLU C-Eval General Tasks Mathematics Code Chinese LLaDA 8B Base LLaMA 3 8B Base LLaMA 2 7B Base Figure 1. Zero/Few-Shot Benchmarks. We scale LLaDA to an unprecedented size of 8B parameters from scratch, achieving competitive performance with strong LLMs (Dubey et al., 2024). distribution pdata(·) by optimizing a model distribution pθ(·) through maximum likelihood estimation, or equivalently KL divergence minimization between the two distributions: max θ Epdata(x) log pθ(x) ⇔ min θ KL(pdata(x)||pθ(x)) | {z } Generative modeling principles . (1) The predominant approach relies on the autoregressive modeling (ARM)—commonly referred to as the next-token prediction paradigm—to define the model distribution: pθ(x) = pθ(x 1 ) Y L i=2 pθ(x i | x 1 , . . . , xi−1 ) | {z } Autoregressive formulation , (2) where x is a sequence of length L, and x i is the i-th token. This paradigm has proven remarkably effective (Radford, 2018; Radford et al., 2019; Brown, 2020; OpenAI, 2022) and has become the foundation of current LLMs. Despite its widespread adoption, a fundamental question remains unanswered: Is the autoregressive paradigm the only viable path to achieving the intelligence exhibited by LLMs? 1 arXiv:2502.09992v2 [cs.CL] 18 Feb 2025 Large Language Diffusion Models We argue that the answer is not a simple “yes”. The key insight overlooked previously is: it is the generative modeling principles (i.e., Eq. (1)), rather than the autoregressive formulation (i.e., Eq. (2)) itself, that fundamentally underpin the essential properties of LLMs, as detailed below. However, certain inherent limitations of LLMs can be directly traced to their autoregressive nature. In particular, we argue that scalability is primarily a consequence of the interplay between Transformers (Vaswani, 2017), model and data size, and Fisher consistency1 (Fisher,

1922. induced by the generative principles in Eq. (1), rather than a unique result of ARM. The success of diffusion transformers (Bao et al., 2023; Peebles & Xie, 2023) on visual data (Brooks et al., 2024) supports this claim. Furthermore, the capabilities of instruction-following and in-context learning (Brown, 2020) appear to be intrinsic properties of all proper conditional generative models on structurally consistent linguistic tasks, rather than exclusive advantages of ARMs. In addition, while ARMs can be interpreted as a lossless data compressor (Deletang et al.; Huang et al., 2024b), any sufficiently expressive probabilistic model can achieve similar capabilities (Shannon, 1948). Nevertheless, the autoregressive nature of LLMs presents notable challenges. For example, sequential token-by-token generation incurs high computational costs, and the leftto-right modeling limits effectiveness in reversal reasoning tasks (Berglund et al., 2023). These inherent limitations constrain LLMs in handling longer and more complex tasks. Motivated by these insights, we introduce LLaDA, a Large Language Diffusion with mAsking, to investigate whether the capabilities exhibited by LLMs can emerge from generative modeling principles beyond ARMs in Eq. (2), thereby addressing the fundamental question posed earlier. In contrast to traditional ARMs, LLaDA leverages a masked diffusion model (MDM) (Austin et al., 2021a; Lou et al., 2023; Shi et al., 2024; Sahoo et al., 2024; Ou et al., 2024), which incorporates a discrete random masking process and trains a mask predictor to approximate its reverse process. This design enables LLaDA to construct a model distribution with bidirectional dependencies and optimize a lower bound of its log-likelihood, offering an unexplored and principled alternative to existing LLMs. We adopt the standard pipeline of data preparation, pretraining, supervised fine-tuning (SFT), and evaluation, scaling LLaDA to an unprecedented language diffusion of size 8B. In particular, LLaDA 8B was pre-trained from scratch on 2.3 trillion tokens using 0.13 million H800 GPU hours, followed by SFT on 4.5 million pairs. Across diverse tasks, including language understanding, math, code, and Chinese, 1 It suggests the ability to recover the true data distribution with infinite data, a sufficiently large network and optimal training. LLaDA demonstrates the following contributions: Scalability. LLaDA scales effectively up to a computational budget of 1023 FLOPs, achieving comparable results to selfconstructed ARM baselines trained on the same data across six tasks, e.g., MMLU and GSM8K. In-Context Learning. Remarkably, LLaDA 8B surpasses LLaMA2 7B (Touvron et al., 2023) on nearly all 15 standard zero/few-shot learning tasks while performing on par with LLaMA3 8B (Dubey et al., 2024). Instruction-Following. LLaDA significantly enhances the ability to follow instructions after SFT, as demonstrated in case studies such as multi-turn dialogue. Reversal Reasoning. LLaDA effectively breaks the reversal curse (Berglund et al., 2023) with consistent performance across forward and reversal tasks. Notably, it outperforms GPT-4o in a reversal poem completion task.

2. Approach In this section, we introduce the probabilistic formulation2 , along with the pre-training, supervised fine-tuning, and inference procedures for LLaDA, as illustrated in Fig. 2. 2.1. Probabilistic Formulation Unlike ARMs in Eq. (2), LLaDA defines a model distribution pθ(x0) through a forward process and a reverse process (Austin et al., 2021a; Ou et al., 2024). The forward process gradually masks tokens independently in x0 until the sequence is fully masked at t = 1. For t ∈ (0, 1), the sequence xt is partially masked, with each being masked with probability t or remaining unmasked with probability 1 − t. The reverse process recovers the data distribution by iteratively predicting masked tokens as t moves from 1 to 0. The core of LLaDA is a mask predictor, a parametric model pθ(·|xt) that takes xt as input and predicts all masked tokens (denoted M) simultaneously. It is trained using a crossentropy loss computed only on the masked tokens: L(θ) ≜ −Et,x0,xt " 1 t X L i=1 1[x i t = M] log pθ(x i 0 |xt)

, (3) where x0 is sampled from the training data, t is sampled uniformly from [0, 1], and xt is sampled from the forward process. The indicator function 1[·] ensures that the loss is computed only for masked tokens. Once trained, we can simulate a reverse process (see Sec. 2.4 for details) parameterized by the mask predictor and define the model distribution pθ(x0) as the marginal distribution 2Here, we focus on the approach of LLaDA. A rigorous formulation of MDM is provided in Appendix A for interested readers. 2 Large Language Diffusion Models Mask predictor Mask all tokens independently Mask predictor Prompt Response Mask predictor Prompt Response … … An intermediate step 𝑡 = 0 𝑡 = 1 Non-mask token Random mask Mask token Remask (c) (a) (b) Remask Mask ratio 𝑡 ∼ 𝑈(0,1) Figure 2. A Conceptual Overview of LLaDA. (a) Pre-training. LLaDA is trained on text with random masks applied independently to all tokens at the same ratio t ∼ U[0, 1]. (b) SFT. Only response tokens are possibly masked. (c) Sampling. LLaDA simulates a diffusion process from t = 1 (fully masked) to t = 0 (unmasked), predicting all masks simultaneously at each step with flexible remask strategies. induced at t = 0. Notably, the loss in Eq. (3) has been proven to be an upper bound on the negative log-likelihood of the model distribution (Shi et al., 2024; Ou et al., 2024): −Epdata(x0) [log pθ(x0)] ≤ L(θ), (4) making it a principled objective for generative modeling. Notably, LLaDA employs a masking ratio that varies randomly between 0 and 1 while masked language models (Devlin, 2018) use a fixed ratio. The subtly differences have significant implications, especially at scale: as shown in Eq. (4), LLaDA is a principled generative model with the potential to perform in-context learning naturally, akin to LLMs. Moreover, its generative perspective ensures Fisher consistency (Fisher, 1922) in extreme cases, suggesting strong scalability with large data and models. 2.2. Pre-training LLaDA employs a Transformer (Vaswani, 2017) as the mask predictor, whose architecture is similar to existing LLMs. However, LLaDA does not use a causal mask, as its formulation allows it to see the entire input for predictions. We trained two variants of LLaDA with different sizes: 1 billion (B) and 8B. We summarize the model architecture of LLaDA 8B and LLaMA3 8B (Dubey et al., 2024) here and details are provided in Appendix B.2. We have ensured consistency in most hyperparameters while making several necessary modifications. We use vanilla multi-head attention instead of grouped query attention (Ainslie et al., 2023) for simplicity, as LLaDA is incompatible with KV caching, resulting in a different number of key and value heads. Consequently, the attention layer has more parameters, and we reduce the FFN dimension to maintain a comparable model size. Additionally, the vocabulary size differs slightly due to a tokenizer (Brown, 2020) adapted on our data. The LLaDA model is pre-trained on a dataset comprising 2.3 trillion (T) tokens, adhering to a data protocol that aligns closely with existing large language models (LLMs) (Touvron et al., 2023; Chu et al., 2024), without the incorporation of any special techniques. The data are derived from online corpora, with low-quality content filtered through manually designed rules and LLM-based approaches. Beyond general text, the dataset encompasses high-quality code, math, and multilingual data. The mixing of data sources and domains is guided by scaled-down ARMs. The pre-training process utilizes a fixed sequence length of 4096 tokens, incurring a total computational cost of 0.13 million H800 GPU hours, similar to ARMs of the same scale and dataset size. For a training sequence x0, we randomly sample t ∈ [0, 1], mask each token independently with the same probability t to obtain xt (see Fig. 2 (a)) and estimate Eq. (3) via the Monte Carlo method for stochastic gradient descent training. In addition, following Nie et al. (2024), to enhance the ability of LLaDA to handle variable-length data, we set 1% of the pre-training data to a random length that is uniformly sampled from the range [1, 4096]. We adopted the Warmup-Stable-Decay (Hu et al., 2024) learning rate scheduler to monitor the training progress without interrupting continuous training. Specifically, we linearly increased the learning rate from 0 to 4 × 10−4 over the first 2000 iterations and maintained it at 4 × 10−4 . After processing 1.2T tokens, we decayed the learning rate to 1 × 10−4 and held it constant for the next 0.8T tokens to ensure stable training. Finally, we linearly reduced the learning rate from 1×10−4 to 1×10−5 for the last 0.3T tokens. Furthermore, we utilized the AdamW optimizer (Loshchilov, 2017) with a weight decay of 0.1, a batch size of 1280, and a local batch size of 4 per GPU. The 8B experiment was executed once, without any hyperparameter tuning. 2.3. Supervised Fine-Tuning We enhance the capability of LLaDA to follow instructions by supervised fine-tuning (SFT) with paired data (p0, r0), 3 Large Language Diffusion Models where p0 is the prompt and r0 denotes the response. This is the simplest and most basic post-training method for LLMs. Technically, this requires to model the conditional distribution pθ(r0|p0) instead of pθ(x0) in pre-training. The implementation is similar to pre-training. As shown in Fig. 2 (b), we leave the prompt unchanged and mask the tokens in the response independently, as done for x0. Then, we feed both the prompt and the masked response rt to the pre-trained mask predictor to compute the loss for SFT: −Et,p0,r0,rt   1 t L X′ i=1 1[r i t = M] log pθ(r i 0 |p0, rt)   , (5) where L ′ denotes a dynamic length specified later, and all other notations remain the same as before. Note that this approach is fully compatible with pre-training. Essentially, the concatenation of p0 and r0 can be treated as clean pre-training data x0, while the concatenation of p0 and rt serves as the masked version xt. The process is identical to pre-training, with the only difference being that all masked tokens happen to appear in the r0 portion. The LLaDA 8B model undergoes SFT on a dataset comprising 4.5 million pairs. Consistent with the pre-training process, both data preparation and training follow the SFT protocols utilized in existing LLMs (Chu et al., 2024; Yang et al., 2024), without introducing any additional techniques to optimize LLaDA’s performance. The dataset spans multiple domains, including code, mathematics, instructionfollowing, and structured data understanding. We append |EOS| tokens to the end of short pairs in each mini-batch to ensure equal lengths across all data. We treat |EOS| as a normal token during training and remove it during sampling, enabling LLaDA to control the response length automatically. Please refer to Appendix B.1 for more details. We train for 3 epochs on the SFT data using a similar schedule to the pre-training phase. The learning rate is linearly increased from 0 to 2.5 × 10−5 over the first 50 iterations and then kept constant. During the final 10% of iterations, it is linearly reduced to 2.5 × 10−6 . Additionally, we set the weight decay to 0.1, the global batch size to 256, and the local batch size to 2 per GPU. The SFT experiment was executed once, without any hyperparameter tuning. 2.4. Inference As a generative model, LLaDA is capable of both sampling new text and evaluating the likelihood of candidate text. We begin with the sampling. As illustrated in Fig. 2 (c), given a prompt p0, we discretize the reverse process to sample from the model distribution pθ(r0|p0), starting from a fully masked response. The total number of sampling steps is a hyperparameter, which naturally provides LLaDA with a trade-off between efficiency and sample quality, as analyzed in Sec. 3.3. We employ uniformly distributed timesteps by default. In addition, the generation length is also treated as a hyperparameter, specifying the length of the fully masked sentence at the beginning of the sampling process. As detailed in Appendix B.4, since both pre-training and SFT are conducted using datasets with variable lengths, the final results are insensitive to this length hyperparameter. At an intermediate step from time t ∈ (0, 1] to s ∈ [0, t), we feed both p0 and rt into the mask predictor and predict all masked tokens simultaneously. Subsequently, we remask s t of the predicted tokens in expectation to obtain rs, ensuring that the transition of the reverse process aligns with the forward process for accurate sampling (Austin et al., 2021a). In principle, the remasking strategy should be purely random. However, inspired by the annealing tricks of sampling in LLMs (Holtzman et al., 2019; Brown, 2020), we explore two deterministic yet effective remasking strategies. Specifically, similarly to Chang et al. (2022), we remask the s t of predicted tokens with the lowest confidence based on the predictions, called low-confidence remasking. Additionally, for LLaDA after SFT, we can divide the sequence into several blocks and generate them from left to right, called semi-autoregressive remasking. Within each block, we apply the reverse process to perform sampling. We provide more details and ablation studies in Appendix. B.3. For conditional likelihood evaluation, we can naturally utilize the upper bound in Eq. (5). However, we find that the following equivalent form (Ou et al., 2024) exhibits lower variance and is more stable for evaluation: −El,r0,rl " L l X L i=1 1[r i l = M] log pθ(r i 0 |p0, rl)

, (6) where l is uniformly sampled from {1, 2, . . . , L}, and rl is obtained by uniformly sampling l tokens from r0 without replacement for masking. In addition, we employ the unsupervised classifier-free guidance (Nie et al., 2024). We refer the readers to more details in Appendix A.2. We present the training, sampling, and likelihood evaluation algorithms, along with theoretical details, in Appendix A. 3. Experiments We evaluate the scalability, instruction-following, and incontext learning capabilities of LLaDA on standard benchmarks, followed by analyses and case studies on more controlled datasets to provide a comprehensive assessment. 3.1. Scalability of LLaDA on Language Tasks We first investigate the scalability of LLaDA on downstream tasks in comparison with the ARM baselines we constructed. 4 Large Language Diffusion Models 10 20 10 21 10 22 10 23 FLOPs 20 30 40 50 60 MMLU (5-shot) Autoregressive Baseline LLaDA 10 20 10 21 10 22 10 23 FLOPs 20 30 40 50 60 ARC-C (0-shot) Autoregressive Baseline LLaDA 10 20 10 21 10 22 10 23 FLOPs 20 30 40 50 60 CMMLU (5-shot) Autoregressive Baseline LLaDA 10 20 10 21 10 22 10 23 FLOPs 50 60 70 80 PIQA (0-shot) Autoregressive Baseline LLaDA 10 20 10 21 10 22 10 23 FLOPs 0 20 40 60 GSM8K (4-shot) Autoregressive Baseline LLaDA 10 20 10 21 10 22 10 23 FLOPs 0 8 16 24 HumanEval (0-shot) Autoregressive Baseline LLaDA Figure 3. Scalability of LLaDA. We evaluate the performance of LLaDA and our ARM baselines trained on the same data across increasing computational FLOPs. LLaDA exhibits strong scalability, matching the overall performance of ARMs on six tasks. Specifically, at the 1B scale, we ensured that LLaDA and ARM shared the same architecture, data, and all other configurations. At larger scales, we also report results for LLaDA and ARM models of slightly different sizes trained on the same data due to resource limit, as detailed in Appendix B.2. We use the computational cost as a unified scaling metric. For evaluation, we focused on six standard and diverse tasks. As shown in Fig. 3, LLaDA demonstrates impressive scalability, with its overall trend being highly competitive with that of ARM. Notably, in tasks such as MMLU and GSM8K, LLaDA exhibits even stronger scalability. Even on tasks like PIQA, where performance lags, LLaDA narrows the gap with ARMs at larger scales. To account for the significant influence of outliers, we opted not to fit quantitative scaling curves, avoiding potential misinterpretation. Nevertheless, the results clearly demonstrate the scalability of LLaDA. Nie et al. (2024) suggests that MDM requires 16 times more computation than ARM to achieve the same likelihood. However, there are key differences that make the conclusions of this study more broadly applicable. In particular, likelihood is a relatively indirect metric for downstream task performance, and diffusion optimizes a bound of the likelihood, making it not directly comparable to ARM. Additionally, we extended the scaling range from 1018 ∼ 1020 in Nie et al. (2024) to 1020 ∼ 1023 in this work. 3.2. Benchmark Results To comprehensively evaluate the in-context learning and instruction-following capabilities of LLaDA 8B, we conducted detailed comparisons with existing LLMs (Touvron et al., 2023; Dubey et al., 2024; Chu et al., 2024; Yang et al., 2024; Bi et al., 2024; Jiang et al., 2023) of similar scale. The selection of tasks and evaluation protocols was aligned with existing studies, encompassing 15 popular benchmarks in general tasks, mathematics, code, and Chinese. Further details are provided in Appendix B.5. For a more direct comparison, we re-evaluated representative LLMs (Touvron et al., 2023; Dubey et al., 2024) in our implementation. As shown in Tab. 1, after pretraining on 2.3T tokens, LLaDA 8B demonstrates remarkable performance, surpassing LLaMA2 7B on nearly all tasks, and is overall competitive with LLaMA3 8B. LLaDA shows advantages in math and Chinese tasks. We conjecture that the strengths stem from the same factors as its relatively weaker performance in some tasks—differences in data quality and distribution, largely due to the closed-source situation of LLM datasets. Notably, we have carefully ruled out the possibility of data leakage by taking GSM8K as an example. First, as shown in Fig. 3, LLaDA outperformed ARM baselines regarding GSM8K. Moreover, the conclusion remains on a fully unseen GSM8K-like task (Ye et al., 2024) in Appendix B.7. Further, Tab. 2 compares the performance of LLaDA 8B Instruct with existing LLMs. We observed that SFT improved LLaDA’s performance on most downstream tasks. A few metrics, such as MMLU, showed declines, and we conjecture may be due to the suboptimal quality of the SFT data. Overall, since we did not perform alignment with reinforcement learning (RL), our results are slightly behind LLaMA3 8B Instruct, though the gaps in many metrics remain small. Notably, even with only SFT, LLaDA demonstrates impres5 Large Language Diffusion Models Table 1. Benchmark Results of Pre-trained LLMs. ∗ indicates that LLaDA 8B Base, LLaMA2 7B Base, and LLaMA3 8B Base are evaluated under the same protocol, detailed in Appendix B.5. Results indicated by † and ¶ are sourced from Chu et al. (2024); Yang et al. (2024) and Bi et al. (2024) respectively. The numbers in parentheses represent the number of shots used for evaluation. “-” indicates unknown data. LLaDA 8B∗ LLaMA3 8B∗ LLaMA2 7B∗ Qwen2 7B† Qwen2.5 7B† Mistral 7B† Deepseek 7B¶ Model Diffusion AR AR AR AR AR AR Training tokens 2.3T 15T 2T 7T 18T - 2T General Tasks MMLU 65.9 (5) 65.4 (5) 45.9 (5) 70.3 (5) 74.2 (5) 64.2 (5) 48.2 (5) BBH 49.8 (3) 57.6 (3) 37.3 (3) 62.3 (3) 70.4 (3) 56.1 (3) 39.5 (3) ARC-C 47.9 (0) 53.1 (0) 46.3 (0) 60.6 (25) 63.7 (25) 60.0 (25) 48.1 (0) Hellaswag 72.5 (0) 79.1 (0) 76.0 (0) 80.7 (10) 80.2 (10) 83.3 (10) 75.4 (0) TruthfulQA 46.4 (0) 44.0 (0) 39.0 (0) 54.2 (0) 56.4 (0) 42.2 (0) - WinoGrande 74.8 (5) 77.3 (5) 72.5 (5) 77.0 (5) 75.9 (5) 78.4 (5) 70.5 (0) PIQA 74.4 (0) 80.6 (0) 79.1 (0) - - - 79.2 (0) Mathematics & Science GSM8K 70.7 (4) 53.1 (4) 14.3 (4) 80.2 (4) 85.4 (4) 36.2 (4) 17.4 (8) Math 27.3 (4) 15.1 (4) 3.2 (4) 43.5 (4) 49.8 (4) 10.2 (4) 6.0 (4) GPQA 26.1 (5) 25.9 (5) 25.7 (5) 30.8 (5) 36.4 (5) 24.7 (5) - Code HumanEval 33.5 (0) 34.2 (0) 12.8 (0) 51.2 (0) 57.9 (0) 29.3 (0) 26.2 (0) HumanEval-FIM 73.8 (2) 73.3 (2) 26.9 (2) - - - - MBPP 38.2 (4) 47.4 (4) 18.4 (4) 64.2 (0) 74.9 (0) 51.1 (0) 39.0 (3) Chinese CMMLU 69.9 (5) 50.7 (5) 32.5 (5) 83.9 (5) - - 47.2 (5) C-Eval 70.5 (5) 51.7 (5) 34.0 (5) 83.2 (5) - - 45.0 (5) Table 2. Benchmark Results of Post-trained LLMs. LLaDA only employs an SFT procedure while other models have extra reinforcement learning (RL) alignment. ∗ indicates that LLaDA 8B Instruct, LLaMA2 7B Instruct, and LLaMA3 8B Instruct are evaluated under the same protocol, detailed in Appendix B.5. Results indicated by † and ¶ are sourced from Yang et al. (2024) and Bi et al. (2024) respectively. The numbers in parentheses represent the number of shots used for in-context learning. “-” indicates unknown data. LLaDA 8B∗ LLaMA3 8B∗ LLaMA2 7B∗ Qwen2 7B† Qwen2.5 7B† Gemma2 9B† Deepseek 7B¶ Model Diffusion AR AR AR AR AR AR Training tokens 2.3T 15T 2T 7T 18T 8T 2T Post-training SFT SFT+RL SFT+RL SFT+RL SFT+RL SFT+RL SFT+RL Alignment pairs 4.5M - - 0.5M + - 1M + 0.15M - 1.5M + - General Tasks MMLU 65.5 (5) 68.4 (5) 44.1 (5) - - - 49.4 (0) MMLU-pro 37.0 (0) 41.9 (0) 4.6 (0) 44.1 (5) 56.3 (5) 52.1 (5) - Hellaswag 74.6 (0) 75.5 (0) 51.5 (0) - - - 68.5 (-) ARC-C 88.5 (0) 82.4 (0) 57.3 (0) - - - 49.4 (-) Mathematics & Science GSM8K 78.6 (4) 78.3 (4) 29.0 (4) 85.7 (0) 91.6 (0) 76.7 (0) 63.0 (0) Math 26.6 (0) 29.6 (0) 3.8 (0) 52.9 (0) 75.5 (0) 44.3 (0) 15.8 (0) GPQA 31.8 (5) 31.9 (5) 28.4 (5) 34.3 (0) 36.4 (0) 32.8 (0) - Code HumanEval 47.6 (0) 59.8 (0) 16.5 (0) 79.9 (0) 84.8 (0) 68.9 (0) 48.2 (-) MBPP 34.2 (4) 57.6 (4) 20.6 (4) 67.2 (0) 79.2 (0) 74.9 (0) 35.2 (-) 6 Large Language Diffusion Models Table 3. Comparison in the Poem Completion Task. Forward Reversal GPT-4o (2024-08-06) 82.7 34.3 Qwen2.5 7B Instruct 75.9 38.0 LLaDA 8B Instruct 48.8 42.4 sive instruction-following abilities, as detailed in Sec. 3.4. We leave RL-based alignment for future work. Overall, despite the lack of data transparency, we have made every effort to adopt standardized procedures and introduce diverse tasks, we believe they sufficiently demonstrate the extraordinary capabilities of LLaDA, which is the only competitive non-autoregressive model to our knowledge. 3.3. Reversal Reasoning and Analyses To quantify the reversal reasoning ability of models (Berglund et al., 2023), we follow the protocol established in Allen-Zhu & Li (2023). Specifically, we construct a dataset of 496 famous Chinese poem sentence pairs. Given a sentence from a poem, models are tasked with generating the subsequent line (forward) or the preceding line (reversal) without additional fine-tuning. Examples can be found in Appendix B.8. This setting provides a straightforward and more realistic evaluation compared to previous studies (Nie et al., 2024; Kitouni et al., 2024). As shown in Tab. 3, LLaDA effectively addresses the reversal curse (Berglund et al., 2023), demonstrating consistent zero-shot performance across both forward and reversal tasks. In contrast, both Qwen 2.5 and GPT-4o exhibit a significant gap between the two. The results on forward generation confirm that both ARMs are strong, benefiting from significantly larger datasets and greater computational resources than LLaDA. However, LLaDA outperforms both by a large margin in the reversal task. We emphasize that we did not design anything special for reversal tasks. Intuitively, LLaDA treats tokens uniformly without inductive bias, leading to balanced performance. See more details in Appendix A.2. We also analyze the effect of remasking strategies and sampling steps, as detailed in Appendix B.3 and Appendix B.6. 3.4. Case Studies We present samples generated by LLaDA 8B Instruct in Tab. 4, showcasing its instruction-following capabilities. First, the table illustrates LLaDA’s ability to generate coherent, fluent, and extended text in a non-autoregressive manner. Second, it highlights the model’s multi-turn dialogue capability, effectively retaining conversation history and producing contextually appropriate responses across multiple languages. Such chat capabilities of LLaDA are impressive, as it departs from conventional ARMs for the first time, to the best of our knowledge. See more case studies on remasking and reasoning tasks in Appendix B.9. 4. Related Work Diffusion models (Sohl-Dickstein et al., 2015; Ho et al., 2020; Song et al., 2020) have excelled in visual domains but remain unverified for LLMs despite extensive efforts. A simple approach is to continuousize text data and apply diffusion models directly (Li et al., 2022; Gong et al., 2022; Han et al., 2022; Strudel et al., 2022; Chen et al., 2022; Dieleman et al., 2022; Richemond et al., 2022; Wu et al., 2023; Mahabadi et al., 2024; Ye et al., 2023b). Alternatively, some methods model continuous parameters of discrete distributions instead (Lou & Ermon, 2023; Graves et al., 2023; Lin et al., 2023; Xue et al., 2024). However, scalability remains a challenge, as a 1B parameter model requires 64 times the compute of an ARM to achieve comparable performance (Gulrajani & Hashimoto, 2024). Another approach replaces continuous diffusion with discrete processes featuring new forward and reverse dynamics (Austin et al., 2021a), leading to numerous variants (Hoogeboom et al., 2021b;a; He et al., 2022; Campbell et al., 2022; Meng et al., 2022; Reid et al., 2022; Sun et al., 2022; Kitouni et al., 2023; Zheng et al., 2023; Chen et al., 2023; Ye et al., 2023a; Gat et al., 2024; Zheng et al., 2024; Sahoo et al., 2024; Shi et al., 2024). Notably, Lou et al. (2023) showed that masked diffusion, as a special case of discrete diffusion, achieves perplexity comparable to or surpassing ARMs at GPT-2 scale. Ou et al. (2024) established fundamental theoretical results, which motivated our model design, training, and inference (see Appendix A). Nie et al. (2024) explored how MDM can be leveraged for language tasks such as question answering at GPT-2 scale. Gong et al. (2024) fine-tune ARMs in the MDM formulation. However, improvements are confined to certain metrics, and it remains unclear whether this approach can yield a foundation model comparable to strong LLMs under a comprehensive evaluation. In comparison, this study scales MDM to an unprecedented size of 8B parameters from scratch, achieving performance comparable to leading LLMs such as LLaMA 3. Additionally, a parallel line of work on image generation (Chang et al., 2022; 2023) aligns well with the application of MDMs to text data. Moreover, MDMs have also shown promise in domains such as protein generation (Wang et al., 2024b;c), where they have achieved promising results. Notably, Kou et al. (2024); Xu et al. (2025) demonstrate the potential of using distillation to accelerate MDMs sampling, 7 Large Language Diffusion Models Table 4. Visualization of the Sampling Process and a Generated Multi-round Dialogue. In the response of LLaDA, darker colors indicate tokens predicted in the later stages of sampling, while lighter colors correspond to earlier predictions. Sampling Process User Lily can run 12 kilometers per hour for 4 hours. After that, she runs 6 kilometers per hour. How many kilometers can she run in 8 hours? LLaDA Multi-round Dialogue Case User Could you please share with me what the initial two lines of the renowned poem ‘The Road Not Taken’? LLaDA Certainly! The initial two lines of the renowned poem “The Road Not Taken” by Robert Frost are: “Two roads diverged in a yellow wood, And sorry I could not travel both.” These lines set the stage for the poem, introducing the idea of a speaker facing a choice between two paths. User Please help me translate into Chinese. LLaDA Sure! The first two lines of “The Road Not Taken” by Robert Frost can be translated into Chinese as: “两条路分岔在黄色的树林中，遗憾我不能同时走” User Please translate into German. LLaDA Sure! The first two lines of “The Road Not Taken” by Robert Frost can be translated into German as: “Zwei Wege trennten sich im gelben Wald, und leider konnte ich nicht beide tun.” User Please also write a poem about life choices. I require 5 sentences, and the first word of each sentence starts with C as the first letter. LLaDA Certainly! Here’s a poem about life choices, with each sentence starting with the letter “C”: Choices cascade through life’s journey, Creating connections with each decision, Careful consideration leads to better paths, Courageous choices shape our destiny, Choosing wisely guides us through the years. further enhancing their efficiency. 5. Conclusion and Discussion In the middle of difficulty lies opportunity. placeholder,placeholder,placeh—Albert Einstein We introduce LLaDA, a principled and previously unexplored approach to large language modeling based on diffusion models. LLaDA demonstrates strong capabilities in scalability, in-context learning, and instruction-following, achieving performance comparable to strong LLMs. In addition, LLaDA offers unique advantages such as bidirectional modeling and enhanced robustness, effectively addressing several inherent limitations of existing LLMs. Our findings not only establish diffusion models as a viable and promising alternative but also challenge the prevailing assumption that these essential capabilities are inherently tied to ARMs. While promising, the full potential of diffusion models remains to be fully explored. Several limitations of this work present significant opportunities for future research. Due to computational constraints, direct comparisons between LLaDA and ARMs—such as training on identical datasets—were restricted to a computational budget of less than 1023 FLOPs. To allocate resources for training the largest possible LLaDA model and showcasing its potential, we were unable to scale the ARM baseline to the same extent. Moreover, no specialized attention mechanisms or position embeddings were designed for LLaDA, nor were any system-level architectural optimizations applied. On the inference side, our exploration of guidance mechanisms (Dhariwal & Nichol, 2021; Ho & Salimans, 2022) remains preliminary, and LLaDA currently exhibits sensitivity to inference hyperparameters. Furthermore, LLaDA has yet to undergo alignment with reinforcement learning (Ouyang et al., 2022; Rafailov et al., 2024), which is crucial for improving its performance and alignment with human intent. 8 Large Language Diffusion Models Looking forward, the scale of LLaDA is still smaller than leading counterparts (Achiam et al., 2023; Dubey et al., 2024; Google, 2024; Anthropic, 2024; Yang et al., 2024; Liu et al., 2024), highlighting the need for further scaling to fully assess its capabilities. In addition, LLaDA’s ability to handle multi-modal data remains unexplored. The impact of LLaDA on prompt tuning techniques (Wei et al., 2022) and its integration into agent-based systems (Park et al., 2023; Wang et al., 2024a) is yet to be fully understood. Finally, a systematic investigation into post-training for LLaDA could facilitate the development of O1-like systems (OpenAI, 2024; Guo et al., 2025). Impact Statement This work challenges the prevailing dominance of autoregressive modeling in LLMs by proposing a diffusion-based alternative. Our findings open new avenues for exploring alternative probabilistic paradigms in natural language processing, with potential applications in conversational AI, code generation, and complex reasoning tasks. However, diffusion-based models, like traditional LLMs, raise similar societal concerns. These include the environmental impact of large-scale training, the potential misuse for generating harmful or misleading content, and the amplification of biases present in training data. Addressing these challenges is critical to ensuring the responsible development and deployment of diffusion-based language models. Acknowledgements This work was supported by the National Natural Science Foundation of China (No. 92470118); Beijing Natural Science Foundation (No. L247030); Beijing Nova Program (No. 20220484044); Major Innovation & Planning Interdisciplinary Platform for the “Double-First Class” Initiative, Renmin University of China; the Fundamental Research Funds for the Central Universities, the Research Funds of Renmin University of China (22XNKJ13); Ant Group Research Fund. The work was partially done at the Engineering Research Center of Next-Generation Intelligent Search and Recommendation, Ministry of Education. References Achiam, J., Adler, S., Agarwal, S., Ahmad, L., Akkaya, I., Aleman, F. L., Almeida, D., Altenschmidt, J., Altman, S., Anadkat, S., et al. Gpt-4 technical report. arXiv preprint arXiv:2303.08774, 2023. Ainslie, J., Lee-Thorp, J., de Jong, M., Zemlyanskiy, Y., Lebron, F., and Sanghai, S. Gqa: Training generalized multi-query transformer models from multi-head checkpoints. 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ArXiv, abs/2302.05737, 2023. 13 Large Language Diffusion Models Algorithm 1 Pre-training of LLaDA Require: mask predictor pθ, data distribution pdata 1: repeat 2: x0 ∼ pdata, t ∼ U(0, 1] # with a probability of 1%, the sequence length of x0 follows U[1, 4096] 3: xt ∼ qt|0(xt|x0) # qt|0 is defined in Eq. (7) 4: Calculate L = − 1 t∗L PL i=1 1[x i t = M] log pθ(x i 0 |xt) # L is the sequence length of x0 5: Calculate ∇θL and run optimizer. 6: until Converged 7: Return pθ Algorithm 2 Supervised Fine-Tuning of LLaDA Require: mask predictor pθ, pair data distribution pdata 1: repeat 2: p0, r0 ∼ pdata, t ∼ U(0, 1] # please refer to Appendix B.1 for details on the SFT data processing. 3: rt ∼ qt|0(rt|r0) # qt|0 is defined in Eq. (7) 4: Calculate L = − 1 t∗L′ PL ′ i=1 1[r i t = M] log pθ(r i 0 |p0, rt) # L ′ is the sequence length of r0 5: Calculate ∇θL and run optimizer. 6: until Converged 7: Return pθ Algorithm 3 Conditional Log-likelihood Evaluation of LLaDA Require: mask predictor pθ, prompt p0, response r0, the number of Monte Carlo estimations nmc 1: log likelihood = 0 2: for i ← 1 to nmc do 3: l ∼ {1, 2, . . . , L} # L is the sequence length of r0 4: Obtain rl by uniformly sampling l tokens from r0 without replacement for masking 5: log likelihood = log likelihood + L l PL i=1 1[r i l = M] log pθ(r i 0 |p0, rl) 6: end for 7: log likelihood = log likelihood/nmc 8: Return log likelihood A. Formulation of Masked Diffusion Models A.1. Training Masked diffusion models (MDMs) (Austin et al., 2021a; Lou et al., 2023; Ou et al., 2024) define the model distribution pθ(x0) in a manner distinct from autoregressive models. These models introduce a forward process {xt} indexed by a time t ∈ [0, 1]. This process gradually and independently masks all tokens in the sequence x0. At time t = 0, the data point x0 is fully observed with no masks, while for t ∈ (0, 1], xt represents latent variables with varying mask ratios in expectation. Formally, the conditional distribution of xt given x0 is defined by a fully factorized form: qt|0(xt|x0) = Y L i=1 qt|0(x i t |x i 0 ), (7) where the conditional distribution for each token is given by: qt|0(x i t |x i 0 ) = ( 1 − t, xi t = x i 0 , t, xi t = M. (8) Here, M denotes the mask token. Intuitively, each token either remains unchanged or is masked, with the probability of 14 Large Language Diffusion Models Algorithm 4 Reverse Process of LLaDA Require: mask predictor pθ, prompt p0, answer length L, sampling steps N 1: Set r1 is a fully masked sequence of length L. 2: for t ← 1 down to 1 N step 1 N do 3: s = t − 1 N 4: r0 = arg maxr0 pθ(r0|p0, rt) # we employ greedy sampling when predicting masked tokens 5: for i ← 1 to L do 6: if rt ̸= M then 7: r i 0 = r i t 8: else 9: With probability s t , r i 0 is set to M 10: end if 11: end for 12: rs = r0 13: end for 14: Return r0 being masked increasing linearly as t progresses from 0 to 1. At t = 1, all tokens are guaranteed to be masked, meaning that x1 follows a Dirac distribution concentrated on a sequence of fully masked tokens. Notably, the linear masking probability is analogous to but distinct from, the noise schedule in continuous diffusion models (Sohl-Dickstein et al., 2015; Ho et al., 2020; Song et al., 2020). This linearity is motivated by the assumption that the information in the text is proportional to the number of tokens on average, making it reasonable to lose information linearly during the forward process. The forward process is not only reversible but also corresponds to a reverse process that is fully factorized across all tokens (Austin et al., 2021a). The reverse process, from time t = 1 to 0, generates new data from sequences of fully masked tokens. The conditional distribution for the reverse process, for 0 ≤ s < t ≤ 1, is factorized as: qs|t(xs|xt) = Y L i=1 qs|t(x i s |xt), (9) where the conditional distribution for each token is: qs|t(x i s |xt) =    1, xi t ̸= M, xi s = x i t , s t , xi t = M, xi s = M, t−s t q0|t(x i s |xt), xi t = M, xi s ̸= M, 0, otherwise. (10) Thus, the key function to estimate is the conditional distribution q0|t(x i s |xt), which predicts the original token if it is masked in the input xt. This is analogous to the data prediction form in continuous diffusion models. As proven in (Ou et al., 2024), an equivalent yet time-free parameterization can be derived as: q0|t(x i s |xt) = pdata(x i 0 |x UM t ), ∀i such that x i t = M, (11) where x UM t denotes the collection of unmasked tokens in xt, which is identical to the corresponding tokens in the original data x0 since unmasked tokens are solely determined by x0 and are independent of time t. Intuitively, this implies that estimating the data prediction function is equivalent to estimating the conditional distributions on clean data, which is time-invariant. Consequently, the time t need not be provided as input to the parametric model. Although the development of masked diffusion is nontrivial, the implementation is straightforward. We first introduce the mask predictor, a parametric model pθ(·|xt) (e.g., a Transformer without a causal mask), which takes xt for any t as input and predict all masked tokens simultaneously. Then, we define the model distribution pθ(x0) as follows: starting with x1 as a sequence of fully masked tokens, we simulate an approximate reverse process parameterized by pθ(·|xt) from t = 1 to 0. The marginal distribution induced at t = 0 then represents the model distribution pθ(x0). 15 Large Language Diffusion Models Algorithm 5 Low-confidence Remasking Strategy of LLaDA Require: mask predictor pθ, prompt p0, answer length L, sampling steps N 1: Set r1 is a fully masked sequence of length L. 2: for t ← 1 down to 1 N step 1 N do 3: s = t − 1 N 4: for i ← 1 to L do 5: if r i t ̸= M then 6: r i 0 = r i t , c i = 1 7: else 8: r i 0 = arg maxr i 0 pθ(r i 0 |p0, rt) 9: c i = pθ(r i 0 |p0, rt)r i 0 10: end if 11: end for 12: nun = ⌊L(1 − s)⌋ # the number of unmasked tokens is nun in timestep s 13: for i ← 1 to L do 14: if c i ∈ Lowest − nun {c i} L 1
then 15: r i 0 = M # the nun positions with the least confidence are selected for remasking. 16: end if 17: end for 18: rs = r0 19: end for 20: Return r0 Formally, the mask predictor is trained using a cross-entropy loss with masking: L(θ) ≜ −Et,x0,xt " 1 t X L i=1 1[x i t = M] log pθ(x i 0 |xt)

, (12) where x0 is sampled from the training data, t is sampled uniformly from [0, 1], and xt is sampled from qt|0(xt|x0). The indicator function 1[·] ensures that the cross-entropy loss is computed only for masked tokens. In Ou et al. (2024), it has been proven that the loss function L(θ) is an upper bound on the negative log-likelihood of the model distribution: −Ex0∼pdata(x0) [log pθ(x0)] ≤ L(θ). (13) In summary, this principled approach trains a generative model by progressively masking tokens during a forward process and learning to recover the data distribution during a reverse process, all under the (approximate) maximum likelihood estimation framework. A.2. Inference The cross-entropy loss in Eq. (12) has several equivalent forms (Ou et al., 2024). The first one is given by −El∼{1,2,…,L},x0,xl " L l X L i=1 1[x i l = M] log pθ(x i 0 |xl)

, (14) where l is uniformly sampled from {1, 2, . . . , L}, and xl is obtained by uniformly sampling l tokens from x0 without replacement for masking. Despite masking exactly l tokens is different from masking each token independently with probability t, these two masking methods lead to equivalent results in expectation (Ou et al., 2024). While Eq. (12) and Eq. (14) share the same expectation, their variances differ. Intuitively, in Eq. (12), we expect xt to have a fraction of t tokens masked. However, the randomness of the forward process (i.e., Eq. (7)) often causes deviations, especially when xt contains few tokens. In contrast, in Eq. (14), the fraction of masked tokens in xl is deterministically l L . While a theoretical analysis depends on the data distribution, empirical results show that Eq. (12) requires over 1000 Monte Carlo estimates for stable results, whereas Eq. (14) achieves stability with only 128 estimates. In addition, we can simply modify Eq. (14) to its conditional version (i.e., Eq. (6)) based on Eq. (5). 1 Large Language Diffusion Models Prompt Block 0 � = 0 � = 1 Block 1 Block 2 Non-mask token Mask token Figure 4. A Conceptual Overview of the Semi-autoregressive Sampling. Any-order autoregressive models (AO-ARM) (Uria et al., 2014; Hoogeboom et al., 2021a; Shih et al., 2022) characterize the joint distribution autoregressively for all possible orders π of the L variables. To learn such a distribution, an AO-ARM utilizes a weight-sharing neural network to model all univariate conditionals and employs mask tokens to represent absent variables. During training, the expected negative log-likelihood over the uniform distribution of all orders Uπ is minimized: −Ex0,π∼Uπ “X L i=1 log pθ(x π(i) 0 |x π(<i) 0 ; π)

. (15) Intuitively, x π(<i) 0 can be understood as a masked token xt with index in π(≥ i) being masked. It can be further proved that Eq. (15) is equivalent to Eq. (12). This connection explains the bidirectional reasoning capabilities of LLaDA, even though it was never used explicitly in the inference procedure. Nie et al. (2024) introduce unsupervised classifier-free guidance, a plug-and-play technique that balances alignment with prompts and text diversity. Specifically, unsupervised classifier-free guidance employs the following modified mask predictor for inference: p˜θ(r0|p0, rt) ∝ pθ(r0|p0, rt) 1+w pθ(r0|m, rt)w , (16) where m is a mask sequence of the same length as p0 and w is a hyperparameter that controls the strength of p0. We employ unsupervised classifier-free guidance in the downstream tasks, as detailed in Appendix B.5. A.3. Algorithms In this section, we present the training and inference algorithms. Specifically, we introduce the pre-training and supervised fine-tuning algorithms in Algorithm 1 and Algorithm 2, respectively. In addition, the likelihood evaluation algorithm is provided in Algorithm 3. Finally, we present the sampling algorithms in Algorithm 4 and Algorithm 5, which correspond to the original reverse process (i.e., random remasking) and the low-confidence remasking strategy (Chang et al., 2022) of LLaDA, respectively. Furthermore, we apply a semi-autoregressive remasking strategy for the instruct model. Specifically, the sequence is divided into several blocks and generated from left to right. Within each block, we apply the random remasking or the low-confidence remasking strategy for sampling. For clarity and better visualization, we illustrate the semi-autoregressive sampling process in Fig. 4. Our semi-autoregressive remasking strategy is inspired by the prior work of Anonymous (2025). However, it is important to note that Anonymous (2025) and LLaDA have entirely different training objectives and network architectures. Specifically, the pre-training objective of Anonymous (2025) differs from Eq. (3). Moreover, their approach incorporates a causal mask in the Transformer attention block, whereas LLaDA employs a bidirectional Transformer. 17 Large Language Diffusion Models Table 5. Model Architecture. We provide the configurations of our 1B and 7B ARM baselines, as well as the 1B and 8B LLaDA and the 8B LLaMA3 models. Our ARM Baseline 1B LLaDA 1B Our ARM Baseline 7B LLaDA 8B LLaMA3 8B Layers 22 22 28 32 32 Model dimension 2048 2048 4096 4096 4096 Attention heads 32 32 32 32 32 Vocabulary size 126,464 126,464 126,464 126,464 128,000 FFN dimension 5634 5634 13,440 12,288 14,336 Key/Value heads 4 4 8 32 8 Total parameters 1.49 B 1.49 B 6.83 B 8.02 B 8.03 B Non-embedding parameters 0.97 B 0.97 B 5.80 B 6.98 B 6.98 B B. Experiments B.1. Details of SFT Data A dynamic sequence length is employed during supervised SFT, where |EOS| tokens are appended to the end of short pairs to ensure equal sequence lengths across all data in each mini-batch. Notably, the padding |EOS| tokens are treated as part of the response, i.e., masked and included in the training objective. The |EOS| tokens are removed from the generated outputs during sampling. This strategy is crucial for LLaDA and ensures that the model learns to control the length of its responses by generating |EOS|, enabling the response length to align effectively with the given prompt. In addition, for n-turn dialogues (p 0 0 , r0 0 , p1 0 , r1 0 , . . . , pn−1 0 , rn−1 0 ), we treat it as n single-turn dialogue pairs, i.e., (p 0 0 , r0 0 ),(p 0 0 r 0 0p 1 0 , r1 0 ), . . . ,(p 0 0 r 0 0p 1 0 r 1 0 . . . pn−1 0 , rn−1 0 ) and randomly sample one. This data partitioning strategy not only equips LLaDA with multi-turn dialogue capabilities but also aligns with the padding strategy. B.2. Architectures and Scaling Experiments This section provides detailed information about the models we trained and the scalability experiments described in Sec. 3.1. Firstly, for efficiency, we trained an ARM and a MDM, both with 1.5B parameters and identical architectures. Additionally, we scaled the MDM to 8B parameters. Due to computational resource constraints, we did not train an 8B autoregressive model with the same architecture. Instead, we utilized our previously trained 7B autoregressive model for comparison. These four models are utilized in the scalability analysis in Sec. 3.1. We adopted a Transformer architecture similar to LLaMA (Touvron et al., 2023; Dubey et al., 2024) for the ARMs and MDMs we trained. Specifically, we employ RMSNorm (Zhang & Sennrich, 2019) to stabilize training, used SwiGLU (Shazeer, 2020) as the activation function to enhance non-linearity, and integrate RoPE (Su et al., 2024) for more expressive positional encoding. Tab. 5 provides an overview of the model architectures. Additionally, we employ the widely used 6ND formulation (Kaplan et al., 2020; Hoffmann et al., 2022) to calculate the training FLOPs in Fig. 3, where N represents the number of non-embedding parameters, and D denotes the total number of training tokens. B.3. Details and Ablation on Remasking This section first explains the inference methods in detail, followed by ablation studies on various remasking strategies. For instruct model, since our training includes a large number of |EOS| tokens, directly applying the lowest confidence remasking strategy would result in an excessively high and unnatural occurrence of |EOS| tokens in the generated sentences. Therefore, we divide the entire generation length into several blocks. Each block is generated from left to right, and within each block, we apply the reverse process to perform sampling. However, for the base model, since |EOS| tokens are not padded during training, using the semi-autoregressive remasking strategy makes little difference in the results. 18 Large Language Diffusion Models Table 6. Ablation on Remasking. We use GSM8K accuracy as the evaluation metric. The lowest-confidence & semi-autoregressive remasking strategy refers to generating each block from left to right, while applying the lowest-confidence remasking strategy within each block. LLaDA 8B Base LLaDA 8B Instruct Randomly remasking 52.3 72.0 Lowest confidence remasking 64.7 12.9 Lowest confidence & semi-autoregressive remasking 64.4 73.8 Table 7. Ablation on Generated Length. We use the GSM8K accuracy as the evaluation metric and set the number of sampling steps to half of the generated length. Length LLaDA 8B Base LLaDA 8B Instruct 256 62.5 75.3 512 64.7 73.8 1024 65.9 75.3 For efficiency, we set the answer length to 512 and the number of sampling steps to 256 in our ablation studies. For the semi-autoregressive remasking strategy, we set the block length to 32. To simplify the evaluation, we use GSM8K accuracy as the performance metric. As shown in Table 6, for the base model, applying the lowest confidence remasking strategy significantly improves performance, whereas the semi-autoregressive remasking strategy does not yield any noticeable benefits. In contrast, for the instruct model, directly applying the lowest confidence remasking strategy leads to a substantial performance drop. However, combining the lowest confidence remasking strategy with the semi-autoregressive remasking strategy results in the best performance for the instruct model. We provide the specific remasking strategies and hyperparameters used for each benchmark in Appendix B.5. B.4. Ablation on Generated Length In this section, we conduct ablation studies on the generated length. For simplicity, we use GSM8K as the evaluation metric. To ensure efficiency and fairness, for each setting, we set the number of sampling steps to half of the generated length, ensuring that in each sampling step, two tokens are transferred from the mask to the text. For the LLaDA 8B Base model, we employ the lowest-confidence remasking strategy (i.e., Algorithm 5). For the LLaDA 8B Instruct model, we adopt semi-autoregressive sampling with a block length of 32. As reported in Tab. 7, both the Base model and the Instruct model exhibit minimal sensitivity to the length hyperparameter. B.5. Standard Benchmarks and Evaluation In this section, we briefly introduce the benchmarks used in our study and describe the details of our evaluation process. Following standard LLM (Chu et al., 2024; Yang et al., 2024) evaluation practices, we assess LLaDA across four dimensions: General ability: MMLU (Hendrycks et al., 2020), BBH (Suzgun et al., 2022), ARC-C (Clark et al., 2018), Hellaswag (Zellers et al., 2019), TruthfulQA (Lin et al., 2021), WinoGrande (Sakaguchi et al., 2021) and PIQA (Bisk et al., 2020). Math and science ability: GSM8K (Cobbe et al., 2021), Math (Hendrycks et al., 2021) and GPQA (Rein et al., 2023). Code generation: HumanEval (Chen et al., 2021), HumanEval-FIM (Bavarian et al., 2022) and MBPP (Austin et al., 2021b). Chinese understanding: CMMLU (Li et al., 2023) and C-Eval (Huang et al., 2024a). For all the aforementioned benchmarks, we follow the widely adopted evaluation process (Gao et al., 2024) used in LLM assessments, primarily employing conditional likelihood estimation and conditional generation. Specifically, for certain benchmarks, a prompt and multiple candidate answers are provided, and the model is required to compute each candidate’s 19 Large Language Diffusion Models Table 8. Inference Configuration for LLaDA 8B Instruct. We apply the low-confidence remasking strategy across all datasets. A block length smaller than the answer length indicates the use of the semi-autoregressive remasking strategy; otherwise, it is not applied. The shorter answer lengths for MMLU and HellaSwag result from their requirement to generate only a single token (i.e., A, B, C, or D) and two special end tokens (i.e., end of the model response and end of the sentence). Answer length Block length MMLU 3 3 Hellaswag 3 3 GPQA 128 64 GSM8K 256 8 HumanEval 512 32 MBPP 512 32 Math 256 256 MMLU-pro 256 256 ARC-C 512 512 Table 9. Comparison on iGSM Dataset. 4 steps 5 steps 6 steps LLaMA3 8B Base 38.0 35.0 34.0 LLaDA 8B Base 64.0 41.0 44.0 conditional likelihood. The candidate with the highest likelihood is then selected as the model’s final answer, and accuracy is used as the evaluation metric. For the remaining benchmarks, the model generates responses based on the given prompt, and performance is evaluated using metrics such as exact match and other relevant criteria. For the base model, we use conditional likelihood estimation for MMLU, CMMLU, C-Eval, ARC-C, Hellaswag, TruthfulQA, WinoGrande, PIQA, and GPQA, while the remaining benchmarks are evaluated using conditional generation. For the instruct model, we evaluate all benchmarks using conditional generation. For datasets evaluated with conditional likelihood estimation, we adopt the widely used lm-evaluation-harness (Gao et al., 2024) framework. However, for datasets evaluated with conditional generation, we rely on an internal library for evaluation, as lm-evaluation-harness lacks implementations for certain key metrics (e.g., HumanEval-FIM). For benchmarks evaluated using conditional likelihood estimation, we use Monte Carlo estimation to approximate Eq. (6) for conditional likelihood estimation. Since MMLU, CMMLU, and C-EVAL only require the likelihood of a single token, a single Monte Carlo estimate is sufficient for these benchmarks. For all other benchmarks, we find that 128 Monte Carlo samples are adequate to produce stable results. For ARC-C, Hellaswag, TruthfulQA, WinoGrande, PIQA, and GPQA, we report the results with the optimal unsupervised classifier-free guidance scale searched in {0, 0.5, 1, 1.5, 2}. For benchmarks evaluated using conditional generation, we apply the lowest confidence remasking strategy to the base model, setting both the response length and the number of sampling steps to 1024. For the instruct model, we set the sampling steps equal to the answer length and provide the inference hyperparameters in Table 8. Due to computational resource constraints, we do not use the unsupervised classifier-free guidance for these benchmarks evaluated using conditional generation. B.6. Analysis of Sampling Steps In this section, we analyze the impact of sampling steps. For simplicity, we use the LLaDA 8B Base model and evaluate it on the GSM8K and HumanEval datasets. Additionally, we fix the answer length at 1024. As shown in Fig. 5, as the number of sampling steps increases to match the answer length, the model’s accuracy improves accordingly. B.7. Evaluation on iGSM Dataset To further assess the mathematical capabilities of LLaDA, we test its performance on iGSM (Ye et al., 2024), an infinite, synthetic GSM8K-like dataset. iGSM is generated via specific rules, with parameters that control the difficulty of problems (i.e., the number of solution steps). For evaluation consistency, we append ”#### $answer” to the final solution, adhering to 20 Large Language Diffusion Models 64 128 256 512 1,024 NFEs 20 40 60 GSM8K (4-shot) 64 128 256 512 1,024 NFEs 10 20 30 HumanEval (0-shot) Figure 5. Analysis of Sampling Steps. the GSM8K format. Below is an example with solution steps set to 4: (Question) The number of each North Star Elementary’s Cultural Studies Classroom equals 1. The number of each Westridge Elementary’s Dance Studio equals 3 times as much as the sum of each North Star Elementary’s Classroom and each North Star Elementary’s Cultural Studies Classroom. How many Dance Studio does Westridge Elementary have? (Solution) Define North Star Elementary’s Cultural Studies Classroom as x; so x = 1. Define North Star Elementary’s Classroom as m; so m = x = 1. Define Westridge Elementary’s Dance Studio as n; w = m + x = 1 + 1 = 2; so n = 3 * w = 3 * 2 = 1 #### 1 Since there are slight differences between GSM8K and iGSM (e.g., the use of a mod 5 algorithmic system), we follow (Ye et al., 2024) and provide a system prompt along with four-shot question-answer pairs for each problem. (Prompt) You’re an expert at solving elementary math problems involving addition, subtraction, and multiplication. You solve all the problems in a uniform format. All calculations are done modulo 5. For example, 4 + 4 equals 3, 2 + 4 equals 1, 3 + 3 + 3 equals 4, 3 * 3 equals 4, and 2 * 2 equals 4. When providing your solution, please end with ’#### x.’ where x is your final answer, an integer between 0 and 4. You must solve all the problems using the same solution format. Our scenarios involve up to four categories of objects: schools, classrooms, backpacks and stationeries. Each school may contain classrooms, each classroom may contain backpacks, and each backpack may contain stationeries. We can specify quantities, such as ¨the number of dance studios at each Lakeshore High.Assume that every entity ¨ with the same name has an identical configuration; for example, each Lakeshore High contains the same number of dance studios. Another guiding principle is that what is not mentioned does not exist: when we refer to classrooms at Lakeshore High, we are only discussing the classrooms explicitly mentioned in our scenario. Furthermore, if Lakeshore High is not even mentioned, any classroom within it is automatically considered to be non-existent (i.e. 0). For solution steps ranging from 4 to 6, we generate 100 questions for each case and report the corresponding accuracy in Table 9. As shown in the table, LLaDA Base demonstrates significant and consistent advantages over LLaMA3 on unseen mathematical problems, aligning with the results in Table 1. B.8. Poem Completion Tasks In this section, we present examples from our poem completion dataset as follows. Example 1: Prompt: 窈窕淑女的下一句是什么？直接输出句子即可。 Answer: 君子好逑。 21 Large Language Diffusion Models Table 10. Visualization of the Semi-Autoregressive Sampling Process. In the response of LLaDA, darker colors indicate tokens predicted in the later stages of sampling, while lighter colors correspond to earlier predictions. User What are the benefits of regular exercise for physical and mental health? LLaDA Table 11. Visualization of the Multi-turn Dialogue. We employ random remasking strategy. In the response of LLaDA, darker colors indicate tokens predicted in the later stages of sampling, while lighter colors correspond to earlier predictions. User I want to have a pet, but I don’t know whether to get a cat or a dog. Do you have any suggestions? LLaDA User I’m very busy at work, so it seems like a cat would be a more suitable option. Do you have any suggestions for getting a cat? LLaDA Example 2: Prompt: 不拘一格降人才的上一句是什么？直接输出句子即可。 Answer: 我劝天公重抖擞。 B.9. More Case Studies In this section, we present additional case studies of LLaDA 8B Instruct. First, Tab. 10 illustrates the sampling process of semi-autoregressive remasking, while Tab. 11 depicts the sampling process for multi-turn dialogues with random remasking. Additionally, Tab. 12 and Tab. 13 provide further examples of single-turn and multi-turn dialogues. Finally, Tab. 14 presents examples of poem reversal completions where the LLaDA 8B Instruct model succeeds, in contrast to the failure of GPT-4o. 22 Large Language Diffusion Models Table 12. Single-turn Dialogue Cases of LLaDA 8B Instruct. Daily life User What’s a piece of advice you’ve received that you’ve found helpful? LLaDA One helpful piece of advice I’ve received is to always be open to learning and growth. I’ve found that being willing to explore new ideas and experiences has helped me become more resilient and adaptable. By embracing a growth mindset, I’ve been able to identify opportunities for improvement and development, both personally and professionally. Daily life User Please recommend me three famous movies LLaDA Certainly! Here are three famous movies that have achieved widespread popularity and critical acclaim:

1. The Shawshank Redemption (1994) - Inspired by a novella and directed by Frank Darabont, this film tells the story of Andy Dufresne, a man convicted of murdering his wife, dealing with his harsh life in Shawshank Prison and forming an unlikely friendship with a fellow inmate.
2. The Godfather (1972) - Directed by Francis Ford Coppola, this film is based on Mario Puzo’s novel of the same name. It follows the story of the Corleone family, particularly Michael Corleone, who rises to power and takes over the family’s criminal empire.
3. The Empire Strikes Back (1980) - Directed by George Lucas, this film continues the story of a young Skywalker in the Star Wars saga. It follows Luke Skywalker as he helps the Rebel Alliance fight against the Galactic Empire and destroy the powerful weapon, the Death Star. All of these films are celebrated for their cinematic achievements, powerful storytelling, and memorable characters. Translation User Please help me translate into Chinese: ‘What is now proved was once only imagined’ LLaDA 现在被证明的曾经只是想象 Translation User Please help me translate into German: ‘What is now proved was once only imagined’ LLaDA Wer heute bestatigt ist, war einst nur immaginiert. ¨ Math User Emma decides to run 4 sprints 5 times a week. She runs 75 meters each sprint. How many total meters does she run a week? LLaDA Emma runs 4 sprints each time, so she runs a total of 4 x 5 = 20 sprints a week. Each sprint is 75 meters long, so Emma runs a total of 20 x 75 = 1500 meters a week. The final result is 1500 Code User I am writing python code, I have an array, please help me sort it from largest to smallest LLaDA Certainly! You can sort an array from the largest to smallest in Python using the ‘sort()’ method or the ‘sorted()‘ function. Here’s an example:

Using ‘sort()’ method:

my array = [3, 1, 4, 1, 5, 2] my array.sort(reverse=True) print(my array) 23 Large Language Diffusion Models Table 13. Multi-turn Dialogue Cases of LLaDA 8B Instruct. Daily life User How do I prepare for a job interview? LLaDA To prepare for a job interview, you should research the company and the job, practice common interview questions, and dress appropriately. User What are some common interview questions? LLaDA Some common interview questions include “Tell me about yourself” and “Why do you want to work for us”? Daily life User How do I start learning programming? LLaDA To learn programming, you can start by choosing a programming language that you are interested in. Some popular languages include Python, Java, and C++. User Which programming language should I learn first? LLaDA It depends on your interests and goals. Python is a great language for beginners for its simplicity and versatility. User How long does it take to learn Python? LLaDA It can take anywhere from a few weeks to several months to learn Python. User What are some good Python projects for beginners? LLaDA Some good Python projects for beginners include building a simple calculator, a game, and a web application. Math User Natalia sold clips to 48 of her friends in April, and then she sold half as many clips in May. How many clips did Natalia sell altogether in April and May? LLaDA Natalia sold clips to 48 friends in April. She sold half as many clips in May, so she sold 48/2 = 24 clips in May. Altogether, Natalia sold 48 + 24 = 72 clips in April and May. The final result is 72. User Natalia sold three times as many items in June as she did in May. How many clips did Natalia sell altogether in these three months? LLaDA Natalia sold clips to 48 friends in April. She sold half as many clips in May, so she sold 48/2 = 24 clips in May. Natalia sold three times as many items in June as she did in May, so she sold 24 * 3 = 72 clips in June. Altogether, Natalia sold 48 + 24 + 72 = 144 clips in these three months. The final result is 144. Table 14. Poem Reversal Completion Cases where LLaDA 8B Instruct Succeeds but GPT-4o Fails. Question1 User ‘但闻人语响’的上一句是什么? GPT-4o “但闻人语响”的上一句是“无可奈何花落去”,这两句出自唐代词人李清照的（武陵 春，春晚: 无可奈何花落去，但闻人语响。这首词表达了作者在春天时节的孤独与 感伤，借花落和人语声的描写，反映出词人内心的无亲与失落。 LLaDA “但闻人语响”的上一句是“空山不见人” Question2 User ‘夜静春山空’的上一句是什么? GPT-4o “夜静春山空”的上一句是“空山新雨后”.这两句出自唐代诗人王维的（山居秋 膜）:空山新雨后，夜静春山空。这首诗描绘了春天山中雨后的寂静与空灵， 表现出自然的宁静与和谐美。 LLaDA “夜静春山空”的上一句是“人闲桂花落” 24

这篇文章讲了什么？

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这篇论文介绍了一种名为 LLaDA (Large Language Diffusion with mAsking) 的新型大型语言模型。它挑战了当前大型语言模型（LLMs）普遍采用的自回归模型（ARMs）范式，提出了一种基于 扩散模型（Diffusion Model） 的替代方案。

以下是这篇论文的核心内容：

1. 挑战自回归模型（ARMs）的主导地位：

   • 目前主流的 LLMs 都基于自回归模型，即按顺序预测下一个词元。
   • 论文认为，LLMs 的关键能力（如可扩展性、上下文学习、指令遵循等）并非自回归模型的独有优势，而是源于更普遍的生成建模原则。
   • 自回归模型存在固有限制，例如生成速度慢（逐词生成）和在逆向推理任务（如反向诗歌补全）中的局限性（“反转诅咒”）。

2. 引入 LLaDA——基于掩码扩散模型（MDM）：

   • LLaDA 是一种从零开始训练的扩散模型，它通过一个 前向数据掩码过程 和一个 反向过程 来建模文本分布。
   • 其核心是一个 香草 Transformer（Vanilla Transformer），用于预测被掩码的词元（masked tokens）。
   • 通过优化似然边界，LLaDA 提供了一种 原则性的生成方法 来进行概率推断，并支持双向依赖性。

3. LLaDA 的性能和优势：

   • 可扩展性：LLaDA 展现出强大的可扩展性，在多个基准测试中（如 MMLU 和 GSM8K），其性能与同等数据训练的自建 ARM 基线相当甚至超越。
   • 上下文学习：LLaDA 8B 在上下文学习方面表现出色，与 LLaMA3 8B 相当，并超越 LLaMA2 7B。
   • 指令遵循：经过指令微调（SFT）后，LLaDA 展现出令人印象深刻的指令遵循能力，包括多轮对话。
   • 解决“反转诅咒”：LLaDA 能够有效解决自回归模型在逆向推理任务中普遍存在的“反转诅咒”问题。在反向诗歌补全任务中，LLaDA 的表现甚至优于 GPT-4o。

4. 训练与推理：

   • LLaDA 采用标准的预训练和监督微调（SFT）范式，LLaDA 8B 在 2.3 万亿个词元上进行预训练，并在 450 万对数据上进行 SFT。
   • 推理时，LLaDA 通过模拟从完全掩码到未掩码的扩散过程进行采样，并能同时预测所有掩码的词元。论文还探讨了不同的重新掩码策略（remasking strategies）来优化性能。

5. 结论：

   • 论文认为，LLaDA 证明了扩散模型是大型语言模型领域一个可行且有前途的替代方案，挑战了 LLMs 的关键能力必须与自回归模型绑定的传统观念。
   • 尽管 LLaDA 仍有进一步优化的空间（如缺乏强化学习对齐、推理敏感性、模型规模小于顶尖 LLMs 等），但其成果为自然语言处理中探索其他概率范式开辟了新的途径。

总而言之，这篇论文提出了一种创新的、非自回归的 LLM 架构，并在多个方面证明了其与现有主流自回归 LLM 竞争的能力，尤其是在处理逆向推理任务方面展现出独特的优势。

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一大段文字，不要分点

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这篇名为“Large Language Diffusion Models”的论文，挑战了当前大型语言模型（LLMs）普遍依赖自回归模型（ARMs）的范式，提出了一个名为 LLaDA 的创新性替代方案，这是一种从零开始训练的扩散模型。论文的核心观点是，LLMs 的关键能力并非自回归模型的专属，而是植根于更广泛的生成建模原则。LLaDA 通过一个前向数据掩码过程和反向过程来建模文本分布，并使用一个香草 Transformer 来预测被掩码的词元，通过优化似然边界，它提供了一种原则性的生成方法进行概率推断。在广泛的基准测试中，LLaDA 展示了强大的可扩展性，甚至超越了自建的 ARM 基线。值得注意的是，LLaDA 8B 在上下文学习方面与强大的 LLM 如 LLaMA3 8B 具有竞争力，并且在监督微调后，在多轮对话等案例研究中展现出令人印象深刻的指令遵循能力。此外，LLaDA 还成功解决了自回归模型普遍存在的“反转诅咒”问题，在反向诗歌补全任务中甚至超越了 GPT-4o。研究结果表明，扩散模型是 ARMs 的一个可行且有前景的替代方案，挑战了 LLMs 的关键能力与 ARMs 固有的假设。尽管目前 LLaDA 在计算资源、架构优化、推理指导机制和强化学习对齐方面仍有局限，但它为大型语言模型的发展开辟了新的研究方向，尤其是在双向建模和增强鲁棒性方面提供了独特的优势。

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diffusion模型具体时如何运用在text生成上面的，有什么切合之处，有什么不合一难点

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扩散模型（Diffusion Models）最初在图像生成领域取得了巨大成功，其核心思想是通过一个逐步加噪的“前向过程”将数据转化为纯噪声，再通过一个逐步去噪的“反向过程”从噪声中恢复数据。将这种思想运用到离散的文本生成上，需要进行一些巧妙的调整，LLaDA 模型就提供了一个很好的范例。

如何运用在文本生成上（切合之处）

1. 离散数据的处理：对于文本这种离散数据，扩散模型不再是添加连续的高斯噪声，而是通过一个掩码（Masking）过程来模拟噪声的引入。

   • 前向过程：文本的前向过程是逐步地将原始文本中的词元（tokens）随机地替换为特殊的“掩码（M）”词元，直到整个序列完全被掩码（LLaDA 中，每个词元被掩码的概率 t 随时间从 0 线性增加到 1）。这相当于逐步“破坏”原始文本信息，使其变得不可读。
   • 反向过程：文本的反向过程是逐步地从一个完全掩码的序列开始，迭代地预测并恢复被掩码的词元，直到原始文本被重建。LLaDA 训练一个“掩码预测器”（通常是一个 Transformer 模型，但不使用因果掩码），它接收部分掩码的序列作为输入，并同时预测所有被掩码的词元。这个过程允许模型看到整个输入上下文，而不仅仅是左侧上下文。

2. 非自回归生成：这是扩散模型应用于文本生成最核心的“切合之处”之一。传统的自回归模型（如 GPT 系列）是逐词生成，从左到右预测下一个词元。而扩散模型（特别是 LLaDA 这种掩码扩散模型）可以同时预测多个甚至所有被掩码的词元。这意味着：

   • 并行性：生成过程可以高度并行化，理论上比逐词生成更快。
   • 全局连贯性：由于模型在预测词元时可以访问整个序列的上下文（包括未来位置），它可能更好地捕捉长距离依赖关系和保持文本的全局连贯性，避免自回归模型中常见的“重复”或“跑题”问题。

3. 双向建模能力：LLaDA 的掩码预测器不使用因果掩码，这意味着它在预测任何一个词元时，都可以同时“看到”其左侧和右侧的上下文信息。这种固有的双向性是自回归模型不具备的（自回归模型只能看到左侧上下文），这使得扩散模型在处理需要前后文理解的任务时，如填空、文本补全以及逆向推理（如论文中提到的“反转诅咒”问题，即反向诗歌补全），表现出独特的优势。

4. 原理性生成：通过优化似然边界，扩散模型为文本生成提供了一个坚实的概率推断框架，这使得它能够以一种原则性的方式建模语言分布，并具有理论上的可扩展性。

不足与难点

1. 离散数据与连续模型范式的适配：尽管 LLaDA 采用了掩码策略，但扩散模型最初是为连续数据设计的。将它们严谨地适配到离散的文本空间，仍然存在理论和实现上的挑战。如何定义最优的“噪声”（掩码）调度以及反向过程的采样，需要精心设计。

2. 计算成本：虽然非自回归生成可以提高并行性，但在训练和推理阶段，扩散模型可能需要更多的计算资源。例如，LLaDA 论文提到，为了达到与 ARM 相同的似然度，MDM 可能需要更多的计算。在采样阶段，虽然可以同时预测，但通常需要多个“去噪步”（sampling steps）才能从完全掩码状态恢复到高质量文本，这会增加推理延迟。论文中也提到了需要对采样步数和生成长度进行消融研究，说明这些是影响性能的重要超参数。

3. 推理的复杂性与敏感性：扩散模型的推理过程（即从噪声中恢复数据）通常比自回归模型复杂，涉及到迭代去噪和不同的“重新掩码策略”（remasking strategies），如 LLaDA 提到的“低置信度重新掩码”和“半自回归重新掩码”。这些策略的选择和超参数的设定（如采样步数）对生成质量有显著影响，模型对这些推理超参数可能比较敏感。

4. 长文本连贯性：虽然双向建模有助于全局连贯，但在非常长的文本生成中，如何确保整个文本在语义和逻辑上的完美连贯性，仍是一个挑战。特别是在非自回归的生成模式下，如果模型在早期去噪步中做出了不理想的预测，可能会影响后续的全局质量。

5. 对齐与控制的成熟度：传统的自回归 LLMs 已经发展出了一套成熟的对齐技术（如通过人类反馈强化学习 RLHF）来提高其指令遵循能力和安全性。而扩散模型在文本领域仍处于早期阶段，其对齐和行为控制方法仍在探索中，LLaDA 论文也明确指出其尚未进行 RL 相关的对齐。

总而言之，扩散模型在文本生成领域提供了一个令人兴奋的新范式，尤其在并行生成和双向建模方面展现出巨大潜力，有效解决了传统自回归模型的一些固有局限。然而，它也面临着如何高效处理离散数据、优化推理过程以及发展成熟的对齐策略等挑战，这些都是未来研究的重要方向。

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9:11 AM · Jun 9, 2025 · 4,897 Views

justboulatbek @1258632 · 8h is this for react router? Ryan Fleury @ryanjfleury · 8h I don’t even know what that means

Show replies Νεωτερισμοί Τάκης @NeoterismoiTaki · 5h But but but, according to HN:

The convenience of only having to include a single header is nice for quick weekend projects, but for anything bigger you’re dealing with dependencies and build issues anyway.

Are you building “quick weekend projects” there in Epic Game Tools? /s Бранимир Караџић @bkaradzic · 7h This is extremely powerful! Just ability to provide extra info to debugger about memory allocation gives ability to debugger to track memory, analyze usage, provide more information on crash/corruption/etc. Relevant people Ryan Fleury @ryanjfleury Digital Grove | Working on the RAD Debugger at @radgametools / @epicgames (opinions my own) Trending now What’s happening Politics · Trending Moron 59K posts Sports · Trending Jaire 2,995 posts Politics · Trending The LAPD 243K posts Show more Terms of Service | Privacy Policy | Cookie Policy | Accessibility | Ads info |

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如何使用这个memory viewer

Cursor

根据您提供的图片内容，这个“memory viewer”（内存视图）是 RAD Debugger 的一个功能。Ryan Fleury 在推文中提到了它：

• 功能： 改变内存视图中的可视化效果；支持目标定义（target-defined）的内存范围注释（memory range annotations）。
• 实现方式： 使用 raddbg_markup.h 这个单头文件库。
• 目的： 正如 Бранимир Караџић 所说，它提供了向调试器提供额外内存分配信息的能力，从而让调试器能够追踪内存、分析使用情况、在崩溃/损坏时提供更多信息。

如何使用这个 memory viewer？

从推文内容来看，它的使用方式不是通过直接在调试器界面上点击某个按钮或菜单，而更像是 通过在你的代码中集成 raddbg_markup.h 库来实现对内存的标记和注释。

具体步骤推测如下：

1. 获取 RAD Debugger： 这是首要条件。这个内存视图是 RAD Debugger 的一部分，你需要先安装或使用这个调试器。Ryan Fleury 在 Epic Games 的 RAD Game Tools 团队工作，所以这个调试器可能与游戏开发相关，或者是一个专有的内部工具，或者将来会发布。
2. 在你的代码中集成 raddbg_markup.h： 根据推文，raddbg_markup.h 是一个单头文件库。作为开发者，你需要在你的 C/C++ 代码中包含这个头文件，并使用它提供的 API 来：
   • 定义内存区域： 标记你的程序分配的特定内存范围（例如，一个对象的内存，一个数据结构等）。
   • 添加注释： 为这些内存区域添加描述性信息或标签，以便调试器能够理解它们的用途。
3. 在 RAD Debugger 中查看： 当你的程序在 RAD Debugger 下运行时，调试器会读取你通过 raddbg_markup.h 添加的这些元数据，并在其内存视图中以增强的可视化形式展示出来，例如用颜色、标签或特殊符号来表示这些被注释的内存范围，从而帮助你更直观地理解内存的使用情况，追踪内存泄漏，分析数据损坏等。

总结来说，你不能直接“操作”这个内存视图，而是通过修改你的程序代码来“告诉”调试器如何更好地可视化你的内存。

由于图片中没有展示 RAD Debugger 的实际界面或更详细的使用说明，所以具体的操作细节需要参考该调试器的官方文档或相关项目页面。

User

做俯卧撑如何保持手腕等关节不受损？

Cursor

俯卧撑对手腕等关节的压力确实不小，但通过正确的姿势和一些技巧，完全可以避免或减少损伤。以下是一些关键的建议：

1. 选择合适的手部姿势：

   • 手掌完全打开，手指张开： 将手掌完全打开，手指张开，并均匀地平铺在地面上。这样可以分散手腕的压力到整个手掌和手指，增加接触面积，提供更好的稳定性。
   • 手指指向正前方或略微向外： 大多数情况下，让手指指向正前方（与身体方向平行）是比较好的选择。如果感觉不适，可以稍微向外旋转一点点（不超过45度），找到最舒适且稳定的角度。
   • “抓地”感： 想象你的手掌在“抓”着地面，尤其是手指根部和掌跟要压实，避免手腕悬空或过度弯曲。

2. 保持手腕中立位：

   • 这是最重要的一点。当你撑地时，确保你的手腕是直的，而不是过度向后弯曲（背屈）。手腕与前臂应该尽可能保持一条直线。
   • 避免手腕塌陷： 不要让你的手腕因为身体重量而向地面塌陷。核心收紧，用身体的力量支撑，而不是仅仅依靠手腕。

3. 使用辅助工具（如果需要）：

   • 俯卧撑架（Push-up Bars/Handles）： 这是保护手腕最好的工具之一。使用俯卧撑架可以让你保持手腕在完全中立的位置（就像握着杠铃一样），大大减少手腕的弯曲和压力。同时，它还能增加下放幅度，刺激更多肌肉。
   • 哑铃或壶铃： 如果没有俯卧撑架，也可以用一对稳固的哑铃或壶铃来代替，握住它们的把手撑地。但要确保它们在地面上不会滑动。
   • 拳头撑地： 如果手腕非常不适，可以尝试握拳用指关节撑地。这对手腕是完全中立的，但对指关节的压力较大，需要适应。

4. 调整身体姿态和发力：

   • 核心收紧，身体呈一条直线： 从头到脚踝保持一条直线，臀部不要下塌或高耸。核心稳定是分散压力的基础。
   • 肘部角度： 下放时，肘部不要完全外展成90度（像“T”字形），这样会给肩关节带来很大压力。稍微内收一点，让肘部与身体呈约 45 度角（像“A”字形），这样能更好地保护肩关节。
   • 肩胛骨稳定： 在下放和推起过程中，保持肩胛骨的稳定，不要过度耸肩或塌肩。
   • 用胸部和三头肌发力： 感受主要发力肌肉是胸部和三头肌，而不是仅仅依靠手腕的力量。

5. 循序渐进，倾听身体的声音：

   • 从简单版本开始： 如果你刚开始做俯卧撑，可以从跪姿俯卧撑或斜坡俯卧撑（手撑高物，如墙壁、桌子）开始，逐渐增加难度，直到能做标准俯卧撑。
   • 热身和拉伸： 每次训练前充分热身，尤其是手腕和肩关节的活动度练习。训练后可以对手腕进行轻柔的拉伸。
   • 如果感到疼痛，立即停止： 疼痛是身体发出的信号，不要强忍。如果手腕持续疼痛，请咨询医生或物理治疗师。

通过以上这些方法，你可以在享受俯卧撑带来益处的同时，更好地保护你的手腕和其他关节免受损伤。

User

Large Language Diffusion Models Shen Nie1, Fengqi Zhu1, Zebin You1, Xiaolu Zhang2, Jingyang Ou1, Jun Hu2, Jun Zhou2, Yankai Lin1, Ji-Rong Wen1, Chongxuan Li1 1Renmin University of China, 2Ant Group

TL;DR: We introduce LLaDA, a diffusion model with an unprecedented 8B scale, trained entirely from scratch, rivaling LLaMA3 8B in performance.

LLaDA_vs_LLaMA LLaDA_vs_LLaMA_chat What is now proved was once only imagined. ——— William Blake Motivation We contend that the intelligence of LLMs—manifested in scalability, instruction-following, in-context learning, conversational ability, and compression—stems not from the autoregressive mechanism per se, but rather from the core principle of generative modeling: approximating the true language distribution through maximum likelihood estimation.

We introduce LLaDA (Large Language Diffusion with mAsking), a simple yet principled generative paradigm for large language models that demonstrates the aforementioned remarkable capabilities.

Method LLaDA is a masked diffusion model [1, 2, 3] that follows standard pretraining and SFT while sampling via diffusion. During pretraining, it masks all tokens randomly at ratio ; in SFT, only response tokens may be masked. The model simulates diffusion from full masking ( ) to unmasking ( ), predicting all masks simultaneously at each step with flexible remasking.

method Scalability LLaDA demonstrates impressive scalability, with its overall trend being highly competitive with that of autoregressive baseline on the same data.

scaling_mmluscaling_arc_cscaling_cmmlu scaling_piqascaling_gsm8kscaling_humaneval A text generation method different from the traditional left-to-right approach Prompt: Explain what artificial intelligence is.

diff_normal_150ms.gif Case Studies Math problem User Emma decides to run 4 sprints 5 times a week. She runs 75 meters each sprint. How many total meters does she run a week? LLaDA-Instruct Emma runs 4 sprints each time, so she runs a total of 4 x 5 = 20 sprints a week. Each sprint is 75 meters long, so Emma runs a total of 20 x 75 = 1500 meters a week. The final result is 1500. Daily life User Please recommend me three famous movies LLaDA-Instruct Certainly! Here are three famous movies that have achieved widespread popularity and critical acclaim:

1. The Shawshank Redemption (1994) - Inspired by a novella and directed by Frank Darabont, this film tells the story of Andy Dufresne, a man convicted of murdering his wife, dealing with his harsh life in Shawshank Prison and forming an unlikely friendship with a fellow inmate.
2. The Godfather (1972) - Directed by Francis Ford Coppola, this film is based on Mario Puzo’s novel of the same name. It follows the story of the Corleone family, particularly Michael Corleone, who rises to power and takes over the family’s criminal empire.
3. The Empire Strikes Back (1980) - Directed by George Lucas, this film continues the story of a young Skywalker in the Star Wars saga. It follows Luke Skywalker as he helps the Rebel Alliance fight against the Galactic Empire and destroy the powerful weapon, the Death Star. All of these films are celebrated for their cinematic achievements, powerful storytelling, and memorable characters. Code generation User I am writing python code, I have an array, please help me sort it from largest to smallest LLaDA-Instruct Certainly! You can sort an array from the largest to smallest in Python using the ‘sort()’ method or the ‘sorted()‘ function. Here’s an example:

Using ‘sort()’ method:

my array = [3, 1, 4, 1, 5, 2] my array.sort(reverse=True) print(my array) Translation (English → Chinese) User Please help me translate into Chinese: ‘What is now proved was once only imagined’ LLaDA-Instruct 现在被证明的曾经只是想象 Translation (English → German) User Please help me translate into German: ‘What is now proved was once only imagined’ LLaDA-Instruct Wer heute bestätigt ist, war einst nur immaginiert. Multi-turn dialogue case 1 User Could you please share with me what the initial two lines of the renowned poem `The Road Not Taken’? LLaDA-Instruct Certainly! The initial two lines of the renowned poem The Road Not Taken" by Robert Frost are: Two roads diverged in a yellow wood, And sorry I could not travel both.” These lines set the stage for the poem, introducing the idea of a speaker facing a choice between two paths. User Please help me translate into Chinese. LLaDA-Instruct Sure! The first two lines of The Road Not Taken" by Robert Frost can be translated into Chinese as: 两条路分岔在黄色的树林中，遗憾我不能同时走’' User Please translate into German. LLaDA-Instruct Sure! The first two lines of The Road Not Taken" by Robert Frost can be translated into German as: Zwei Wege trennten sich im gelben Wald, und leider konnte ich nicht beide tun." User Please also write a poem about life choices. I require 5 sentences, and the first word of each sentence starts with C as the first letter. LLaDA-Instruct Certainly! Here’s a poem about life choices, with each sentence starting with the letter ``C": Choices cascade through life’s journey, Creating connections with each decision, Careful consideration leads to better paths, Courageous choices shape our destiny, Choosing wisely guides us through the years. Multi-turn dialogue case 2 User Natalia sold clips to 48 of her friends in April, and then she sold half as many clips in May. How many clips did Natalia sell altogether in April and May? LLaDA-Instruct Natalia sold clips to 48 friends in April. She sold half as many clips in May, so she sold 48/2 = 24 clips in May. Altogether, Natalia sold 48 + 24 = 72 clips in April and May. The final result is 72. User Natalia sold three times as many items in June as she did in May. How many clips did Natalia sell altogether in these three months? LLaDA-Instruct Natalia sold clips to 48 friends in April. She sold half as many clips in May, so she sold 48/2 = 24 clips in May. Natalia sold three times as many items in June as she did in May, so she sold 24 * 3 = 72 clips in June. Altogether, Natalia sold 48 + 24 + 72 = 144 clips in these three months. The final result is 144. BibTeX @misc{nie2025largelanguagediffusionmodels, title={Large Language Diffusion Models}, author={Shen Nie and Fengqi Zhu and Zebin You and Xiaolu Zhang and Jingyang Ou and Jun Hu and Jun Zhou and Yankai Lin and Ji-Rong Wen and Chongxuan Li}, year={2025}, eprint={2502.09992}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.CL}, url={https://arxiv.org/abs/2502.09992}, } References [1] Austin, J., Johnson, D. D., Ho, J., Tarlow, D., and Van Den Berg, R. Structured denoising diffusion models in discrete state-spaces. Advances in Neural Information Processing Systems, 34:17981–17993, 2021a.

[2] Ou, J., Nie, S., Xue, K., Zhu, F., Sun, J., Li, Z., and Li, C. Your absorbing discrete diffusion secretly models the conditional distributions of clean data. arXiv preprint arXiv:2406.03736, 2024.

[3] Nie S, Zhu F, Du C, et al. Scaling up Masked Diffusion Models on Text[J]. arXiv preprint arXiv:2410.18514, 2024.

diffusion是如何做到

Cursor

从您提供的论文摘要和方法部分来看，LLaDA 模型作为一种扩散模型，在文本生成方面是如何做到其功能的，关键在于以下几点：

1. 基于掩码（Masking）的扩散过程：

   • 前向过程（加噪）：与图像扩散模型逐步添加高斯噪声不同，LLaDA 的前向过程是通过**随机掩码（masking）**来逐步“破坏”原始文本的。在训练时，它会随机地将文本序列中的部分或全部词元（tokens）替换成一个特殊的“掩码”词元。掩码的比例 t 在 0 到 1 之间随机变化，可以理解为噪声的强度，t=0 时无掩码（原始文本），t=1 时所有词元都被掩码（纯噪声）。
   • 反向过程（去噪）：这是生成文本的核心。模型从一个完全被掩码的文本序列（t=1 状态的“纯噪声”）开始，通过多次迭代，逐步预测并恢复被掩码的词元，直到最终得到一个没有掩码的完整文本序列（t=0 状态的“干净数据”）。

2. 核心模型：掩码预测器（Mask Predictor）：

   • LLaDA 使用一个香草（vanilla）的 Transformer 模型作为其“掩码预测器”。这个 Transformer 的任务是：给定一个部分被掩码的文本序列，它能够同时预测所有被掩码位置的原始词元。
   • 关键是，这个 Transformer 不使用因果掩码（causal mask）。这意味着在预测任何一个词元时，模型可以利用该词元两侧的所有上下文信息（包括它左边的和右边的未被掩码的词元），而不仅仅是像传统自回归模型那样只能看左边的上下文。

3. 非自回归生成：

   • 由于掩码预测器能够同时预测多个被掩码的词元，LLaDA 的生成过程是非自回归的，而不是像 LLaMA 或 GPT 那样逐词从左到右生成。
   • 在采样（生成）过程中，模型会根据当前序列中的掩码状态和已恢复的词元，利用掩码预测器来填充空白。这个过程可以并行进行，从而提高生成效率。
   • 论文中提到的“灵活的重新掩码策略（flexible remasking）”是指在去噪迭代过程中，模型可以选择如何重新掩码部分已预测的词元，例如“低置信度重新掩码”，即只保留高置信度的预测，重新掩码低置信度的部分，然后在下一步迭代中再次预测，以逐步精化生成结果。

4. 训练目标：

   • 模型通过优化一个**似然边界（likelihood bound）**进行训练，这使其成为一个原则性的生成模型，能够捕获真实的语言分布。

总结来说，LLaDA 做到文本生成的方式是：

它通过模拟“破坏”和“恢复”文本的过程来学习语言的内在结构。在训练阶段，模型学习如何从一个被随机掩码的文本中，根据其上下文（包括左右两侧）来正确地“猜出”被掩码的词元。在生成阶段，这个学到的“猜词”能力被用来从一个完全空白（完全掩码）的文本开始，逐步填充内容，最终生成完整的、连贯的文本。由于其双向性和非自回归的特点，它在并行生成和处理需要全局理解的任务（如逆向推理）时展现出独特的优势。

User

Guidelines

Here, we provide guidelines for the model architecture, pre-training, SFT, and inference of LLaDA.

Model Architecture

LLaDA employs a Transformer Encoder as the network architecture for its mask predictor. In terms of trainable parameters, the Transformer Encoder is identical to the Transformer Decoder. Starting from an autoregressive model, we derive the backbone of LLaDA by simply removing the causal mask from the self-attention mechanism as following.

In addition, LLaDA designates a reserved token as the mask token (i.e., 126336).

Pre-training

The pre-training of LLaDA is straightforward and simple. Starting from an existing autoregressive model training code, only a few lines need to be modified. We provide the core code (i.e., loss computation) here.

def forward_process(input_ids, eps=1e-3):
    b, l = input_ids.shape
    t = torch.rand(b, device=input_ids.device)
    p_mask = (1 - eps) * t + eps
    p_mask = p_mask[:, None].repeat(1, l)

    masked_indices = torch.rand((b, l), device=input_ids.device) < p_mask
    # 126336 is used for [MASK] token
    noisy_batch = torch.where(masked_indices, 126336, input_ids)
    return noisy_batch, masked_indices, p_mask

# The data is an integer tensor of shape (b, 4096), 
# where b represents the batch size and 4096 is the sequence length.
input_ids = batch["input_ids"]

# We set 1% of the pre-training data to a random length that is uniformly sampled from the range [1, 4096].
# The following implementation is not elegant and involves some data waste. 
# However, the data waste is minimal, so we ignore it.
if torch.rand(1) < 0.01:
    random_length = torch.randint(1, input_ids.shape[1] + 1, (1,))
    input_ids = input_ids[:, :random_length]

noisy_batch, masked_indices, p_mask = forward_process(input_ids)
logits = model(input_ids=noisy_batch).logits

token_loss = F.cross_entropy(logits[masked_indices], input_ids[masked_indices], reduction='none') / p_mask[masked_indices]
loss = token_loss.sum() / (input_ids.shape[0] * input_ids.shape[1])

SFT

First, please refer to Appendix B.1 for the preprocessing of the SFT data. After preprocessing the data, the data format is as follows. For simplicity, we treat each word as a token and set the batch size to 2 in the following visualization.

input_ids:
<BOS><start_id>user<end_id>\nWhat is the capital of France?<eot_id><start_id>assistant<end_id>\nParis.<EOS><EOS><EOS><EOS><EOS><EOS><EOS><EOS><EOS><EOS>
<BOS><start_id>user<end_id>\nWhat is the capital of Canada?<eot_id><start_id>assistant<end_id>\nThe capital of Canada is Ottawa, located in Ontario.<EOS>

prompt_lengths:
[17, 17]

After preprocessing the SFT data, we can obtain the SFT code by making simple modifications to the pre-training code. The key difference from pre-training is that SFT does not add noise to the prompt.

input_ids, prompt_lengths = batch["input_ids"], batch["prompt_lengths"]

noisy_batch, _, p_mask = forward_process(input_ids)

# Do not add noise to the prompt
token_positions = torch.arange(noisy_batch.shape[1], device=noisy_batch.device).expand(noisy_batch.size(0), noisy_batch.size(1))
prompt_mask = (temp_tensor < prompt_length.unsqueeze(1))
noisy_batch[prompt_mask] = input_ids[prompt_mask]

# Calculate the answer length (including the padded <EOS> tokens)
prompt_mask = prompt_mask.to(torch.int64)    
answer_lengths = torch.sum((1 - prompt_mask), dim=-1, keepdim=True)
answer_lengths = answer_length.repeat(1, noisy_batch.shape[1])    

masked_indices = (noisy_batch == 126336)

logits = model(input_ids=noisy_batch).logits
    
token_loss = F.cross_entropy(logits[masked_indices], input_ids[masked_indices], reduction='none') / p_mask[masked_indices]
ce_loss = torch.sum(token_loss / answer_lengths[masked_indices]) / input_ids.shape[0]

Sampling

Overall, we categorize LLaDA’s sampling process into three types: fixed-length, semi-autoregressive-origin, and semi-autoregressive-padding. It is worth noting that the semi-autoregressive-origin method was not mentioned in our paper, nor did we provide the corresponding code. However, we include it here because we believe that sharing both our failures and insights from the exploration process is valuable. These three sampling methods are illustrated in the figure below.

For each step in the above three sampling processes, as detailed in Section 2.4 in our paper, the mask predictor first predicts all masked tokens simultaneously. Then, a certain proportion of these predictions are remasked. To determine which predicted tokens should be re-masked, we can adopt two strategies: randomly remasking or low-confidence remasking. Notably, both remasking strategies can be applied to all three sampling processes mentioned above.

For the LLaDA-Base model, we adapt low-confidence remasking to the three sampling processes mentioned above. We find that fixed-length and semi-autoregressive-padding achieve similar results, whereas semi-autoregressive-origin performs slightly worse.

For the LLaDA-Instruct model, the situation is slightly more complex.

First, if the semi-autoregressive-origin method is used, the Instruct model performs poorly. This is because, during SFT, each sequence is a complete sentence (whereas in pre-training, many sequences are truncated sentences). As a result, during sampling, given a generated length, regardless of whether it is long or short, the Instruct model tends to generate a complete sentence. Unlike the Base model, it does not encounter cases where a sentence is only partially generated and needs to be continued.

When performing fixed-length sampling with a high answer length (e.g., greater than 512), we find that low-confidence remasking results in an unusually high proportion of <EOS> tokens in the generated sentences, which severely impacts the model’s performance. In contrast, this issue does not arise when randomly remasking is used.

Furthermore, since low-confidence remasking achieved better results in the Base model, we also hoped that it could be applied to the Instruct model. We found that combining low-confidence remasking with semi-autoregressive-padding effectively mitigates the issue of generating an excessively high proportion of tokens. Moreover, this combination achieves slightly better results than randomly remasking & fixed-length.

You can find more details about the sampling method in our paper.

如何训练？

Cursor

根据您提供的指南，LLaDA 模型的训练过程分为两个主要阶段：预训练 (Pre-training) 和 监督微调 (Supervised Fine-Tuning, SFT)。

1. 模型架构 (Model Architecture)

LLaDA 使用一个 Transformer Encoder 作为其核心网络架构，充当“掩码预测器”（mask predictor）。这个 Transformer Encoder 的设计与 Transformer Decoder 类似，但关键区别在于它移除了自注意力机制中的因果掩码（causal mask）。这意味着模型在预测任何一个词元时，都能同时看到它左侧和右侧的上下文信息。模型还专门定义了一个保留词元（ID 126336）作为掩码词元 [MASK]。

2. 预训练 (Pre-training)

预训练的目标是在大规模文本数据上学习语言的通用表示。这个过程通过一个掩码扩散机制来实现：

• 数据准备：输入是形状为 (b, 4096) 的整数张量 input_ids，其中 b 是批量大小，4096 是序列长度。为了增强模型处理变长数据的能力，有 1% 的预训练数据会被随机截取到 1 到 4096 之间的随机长度。
• 前向过程（加噪）：
  • 对于每个输入序列，会随机生成一个掩码概率 t（范围在 [eps, 1-eps] 之间，eps 为一个小常数如 1e-3）。
  • forward_process 函数会根据这个 t 值，独立地随机选择 input_ids 中的词元进行掩码。被选中的词元将被替换为特殊的掩码词元（126336）。
  • 函数返回 noisy_batch（被掩码的输入）、masked_indices（哪些位置被掩码的布尔张量）和 p_mask（每个序列的掩码概率）。
• 损失计算：
  • model(input_ids=noisy_batch).logits 获取模型对被掩码输入的预测输出。
  • 损失函数计算的是在 masked_indices 位置上的交叉熵损失。
  • 每个被掩码词元的损失会被除以其对应的掩码概率 p_mask，然后进行求和。
  • 最终的总损失是所有掩码词元损失的总和，再除以输入序列的词元总数（input_ids.shape[0] * input_ids.shape[1]），进行平均。
  • 这个损失函数的目标是让模型学会准确预测被掩码的词元，同时考虑到掩码的密度。

3. 监督微调 (SFT)

SFT 的目标是增强 LLaDA 的指令遵循（instruction-following）能力，使其能够更好地响应用户提示并生成相关的回答。

• 数据准备：SFT 使用成对的数据（提示 prompt 和响应 response），并进行了特殊预处理。每个序列包含 <BOS>、<start_id>user<end_id>、提示、<eot_id>、<start_id>assistant<end_id>、响应以及末尾的 <EOS> 词元。短序列会用额外的 <EOS> 词元进行填充，以确保批次内序列长度一致。在多轮对话中，每一轮对话都会被视为独立的单轮对话对进行训练。
• 关键区别：与预训练不同，SFT 的核心在于不对提示（prompt）部分添加噪声。只有响应（response）部分会被掩码。
• 掩码过程：
  • 首先，整个 input_ids（包含提示和响应）会通过 forward_process 进行处理，生成 noisy_batch。
  • 然后，通过 prompt_mask（一个指示哪些词元属于提示部分的布尔张量），将 noisy_batch 中提示部分的词元恢复为原始的 input_ids 中的词元。这样就确保了提示部分始终是清晰的。
  • masked_indices 会被更新，只包含响应部分被掩码的词元。
  • answer_lengths 会被计算，用于规范化损失。
• 损失计算：
  • 模型同样接收 noisy_batch（提示清晰，响应部分被掩码）作为输入，计算 logits。
  • 损失函数 F.cross_entropy 仍然只计算在 masked_indices 位置上的交叉熵损失，并除以对应的 p_mask。
  • 最终的 ce_loss 会将这些损失求和，并除以总的回答长度（考虑了填充的 <EOS> 词元）和批量大小，以进行平均。

通过这两个阶段的训练，LLaDA 模型能够学习到从掩码文本中恢复信息的通用能力，并通过 SFT 适应特定的指令遵循任务，从而实现高质量的文本生成。

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最近发生了什么？

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1. Stack Overflow 与 Databricks 合作： Stack Overflow 宣布加入 Databricks Marketplace，将通过新的集成向客户提供 Stack Overflow 知识解决方案，以支持他们的数据和 AI 生态系统。
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3. MLX 和 Apple 硬件： Ivan Fioravanti 提到他购买 M3 Ultra 512 主要是为了 MLX 的纯数学计算能力，而非其他 Apple 产品的特性。
4. 多模态内容检索新进展： David Wan 分享了一项名为 CLaMR 的新工作，旨在通过联合考虑视频、语音、OCR 和元数据来解决多模态内容检索问题，并称其能将检索性能提升 25 nDCG@10。
5. LLM 速度和成本讨论： Jeremy Howard 提到了新模型 Optimus Alpha 和 Grok 3 Beta 速度非常快（比 R1 快约 40 倍），同时批评了 GPT 4.5 慢、昂贵且可能出错。
6. 一些轻松趣闻： 有用户提到了一个旗帜有 15 条杠和 44 颗星但没有附着物体的观察，以及 Julie Zhuo 分享了她孩子关于“ChatGPT”在法语中听起来像“猫，我放屁了”的趣事。

热门趋势：

• 政治： “Moron” 和 “The LAPD”
• 体育： “Jaire” 和 “Oilers at Panthers” (冰球比赛，晚上 8 点开始)
• 美国趋势： “Advisory Committee” 和 “#BETAwards2025” (与 Tylil 一起 trending)
• 其他： “Civil War” (政治话题)

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政治： “Moron” 和 “The LAPD” 体育： “Jaire” 和 “Oilers at Panthers” (冰球比赛，晚上 8 点开始) 美国趋势： “Advisory Committee” 和 “#BETAwards2025” (与 Tylil 一起 trending) 其他： “Civil War” (政治话题)

聊聊这些？

Cursor

好的，我们来聊聊您列出的这些热门话题，它们反映了当前社交媒体上人们关注的一些焦点。

政治类话题：

• “Moron”（笨蛋/白痴）：这个词在政治语境中，通常被用于强烈批评或嘲讽某个政治人物、其言论或政策。它的出现往往伴随着激烈的辩论或争议，表明人们对某些行为或观点持有负面甚至鄙视的态度。社交媒体时代，这种直接且带有情绪色彩的词语更容易迅速传播并成为热点。
• “The LAPD”（洛杉矶警察局）：任何与执法部门相关的热点，通常都与具体的事件紧密相连。这可能涉及警察行为不当的指控、与社区的冲突、新的警务政策、引人注目的犯罪调查，或者围绕公共安全和警察改革的持续讨论。洛杉矶警察局作为美国最大的警察机构之一，其一举一动都可能引发广泛关注。

体育类话题：

• “Jaire”：这个名字很可能指的是 Jaire Alexander，他是美国国家橄榄球联盟（NFL）绿湾包装工队的一名著名角卫。运动员因为比赛表现、合同新闻、场外言论或个人生活等原因登上热搜是很常见的。如果比赛赛季正在进行，那很可能是因为他在最近的比赛中有出色表现或引发了争议。
• “Oilers at Panthers”（油人队对美洲豹队）：这明显是一场冰球比赛的对阵。埃德蒙顿油人队（Edmonton Oilers）和佛罗里达美洲豹队（Florida Panthers）都是北美冰球联盟（NHL）的队伍。如果这场比赛在晚上 8:00 开始，并且正在成为趋势，那很可能是一场重要的比赛，比如季后赛的关键战役，或者两支实力强劲的球队之间的备受期待的对决。冰球运动在美国和加拿大都有大量拥趸，重大比赛自然会引发热议。

美国趋势：

• “Advisory Committee”（咨询委员会）：这是一个比较宽泛的词语，可能指政府的某个咨询委员会、企业的顾问团，或者某个特定领域的专家小组。这类词条成为趋势，通常意味着该委员会发布了重要报告、提出了关键政策建议，或者其成员的组成、运作方式引发了争议。例如，可能是关于公共卫生、经济政策或科技监管的某个委员会。
• "#BETAwards2025"：BET Awards（黑人娱乐电视奖）是美国一个旨在表彰黑人在音乐、电影、体育和娱乐领域成就的年度奖项。既然已经是 2025 年的标签，这可能意味着：
  1. 提早公布了 2025 年的提名名单或主持人等信息。
  2. 与 2024 年的奖项颁发（如果最近举行了）相关，但标签错误地写成了 2025。
  3. 某个与 BET Awards 相关的重要新闻或事件被提前爆出，引发了讨论。 “Trending with Tylil” 可能意味着 Tylil 这个个人或账号在积极推动或参与这个话题的讨论，从而使其成为一个更广泛的趋势。

其他话题：

• “Civil War”（内战）：在当今美国的政治语境中，这个词通常不是指真实的武装冲突，而更多地被用作一种比喻，来形容国家内部极度的政治两极分化、社会矛盾激化、意识形态对立严重，以及由此引发的文化战争和政治僵局。它反映了人们对国家团结和未来走向的深切担忧，有时也带有强烈的煽动性。

这些趋势共同勾勒出了社交媒体上人们关注的政治纷争、体育赛事、文化事件以及对社会现状的反思。它们都是即时且动态变化的，反映着某一时刻的集体情绪和兴趣点。

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genres是什么

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在英语中，genres 是 genre 的复数形式。

Genre 的意思是“类型”或“种类”，尤其指在艺术、文学、音乐、电影等创作领域的特定分类。这些分类通常根据内容、风格、形式或主题来区分。

例如：

• 电影 genres：喜剧 (comedy)、科幻 (sci-fi)、恐怖 (horror)、动作 (action)、剧情 (drama) 等。
• 音乐 genres：流行 (pop)、摇滚 (rock)、古典 (classical)、爵士 (jazz)、嘻哈 (hip-hop) 等。
• 文学 genres：小说 (novel)、诗歌 (poetry)、散文 (essay)、传记 (biography) 等。

所以，当你看到 genres 时，它指的是某一类事物所包含的多种类型。

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在windows上面build postgres

Cursor

在 Windows 上构建 PostgreSQL 通常使用 Visual Studio 和 MinGW/MSYS2 两种方式，其中 使用 Visual Studio 是官方推荐且支持最全面的方法。这里我将详细介绍如何使用 Visual Studio 来构建 PostgreSQL。

重要提示： 这个过程可能比较复杂，需要一些基本的开发环境配置知识。

使用 Visual Studio 构建 PostgreSQL (推荐)

这种方法利用 Microsoft 的编译工具链，生成的二进制文件与 Windows 环境兼容性最好。

1. 准备工作 (Prerequisites)

你需要安装以下软件和工具：

• Visual Studio (MSVC):
  • 推荐使用最新版本的 Visual Studio (例如 Visual Studio 2022)。
  • 安装时，务必选择包含 “使用 C++ 的桌面开发” (Desktop development with C++) 工作负载。 这会安装 C++ 编译器、构建工具和 Windows SDK。
• Perl:
  • PostgreSQL 的构建系统需要 Perl。推荐使用 ActivePerl 或 Strawberry Perl。
  • 安装后，确保 Perl 的可执行路径已添加到系统的 PATH 环境变量中。
• Flex 和 Bison (WinFlexBison):
  • 这是词法分析器和语法分析器生成工具，PostgreSQL 需要它们来解析 SQL 语法。
  • 下载预编译的 WinFlexBison，例如从 GitHub 发布页面下载最新版本：https://github.com/lexxmark/winflexbison/releases
  • 解压后，将包含 flex.exe 和 bison.exe 的目录添加到系统的 PATH 环境变量中。
• Zlib (可选但强烈推荐):
  • 用于压缩和解压缩数据。
  • 下载预编译的 Zlib 库，例如从 https://www.zlib.net/ 或一些第三方 Windows 库分发网站获取适用于 MSVC 的版本。
  • 或者，你可以自行从源代码编译 Zlib (这会增加复杂性)。
  • 如果你下载了预编译版本，确保你清楚 zlib.lib (静态库) 或 zlib.dll (动态库) 以及头文件 (zlib.h, zconf.h) 的位置。
• OpenSSL (可选但强烈推荐):
  • 用于 SSL/TLS 加密连接。
  • 下载预编译的 OpenSSL 库，例如从 https://slproweb.com/products/Win32OpenSSL.html (注意选择适合你的 Visual Studio 版本和架构的 Win64 OpenSSL Light)。
  • 如果你下载了预编译版本，同样要确保你清楚库文件 (libcrypto.lib, libssl.lib) 和头文件的位置。
• PostgreSQL 源代码:
  • 从 PostgreSQL 官方网站下载最新的稳定版源代码：https://www.postgresql.org/download/
  • 选择 .tar.gz 或 .zip 文件，并解压到一个你希望构建的目录，例如 C:\PostgreSQL_Source\postgresql-X.Y.Z。

2. 配置环境变量 (如果需要)

如果你下载了 Zlib 和 OpenSSL 的预编译版本，且它们不在标准路径中，你可能需要在构建前设置一些环境变量，或者在配置步骤中明确指定路径。

• Zlib: ZLIB_PATH=<Zlib_安装目录>
• OpenSSL: OPENSSL_PATH=<OpenSSL_安装目录>

例如，如果 Zlib 在 C:\Libraries\zlib，OpenSSL 在 C:\Libraries\openssl： 在命令行中设置：

set ZLIB_PATH=C:\Libraries\zlib
set OPENSSL_PATH=C:\Libraries\openssl

或者在系统环境变量中添加。

3. 构建步骤

1. 打开 Visual Studio 的“适用于 VS 的开发人员命令提示符” (Developer Command Prompt for VS)：

   • 在 Windows 开始菜单中搜索 “Developer Command Prompt for VS” 或 “适用于 VS 的开发人员命令提示符”，并打开它。不要使用普通的命令提示符或 PowerShell，因为这个提示符已经配置了所有必要的编译工具路径。

2. 导航到 PostgreSQL 源代码目录：

   cd C:\PostgreSQL_Source\postgresql-X.Y.Z
   

   (请将 X.Y.Z 替换为你的 PostgreSQL 版本号)

3. 配置构建 (Configure)： PostgreSQL 使用 configure 脚本来生成构建文件。对于 Windows/MSVC，你可以使用 win32\build.bat 或直接调用 configure (通常通过 vcvarsall.bat 或 Developer Command Prompt 自动设置环境)。

   最简单的方法是使用 build.bat 脚本。

   .\win32\build.bat
   

   这将尝试使用默认配置进行构建。

   如果需要包含 Zlib 和 OpenSSL，或者进行自定义配置，你需要提供额外的参数。例如：

   .\win32\build.bat --with-perl --with-tcl --with-python --with-openssl --with-zlib
   

   如果你设置了 ZLIB_PATH 和 OPENSSL_PATH 环境变量，构建脚本应该能自动找到它们。如果不行，你可能需要手动指定路径，但这通常是在 Makefile 级别进行，build.bat 会简化这些。

   或者，你可以直接使用 configure 命令，但需要确保环境配置正确：

   # 这步通常在打开Developer Command Prompt时已完成
   # "C:\Program Files\Microsoft Visual Studio\...\VC\Auxiliary\Build\vcvars64.bat"
   
   # 执行 configure
   # --without-readline 如果不需要 readline
   # --without-zlib 如果不包含 zlib
   # --without-openssl 如果不包含 openssl
   ./configure --enable-cassert --enable-debug --with-extra-version="-VS" --with-perl --with-openssl --with-zlib
   

   configure 成功后会生成 GNUmakefile 和其他构建文件。

4. 编译 (Compile)： 使用 nmake 命令进行编译（make 是 Linux/Unix 环境下的命令）。

   nmake
   

   这个过程会比较长。如果一切顺利，你会看到编译成功的提示。

5. 安装 (Install)： 编译完成后，你可以选择将 PostgreSQL 安装到指定目录。

   nmake install
   

   默认情况下，它会安装到 C:\Program Files\PostgreSQL\X.Y 类似的目录。

   你也可以在配置阶段指定安装路径：

   .\win32\build.bat --prefix="C:\MyPostgres" ...
   # 或者对于 configure
   ./configure --prefix="C:\MyPostgres" ...
   

   然后执行 nmake install。

6. 运行测试 (可选)：

   nmake check
   

   这会运行 PostgreSQL 的测试套件，验证构建是否成功且功能正常。

常见问题与排查

• 找不到 Flex/Bison/Perl: 确保它们的路径已正确添加到系统 PATH 环境变量中，并且在 Developer Command Prompt 中可以通过 flex --version 等命令来验证。
• 找不到 Zlib/OpenSSL 库或头文件:
  • 检查你下载的 Zlib/OpenSSL 版本是否与你的 Visual Studio 版本（32位/64位）兼容。
  • 确保 ZLIB_PATH 和 OPENSSL_PATH 环境变量设置正确，并且包含 lib 和 include 子目录（如果它们是标准布局）。有时你可能需要明确指定 LDFLAGS 和 CPPFLAGS 环境变量来指向库和头文件。
• 编译错误: 仔细阅读错误信息。它们通常会指出缺少的文件、不兼容的类型或未定义的符号。
• Visual Studio 版本问题: 确保你使用的 Visual Studio 版本是受 PostgreSQL 支持的。太旧的版本可能存在兼容性问题。

通过上述步骤，你应该能够在 Windows 上成功构建 PostgreSQL。构建完成后，你就可以像使用官方安装版一样，初始化数据库集群、启动服务器并进行使用了。

set ZLIB_PATH=C:\Libraries\zlib
set OPENSSL_PATH=C:\Libraries\openssl

    cd C:\PostgreSQL_Source\postgresql-X.Y.Z

    .\win32\build.bat

    .\win32\build.bat --with-perl --with-tcl --with-python --with-openssl --with-zlib

    # 这步通常在打开Developer Command Prompt时已完成
    # "C:\Program Files\Microsoft Visual Studio\...\VC\Auxiliary\Build\vcvars64.bat"

    # 执行 configure
    # --without-readline 如果不需要 readline
    # --without-zlib 如果不包含 zlib
    # --without-openssl 如果不包含 openssl
    ./configure --enable-cassert --enable-debug --with-extra-version="-VS" --with-perl --with-openssl --with-zlib

    nmake

    nmake install

    .\win32\build.bat --prefix="C:\MyPostgres" ...
    # 或者对于 configure
    ./configure --prefix="C:\MyPostgres" ...

    nmake check

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使用clang

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在 Windows 上使用 Clang 来构建 PostgreSQL，通常需要结合 MSYS2 环境。Clang 编译器本身是跨平台的，但在 Windows 上，它不像 Visual Studio 那样提供一个完整且开箱即用的构建环境（包括链接器、make 工具等）。因此，我们通常会借助 MSYS2 来模拟一个类 Unix 的环境，并在其中使用 Clang 和 MinGW-w64 工具链。

这种方法对于习惯 Linux/Unix 构建流程的开发者来说可能更直观，但相比 Visual Studio 构建，可能在某些第三方库的集成上略显复杂。

使用 Clang (通过 MSYS2 MINGW64 环境) 构建 PostgreSQL

1. 准备工作 (Prerequisites)

• MSYS2:

  • 下载并安装 MSYS2：https://www.msys2.org/
  • 按照官方说明完成安装后的初始化和更新：

    pacman -Syu
    pacman -Syu
    

  • 重要： 确保你打开的是 “MSYS2 MinGW 64-bit” shell，而不是 MINGW32 或 MSYS。这个环境配置了正确的 PATH，可以访问 MinGW-w64 提供的 64 位工具链和 Clang。

• 安装必要的构建工具和库 (在 MSYS2 MinGW 64-bit shell 中执行):

  # 安装 Clang 编译器和相关的 MinGW-w64 工具链
  pacman -S mingw-w64-x86_64-clang mingw-w64-x86_64-make mingw-w64-x86_64-gcc
  
  # 安装 Flex 和 Bison
  pacman -S flex bison
  
  # 安装 Perl
  pacman -S perl
  
  # 安装 Zlib (库和开发文件)
  pacman -S mingw-w64-x86_64-zlib
  
  # 安装 OpenSSL (库和开发文件)
  pacman -S mingw-w64-x86_64-openssl
  
  # 安装 Readline (可选，提供更好的交互式终端体验)
  pacman -S mingw-w64-x86_64-readline
  
  # 其他可能的依赖，例如 Python (如果需要构建 PL/Python 等)
  pacman -S mingw-w64-x86_64-python
  

  • mingw-w64-x86_64-clang: Clang 编译器。
  • mingw-w64-x86_64-make: GNU Make 工具。
  • mingw-w64-x86_64-gcc: 虽然我们用 Clang 编译，但 GCC 的链接器 ld 和其他一些工具通常会作为默认后端被 Clang 使用，或者作为备用。

• PostgreSQL 源代码:

  • 从 PostgreSQL 官方网站下载最新的稳定版源代码：https://www.postgresql.org/download/
  • 选择 .tar.gz 文件，并解压到一个你希望构建的目录。建议将源代码放在 MSYS2 环境能够方便访问的路径下，例如直接在 MSYS2 的 home 目录下 (/home/your_username/)，或者挂载的 Windows 盘符下（例如 cd /c/PostgreSQL_Source/postgresql-X.Y.Z）。

2. 构建步骤

1. 打开 MSYS2 MinGW 64-bit shell:

   • 从开始菜单启动 “MSYS2 MinGW 64-bit”。

2. 导航到 PostgreSQL 源代码目录:

   cd /c/PostgreSQL_Source/postgresql-X.Y.Z
   # 替换为你的实际路径和版本号
   

3. 配置构建 (Configure): 这一步是告诉构建系统使用 Clang 编译器以及哪些可选功能。

   export CC=clang
   export CXX=clang++
   
   ./configure \
       --prefix=/usr/local/pgsql \ # 指定安装路径，通常在 MSYS2 环境下是 /usr/local/pgsql
       --with-perl \
       --with-openssl \
       --with-zlib \
       --with-readline \
       --enable-cassert \ # 启用断言，便于调试
       --enable-debug     # 启用调试符号
   

   • export CC=clang 和 export CXX=clang++：明确指定使用 Clang 作为 C 和 C++ 编译器。
   • --prefix: 指定 PostgreSQL 的安装路径。make install 命令会将其安装到此目录。
   • --with-perl, --with-openssl, --with-zlib, --with-readline: 启用这些可选组件的支持。因为你已经通过 pacman 安装了它们的开发文件，configure 应该能自动找到它们。

   注意： 如果 configure 报错说找不到某个库，通常是环境变量或库的路径问题。在 MSYS2 环境中，pacman 安装的库通常在 /mingw64/lib 和 /mingw64/include 等标准路径下，这些路径已被 shell 自动配置，所以通常不需要手动设置 LDFLAGS 或 CPPFLAGS。

4. 编译 (Compile): 执行 make 命令开始编译。

   make -j$(nproc) # -j 选项用于并行编译，利用多核 CPU
   

   这个过程会比较长。如果一切顺利，你会看到编译成功的提示。

5. 安装 (Install): 编译完成后，将 PostgreSQL 安装到 --prefix 指定的目录。

   make install
   

   这会将 PostgreSQL 的可执行文件、库文件、头文件等复制到 /usr/local/pgsql (或你指定的 --prefix 路径) 下。

6. 运行测试 (可选):

   make check
   

   这会运行 PostgreSQL 的测试套件，验证构建是否成功且功能正常。

3. 常见问题与排查

• 找不到 clang 或 make: 确保你打开的是 “MSYS2 MinGW 64-bit” shell，并且已经通过 pacman -S mingw-w64-x86_64-clang mingw-w64-x86_64-make 正确安装了它们。
• configure 报错找不到库: 检查 pacman -S 命令是否成功安装了对应库的开发文件（通常包名以 mingw-w64-x86_64- 开头，且不只是运行时库）。如果库是自定义路径，可能需要手动设置 CPPFLAGS 和 LDFLAGS 来指向它们。
• 内存或 CPU 使用过高: 并行编译时，make -j 参数太大会消耗大量系统资源。如果遇到问题，可以尝试减少 j 的值，例如 make -j4。
• 编译错误: 仔细阅读错误信息。虽然 Clang 的错误信息通常比 GCC 更友好，但仍然需要耐心分析。

使用 Clang 和 MSYS2 构建 PostgreSQL 提供了一种在 Windows 上获得类似 Linux/Unix 开发体验的方式。构建完成后，你就可以在 MSYS2 环境中运行和管理 PostgreSQL 实例了。

        pacman -Syu
        pacman -Syu

    # 安装 Clang 编译器和相关的 MinGW-w64 工具链
    pacman -S mingw-w64-x86_64-clang mingw-w64-x86_64-make mingw-w64-x86_64-gcc

    # 安装 Flex 和 Bison
    pacman -S flex bison

    # 安装 Perl
    pacman -S perl

    # 安装 Zlib (库和开发文件)
    pacman -S mingw-w64-x86_64-zlib

    # 安装 OpenSSL (库和开发文件)
    pacman -S mingw-w64-x86_64-openssl

    # 安装 Readline (可选，提供更好的交互式终端体验)
    pacman -S mingw-w64-x86_64-readline

    # 其他可能的依赖，例如 Python (如果需要构建 PL/Python 等)
    pacman -S mingw-w64-x86_64-python

    cd /c/PostgreSQL_Source/postgresql-X.Y.Z
    # 替换为你的实际路径和版本号

    export CC=clang
    export CXX=clang++

    ./configure \
        --prefix=/usr/local/pgsql \ # 指定安装路径，通常在 MSYS2 环境下是 /usr/local/pgsql
        --with-perl \
        --with-openssl \
        --with-zlib \
        --with-readline \
        --enable-cassert \ # 启用断言，便于调试
        --enable-debug     # 启用调试符号

    make -j$(nproc) # -j 选项用于并行编译，利用多核 CPU

    make install

    make check

User

PS C:\Users\tannal> scoop search postgre PS C:\Users\tannal> scoop search postgre PS C:\Users\tannal> $env:https_proxy=“http://127.0.0.1:7897” PS C:\Users\tannal> scoop search postgre Results from local buckets…

Name Version Source Binaries

postgresql 17.2 main postgrest 12.2.3 main postgresql10 10.23 versions postgresql11 11.22 versions postgresql12 12.22 versions postgresql13 13.21 versions postgresql14 14.18 versions postgresql15 15.13 versions postgresql16 16.9 versions

PS C:\Users\tannal> scoop install postgresql Updating Scoop… Scoop was updated successfully! Installing ‘7zip19.00-helper’ (19.00) [64bit] from ‘main’ bucket 7z1900-x64.msi (1.7 MB) [=====================================================================================] 100% Checking hash of 7z1900-x64.msi … ok. Extracting 7z1900-x64.msi … done. Linking ~\scoop\apps\7zip19.00-helper\current => ~\scoop\apps\7zip19.00-helper\19.00 Creating shim for ‘7z1900-helper’. ‘7zip19.00-helper’ (19.00) was installed successfully! Installing ‘postgresql’ (17.2) [64bit] from ‘main’ bucket postgresql-17.2-1-windows-x64-binaries.zip (296.9 MB) [=======================================================] 100% Checking hash of postgresql-17.2-1-windows-x64-binaries.zip … ok.

装完了在哪里？

Cursor

您使用 Scoop 安装 PostgreSQL 后，它通常会安装在 Scoop 的应用程序目录下。

根据您输出的信息，PostgreSQL 17.2 已经成功安装。它的安装路径通常是：

C:\Users\<您的用户名>\scoop\apps\postgresql\current

或者更具体的版本路径是：

C:\Users\<您的用户名>\scoop\apps\postgresql\17.2

其中 current 是一个符号链接（symbolic link），指向当前安装的具体版本目录（例如 17.2）。

您可以在 PowerShell 中直接导航到这个目录来确认：

cd ~\scoop\apps\postgresql\current
ls

在这里，您会找到 PostgreSQL 的二进制文件（例如 bin 目录下的 psql.exe, pg_ctl.exe 等）以及其他相关文件。

cd ~\scoop\apps\postgresql\current
ls

User

这是什么vsocde插件？

Cursor

你图片中看到的主要应用程序窗口是 TablePlus。

TablePlus 是一款独立的、跨平台的数据库管理工具，用于管理多种数据库（如 PostgreSQL, MySQL, SQL Server 等）。它不是 VS Code 的插件。

在屏幕左侧的背景中，你可以看到有 VS Code 本身的窗口，以及其他应用程序，比如 Chrome 浏览器等。但中间那个最大的、带有数据库连接（PostgreSQL 16.6, T1.Lv1.3）的界面，明确是 TablePlus。

User

有没有开源替代品？

Cursor

当然！TablePlus 是一款很棒的工具，但如果你正在寻找开源的替代品，市场上也有许多功能强大且广受欢迎的选择。以下是一些主要的开源数据库管理工具，它们通常支持多种数据库，并且拥有活跃的社区：

1. DBeaver Community Edition

   • 特点： 这是最受欢迎的开源数据库工具之一，功能非常全面。它支持几乎所有主流的数据库（包括 PostgreSQL、MySQL、Oracle、SQL Server、SQLite 等），并提供数据编辑、SQL 编辑器、ER 图生成、数据导入导出、任务调度等功能。
   • 优点： 跨平台（Windows, macOS, Linux），功能强大，界面友好，社区版免费且功能足够日常使用。
   • 缺点： 功能太多有时显得有点笨重。

2. pgAdmin

   • 特点： 这是 PostgreSQL 官方推荐的、功能最完善的 PostgreSQL 数据库管理工具。它是一个 Web 应用程序，可以部署在本地或服务器上，通过浏览器访问。提供详细的服务器状态监控、SQL 查询工具、数据管理、备份恢复等。
   • 优点： 专门为 PostgreSQL 设计，功能非常强大和深入，完全免费开源。
   • 缺点： 主要针对 PostgreSQL，虽然现在也支持一些其他数据库，但不如 DBeaver 普适。作为一个 Web 应用，初次设置可能比桌面应用稍复杂。

3. HeidiSQL (仅限 Windows)

   • 特点： 一个轻量级、快速的 Windows 数据库管理工具。主要支持 MySQL/MariaDB，但也支持 PostgreSQL、SQL Server 和 SQLite。提供数据编辑、查询、用户管理、导出等。
   • 优点： 非常轻便快速，界面简洁，适合 Windows 用户。
   • 缺点： 仅限 Windows，功能相对 DBeaver 没那么全面。

4. Beekeeper Studio

   • 特点： 一个现代、美观、开源的 SQL 编辑器和数据库管理工具，基于 Electron 构建。支持 PostgreSQL、MySQL、SQL Server、SQLite、CockroachDB 等。
   • 优点： 界面时尚，易于使用，跨平台。
   • 缺点： 相对较新，功能可能不如 DBeaver 那么成熟和深入。

5. Adminer (基于 Web 的工具)

   • 特点： 一个非常轻量级的 PHP 脚本，只需要一个文件就能管理多个数据库（MySQL, PostgreSQL, SQLite, MS SQL, Oracle, Elasticsearch, MongoDB, etc.）。你只需要将 PHP 文件上传到 Web 服务器即可使用。
   • 优点： 极其轻巧，无需安装客户端，非常灵活。
   • 缺点： 界面相对简陋，功能也更偏向基本的数据管理和查询，不适合复杂的开发工作。

选择哪一个取决于你的具体需求：

• 如果需要功能最全面、支持数据库最广泛的，选 DBeaver。
• 如果主要使用 PostgreSQL 并且需要其最强大的管理功能，选 pgAdmin。
• 如果你是 Windows 用户，需要一个轻便快速的工具，可以考虑 HeidiSQL。
• 如果喜欢现代 UI 且需要跨平台，Beekeeper Studio 是一个不错的选择。
• 如果只需要最基本的 Web 端管理，并且想避免安装客户端，Adminer 值得一试。

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DBeaver Free multi-platform database tool for developers, SQL programmers, database administrators and analysts. Supports any database which has JDBC driver (which basically means - ANY database). Commercial versions also support non-JDBC datasources such as MongoDB, Cassandra, Couchbase, Redis, BigTable, ScyllaDB, DynamoDB, etc. You can find the list of all databases supported in commercial versions here.

Has a lot of features including metadata editor, SQL editor, rich data editor, ERD, data export/import/migration, SQL execution plans, etc. Uses plugins architecture and provides additional functionality for the following databases: MySQL/MariaDB, PostgreSQL, Greenplum, Oracle, IBM Db2, Exasol, SQL Server, Sybase/SAP ASE, SQLite, Firebird, H2, HSQLDB, Derby, Teradata, Vertica, Netezza, Informix, etc.

Download You can download prebuilt binaries from official website or directly from GitHub releases. You can also download Early Access version. We publish daily.

Running Just run an installer (or unzip an archive) and run dbeaver.

Note: DBeaver needs Java to run. OpenJDK 21 is included in all DBeaver distributions. You can change default JDK version by replacing directory jre in dbeaver installation folder.

Documentation Full product documentation WIKI Issue tracker Building from sources Feedback For bug reports and feature requests - please create a ticket. To promote a ticket to a higher priority - please vote for it with 👍 under the ticket description. If you have any questions, ideas, etc - please start a discussion. For bug reports and feature requests - please create a ticket. Pull requests are welcome. See our guide for contributors. Visit https://dbeaver.com for more information. Follow us on X and watch educational video on YouTube Thanks for using DBeaver! Star if you like it. Contribution: help the Beaver! Hooray, we have reached 40k+ stars on GitHub and continue to grow! That’s really cool, and we are glad that you like DBeaver.

We are actively looking for new source code contributors. We have added labels “Good first issue” and “Help wanted” to some tickets. If you want to be a part of our development team, just be brave and take a ticket. We are happy to reward our most active contributors every major sprint. You can buy one of our commercial versions. They include NoSQL databases support, additional extensions, and official online support. Also, licensed users have priorities in bug fixes and the development of new features. Thank you!

DBeaver Team (contributors)

CloudBeaver is a web-based database management tool built on the DBeaver platform. It brings the capabilities of DBeaver to the browser, enabling database management from any device with an internet connection and eliminating the need for local installation. Supporting any database, CloudBeaver incorporates most of DBeaver’s features and includes advanced access management for secure collaboration. Designed with a user-friendly interface, CloudBeaver simplifies complex database operations and is suitable for both individual developers and organizations. Its scalable architecture accommodates various needs, making it a convenient solution for managing databases anytime and anywhere through web-based accessibility.

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如何编译运行？

Cursor

根据您提供的 DBeaver GitHub README 内容，DBeaver 的运行方式主要有两种：

1. 运行预编译版本 (推荐，最简单)

这是官方推荐也是最直接的方式。

• 下载： 您可以直接从 DBeaver 的官方网站下载预编译的二进制文件，或者从其 GitHub 发布页面下载最新版本。
• 运行：
  • 如果是安装程序，只需运行安装程序并按照指示操作。
  • 如果是压缩包（例如 .zip），解压后，直接运行解压目录中的 dbeaver.exe (Windows) 或 dbeaver 启动脚本 (macOS/Linux)。

注意： DBeaver 运行需要 Java 环境。所有 DBeaver 分发包都已包含 OpenJDK 21，所以通常您无需额外安装 Java。如果您想使用不同的 JDK 版本，可以替换安装目录下的 jre 文件夹。

2. 从源代码编译运行

如果您是开发者，想贡献代码或进行自定义修改，可以从源代码编译 DBeaver。这是一个更复杂的过程，通常需要 Eclipse 和 Maven。

尽管 README 文件中没有提供详细的编译步骤（它指向了“Full product documentation”和“WIKI”），但我们可以从文件结构和提交信息中推断出大致的流程：

前置条件：

• Java Development Kit (JDK) 21 或更高版本： DBeaver 项目已迁移到使用 JDK 21。
• Git： 用于克隆 DBeaver 源代码。
• Maven： DBeaver 使用 Maven 作为其构建工具（从 pom.xml 文件可以看出）。
• Eclipse IDE (推荐)： 作为一个大型的基于 Java 和 OSGi/Tycho 的项目，通常在 Eclipse 环境下进行开发和构建会更方便。

大致编译运行步骤：

1. 克隆源代码：

   git clone https://github.com/dbeaver/dbeaver.git
   cd dbeaver
   

2. 准备工作区： 项目目录下有 generate_workspace.cmd (Windows) 和 generate_workspace.sh (Linux/macOS) 脚本。这些脚本通常用于为 Eclipse IDE 配置和生成必要的工作区文件，以确保所有项目和依赖正确导入。

   • 在 Windows 上运行：.\generate_workspace.cmd
   • 在 Linux/macOS 上运行：./generate_workspace.sh

3. 使用 Maven 构建 (通用步骤)： 通常，对于 Maven 项目，您可以使用以下命令在命令行中进行构建。但请注意，对于像 DBeaver 这样复杂的 Eclipse/OSGi 项目，直接命令行构建可能需要更多配置或专门的 Tycho 插件知识。

   mvn clean install
   

   这会下载所有依赖，然后编译项目并将其打包。

4. 在 Eclipse 中运行/调试：

   • 最常见的做法是在 Eclipse IDE 中导入生成的工作区，然后可以直接在 Eclipse 中作为 Eclipse 应用程序启动或调试 DBeaver。这是 DBeaver 团队推荐的开发流程，因为它能更好地处理 OSGi 插件系统。
   • 导入项目后，通常会有预设的“运行配置”（Run Configurations）来启动 DBeaver。

总结：

对于绝大多数用户，直接下载并运行预编译版本是最简单、最推荐的方式。 如果您确实需要从源代码编译，建议查阅 DBeaver 官方的“贡献者指南”（在 GitHub README 中有提到，通常是 CONTRIBUTING.md 文件或 Wiki 页面），那里会有最详细和最新的编译步骤。

    git clone https://github.com/dbeaver/dbeaver.git
    cd dbeaver

    mvn clean install

User

initdb: 警告: 为本地连接启用 “trust” 身份验证 initdb: 提示: 你可以通过编辑 pg_hba.conf 或下次运行 initdb 时使用 -A 或者 –auth-local 和 –auth-host 选项进行更改.

成功。你现在可以用下面的命令开启数据库服务器:

^"C^:^\Users^\tannal^\scoop^\apps^\postgresql^\current^\bin^\pg^_ctl^" -D ^"C^:^\Users^\tannal^\scoop^\apps^\postgresql^\current^\data^" -l logfile start

done. ‘postgresql’ (17.2) was installed successfully! Notes

Run run ‘pg_ctl start’ or ‘pg_ctl stop’ to start and stop the database or register it as a service by running ‘pg_ctl register -N PostgreSQL’ from an elevated shell. Default superuser login: postgres, password:

这是什么玩意？

Cursor

您看到的这些输出是 PostgreSQL 成功安装并初始化数据库集群后给出的重要信息和提示。让我们逐一解释它们：

1. initdb 的输出

initdb 是 PostgreSQL 的一个工具，用于创建一个新的 PostgreSQL 数据库集群（database cluster）。这个集群是存放所有数据库文件（表、索引、日志等）的目录。

• initdb: 警告: 为本地连接启用 "trust" 身份验证
  • 解释：这是一个安全警告。trust 身份验证方式意味着，任何从本地（localhost，即同一台计算机）连接到 PostgreSQL 数据库的用户，无需提供密码就可以直接登录，只要他们的用户名与数据库中的某个用户匹配。
  • 含义：在开发环境中为了方便，这可能是可以接受的。但在生产环境中，这非常不安全，因为任何可以访问您计算机的人都可以直接登录到您的 PostgreSQL 数据库。
• initdb: 提示: 你可以通过编辑 pg_hba.conf 或下次运行 initdb 时使用 -A 或者 --auth-local 和 --auth-host 选项进行更改.
  • 解释：这是解决上述警告的提示。
  • pg_hba.conf：这是 PostgreSQL 的主机认证配置文件（Host-Based Authentication）。它决定了谁可以从哪里连接到哪个数据库，以及使用何种认证方式（例如，trust, md5 加密密码，scram-sha-256 等）。
  • 含义：如果您想修改认证方式（强烈建议在生产环境改为 md5 或 scram-sha-256），您需要手动编辑 pg_hba.conf 文件（通常在数据库集群的数据目录下）。或者，如果您重新运行 initdb 来创建一个新的集群，可以使用 --auth-local 或 --auth-host 选项来指定默认的认证方式。

2. 启动数据库服务器的命令

• 成功。你现在可以用下面的命令开启数据库服务器:
• ^"C^:^\Users^\tannal^\scoop^\apps^\postgresql^\current^\bin^\pg^_ctl^" -D ^"C^:^\Users^\tannal^\scoop^\apps^\postgresql^\current^\data^" -l logfile start
  • 解释：这是启动 PostgreSQL 数据库服务器的精确命令。
  • pg_ctl：这是 PostgreSQL 的一个工具，用于启动、停止、重启或管理数据库服务器。
  • -D "..."：D 指定了数据库集群的数据目录。这里是 C:\Users\tannal\scoop\apps\postgresql\current\data。这是 initdb 刚才创建的那个目录。所有数据库的核心文件都存储在这里。
  • -l logfile：l 指定了日志文件的路径和名称。所有服务器的运行日志（包括启动、停止、错误等）都会写入这个 logfile 文件（默认情况下，如果只写 logfile，它会创建在当前执行命令的目录下）。
  • start：这是一个子命令，告诉 pg_ctl 启动数据库服务器。
  • ^"：在 PowerShell 中，^ 是转义字符，用于转义双引号和其他特殊字符，确保路径被正确识别。

3. Notes (重要提示)

• Run 'pg_ctl start' or 'pg_ctl stop' to start and stop the database
  • 解释：这是启动和停止 PostgreSQL 服务器的基本命令。
  • 含义：每次您想使用数据库时，都需要先运行 pg_ctl start 命令（需要指定 -D 参数到您的数据目录），用完后可以运行 pg_ctl stop 来停止。
• or register it as a service by running 'pg_ctl register -N PostgreSQL' from an elevated shell.
  • 解释：这是将 PostgreSQL 注册为 Windows 服务的方法。
  • 含义：如果注册为服务，PostgreSQL 将在 Windows 启动时自动启动，并在后台运行，无需您手动启动。您需要以管理员权限运行 PowerShell 或命令提示符（即“elevated shell”）才能执行此命令。
• Default superuser login: postgres, password: <blank>
  • 解释：这是默认的超级用户（管理员）账户信息。
  • 用户名：postgres
  • 密码：空白（没有密码）。
  • 含义：您可以使用这个用户连接到 PostgreSQL 数据库。强烈建议您在首次连接后立即为 postgres 用户设置一个强密码，以提高安全性。

总结

这些输出表明：

1. PostgreSQL 的基本文件和数据目录已成功设置。
2. 数据库集群已创建，但本地连接的安全性较低（trust 认证）。
3. 您获得了启动服务器的命令，以及如何将其注册为 Windows 服务的提示。
4. 您知道了默认的管理员用户名和密码。

现在，您需要执行 pg_ctl start 命令来启动数据库服务器，然后可以使用 psql 命令行工具或其他数据库客户端（如 DBeaver）连接到它，并开始使用。

User

create database 语句

Cursor

CREATE DATABASE 语句用于在 PostgreSQL（以及其他许多关系型数据库）中创建一个新的数据库。

基本语法如下：

CREATE DATABASE database_name
    [ WITH ]
    [ OWNER [=] user_name ]
    [ TEMPLATE [=] template ]
    [ ENCODING [=] encoding ]
    [ LC_COLLATE [=] lc_collate ]
    [ LC_CTYPE [=] lc_ctype ]
    [ TABLESPACE [=] tablespace_name ]
    [ ALLOW_CONNECTIONS [=] { true | false } ]
    [ CONNECTION LIMIT [=] connlimit ]
    [ IS_TEMPLATE [=] { true | false } ]
;

各部分解释：

• database_name:

  • 要创建的新数据库的名称。必须是唯一的。

• OWNER [=] user_name:

  • 指定新数据库的拥有者。如果省略，默认是执行 CREATE DATABASE 语句的用户。数据库的拥有者拥有该数据库的所有权限。

• TEMPLATE [=] template:

  • 指定新数据库将从哪个模板数据库克隆而来。如果省略，默认是从 template1 数据库克隆。
  • template0 是一个特殊的模板数据库，它是一个完全“干净”的数据库，不包含任何用户自定义的对象或数据，适合用于创建全新的、没有历史痕迹的数据库。

• ENCODING [=] encoding:

  • 指定新数据库使用的字符集编码。例如 'UTF8' (推荐)、'LATIN1'。
  • 一旦设置，就不能更改。

• LC_COLLATE [=] lc_collate:

  • 指定新数据库的字符序（collation order）。这会影响字符串的排序规则和比较行为。例如 'en_US.UTF-8'。
  • 一旦设置，就不能更改。

• LC_CTYPE [=] lc_ctype:

  • 指定新数据库的字符分类（character classification）设置。这会影响字符的大小写转换、空格识别等。例如 'en_US.UTF-8'。
  • 一旦设置，就不能更改。
  • 通常 LC_COLLATE 和 LC_CTYPE 会设置为相同的值。

• TABLESPACE [=] tablespace_name:

  • 指定新数据库的数据文件将存储在哪一个表空间中。如果省略，则使用默认表空间。

• ALLOW_CONNECTIONS [=] { true | false }:

  • 指定是否允许连接到这个数据库。默认为 true。如果设置为 false，则不能连接，通常用于作为模板数据库（IS_TEMPLATE = true）使用。

• CONNECTION LIMIT [=] connlimit:

  • 指定可以同时连接到这个数据库的最大并发连接数。-1 表示没有限制（默认值）。

• IS_TEMPLATE [=] { true | false }:

  • 指定这个数据库是否可以作为其他数据库的模板。默认为 false。如果设置为 true，则允许其他数据库从它克隆。

常见示例：

1. 创建最简单的数据库：

   CREATE DATABASE my_new_database;
   

2. 创建指定拥有者和 UTF8 编码的数据库：

   CREATE DATABASE sales_db
       OWNER = admin_user
       ENCODING = 'UTF8'
       LC_COLLATE = 'en_US.UTF-8'
       LC_CTYPE = 'en_US.UTF-8';
   

3. 从 template0 创建一个干净的数据库，并限制连接数：

   CREATE DATABASE clean_start_db
       TEMPLATE = template0
       CONNECTION LIMIT = 10;
   

执行方式：

你需要在 PostgreSQL 客户端（如 psql 命令行工具或 DBeaver 等图形界面工具）中连接到任何一个现有数据库（例如默认的 postgres 数据库），然后执行 CREATE DATABASE 语句来创建新的数据库。你不能直接连接到一个尚未创建的数据库来执行这个命令。

CREATE DATABASE database_name
    [ WITH ]
    [ OWNER [=] user_name ]
    [ TEMPLATE [=] template ]
    [ ENCODING [=] encoding ]
    [ LC_COLLATE [=] lc_collate ]
    [ LC_CTYPE [=] lc_ctype ]
    [ TABLESPACE [=] tablespace_name ]
    [ ALLOW_CONNECTIONS [=] { true | false } ]
    [ CONNECTION LIMIT [=] connlimit ]
    [ IS_TEMPLATE [=] { true | false } ]
;

    CREATE DATABASE my_new_database;

    CREATE DATABASE sales_db
        OWNER = admin_user
        ENCODING = 'UTF8'
        LC_COLLATE = 'en_US.UTF-8'
        LC_CTYPE = 'en_US.UTF-8';

    CREATE DATABASE clean_start_db
        TEMPLATE = template0
        CONNECTION LIMIT = 10;

User

怎么看数据库有哪些表？

Cursor

在 DBeaver 中查看数据库中的表非常简单，根据您提供的截图，您已经非常接近了！

请看左侧的 “数据库导航” 面板：

1. 展开连接：您已经连接到 postgres localhost:5432。

2. 展开数据库：您已经展开了 postgres 数据库（数据库 -> postgres）。

3. 展开模式（Schema）：在 postgres 数据库下，您可以看到 模式 (Schema) 节点。在大多数情况下，用户创建的表会放在 public 模式下（这是默认模式）。您已经展开了 public 模式。

4. 查找并展开“表”节点： 在 public 模式下，您应该会看到一个名为 “表” (Tables) 的节点。

   您当前截图显示的是 public 模式下有 事件触发器 和 扩展，但没有展开 表 节点。

   您只需要点击 “表” 节点旁边的 > (箭头) 或双击它，它就会展开并显示 public 模式下的所有表了。

如果“表”节点是空的（即展开后什么都没有），那说明当前 public 模式下还没有创建任何表。您需要使用 SQL 语句 CREATE TABLE ... 来创建表。

User

这右边的大小代表什么呢？

Cursor

在 DBeaver 的数据库导航面板中，右侧显示的大小（例如 5.4M、48K、1M 等）代表了该表中的行数（Rows） 或 记录数（Records）。

• M 代表 百万（Millions）
• K 代表 千（Thousands）

所以，举例来说：

• actors 表有 5.4M，意味着它包含大约 540 万行数据。
• genres 表有 48K，意味着它包含大约 4.8 万行数据。
• keywords 表有 1M，意味着它包含大约 100 万行数据。

这个功能非常方便，可以让你一眼看出各个表的数据量大小，有助于快速了解数据库的结构和数据分布情况。

User

如果我有一个claude账号，如何在cursor里面使用？

Cursor

要在 Cursor 中使用您的 Claude 账号，通常需要 Cursor 本身支持集成外部 AI 模型，并且您需要通过 API Key 的方式将您的 Claude 账号连接到 Cursor。

以下是大致的步骤和需要注意的事项：

1. Cursor 的内置 AI 功能： Cursor 本身就内置了强大的 AI 辅助功能，它可能默认使用的是其自己集成的模型（例如 GPT-4o 或其他模型）。

2. 检查 Cursor 的设置：

   • 打开 Cursor。
   • 通常，AI 模型或集成设置会在 “设置”（Settings） 或 “扩展”（Extensions） 中。
   • 寻找与 AI 助手、语言模型或外部 API 相关的选项。可能会有“AI Models”、“Language Models”或类似的配置入口。

3. 配置 Claude API Key：

   • 如果您找到了相关的设置，系统会提示您输入 API Key。
   • 您需要从您的 Claude 账号（或 Anthropic 开发者平台）获取一个 API Key。
   • 将该 API Key 粘贴到 Cursor 的相应设置字段中。

4. 选择 Claude 作为默认模型（如果支持）：

   • 有些 IDE 允许您选择默认使用的 AI 模型。如果 Cursor 支持，您可以将 Claude 设置为默认。
   • 如果不支持直接替换，您可能需要在特定功能（例如聊天、代码生成等）中使用命令或快捷方式来调用 Claude。

重要提示：

• API 访问： 确保您的 Claude 账号有 API 访问权限，并且您的 API Key 是有效的。
• 成本： 通过 API 调用 Claude 会产生费用，这取决于您的使用量和 Claude 的定价模型。
• Cursor 版本和更新： 确保您的 Cursor 是最新版本，因为新的集成功能会随着更新而发布。
• 具体支持情况： 最准确的信息总是来自 Cursor 的官方文档。建议您查阅 Cursor 的最新文档或常见问题解答，以了解它是否支持直接集成 Claude，以及具体的配置步骤。

如果 Cursor 没有直接的 Claude 集成选项，您可能需要考虑：

• 使用 Cursor 内置的 AI 功能： 如果 Cursor 自带的 AI 功能已经满足您的需求，直接使用它们可能更方便。
• 寻找社区插件： 有些 IDE 允许社区开发者创建插件来集成各种服务。可以搜索 Cursor 的插件市场，看是否有第三方开发的 Claude 集成插件。
• API 调用脚本： 如果您是程序员，您也可以在 Cursor 内编写一个简单的脚本，通过 Claude 的 API 来调用它，但这就不属于直接的 IDE 集成了。

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头像图片 CSS if() functions & reading-flow (in Chrome 137)

Una Kravets 5310位订阅者

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1.4万次观看 13天前 Landing in Chrome 137 are CSS if() functions and the new reading-flow property!

Learn more about reading-flow: https://developer.chrome.com/blog/rea… … 65 条评论 Meng Tan 添加评论…

@zushiba 7天前 This is nuts. The amount of crazy processing you can do in pure css is getting to be pretty nuts.

6

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@malobuchino 6天前 CodePen newsletter brought me here, stayed for the knowledge. Thanks!

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@oleksandrsmolianov1895 6天前 I watched your ‘10 modern layouts in 1 line of CSS’ a few years ago, tried everything. Cool stuff. This one is probably gonna be even more useful once adopted by all major browsers. Thanks for helping developers to stay up to date!

1

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@UliTroyo 13天前 Oh this is cool! It’s a bit like a CSS match statement more than an if. Seems intuitive, I’ll go play around :)

8

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@takempf 13天前 Thanks for the overview! reading-flow looks like it’s gonna be a real gem for accessibility

6

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@lucadetomi9269 6天前 Sincerely I find “reading-flow” the real innovation, very useful for accessibility because it solves a real limit of altering orders with flex/grid layouts respect to DOM

Relatively to if() in CSS… It seems not so necessary, at least for the current example, because the same results could be achieved in almost the same number of css rows with classic classes applied to elements instead of data-attributes

5

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@2mbst1 12天前 This turned out great! Love this API and how elegantly it intertwines with style queries.

2

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@ddubb3000 6小时前（修改过） Wow 🤯 this is so awesome thanks for creating this awesome demo!

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@giovannielias8153 13天前 “CSS is not a programming language”

Now it is. XD

20

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@Jongo1 3天前 This is a great step forward! The only thing missing now - for me at least - is mixins, then I can go full vanilla!

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@mdogsandiego 5天前（修改过） That should be the final nail in the coffin for those people saying CSS isn’t a “real” programming language. We really had conditionals with form inputs, media queries, :has( ), calc( ), etc. but this is super straight forward.

1

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@IainSimmons 11天前 reading-flow looks great, love to see more accessibility features in CSS.

But I think I’d still prefer to just set a –border-color, –bg-color and –grid-col property in two [data-status] selectors and have the base card class handle the default/fallback values and rules

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@vadorequest 6天前 The demo is cool, but doesn’t provide us a good reason as to why use (or not) this feature versus the existing alternatives. Is it better to do it this way? Why? Are they cases where it shouldn’t be used?

I kind of see it as yet another question devs must ask themselves, with little guidance to help take the right decision based on the context.

3

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@nuotsu 12天前 first take: lots of repeated code…

why not just use [data-status="…"] {…} ? curious to see other (better) use cases for if()

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4 条回复

@ste-fa-no 7天前 I’m glad there’s an accessibility solution as well

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@markshall94 13天前 This is mental. Been waiting for this. Great use-case too. Thanks Una!

2

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@Chillege 6天前 I’m wondering how it will affect/create performance issues, when junior or intermediate devs use this generously in every banner ad or website. Im not a big fan of more and more logic in css, but i must admit, i can think of some useful cases… but nothing i could not create right now with separated paradigms for each language.

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@TechnoWave4ever 7天前 we got “if” in css before gta6

2

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@rxhxtx 7天前（修改过） It’s a big step, but for now, it’s completely useless. Besides, in my point of view, it breaks the harmony. Everything that can be done using “if” in CSS can be done simply using classes and using JS to change it. If CSS needs to get the data from HTML, I don’t see any use in passing “parameters” to it, it’s much easier to change the class and use CSS the way it was created, just as a style sheet.

for this have any practical use, we would need to change the “data” dynamically. If we are going to change it dynamically, why use logic in CSS? “if data = danger, bg=red”?? Wouldn’t it be easier to just .danger bg=red?? and just change the class?

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@Creeping_Shadow 7天前 Cool! I hope reading flow eventually defaults to what the dom is showing unless specifically mentioned in css… Wishful thinking

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这里在讨论什么？

Cursor

这里主要在讨论关于 CSS 新功能 的话题，特别是 Chrome 137 中即将推出的 CSS if() 函数 和 reading-flow 属性。

讨论的焦点和主要观点如下：

• CSS if() 函数：

  • 许多评论者对其表示兴奋和惊讶，认为它让 CSS 变得“更像”一种编程语言，引入了条件逻辑。
  • 有人觉得它的功能类似于 CSS 中的 match 语句。
  • 但也有人提出质疑，认为在当前示例中，if() 函数并非“必要”，通过传统的使用类名和 data- 属性，配合 JavaScript 也能达到类似效果，甚至代码量相近。他们希望看到更具说服力的、if() 函数能真正简化或实现传统方法难以实现的功能的用例。
  • 有人担心这种在 CSS 中引入更多逻辑会带来性能问题，尤其是在不熟练的开发者大量使用时。
  • “CSS 不是编程语言”这个梗再次被提及，评论者开玩笑说现在 CSS 已经是了。

• reading-flow 属性：

  • 这个属性受到了普遍的好评，评论者认为它是真正的创新点，对**可访问性（accessibility）**非常有用。
  • 它解决了使用 Flexbox 或 Grid 布局时，视觉顺序与 DOM 顺序不一致（这通常对屏幕阅读器用户造成困扰）的问题，提供了一种新的控制阅读顺序的方案。

• 对 CSS 发展的看法：

  • 评论者普遍认为这些新功能是 CSS 的一大进步，让开发者能够用纯 CSS 完成更复杂的处理。
  • 有人提到希望 CSS 能进一步添加 mixins（混合），这样就能完全使用原生 CSS 而不再依赖预处理器。
  • 也有人认为 CSS 已经通过媒体查询、:has() 和 calc() 等功能具备了条件逻辑，但 if() 让它更直接。

总而言之，这是一个关于 Web 前端技术发展 的讨论，特别是 CSS 语言能力扩展 的话题，其中对可访问性新特性 reading-flow 普遍持肯定态度，而对 if() 函数的必要性则存在一些争议和期待更强大用例的讨论。

User

type Actor struct { ID int FirstName string LastName string ImageURL *string Name string }

type Genre struct { ID int Name string } 添加以下划线分割的metadata

Cursor

好的，为了在 Actor 和 Genre 结构体中添加以下划线分隔的 metadata，这通常意味着为 JSON 序列化/反序列化或其他数据映射目的添加字段标签（field tags）。

以下是添加了 json 标签的修改后的结构体：

type Actor struct {
	ID        int     `json:"id"`
	FirstName string  `json:"first_name"`
	LastName  string  `json:"last_name"`
	ImageURL  *string `json:"image_url"`
	Name      string  `json:"name"` // 这个字段可能需要根据实际JSON结构决定是否需要下划线
}

type Genre struct {
	ID   int    `json:"id"`
	Name string `json:"name"`
}

解释：

• json:"..." 是 Go 结构体字段标签的一种，用于指导 encoding/json 包如何将结构体字段编码为 JSON 或从 JSON 解码到结构体。
• json:"id" 表示 ID 字段在 JSON 中将显示为 id。
• json:"first_name" 表示 FirstName 字段在 JSON 中将显示为 first_name。
• 以此类推。

如果你需要为其他目的（例如数据库 ORM）添加 metadata，标签的键会不同，例如 db:"id" 或 gorm:"column:id"。

type Actor struct {
	ID        int     `json:"id"`
	FirstName string  `json:"first_name"`
	LastName  string  `json:"last_name"`
	ImageURL  *string `json:"image_url"`
	Name      string  `json:"name"` // 这个字段可能需要根据实际JSON结构决定是否需要下划线
}

type Genre struct {
	ID   int    `json:"id"`
	Name string `json:"name"`
}

User

vscode有没有快捷键收起文件浏览视角的所有文件夹

Cursor

是的，VS Code 有快捷键可以收起文件浏览视图中的所有文件夹。

默认快捷键是：

• Windows / Linux: Alt + 0 (数字零)
• macOS: Cmd + K 然后 Cmd + 左箭头 (或者 Cmd + K, Cmd + L)

这个命令的内部名称是 workbench.files.action.collapseExplorerFolders。

如果你想自定义这个快捷键：

1. 按下 Ctrl + K 然后 Ctrl + S (Windows/Linux) 或者 Cmd + K 然后 Cmd + S (macOS) 打开键盘快捷方式设置。
2. 在搜索框中输入 collapse explorer folders。
3. 找到对应的命令，点击左侧的加号 + 图标来添加你想要的快捷键组合，或者双击修改现有快捷键。

User

我是不是需要更新vscode？

Cursor

你看到的错误信息是：

“Failed to launch: Version of Delve is too old for Go version go1.23.5 (maximum supported version 1.22, suppress this error with –check-go-version=false)”

这个错误不是说你需要更新 VS Code 本身，而是说你需要更新 Delve 调试器。

Delve 是 Go 语言的调试器，VS Code 的 Go 扩展依靠它来进行 Go 程序的调试。你的 Go 版本是 go1.23.5，而你当前安装的 Delve 版本只支持到 Go 1.22。

解决这个问题的步骤：

1. 更新 Delve： 打开你的终端（PowerShell 或命令提示符），然后运行以下命令来更新 Delve：

   go install github.com/go-delve/delve/cmd/dlv@latest
   

   这条命令会下载并安装最新版本的 Delve。确保你的 Go 环境配置正确，并且 GOPATH/bin 目录在你的系统 PATH 环境变量中，这样 dlv 命令才能被找到。

2. （可选，不推荐）禁用版本检查： 错误信息也提供了一个临时的解决方法：suppress this error with --check-go-version=false。你可以在 launch.json 文件中为 Delve 添加这个参数来禁用 Go 版本检查。 例如，在你的 launch.json 中找到或添加 dlvFlags 属性：

   {
       "version": "0.2.0",
       "configurations": [
           {
               "name": "Launch Package",
               "type": "go",
               "request": "launch",
               "mode": "debug",
               "program": "${fileDirname}",
               "dlvFlags": [
                   "--check-go-version=false"
               ]
           }
       ]
   }
   

   不推荐这样做，因为这只是抑制了错误，而不是解决了版本不兼容的问题。最好的做法是更新 Delve 到最新版本。

所以，核心在于更新 dlv 工具，而不是 VS Code 本身。

    go install github.com/go-delve/delve/cmd/dlv@latest

    {
        "version": "0.2.0",
        "configurations": [
            {
                "name": "Launch Package",
                "type": "go",
                "request": "launch",
                "mode": "debug",
                "program": "${fileDirname}",
                "dlvFlags": [
                    "--check-go-version=false"
                ]
            }
        ]
    }

User

PS C:\Users\tannal> scoop update vscode vscode: 1.96.4 -> 1.100.3 Updating one outdated app: Updating ‘vscode’ (1.96.4 -> 1.100.3) ERROR The following instances of “vscode” are still running. Close them and try again.

Handles NPM(K) PM(K) WS(K) CPU(s) Id SI ProcessName

1250 61 125560 156560 13.73 2380 2 Code 669 41 272164 297740 26.31 2628 2 Code 390 72 491020 467732 20.56 5384 2 Code 356 26 86956 157380 2.27 8188 2 Code 306 40 112080 117620 3.38 8648 2 Code 264 33 393948 372200 7.64 9716 2 Code 243 26 73920 112744 0.83 12764 2 Code 194 20 57048 99376 0.55 17864 2 Code 339 20 15956 50364 1.64 21116 2 Code 371 50 530040 525040 19.25 24344 2 Code 276 28 95000 126256 61.53 24800 2 Code 726 30 218044 246736 16.36 26164 2 Code 243 27 73824 102728 1.00 27028 2 Code 263 12 11008 31944 0.03 27700 2 Code 690 40 215332 252888 38.17 30472 2 Code

这些都是进程或者线程么？

Cursor

是的，你看到的这些都是 进程（Processes）。

在 Windows 任务管理器中，或者像 Scoop 这种工具尝试更新一个正在运行的应用程序时，它会检测到该应用程序的多个进程实例。

对于 Visual Studio Code (Code.exe)，你看到这么多行 Code 进程是很正常的，因为 VS Code 是一个基于 Electron 框架 的应用程序。Electron 应用通常会创建多个进程来管理不同的部分：

• 主进程（Main Process）：负责 UI、窗口管理、文件系统操作等。
• 渲染器进程（Renderer Processes）：每个 VS Code 窗口或标签页（如打开的文件、终端、侧边栏视图等）通常对应一个独立的渲染器进程，以提高稳定性和隔离性。如果一个渲染器进程崩溃，不会影响到其他进程。
• 插件主机进程（Extension Host Processes）：为了隔离和运行各种 VS Code 插件，每个插件或一组插件可能运行在独立的进程中。这有助于防止单个插件崩溃影响整个 IDE。
• 其他辅助进程：例如，终端进程、诊断工具、文件监听器等也可能以独立进程的形式运行。

总结：

• Handles：进程打开的句柄数量。
• NPM(K)：非分页内存使用量 (Non-Paged Memory)。
• PM(K)：分页内存使用量 (Paged Memory)。
• WS(K)：工作集大小 (Working Set)，即进程当前使用的物理内存量。
• CPU(s)：进程已使用的 CPU 时间（秒）。
• Id：进程 ID。
• SI：会话 ID（Session ID）。
• ProcessName：进程名称，这里都是 Code。

所以，当你尝试更新 VS Code 时，Scoop 告诉你需要关闭所有这些正在运行的 Code 进程，才能顺利完成更新。

User

// Connect to the database
// dbConnectionString := os.Getenv("DATABASE_URL")

// if dbConnectionString == "" {
// 	logger.Error("DATABASE_URL environment variable is not set", err)
// 	return
// }

// db, err := sql.Open("postgres", dbConnectionString)
// if err != nil {
// 	logger.Error("Failed to open database connection:", err)
// 	return
// }

// logger.Info("Connecting to the database..." + dbConnectionString)
// defer db.Close(

这里哪里有问题？

Cursor

你提供的 Go 语言代码片段中，有几个问题：

1. logger.Error("DATABASE_URL environment variable is not set", err) 这里的 err 变量： 在 if dbConnectionString == "" 这个判断中，err 变量在此处很可能未定义，或者即便定义了，也是 nil。因为错误是 DATABASE_URL 环境变量未设置，而不是 Go 语言操作产生的错误。如果 err 在此之前没有被赋值，那么这行代码会导致编译错误。即使 err 在其他地方被定义，传递一个无关的 nil 错误到日志中也是不准确的。

   修改建议：

   if dbConnectionString == "" {
       logger.Error("DATABASE_URL environment variable is not set") // 移除 err
       return
   }
   

2. defer db.Close( 缺少右括号： defer db.Close( 这行代码是不完整的，缺少一个右括号 )。这将导致编译错误。

   修改建议：

   defer db.Close()
   

   另外，db.Close() 方法不返回错误，所以不需要在 defer 语句中处理错误。

总结一下，修改后的代码片段应该是：

	// Connect to the database
	dbConnectionString := os.Getenv("DATABASE_URL")

	if dbConnectionString == "" {
		logger.Error("DATABASE_URL environment variable is not set") // 移除 err
		return
	}

	db, err := sql.Open("postgres", dbConnectionString)
	if err != nil {
		logger.Error("Failed to open database connection:", err)
		return
	}

	logger.Info("Connecting to the database..." + dbConnectionString)
	defer db.Close() // 补上右括号

    if dbConnectionString == "" {
        logger.Error("DATABASE_URL environment variable is not set") // 移除 err
        return
    }

    defer db.Close()

	// Connect to the database
	dbConnectionString := os.Getenv("DATABASE_URL")

	if dbConnectionString == "" {
		logger.Error("DATABASE_URL environment variable is not set") // 移除 err
		return
	}

	db, err := sql.Open("postgres", dbConnectionString)
	if err != nil {
		logger.Error("Failed to open database connection:", err)
		return
	}

	logger.Info("Connecting to the database..." + dbConnectionString)
	defer db.Close() // 补上右括号

User

PS C:\Users\tannal> scoop search go Results from local buckets…

Name Version Source Binaries

algol68g 3.5.12 main android-payload-dumper 1.2.2 main payload-dumper-go.exe argo 3.6.2 main argocd-autopilot 0.4.18 main argocd 2.13.3 main cargo-binstall 1.10.22 main cargo-watch 8.5.3 main centrifugo 6.0.1 main certigo 1.16.0 main danser-go 0.10.2 main doggo 1.0.5 main flamingo 0.10.2 main gauche 0.9.15 main gosh.exe | gosh-noconsole.exe global 6.6.12 main gozilla.exe go-containerregistry 0.20.3 main go-feature-flag 1.34.3 main go-jsonnet 0.20.0 main go-size-analyzer 1.7.6 main go-sqlcmd 1.6.0 main go-swagger 0.31.0 main go 1.23.5 main gobang 0.1.0-alpha.5 main gobuster 3.6.0 main gof 0.0.13 main gogs 0.13.2 main golangci-lint 1.63.4 main gomplate 4.3.0 main goodbyedpi 0.2.2 main gopass-jsonapi 1.15.15 main gopass 1.15.15 main goreleaser 2.6.0 main gosec 2.22.0 main gossm 1.5.0 main gotify-cli 2.3.2 main gotify-server 2.6.1 main gotop 4.2.0 main gource 0.53 main govc 0.47.1 main gow 0.8.0 main hugo-extended 0.141.0 main hugo 0.141.0 main jpegoptim 1.5.5 main lego 4.21.0 main mailsend-go 1.0.10 main megacmd 1.7.0 main mega-logout.bat mongodb-atlas-cli 1.35.0 main mongodb-database-tools 100.10.0 main mongodb 8.0.4 main nyagos 4.4.16_0 main powerline-go 1.25 main process-governor 3.0.24350 main rust-gnu 1.84.0 main cargo.exe rust-msvc 1.84.0 main cargo.exe rust 1.84.0 main cargo.exe sftpgo 2.6.4 main tinygo 0.35.0 main unxutils 2007.03.01 main stego.exe appengine-go 1.9.70 extras clingo 5.4.0 extras ddns-go 6.9.5 extras flowgorithm 4.5 extras go-chromecast 0.3.4 extras godot-manager 0.2.9 extras godot-mono 4.4.1 extras godot-version-manager 1.17.1 extras godot 4.4.1 extras godots 1.3 extras gog-galaxy-plugin-downloader 0.2.3 extras goland 2025.1.2-251.26094.127 extras goldendict 1.5.1 extras goneovim 0.6.13 extras goofcord 1.10.0 extras google-java-format 1.27.0 extras googlechrome 137.0.7151.69 extras gopeed 1.7.0 extras gopher360 0.989 extras goshs 1.1.0 extras gossip 0.14.0 extras hourglass-godot 0.9.4 extras laragon 8.1.0 extras mongodb-compass 1.46.3 extras mongosh 2.5.2 extras outlook-google-calendar-sync 2.11.0-beta extras picgo 2.3.1 extras tortoisehg 7.0.1 extras TortoiseHgOverlayServer.exe ungoogled-chromium 137.0.7151.68-1.1 extras go114 1.14.15 versions godot-alpha 4.0-alpha17 versions godot-beta 4.4-beta4 versions godot-mono-beta 4.4-beta4 versions godot-mono-rc 4.3-rc3 versions godot-rc 4.3-rc3 versions godot3-mono 3.6 versions godot3 3.6 versions gogs0 0.11.91 versions goland-eap 2025.2-252.19874.29 versions goland-rc 2025.1-251.23774.329 versions goneovim-nightly 20250530 versions googlechrome-beta 138.0.7204.15 versions googlechrome-canary 139.0.7227.0 versions googlechrome-dev 139.0.7219.3 versions gopass184 1.8.4 versions mongodb-rc 8.1.1 versions mongodb34 3.4.21 versions mongodb36 3.6.13 versions rust-msvc-nightly nightly versions cargo.exe rust-nightly nightly versions cargo.exe dragonwell11-jdk-extended 11.0.20.16-11.0.20 java dragonwell11-jdk 11.0.26.22-11.0.26 java dragonwell17-jdk 17.0.15.0.16-17.0.15 java dragonwell21-jdk 21.0.7.0.7-21.0.7 java dragonwell8-jdk-extended 8.25.24-8.0.452 java dragonwell8-jdk 8.25.24-8.0.452 java

哪里有最新版的go？

Cursor

根据你 scoop search go 的输出结果：

最新版的 Go 语言本体在 main bucket 中，其名称是 go，版本号是 1.23.5。

Name                         Version                Source   Binaries
----                         -------                ------   --------
...
go                           1.23.5                 main
...

所以，go 1.23.5 就是你当前 Scoop 能够找到的最新版 Go。

如果你之前安装的 Go 版本不是 1.23.5，你可以通过运行：

scoop update go

来更新到这个版本。如果已经显示是 1.23.5，那么你已经是最新版了。

Name                         Version                Source   Binaries
----                         -------                ------   --------
...
go                           1.23.5                 main
...

scoop update go

User

go有没有自动更新的命令 如 go update

Cursor

Go 语言本身没有内置的 go update 命令来自动更新 Go 工具链本身。

如果你想更新 Go 版本，你需要：

1. 从 Go 官方网站下载新版本： 访问 https://go.dev/dl/，下载最新版本的安装包。
2. 手动安装新版本：
   • 在 Windows 上，运行下载的 .msi 安装程序，它会自动覆盖旧版本。
   • 在 Linux/macOS 上，通常是解压 .tar.gz 包到 /usr/local/ 并更新 PATH 环境变量。

但是，如果你是通过包管理工具（如 Scoop、Homebrew、apt、yum 等）安装的 Go，那么你可以使用这些包管理工具的更新命令来更新 Go。

就你之前使用 Scoop 的情况而言：

• 更新 Go 的命令是：

  scoop update go
  

  这条命令会检查 Scoop 的 go 包是否有新版本，并自动下载安装。

所以，虽然 Go 本身没有 go update 命令，但通过你使用的包管理工具（Scoop），你实际上是可以使用 scoop update go 来达到自动更新 Go 的效果的。

    scoop update go

User

scoop 怎么删除

Cursor

要删除 Scoop，需要执行几个步骤，因为 Scoop 不仅仅是删除一个文件夹那么简单，它还会在系统环境变量中留下痕迹。

1. 卸载所有通过 Scoop 安装的应用程序

在删除 Scoop 本身之前，最好先卸载所有你通过 Scoop 安装的应用程序。这可以确保所有通过 Scoop 创建的 shims（快捷方式）和注册的软件都被正确移除。

在 PowerShell 中运行：

scoop uninstall *

这会尝试卸载所有已安装的 Scoop 应用程序。如果遇到某些应用程序无法卸载（例如正在运行），可能需要手动关闭它们后再运行此命令。

2. 卸载 Scoop 本身

一旦所有应用程序都已卸载，你可以卸载 Scoop 的核心组件：

scoop uninstall scoop

3. 删除 Scoop 相关的文件和目录

Scoop 的默认安装目录通常在 C:\Users\<你的用户名>\scoop。你需要手动删除这个目录。

Remove-Item -Path "$env:USERPROFILE\scoop" -Recurse -Force

• $env:USERPROFILE：这是指向你用户主目录的环境变量。
• -Recurse：递归删除子目录和文件。
• -Force：强制删除，即使文件是只读的。

4. 移除 Scoop 在环境变量中的痕迹

Scoop 会将其 shims 目录添加到用户的 PATH 环境变量中，以便你可以在任何地方运行通过 Scoop 安装的应用程序。你需要手动移除这些痕迹。

1. 打开“系统属性”：

   • 右键点击“此电脑” -> “属性” -> “高级系统设置”。
   • 或者在搜索栏输入“编辑系统环境变量”，然后点击“环境变量”按钮。

2. 编辑“用户变量”中的 Path：

   • 在“用户变量”部分找到名为 Path 的变量，选中它，然后点击“编辑”。
   • 在弹出的窗口中，查找并删除所有包含 scoop\shims 的条目。通常是 C:\Users\<你的用户名>\scoop\shims。

3. 编辑“用户变量”中的 SCOOP 变量（如果有）：

   • 如果存在名为 SCOOP、SCOOP_HOME 或类似名称的变量（虽然不常见，但有些情况下可能存在），请一并删除它们。

4. 编辑“系统变量”中的 Path（不常见，但检查一下）：

   • 在“系统变量”部分也检查一下 Path 变量，确保没有 Scoop 相关的条目。

5. 确认更改并重启 PowerShell/命令提示符：

   • 点击所有打开的对话框上的“确定”来保存更改。
   • 关闭所有当前打开的 PowerShell 或命令提示符窗口，然后重新打开一个新窗口，以确保环境变量的更改生效。

完成以上步骤后，Scoop 及其所有相关文件和环境变量设置应该就都被彻底移除了。

scoop uninstall *

scoop uninstall scoop

Remove-Item -Path "$env:USERPROFILE\scoop" -Recurse -Force

User

Starting: C:\Users\tannal\go\bin\dlv.exe dap –listen=127.0.0.1:57811 from c:\Users\tannal\tannalwork\projects\movie-full-stack DAP server listening at: 127.0.0.1:57811 Build Error: go build -o c:\Users\tannal\tannalwork\projects\movie-full-stack__debug_bin936405625.exe -gcflags all=-N -l . (exec: “go”: executable file not found in %PATH%)

看看这个？

Cursor

这个错误信息非常明确：

Build Error: go build -o c:\Users\tannal\tannalwork\projects\movie-full-stack\__debug_bin936405625.exe -gcflags all=-N -l . (exec: "go": executable file not found in %PATH%)

这表示当你尝试在 VS Code 中调试或运行 Go 项目时，系统无法找到 go 命令（即 Go 语言的编译器和工具链）。

问题原因：

尽管你可能已经通过 Scoop 安装了 Go，但当前的 PowerShell 会话或者 VS Code 启动的环境变量 PATH 中没有包含 go.exe 可执行文件所在的目录。

解决方法：

1. 重启你的 PowerShell/VS Code 终端： 这是最常见且通常有效的解决方法。当你安装新的软件或修改环境变量后，已打开的终端会话不会自动更新其环境变量。关闭所有 VS Code 窗口和 PowerShell 窗口，然后重新打开它们。

2. 检查 go 命令是否在 PATH 中： 重新打开 PowerShell 后，在终端中输入：

   go version
   

   如果 Go 成功安装并且 PATH 配置正确，你应该能看到 Go 的版本信息（例如 go version go1.23.5 windows/amd64）。

3. 手动检查 PATH 环境变量（如果重启后仍有问题）： Go 安装后，go.exe 通常位于 Go 安装目录下的 bin 文件夹中。例如，如果你的 Go 是通过 Scoop 安装的，它可能在 C:\Users\tannal\scoop\apps\go\current\bin。

   a. 在 PowerShell 中查看当前 PATH 环境变量： powershell $env:Path 检查输出中是否包含 C:\Users\tannal\scoop\apps\go\current\bin 或类似 Go 安装目录下的 bin 文件夹路径。

   b. 如果路径缺失，你需要将其添加到系统环境变量中： * 右键点击“此电脑” -> “属性” -> “高级系统设置”。 * 点击“环境变量”按钮。 * 在“用户变量”或“系统变量”中找到 Path 变量，点击“编辑”。 * 点击“新建”，然后添加你的 Go 安装目录下的 bin 路径（例如 C:\Users\tannal\scoop\apps\go\current\bin）。 * 点击所有打开的对话框上的“确定”来保存更改。 * 再次关闭所有 PowerShell 和 VS Code 窗口，然后重新打开。

总结：

这个错误不是代码问题，而是你的开发环境（特别是 PATH 环境变量）没有正确配置，导致系统找不到 go 命令。最简单通常有效的方法是重启你的终端和 VS Code。

    go version

        $env:Path

User

PS C:\Users\tannal\tannalwork\projects\movie-full-stack> $env:Path C:\Users\tannal\AppData\Local\fnm_multishells\31000_1749520550058;C:\Users\tannal\scoop\apps\vscode\current\bin;C:\Users\tannal\scoop\apps\postgresql\current\bin;C:\Users\tannal\AppData\Local\fnm_multishells\15976_1749513834042;C:\WINDOWS\system32;C:\WINDOWS;C:\WINDOWS\System32\Wbem;C:\WINDOWS\System32\WindowsPowerShell\v1.0;C:\WINDOWS\System32\OpenSSH;C:\Users\tannal\go\bin;C:\Users\tannal\scoop\apps\python\current\Scripts;C:\Users\tannal\scoop\apps\python\current;C:\Users\tannal.cargo\bin;C:\Users\tannal\scoop\apps\llvm\current\bin;C:\Users\tannal\scoop\apps\openjdk17\current\bin;C:\Users\tannal\scoop\shims;C:\Users\tannal\AppData\Local\Microsoft\WindowsApps;C:\Users\tannal\AppData\Local\Programs\cursor\resources\app\bin;c:\Users\tannal\scoop\apps\vscode\1.100.3\data\extensions\ms-python.debugpy-2025.8.0-win32-x64\bundled\scripts\noConfigScripts;c:\Users\tannal\scoop\apps\vscode\1.100.3\data\user-data\User\globalStorage\github.copilot-chat\debugCommand

Cursor

你提供的 $env:Path 输出显示，C:\Users\tannal\go\bin 路径确实存在于你的系统 PATH 环境变量中。

C:\Users\tannal\go\bin;

然而，你之前收到的错误是： Build Error: go build -o ... (exec: "go": executable file not found in %PATH%)

这个错误信息非常矛盾：go 命令的路径在 PATH 中，但系统却说找不到 go 可执行文件。这通常意味着以下几种可能性：

1. go.exe 文件确实不存在或已损坏：尽管路径在 PATH 中，但该路径下的 go.exe 文件可能实际不存在，或者文件损坏，导致无法执行。
2. 环境变量在不同的进程中不同步：虽然你当前 PowerShell 会话显示 C:\Users\tannal\go\bin 在 PATH 中，但 VS Code 启动 Delve 调试器时所使用的环境可能没有这个路径。这在 Windows 上偶尔会发生，特别是当你手动修改环境变量后没有重启所有相关应用时。
3. Delve 自身的问题：Delve 调试器（dlv.exe）本身可能在尝试调用 go build 时，由于其内部的环境或编译方式，没有正确继承或解析 PATH。

为了解决这个问题，请按照以下步骤进行排查和操作：

1. 确认 go.exe 文件是否存在： 在 PowerShell 中执行以下命令，确认 go.exe 文件是否实际存在于 C:\Users\tannal\go\bin 目录下。

   Get-Item "C:\Users\tannal\go\bin\go.exe"
   

   如果文件不存在或显示错误，你需要重新安装 Go。

2. 确认系统识别的 Go 版本： 在 PowerShell 中执行：

   go version
   

   你应该能看到 go version go1.23.5 windows/amd64 这样的输出。如果这里就报错，说明 go 命令在当前会话中确实找不到。

3. 重新安装 Delve 调试器（这是最关键的一步）： 你之前提到 Delve 版本过旧。即使它存在于 C:\Users\tannal\go\bin，也可能需要用你当前 Go 版本重新编译和安装。在 PowerShell 中运行：

   go clean -modcache # 清理模块缓存，确保是最新下载
   go install github.com/go-delve/delve/cmd/dlv@latest
   

   这条命令会确保使用你当前系统找到的 go 命令来下载并编译最新版本的 dlv.exe。它会将 dlv.exe 安装到 $GOPATH/bin 或 go env GOPATH/bin 所指示的目录中。如果 Go 路径是 C:\Users\tannal\go，那么通常会安装到 C:\Users\tannal\go\bin。

4. 确认 Delve 版本是否兼容： 在重新安装 Delve 之后，执行：

   dlv version
   

   你应该能看到 Delve 的版本信息，并且通常会显示它所支持的 Go 版本范围。确认这个版本与你的 go1.23.5 兼容。

5. 彻底重启 VS Code 和终端： 在完成上述步骤后，务必关闭所有 Visual Studio Code 窗口，以及所有打开的 PowerShell 或命令提示符窗口。然后重新打开 VS Code 和你的项目，再次尝试调试。这能确保 VS Code 和其内部终端继承了最新的环境变量。

如果完成以上所有步骤后问题仍然存在，那可能需要考虑：

• Go 多版本冲突： 如果你通过 Scoop 也安装了 Go，或者有其他方式安装了 Go，可能存在多个 Go 版本在你的系统上，导致 PATH 混乱。你可以通过 Get-Command go 来查看系统优先找到的是哪个 go.exe。
• VS Code Go 扩展的问题： 极少数情况下，VS Code 的 Go 扩展本身可能出现问题。可以尝试禁用后重新启用该扩展，或重装扩展。

但目前来看，最根本的问题是确保 go.exe 存在于 PATH 中的一个有效位置，并且 dlv.exe 与你正在使用的 Go 版本兼容。

C:\Users\tannal\go\bin;

    Get-Item "C:\Users\tannal\go\bin\go.exe"

    go version

    go clean -modcache # 清理模块缓存，确保是最新下载
    go install github.com/go-delve/delve/cmd/dlv@latest

    dlv version

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As of Go 1.13, the go command by default downloads and authenticates modules using the Go module mirror and Go checksum database run by Google. See https://proxy.golang.org/privacy for privacy information about these services and the go command documentation for configuration details including how to disable the use of these servers or use different ones.

Featured downloads¶ Microsoft Windows Windows 10 or later, Intel 64-bit processor

go1.24.4.windows-amd64.msi Apple macOS (ARM64) macOS 11 or later, Apple 64-bit processor

go1.24.4.darwin-arm64.pkg Apple macOS (x86-64) macOS 11 or later, Intel 64-bit processor

go1.24.4.darwin-amd64.pkg Linux Linux 2.6.32 or later, Intel 64-bit processor

go1.24.4.linux-amd64.tar.gz Source

go1.24.4.src.tar.gz Stable versions¶ go1.24.4

File name Kind OS Arch Size SHA256 Checksum go1.24.4.src.tar.gz Source 29MB 5a86a83a31f9fa81490b8c5420ac384fd3d95a3e71fba665c7b3f95d1dfef2b4 go1.24.4.darwin-amd64.tar.gz Archive macOS x86-64 76MB 69bef555e114b4a2252452b6e7049afc31fbdf2d39790b669165e89525cd3f5c go1.24.4.darwin-amd64.pkg Installer macOS x86-64 77MB c4d74453a26f488bdb4b0294da4840d9020806de4661785334eb6d1803ee5c27 go1.24.4.darwin-arm64.tar.gz Archive macOS ARM64 73MB 27973684b515eaf461065054e6b572d9390c05e69ba4a423076c160165336470 go1.24.4.darwin-arm64.pkg Installer macOS ARM64 73MB 2fe1f8746745c4bfebd494583aaef24cad42594f6d25ed67856879d567ee66e7 go1.24.4.linux-386.tar.gz Archive Linux x86 73MB 130c9b061082eca15513e595e9952a2ded32e737e609dd0e49f7dfa74eba026d go1.24.4.linux-amd64.tar.gz Archive Linux x86-64 75MB 77e5da33bb72aeaef1ba4418b6fe511bc4d041873cbf82e5aa6318740df98717 go1.24.4.linux-arm64.tar.gz Archive Linux ARM64 71MB d5501ee5aca0f258d5fe9bfaed401958445014495dc115f202d43d5210b45241 go1.24.4.linux-armv6l.tar.gz Archive Linux ARMv6 73MB 6a554e32301cecae3162677e66d4264b81b3b1a89592dd1b7b5c552c7a49fe37 go1.24.4.windows-386.zip Archive Windows x86 82MB d454d3cb144432f1726bf00e28c6017e78ccb256a8d01b8e3fb1b2e6b5650f28 go1.24.4.windows-386.msi Installer Windows x86 67MB 966ecace1cdbb3497a2b930bdb0f90c3ad32922fa1a7c655b2d4bbeb7e4ac308 go1.24.4.windows-amd64.zip Archive Windows x86-64 83MB b751a1136cb9d8a2e7ebb22c538c4f02c09b98138c7c8bfb78a54a4566c013b1 go1.24.4.windows-amd64.msi Installer Windows x86-64 69MB 0cbb6e83865747dbe69b3d4155f92e88fcf336ff5d70182dba145e9d7bd3d8f6 Other Ports go1.23.10

File name Kind OS Arch Size SHA256 Checksum go1.23.10.src.tar.gz Source 27MB 800a7ae1bff179a227b653a2f644517c800443b8b4abf3273af5e1cb7113de59 go1.23.10.darwin-amd64.tar.gz Archive macOS x86-64 72MB 1cbd7af6f07bc6fa1f8672f9b913c961986864100e467e0acdc942e0ae46fe68 go1.23.10.darwin-amd64.pkg Installer macOS x86-64 72MB dace07a8424695da2ac12c8a1aab3a2731dd3ecef71b6c1c479139889b19f4cd go1.23.10.darwin-arm64.tar.gz Archive macOS ARM64 68MB 25c64bfa8a8fd8e7f62fb54afa4354af8409a4bb2358c2699a1003b733e6fce5 go1.23.10.darwin-arm64.pkg Installer macOS ARM64 69MB 37db8c9c98420e16fcb39efe7893b679069fc0ce4189d50f6ca0ff5a9a40b256 go1.23.10.linux-386.tar.gz Archive Linux x86 68MB ded3c0a8d6d2a0ea5e7599c49678efa05cda139d31baaaf7d8d536a9e4cc19b2 go1.23.10.linux-amd64.tar.gz Archive Linux x86-64 70MB 535f9f81802499f2a7dbfa70abb8fda3793725fcc29460f719815f6e10b5fd60 go1.23.10.linux-arm64.tar.gz Archive Linux ARM64 67MB bfb1f1df7173f44648ee070a39ab0481068632f595305a699d89cd56a33b8081 go1.23.10.linux-armv6l.tar.gz Archive Linux ARMv6 68MB b6e00c9a72406d394b9f167e74670e28b72ed559cca8115b21be1cb9d5316cb4 go1.23.10.windows-386.zip Archive Windows x86 77MB fcd197c3fc72f2b89f3a034c13c65171fdc0ba9348c70e096f6cc196e862f01b go1.23.10.windows-386.msi Installer Windows x86 62MB 6275e297c8576abeccd25cc97a22aa4753949b0bd33ea1e0ab94187dcb1cce0c go1.23.10.windows-amd64.zip Archive Windows x86-64 78MB 3b533bbe63e73732bf19b8facc9160417e97d13eb174dfe58a213c6d0dee0010 go1.23.10.windows-amd64.msi Installer Windows x86-64 64MB 5d99a5725e4448ad869c2969c7c92c47fe25666156bc7b00e8918732b25a4800 Other Ports Archived versions Show Why Go Use Cases Case Studies Get Started Playground Tour Stack Overflow Help Packages Standard Library About Go Packages About Download Blog Issue Tracker Release Notes Brand Guidelines Code of Conduct Connect Twitter GitHub Slack r/golang Meetup Golang Weekly The Go Gopher Copyright Terms of Service Privacy Policy Report an Issue System theme Google logo go.dev uses cookies from Google to deliver and enhance the quality of its services and to analyze traffic. Learn more. Okay

如何用winget或者scoop

Cursor

好的，尽管 Go 官方网站主要提供直接下载和手动安装的说明，但你完全可以通过 winget 或 scoop 这两个 Windows 上的包管理器来安装和管理 Go。

使用 winget (Windows Package Manager) 安装 Go

winget 是微软官方的包管理器，通常在 Windows 10/11 的新版本中默认安装。

1. 打开 PowerShell 或命令提示符：

2. 搜索 Go 包：

   winget search Go
   

   你可能会看到多个结果，但通常官方的 Go 发行版会有一个清晰的 ID，例如 Go.GoLang 或 Go.Go。

3. 安装 Go： 找到正确的 ID 后，使用 install 命令。

   winget install Go.GoLang # 假设 ID 是 Go.GoLang，请根据搜索结果确认
   

   winget 会自动下载 .msi 安装包并执行安装，通常会将其安装到默认的系统路径（例如 C:\Program Files\Go），并自动配置 PATH 环境变量。

4. 验证安装： 安装完成后，关闭所有终端和 VS Code 窗口，然后重新打开一个新终端，输入：

   go version
   

   应该会显示 Go 的版本信息。

5. 更新 Go：

   winget upgrade Go.GoLang # 同样，根据你的 ID 确认
   

   这会检查并更新 Go 到最新版本。

使用 scoop 安装 Go

你之前已经使用 scoop search go 看到 go 1.23.5 在 main bucket 中。

1. 打开 PowerShell：

2. 搜索 Go 包（你已经做过）：

   scoop search go
   

   确认 go 包的名称和来源（通常是 main bucket）。

3. 安装 Go：

   scoop install go
   

   Scoop 会下载 Go 的二进制压缩包并将其解压到你的 Scoop apps 目录（例如 C:\Users\tannal\scoop\apps\go\current），并自动管理 shims 目录，将其添加到你的用户 PATH 中。

4. 验证安装： 安装完成后，关闭所有终端和 VS Code 窗口，然后重新打开一个新终端，输入：

   go version
   

   应该会显示 Go 的版本信息。

5. 更新 Go：

   scoop update go
   

   这会检查并更新 Go 到最新版本。

总结：

• 推荐使用 scoop，因为你之前已经在使用它了，它能更好地管理用户级的应用程序和环境变量，避免与系统级的安装混淆。而且它下载的是二进制包，安装过程更快更“干净”。
• 无论使用哪种方法，安装或更新后，务必关闭所有相关的终端和 VS Code 窗口，然后重新打开，以确保新的环境变量生效。

    winget search Go

    winget install Go.GoLang # 假设 ID 是 Go.GoLang，请根据搜索结果确认

    go version

    winget upgrade Go.GoLang # 同样，根据你的 ID 确认

    scoop search go

    scoop install go

    go version

    scoop update go

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See new posts Conversation Ryan Fleury @ryanjfleury Change visualization in the memory view; target-defined memory range annotations, using the raddbg_markup.h single-header library 0:49 / 0:50 9:11 AM · Jun 9, 2025 · 4,897 Views

justboulatbek @1258632 · 22h is this for react router? Ryan Fleury @ryanjfleury · 22h I don’t even know what that means

Show replies Νεωτερισμοί Τάκης @NeoterismoiTaki · 18h But but but, according to HN:

The convenience of only having to include a single header is nice for quick weekend projects, but for anything bigger you’re dealing with dependencies and build issues anyway.

Are you building “quick weekend projects” there in Epic Game Tools? /s Бранимир Караџић @bkaradzic · 20h This is extremely powerful! Just ability to provide extra info to debugger about memory allocation gives ability to debugger to track memory, analyze usage, provide more information on crash/corruption/etc. Relevant people Ryan Fleury @ryanjfleury Digital Grove | Working on the RAD Debugger at @radgametools / @epicgames (opinions my own) Trending now What’s happening Oilers at Panthers LIVE Trending in United States Jamie Foxx 2,363 posts Sports · Trending Alec Bohm Trending in United States Babyface 4,245 posts Show more Terms of Service | Privacy Policy | Cookie Policy | Accessibility | Ads info |

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我想玩一玩这个，教我

Cursor

你对这个“memory view”功能很感兴趣！它看起来确实非常强大，能够帮助开发者更深入地理解内存使用情况。

不过，要“玩一玩”这个功能，有一个重要的前提需要了解：

这个内存视图是 RAD Debugger 的一个功能。

根据推文信息，RAD Debugger 是 RAD Game Tools / Epic Games 开发的调试器。这类工具通常是为专业游戏开发或特定领域而设计和使用的，它不像 VS Code 或 DBeaver 那样是通用的、容易下载和安装的开源工具，很可能不对公众开放或免费提供。

所以，核心的难点在于：你首先需要拥有并运行 RAD Debugger。

如果假设你能获取并运行 RAD Debugger，那么“玩一玩”这个功能的步骤会是这样的：

1. 准备 C/C++ 项目： 这个功能是针对 C/C++ 程序进行内存调试的。所以你需要有一个 C/C++ 项目来作为你的“目标程序”。

2. 获取 raddbg_markup.h 库： 推文提到这个功能是基于 raddbg_markup.h 这个单头文件库。你需要获取这个库文件（如果它是公开的话）。

3. 在你的 C/C++ 代码中集成并使用 raddbg_markup.h：

   • 在你的 C/C++ 源文件中包含这个头文件：#include "raddbg_markup.h"
   • 使用它提供的 API 来标记你的内存。例如，当你分配了一块内存来存放一个对象时，你可以调用 raddbg_markup.h 提供的函数，告诉调试器这块内存的地址、大小以及它代表的含义（例如，这是一个“玩家数据”区域，或者这是一个“临时缓冲区”）。 这可能涉及到调用类似 raddbg_markup_set_memory_range_name(address, size, "Player_Data") 这样的函数（这只是一个示例，具体 API 名称需参考其文档）。

4. 使用 RAD Debugger 运行你的程序：

   • 你需要将你的 C/C++ 程序在 RAD Debugger 的控制下运行。
   • 当程序运行时，RAD Debugger 会捕获你通过 raddbg_markup.h API 发送的内存注释信息。

5. 在 RAD Debugger 的内存视图中查看可视化效果：

   • RAD Debugger 会根据你提供的注释，在它的内存视图（Memory View）中以更直观、更友好的方式展示内存的使用情况。例如，它可能会用不同的颜色高亮显示你标记的内存区域，并显示你为其设置的名称或标签。

结论和建议：

由于 RAD Debugger 本身很可能不是一个可以随意下载和使用的工具，所以直接“玩一玩”这个特定的功能，对于普通开发者来说，可能并不容易实现。

如果你对内存调试和可视化感兴趣，但无法访问 RAD Debugger，我建议你可以尝试以下替代方案：

• 使用其他主流调试器：
  • Visual Studio (Windows): 强大的 C++ 调试器，提供内存视图，可以查看原始内存数据，但不支持像 raddbg_markup.h 这样高级的自定义标记。
  • GDB (Linux/macOS/WSL): GNU Debugger，在类 Unix 环境下非常流行，提供内存查看功能。
  • LLDB (macOS/Linux): LLVM 项目的调试器，也是一个功能强大的选择。
• 学习内存管理和调试的基本概念： 无论使用什么工具，理解内存分配、释放、指针、栈、堆等基本概念是进行内存调试的基础。
• 探索其他库或工具： 也许有其他开源项目提供了类似的内存标记或可视化功能，但可能不像 raddbg_markup.h 这样直接集成到调试器界面。

如果你能找到 raddbg_markup.h 的公开代码或文档，我可以帮你分析其中的 API 并解释如何在理论上使用它，但实际运行仍受限于 RAD Debugger 的可用性。

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adobe after effects

开源替代品？

Cursor

Adobe After Effects 是一款专业的动态图形（Motion Graphics）、视觉特效（Visual Effects, VFX）和合成（Compositing）软件。如果你正在寻找它的开源替代品，以下是一些功能上相近且广受欢迎的开源工具：

1. DaVinci Resolve (达芬奇调色)

   • 特点： 虽然 DaVinci Resolve 是一款专业的视频剪辑和调色软件，但它的 Fusion 页面提供了非常强大的节点式合成和视觉特效功能，足以匹敌 After Effects 的许多功能，尤其是在 VFX 和高级动态图形方面。它也有剪辑、调色、音频和交付等完整的工作流程。
   • 优点： 功能强大，性能优异，拥有非常活跃的社区和丰富的教程。最重要的是，它有功能非常强大的免费（非开源）版本，足以满足绝大多数个人和小型工作室的需求，甚至很多专业人士也只用免费版。
   • 缺点： 并非完全开源（Fusion 页面是集成在免费版中的），学习曲线较陡峭，对硬件要求较高。

2. Blender

   • 特点： Blender 最出名的是它的 3D 创作套件（建模、雕刻、渲染、动画等）。但它也包含强大的 VFX 工具，如运动跟踪、合成器（Compositor，节点式工作流，类似于 Fusion 或 Nuke）、视频序列编辑器（VSE，用于基本剪辑）以及动态图形（通过 3D 动画、物理模拟等）。
   • 优点： 完全开源免费，功能极其全面，可以从 3D 到 2D 动态图形再到 VFX 合成，一站式解决。社区庞大且活跃。
   • 缺点： 学习曲线非常陡峭，要掌握其全部功能需要大量时间和精力。其 2D 动态图形和纯合成的流程可能不如 After Effects 那样直接。

3. Natron

   • 特点： Natron 是一款专门的开源节点式合成软件，设计初衷就是为了替代像 Nuke 或 After Effects 这样的商业合成工具。它专注于合成、抠像、跟踪、颜色校正和视觉特效。
   • 优点： 节点式工作流非常强大和灵活，适合复杂的 VFX 合成项目。完全免费开源，跨平台。
   • 缺点： 动态图形功能相对较弱（不如 After Effects 那样强大和直观）。开发速度曾一度放缓，虽然社区仍在维护。

4. Krita

   • 特点： Krita 是一款免费开源的数字绘画软件，但它也提供了基本的动画功能（帧动画）。虽然它不是 After Effects 的直接替代品，但对于制作简单的 2D 动画、卡通动画或手绘风格的动态图形，Krita 是一个非常棒的工具。
   • 优点： 优秀的绘画工具，强大的 2D 动画功能，完全免费开源。
   • 缺点： 主要用于绘画和帧动画，不适合复杂的视频合成、特效和高级动态图形。

5. Shotcut

   • 特点： Shotcut 是一款免费开源的非线性视频编辑器。它提供了基本的视频剪辑、滤镜、特效和颜色校正功能。虽然它不如 After Effects 专业，但对于一些简单的动态图形或视频叠加，它也能胜任。
   • 优点： 简单易用，跨平台，完全免费开源。
   • 缺点： 功能相对基础，主要用于剪辑，高级特效和动态图形能力非常有限。

选择建议：

• 如果你的主要需求是专业的 VFX 合成和复杂的动态图形，并且不排斥节点式工作流，同时能接受非完全开源（免费版功能已足够强大），那么 DaVinci Resolve (Fusion 页面) 是最佳选择。
• 如果你希望在一个工具中涵盖 3D、动画和 VFX，并且愿意投入大量学习时间，Blender 是一个极其强大的万能工具。
• 如果你只关注纯粹的节点式视频合成和特效，Natron 是一个不错的开源选择。
• 如果你只需要制作简单的 2D 动画，或者以绘画为基础的动态图形，Krita 是一个补充工具。

请根据你的具体需求、技能水平和对工作流程的偏好来选择最适合你的工具。

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介绍一下blender的界面和基本概念？

Cursor

好的，这张图片显示的是 Blender 4.4.0 版本的启动界面（Splash Screen）和其背后的默认布局。Blender 是一个功能极其强大的开源 3D 创作套件，其界面和概念可能初看起来有点复杂，但一旦掌握了核心，就会变得非常高效。

我们来逐一介绍界面和一些基本概念：

Blender 界面概述 (基于你的截图和默认布局)

1. 启动界面 (Splash Screen)

   • 当你第一次打开 Blender 时，会看到这个窗口。它通常会显示 Blender 版本、最近的项目、一些设置选项和学习资源链接。
   • Quick Setup（快速设置）：
     • Language（语言）：默认是 English。你可以在这里选择界面语言。
     • Theme（主题）：默认是 Blender Dark。你可以选择不同的界面配色方案。
     • Keymap（键位映射）：默认是 Blender。这是非常重要的设置，它决定了你使用快捷键的方式。如果你之前使用过其他 3D 软件，可能会有相应的预设。
     • Mouse Select（鼠标选择键）：默认是 Left（左键选择）。这是 Blender 最独特的一个设置，早期的 Blender 默认是右键选择。对于新用户，强烈建议保持左键选择。
     • Spacebar Action（空格键动作）：默认是 Play（播放动画）。你也可以设置为 Search（搜索，方便查找命令）或 Tools（工具）。
   • 点击 Continue 按钮后，会进入主界面。

2. 顶部菜单栏

   • File（文件）：新建、打开、保存、导入、导出等文件操作。
   • Edit（编辑）：撤销、重做、首选项（Preferences）等。
   • Render（渲染）：渲染图像、渲染动画等。
   • Window（窗口）：新窗口、切换全屏等。
   • Help（帮助）：在线手册、教程等。

3. 工作区标签页 (Workspaces)

   • 位于顶部菜单栏下方，从左到右：Layout（布局）、Modeling（建模）、Sculpting（雕刻）、UV Editing（UV 编辑）、Texture Paint（纹理绘制）、Shading（着色）、Animation（动画）、Rendering（渲染）、Compositing（合成）、Geometry Nodes（几何节点）、Scripting（脚本）等。
   • 每个标签页代表一个预设的工作区（Workspace），专门针对特定任务优化了界面布局和可用工具。例如：
     • Layout：默认工作区，用于通用场景搭建、变换对象。
     • Modeling：用于编辑 3D 模型的顶点、边、面。
     • Animation：用于制作关键帧动画、曲线编辑器等。
     • Compositing：用于节点式合成，可以添加视觉特效。
     • Geometry Nodes：强大的程序化建模和动画系统。
   • 你可以点击 + 号创建自定义工作区。

4. 3D 视图 (3D Viewport)

   • 屏幕中央最大的区域。这是你进行 3D 创作的主要空间，可以看到你的 3D 场景、模型、灯光、摄像机等。
   • Gizmos（小工具）：右侧的 X/Y/Z 轴（用于旋转视图）、移动/旋转/缩放小工具（用于变换对象）。
   • 工具栏（Toolbar）：3D 视图左侧的图标列表，包含各种操作工具，如选择、移动、旋转、缩放、测量、添加物体等。
   • 视图模式（Viewport Shading）：3D 视图右上角有几个球形图标，用于切换不同的显示模式（线框、实体、材质预览、渲染预览）。

5. 大纲视图 (Outliner)

   • 屏幕右上方区域。它以层级结构显示场景中的所有对象（Object），如 Camera（摄像机）、Cube（立方体）、Light（灯光）等。
   • 你可以在这里组织、选择、隐藏或锁定对象。

6. 属性编辑器 (Properties Editor)

   • 屏幕右下方区域。显示当前选中对象或场景的各种属性和设置。
   • 通过顶部的标签页（如 Cube、Camera 图标），可以切换不同的属性面板，例如：
     • Object Properties（对象属性）：如位置 (Location)、旋转 (Rotation)、缩放 (Scale)。
     • Modifier Properties（修改器属性）：对模型进行非破坏性修改。
     • Material Properties（材质属性）：设置对象的颜色、纹理、光泽等。
     • Render Properties（渲染属性）：设置渲染引擎、分辨率等。
     • World Properties（世界属性）：设置场景背景、环境光等。

7. 时间线 (Timeline)

   • 屏幕底部区域。用于制作动画，显示帧范围、关键帧、播放控制等。
   • Start 和 End 框指定了动画的开始和结束帧。

基本概念 (在 Blender 中的含义)

• Object（对象）：场景中的独立实体，如立方体（Cube）、球体、灯光（Light）、摄像机（Camera）等。每个对象都有自己的位置、旋转、缩放属性。
• Mesh（网格）：构成 3D 模型的几何数据，由顶点（Vertices）、边（Edges）和面（Faces）组成。你通常在“建模”工作区中编辑网格。
• Scene（场景）：包含所有对象、灯光、摄像机、环境设置等的一个完整 3D 环境。
• Collection（集合）：用于组织场景中的对象，类似于文件夹。你可以在大纲视图中创建和管理集合。
• Material（材质）：定义对象表面如何与光线交互的属性（颜色、纹理、反射、透明度等）。
• Modifier（修改器）：对对象的网格数据进行非破坏性修改的工具。例如，Subdivision Surface 修改器可以让模型变得更平滑。
• Render Engine（渲染引擎）：Blender 内置了 Cycles 和 Eevee 两种主要渲染引擎。
  • Cycles：物理真实感渲染器，效果逼真，但渲染时间较长。
  • Eevee：实时渲染器，速度快，适合预览和快速动画，但效果可能不如 Cycles 精确。
• Keyframe（关键帧）：在动画中，用于定义对象在特定时间点的属性值（如位置、旋转、缩放）。Blender 会自动计算关键帧之间的过渡动画。
• Nodes（节点）：Blender 中许多高级功能（如材质、合成、几何节点）都采用节点式工作流，通过连接不同的节点来创建复杂的效果。

Blender 的强大之处在于其集成度和灵活性。初学者可以从官方的免费教程（特别是 Blender Guru 的甜甜圈教程）开始学习，逐步掌握其各项功能。

User

“sql: unknown driver "postgres" (forgotten import?)”

看看这个？如何解决？

Cursor

你看到的错误信息 "sql: unknown driver "postgres" (forgotten import?)" 是一个非常常见的 Go 语言错误，它明确地告诉了你问题所在和解决方法：

问题原因：

当你使用 Go 语言的 database/sql 包连接数据库时，你需要在代码中导入相应的数据库驱动。虽然 database/sql 提供了通用的接口，但它本身不包含具体数据库（如 PostgreSQL）的实现。每个数据库都需要一个独立的驱动包来注册自己。

在这个错误中，你使用了 "postgres" 作为驱动名称，但 Go 运行时并没有找到任何注册为 "postgres" 的驱动。这通常是因为你忘记导入 PostgreSQL 的 Go 驱动包。

解决方法：

你需要在你的 Go 代码中，通常在 main.go 或处理数据库连接的文件中，添加 PostgreSQL 驱动的导入语句。最常用和推荐的 PostgreSQL Go 驱动是 github.com/lib/pq。

你需要像这样导入它：

import (
	"database/sql"
	_ "github.com/lib/pq" // 导入 PostgreSQL 驱动
	// ... 其他导入
)

为什么是 _ (下划线)？

_ 是 Go 语言中的空白标识符（blank identifier）。在这里使用它的目的是：

• 执行 init() 函数：github.com/lib/pq 包在被导入时，会执行其内部的 init() 函数。这个 init() 函数负责将 postgres 驱动注册到 database/sql 包中，这样 sql.Open("postgres", ...) 才能识别它。
• 避免“未使用的导入”错误：由于你可能不会直接调用 github.com/lib/pq 包中的任何导出函数或变量，如果只是 import "github.com/lib/pq"，Go 编译器会报“未使用的导入”（imported and not used）错误。使用 _ 就解决了这个问题，它告诉编译器你导入这个包只是为了执行其 init() 函数。

操作步骤：

1. 打开你的 Go 项目中涉及数据库连接的文件（通常是 main.go 或一个专门处理数据库初始化的文件）。
2. 找到 import 语句块。
3. 在其中添加 _ "github.com/lib/pq"。
4. 保存文件。
5. 如果你还没有安装 github.com/lib/pq，请在终端中运行：

   go get github.com/lib/pq
   

   这会将 github.com/lib/pq 下载并添加到你的项目依赖中。
6. 重新运行你的 Go 程序或重新启动调试。

这样，你的 Go 程序就能够识别并使用 "postgres" 数据库驱动了。

import (
	"database/sql"
	_ "github.com/lib/pq" // 导入 PostgreSQL 驱动
	// ... 其他导入
)

    go get github.com/lib/pq

User

$! 如何防止SQL注入？以前什么方式可以注入sql？

Cursor

你代码中的 $1 是一个非常好的实践，它正是防止 SQL 注入的关键方式。

我们来详细看看：

LIMIT $1 OFFSET 中的 $1 如何防止 SQL 注入？

你代码中的 $1 是 PostgreSQL 中参数化查询（Parameterized Query）的占位符。当你通过 database/sql 库执行查询时，如果使用了占位符，Go 会将你传递给 Query() 或 Exec() 方法的参数（例如 r.db.Query(query, some_value) 中的 some_value）作为值发送给数据库，而不是作为 SQL 代码的一部分。

原理：

数据库在接收到参数化查询时，会先解析查询的结构，识别出占位符，然后再将传入的参数作为字面量（Literal Value）绑定到这些占位符上。这意味着，无论用户输入什么字符，数据库都会将其视为数据，而不是可执行的 SQL 代码。

例如，如果你的 some_value 是 10，数据库接收到的就是 LIMIT 10。 如果用户恶意输入 10; DROP TABLE users;，数据库会将其整个视为一个字符串 10; DROP TABLE users; 并尝试把它当做一个数字传递给 LIMIT 子句。由于 LIMIT 期望的是一个数字，这个字符串会导致数据库抛出类型错误，而不会执行 DROP TABLE users;。

简而言之，参数化查询将 SQL 代码和用户输入的数据严格分离，从而消除了 SQL 注入的威胁。

以前或常见的 SQL 注入方式（及其原理）

SQL 注入的根本原因是程序将用户提供的、未经过滤和转义的数据直接拼接到 SQL 查询字符串中，导致用户输入被数据库解释为 SQL 代码。

以下是一些常见的注入方式和例子：

假设你没有使用参数化查询，而是通过字符串拼接来构建查询：

// 假设这是你 "错误" 的方式 (为了演示注入原理)
// userId := "用户输入的值"
// query := "SELECT * FROM users WHERE id = " + userId + ";"

1. 基于布尔的注入（Boolean-based Injection） 攻击者通过修改查询的 WHERE 子句，使其始终为真或为假，从而探测数据库信息。

   • 攻击者输入： 1 OR '1'='1'
   • 拼接后的查询： SELECT * FROM users WHERE id = 1 OR '1'='1';
   • 结果： OR '1'='1' 永远为真，导致查询返回 users 表中的所有记录，无论 id 是什么。攻击者可以根据返回结果（是否有数据）判断注入是否成功或探测数据。

2. 基于错误的注入（Error-based Injection） 攻击者通过构造导致数据库报错的查询，并从错误信息中获取数据库的结构或数据。

   • 攻击者输入： 1 UNION SELECT 1, 2, 3 FROM non_existent_table
   • 拼接后的查询： SELECT * FROM users WHERE id = 1 UNION SELECT 1, 2, 3 FROM non_existent_table;
   • 结果： 如果 users 表的列数与 UNION SELECT 的列数不匹配，或者 non_existent_table 不存在，数据库会抛出错误，错误信息中可能包含列数不匹配的提示，或者 non_existent_table 不存在的提示，从而泄露数据库信息。

3. 联合查询注入（UNION SELECT Injection） 当攻击者知道原始查询的列数和列类型后，可以使用 UNION SELECT 将其他表的数据合并到查询结果中。

   • 攻击者输入： 1 UNION SELECT username, password, NULL, NULL FROM admin_users (假设原始查询返回4列)
   • 拼接后的查询： SELECT * FROM users WHERE id = 1 UNION SELECT username, password, NULL, NULL FROM admin_users;
   • 结果： 攻击者可以获取 admin_users 表中的 username 和 password 信息。

4. 堆叠查询注入（Stacked Queries / Stored Procedure Injection） 在某些数据库（如 SQL Server、MySQL 等）中，分号 ; 可以用来分隔多个 SQL 语句。攻击者可以注入一个分号来执行额外的语句。

   • 攻击者输入： 1; DROP TABLE users;
   • 拼接后的查询： SELECT * FROM users WHERE id = 1; DROP TABLE users;;
   • 结果： 原始查询执行后，紧接着 DROP TABLE users; 语句也会被执行，导致 users 表被删除。
   • 注意： PostgreSQL 的 Query() 方法通常不支持堆叠查询，它只接受单个 SQL 语句。Exec() 方法可能在某些驱动下支持，但同样，参数化查询是防御的关键。

5. 带注释的注入（Comment-based Injection） 攻击者可以使用注释符号来截断原始查询的剩余部分，只执行他们注入的代码。

   • 攻击者输入： 1 -- (SQL Server, MySQL) 或 1 # (MySQL)
   • 拼接后的查询： SELECT * FROM users WHERE id = 1 -- (原始查询的剩余部分被注释掉)
   • 结果： 原始查询的语法被改变，可能导致非预期行为或数据泄露。

如何防止 SQL 注入？

参数化查询（或预处理语句）是防止 SQL 注入的黄金法则。

• 使用 Go 的 database/sql 包和占位符（如 $1, ? 或 :paramName）。
• 永远不要直接拼接用户输入到 SQL 查询字符串中。
• 对于不能使用参数化查询的场景（极少数），使用数据库或语言提供的适当的转义函数。

你的 LIMIT $1 OFFSET 已经在使用参数化查询，所以在这一行代码上，你已经做对了！只要你确保所有涉及到用户输入的查询都使用这种方式，你的应用就能有效抵御 SQL 注入攻击。

// 假设这是你 "错误" 的方式 (为了演示注入原理)
// userId := "用户输入的值"
// query := "SELECT * FROM users WHERE id = " + userId + ";"

User

这个错误怎么解决的？

Cursor

这个错误信息：

cannot refer to unexported field storage in struct literal of type handlers.MovieHandler compiler(MissingLitField)

在 Go 语言中，这意味着你正在尝试在另一个包中访问或初始化 handlers.MovieHandler 结构体的一个**未导出（unexported）**的字段 storage。

Go 语言的可见性规则：

• 大写字母开头的字段/函数/类型：是导出的（Exported），可以在其他包中被访问和使用。
• 小写字母开头的字段/函数/类型：是未导出的（Unexported，也称为私有的），只能在定义它们的同一个包内部被访问和使用。

错误原因分析：

1. 你有一个名为 handlers 的包，其中定义了一个 MovieHandler 结构体。
2. 在这个 MovieHandler 结构体中，有一个字段叫做 storage（或者它的实际名称是以小写字母开头的，例如 movieRepository）。
3. 你在另一个包中（例如 main 包或其他任何非 handlers 包的包）尝试创建一个 MovieHandler 的实例，并直接为它的 storage 字段赋值。

由于 storage 字段是以小写字母开头的，它在 handlers 包之外是不可见的，所以编译器报错“cannot refer to unexported field storage”。

解决方法：

你有几种方法可以解决这个问题，具体取决于你的设计意图：

1. 将 storage 字段改为导出字段（推荐，如果它需要在包外访问）： 这是最直接的解决办法。在 handlers 包中定义 MovieHandler 结构体时，将 storage 字段的首字母改为大写。

   // handlers/movie_handler.go (或者定义 MovieHandler 的文件)
   package handlers
   
   import (
       "tannal.org/reelingit/data" // 假设 MovieRepository 在 data 包中
       "tannal.org/reelingit/logger"
   )
   
   type MovieHandler struct {
       // 将 storage 的首字母改为大写，使其可导出
       // 如果字段名是 movieRepository，则改为 MovieRepository
       Storage data.MovieRepository // 假设 MovieRepository 是你 Storage 字段的类型
       Logger  logger.Logger
   }
   
   // ... 其他代码
   

   然后，在另一个包中创建 MovieHandler 实例时，使用大写的字段名：

   // main.go (或者调用 handlers 包的文件)
   package main
   
   import (
       "tannal.org/reelingit/handlers"
       "tannal.org/reelingit/data"
       "tannal.org/reelingit/logger"
   )
   
   func main() {
       // ...
       repo := data.NewMovieRepository(...) // 假设有这样的构造函数
       log := logger.NewLogger(...)       // 假设有这样的构造函数
   
       // 创建 MovieHandler 实例时使用导出字段名
       movieHandler := handlers.MovieHandler{
           Storage: repo, // 注意这里是 Storage (大写 S)
           Logger:  log,
       }
       // ...
   }
   

2. 提供一个构造函数（更 Go 风格，推荐）： 即使 storage 字段是未导出的，你也可以在 handlers 包内部提供一个导出函数（即构造函数）来创建 MovieHandler 的实例。这样，外部包就不需要直接访问 storage 字段。

   // handlers/movie_handler.go (或者定义 MovieHandler 的文件)
   package handlers
   
   import (
       "tannal.org/reelingit/data"
       "tannal.org/reelingit/logger"
   )
   
   type MovieHandler struct {
       storage data.MovieRepository // 未导出字段 (小写 s)
       logger  logger.Logger        // 未导出字段
   }
   
   // NewMovieHandler 是一个导出函数，用于构造 MovieHandler
   func NewMovieHandler(repo data.MovieRepository, log logger.Logger) *MovieHandler {
       return &MovieHandler{
           storage: repo,
           logger:  log,
       }
   }
   
   // ... 其他代码
   

   然后在另一个包中：

   // main.go (或者调用 handlers 包的文件)
   package main
   
   import (
       "tannal.org/reelingit/handlers"
       "tannal.org/reelingit/data"
       "tannal.org/reelingit/logger"
   )
   
   func main() {
       // ...
       repo := data.NewMovieRepository(...)
       log := logger.NewLogger(...)
   
       // 通过 NewMovieHandler 构造函数创建实例
       movieHandler := handlers.NewMovieHandler(repo, log)
       // ...
   }
   

   这种方式更符合 Go 惯例，它封装了结构体的内部实现细节，外部包只需通过公共接口（构造函数）来创建和使用对象。

选择哪种方法取决于你的设计理念。如果 storage 字段确实需要在 handlers 包之外被直接引用或修改，就将其导出。如果 storage 只是 MovieHandler 的内部实现细节，外部包应该通过 MovieHandler 的方法来间接操作它，那么提供一个构造函数是更好的选择。

根据你截图的上下文，storage 字段旁边是 movieRepository 类型，这暗示了 storage 字段名本身就是小写的。所以将其改为 Storage (Storage data.MovieRepository) 可能是你最直接的解决方案。

    // handlers/movie_handler.go (或者定义 MovieHandler 的文件)
    package handlers

    import (
        "tannal.org/reelingit/data" // 假设 MovieRepository 在 data 包中
        "tannal.org/reelingit/logger"
    )

    type MovieHandler struct {
        // 将 storage 的首字母改为大写，使其可导出
        // 如果字段名是 movieRepository，则改为 MovieRepository
        Storage data.MovieRepository // 假设 MovieRepository 是你 Storage 字段的类型
        Logger  logger.Logger
    }

    // ... 其他代码

    // main.go (或者调用 handlers 包的文件)
    package main

    import (
        "tannal.org/reelingit/handlers"
        "tannal.org/reelingit/data"
        "tannal.org/reelingit/logger"
    )

    func main() {
        // ...
        repo := data.NewMovieRepository(...) // 假设有这样的构造函数
        log := logger.NewLogger(...)       // 假设有这样的构造函数

        // 创建 MovieHandler 实例时使用导出字段名
        movieHandler := handlers.MovieHandler{
            Storage: repo, // 注意这里是 Storage (大写 S)
            Logger:  log,
        }
        // ...
    }

    // handlers/movie_handler.go (或者定义 MovieHandler 的文件)
    package handlers

    import (
        "tannal.org/reelingit/data"
        "tannal.org/reelingit/logger"
    )

    type MovieHandler struct {
        storage data.MovieRepository // 未导出字段 (小写 s)
        logger  logger.Logger        // 未导出字段
    }

    // NewMovieHandler 是一个导出函数，用于构造 MovieHandler
    func NewMovieHandler(repo data.MovieRepository, log logger.Logger) *MovieHandler {
        return &MovieHandler{
            storage: repo,
            logger:  log,
        }
    }

    // ... 其他代码

    // main.go (或者调用 handlers 包的文件)
    package main

    import (
        "tannal.org/reelingit/handlers"
        "tannal.org/reelingit/data"
        "tannal.org/reelingit/logger"
    )

    func main() {
        // ...
        repo := data.NewMovieRepository(...)
        log := logger.NewLogger(...)

        // 通过 NewMovieHandler 构造函数创建实例
        movieHandler := handlers.NewMovieHandler(repo, log)
        // ...
    }

User

这是什么情况？

Cursor

这个错误是 Go 语言中 net/http 包使用时非常常见的类型不匹配问题：

错误信息解释：

cannot use movieHandler.GetTopMovies (value of type func(w http.ResponseWriter, r *http.Request)) as http.Handler value in argument to http.Handle: func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) does not implement http.Handler (missing method ServeHTTP) compiler(InvalidIfaceAssign)

我们来一步步分解：

1. cannot use movieHandler.GetTopMovies ... as http.Handler value:

   • 你正在尝试将 movieHandler.GetTopMovies 传递给 http.Handle() 函数。
   • 然而，http.Handle() 函数的第二个参数期望一个实现了 http.Handler 接口的值。

2. value of type func(w http.ResponseWriter, r *http.Request):

   • 这是你的 movieHandler.GetTopMovies 方法的实际类型签名（当你把它作为一个方法值传递时）。它是一个函数，接受 http.ResponseWriter 和 *http.Request 作为参数，并且不返回任何值。

3. http.Handle: ... does not implement http.Handler (missing method ServeHTTP):

   • 这里解释了为什么类型不匹配：http.Handler 是一个接口，它的定义是：

     type Handler interface {
         ServeHTTP(ResponseWriter, *Request)
     }
     

   • 这意味着，任何要被 http.Handle 接受的类型，都必须有一个名为 ServeHTTP 且签名完全匹配 ServeHTTP(ResponseWriter, *Request) 的方法。
   • 你的 movieHandler.GetTopMovies 虽然接受相同的参数，但它的方法名不是 ServeHTTP，并且它作为 handlers.MovieHandler 类型的一个方法，handlers.MovieHandler 本身也没有实现 http.Handler 接口。

问题总结：

你的 movieHandler.GetTopMovies 方法的签名是 func (m *handlers.MovieHandler) GetTopMovies(w http.ResponseWriter, r *http.Request)。这个签名恰好匹配了 http.HandleFunc 所期望的函数类型，但它不匹配 http.Handle 所期望的 http.Handler 接口。

解决方案：

你需要将 http.Handle 改为使用 http.HandleFunc。

• http.HandleFunc(pattern string, handler func(ResponseWriter, *Request)): 这个函数接收一个普通函数作为处理器，只要这个函数的签名是 func(ResponseWriter, *Request) 即可。
• http.Handle(pattern string, handler Handler): 这个函数接收一个实现了 http.Handler 接口的类型作为处理器。

因此，你的代码应该这样修改：

// ...
movieRepository, err := data.NewMovieRepository(db, logger)
if err != nil {
	logger.Error("Failed to creater movie repository:", err)
	return
}

movieHandler := handlers.NewMovieHandler(movieRepository, logger) // 假设 NewMovieHandler 已经修改过

http.HandleFunc("/", http.Files) // 保持不变

// 将 http.Handle 改为 http.HandleFunc
// 因为 movieHandler.GetTopMovies 的签名符合 http.HandleFunc 的要求
http.HandleFunc("/api/movies/top", movieHandler.GetTopMovies)

const addr = ":8080"
err = http.ListenAndServe(addr, nil)
// ...

通过将 http.Handle 替换为 http.HandleFunc，你传递了一个正确类型的函数（movieHandler.GetTopMovies 方法值）作为 HTTP 路由处理器，编译器就不会再报错了。

        type Handler interface {
            ServeHTTP(ResponseWriter, *Request)
        }

// ...
movieRepository, err := data.NewMovieRepository(db, logger)
if err != nil {
	logger.Error("Failed to creater movie repository:", err)
	return
}

movieHandler := handlers.NewMovieHandler(movieRepository, logger) // 假设 NewMovieHandler 已经修改过

http.HandleFunc("/", http.Files) // 保持不变

// 将 http.Handle 改为 http.HandleFunc
// 因为 movieHandler.GetTopMovies 的签名符合 http.HandleFunc 的要求
http.HandleFunc("/api/movies/top", movieHandler.GetTopMovies)

const addr = ":8080"
err = http.ListenAndServe(addr, nil)
// ...

User

postman高等现代替代品开源

Cursor

Postman 是一款非常流行的 API 开发和测试工具，它集成了请求发送、响应查看、测试脚本、环境管理、API 文档等功能。如果你正在寻找 Postman 的高等（功能更强大或更现代化）且开源的替代品，以下是一些不错的选择：

1. Insomnia

   • 特点： Insomnia 是 Postman 的主要竞争对手之一，提供类似的功能集，包括 API 请求构建、测试套件、环境管理、代码生成、OAuth 2.0/Bearer Token 等多种认证方式。它的界面设计简洁、现代化，并且支持 OpenAPI/Swagger 规范。
   • 优点： 开源，跨平台（Windows, macOS, Linux），界面美观且用户体验良好，支持插件扩展，有免费版和付费版（付费版有高级协作功能）。
   • 适用场景： API 开发、测试和调试，与 Postman 用户切换无缝。

2. Hoppscotch

   • 特点： Hoppscotch (以前叫 Postwoman) 是一个完全基于 Web 的开源 API 开发工具。它最大的特点是完全在浏览器中运行，无需安装客户端（也可以作为 PWA 安装）。提供 REST、GraphQL、WebSocket 和 Server-Sent Events 支持，以及请求历史、环境、代理、OAuth 2.0 等功能。
   • 优点： 零安装，非常轻量级，支持 PWA，隐私友好（请求直接从你的浏览器发送，无需中间服务器），完全开源。
   • 适用场景： 快速测试 API，轻量级 API 开发，对数据隐私有较高要求的场景。

3. Thunder Client (VS Code 扩展)

   • 特点： 如果你是 VS Code 用户，Thunder Client 是一个非常优秀的内置 API 客户端扩展。它提供了一个轻量级但功能强大的界面，用于测试 REST API，支持环境变量、集合、测试脚本、环境文件等。
   • 优点： 直接集成在 VS Code 中，无需切换上下文，非常轻量级，功能足够日常使用，开源。
   • 适用场景： VS Code 用户，希望在 IDE 内部完成 API 测试。

4. HTTPie (命令行工具)

   • 特点： HTTPie 是一个用户友好的命令行 HTTP 客户端。它旨在使与 HTTP 服务器的交互尽可能地人性化。虽然不是图形界面工具，但它以其简洁的语法和彩色的输出，成为许多开发者的首选。
   • 优点： 命令行工具，非常快速和强大，适合自动化和脚本化，输出可读性高，开源。
   • 适用场景： 喜欢命令行的开发者，需要快速执行简单请求，自动化测试脚本。

5. cURL (命令行工具)

   • 特点： cURL 是一个历史悠久且功能极其强大的命令行工具，用于传输数据。几乎所有的 API 测试工具底层都会调用 cURL。虽然语法复杂，但它能完成几乎所有类型的 HTTP 请求。
   • 优点： 极其强大，几乎无所不能，预装在大多数类 Unix 系统中，开源。
   • 缺点： 学习曲线陡峭，语法复杂，输出不直观，不适合交互式探索。

选择建议：

• 最接近 Postman 功能且开源的选择： Insomnia。它提供了 Postman 的核心功能，并且拥有更现代的界面和开源属性。
• 如果你偏爱 Web 端工具，或者希望零安装、注重隐私： Hoppscotch。
• 如果你是 VS Code 的重度用户： Thunder Client 会大大提升你的工作流效率。
• 如果你喜欢命令行工具，追求效率和自动化： HTTPie 是一个很好的开始。

这些工具各有侧重，你可以根据你的具体工作流程、偏好和所需功能来选择最适合你的 Postman 替代品。

User

run . INFO: 2025/06/10 11:44:41 logger.go:30: Connecting to the database…postgres://postgres:@localhost:5432/postgres?sslmode=disable 2025/06/10 11:50:13 http: superfluous response.WriteHeader call from tannal.org/reelingit/handlers.(*MovieHandler).GetRandomMovies (movie_hander.go:40) 2025/06/10 11:50:18 http: superfluous response.WriteHeader call from tannal.org/reelingit/handlers.(*MovieHandler).GetRandomMovies (movie_hander.go:40) 2025/06/10 11:50:21 http: superfluous response.WriteHeader call from tannal.org/reelingit/handlers.(*MovieHandler).GetRandomMovies (movie_hander.go:40) 2025/06/10 11:50:22 http: superfluous response.WriteHeader call from tannal.org/reelingit/handlers.(*MovieHandler).GetRandomMovies (movie_hander.go:40) 2025/06/10 11:50:23 http: superfluous response.WriteHeader call from tannal.org/reelingit/handlers.(*MovieHandler).GetRandomMovies (movie_hander.go:40) 2025/06/10 11:50:23 http: superfluous response.WriteHeader call from tannal.org/reelingit/handlers.(*MovieHandler).GetRandomMovies (movie_hander.go:40) 2025/06/10 11:50:23 http: superfluous response.WriteHeader call from tannal.org/reelingit/handlers.(*MovieHandler).GetRandomMovies (movie_hander.go:40) 2025/06/10 11:50:23 http: superfluous response.WriteHeader call from tannal.org/reelingit/handlers.(*MovieHandler).GetRandomMovies (movie_hander.go:40)

这是什么日志？

Cursor

这是一个 Go 语言的 HTTP 服务器运行时日志， specifically a warning from the net/http package。

我们来分解一下这条日志的含义：

2025/06/10 11:50:13 http: superfluous response.WriteHeader call from tannal.org/reelingit/handlers.(*MovieHandler).GetRandomMovies (movie_hander.go:40)

• 2025/06/10 11:50:13: 这是日志的时间戳，表示事件发生的时间。
• http: superfluous response.WriteHeader call: 这是核心警告信息。
  • http:：表示这个警告来自 Go 的 net/http 包。
  • superfluous：表示“多余的”或“不必要的”。
  • response.WriteHeader call：指你在处理 HTTP 响应时，多次调用了 http.ResponseWriter 接口的 WriteHeader 方法。
• from tannal.org/reelingit/handlers.(*MovieHandler).GetRandomMovies (movie_hander.go:40):
  • 这指明了发出警告的具体位置：在 tannal.org/reelingit/handlers 包的 MovieHandler 类型中的 GetRandomMovies 方法，具体位于 movie_hander.go 文件的第 40 行。

为什么会出现这个警告？

在 Go 的 net/http 包中，http.ResponseWriter 的 WriteHeader() 方法用于设置 HTTP 响应的状态码（例如 200 OK, 404 Not Found, 500 Internal Server Error 等）。

关键规则是：WriteHeader() 方法在一个 HTTP 响应中 只能被调用一次。

• 隐式调用： 如果你在向 http.ResponseWriter 写入响应体（例如使用 w.Write() 或 json.NewEncoder(w).Encode()），并且之前没有显式调用 WriteHeader()，那么 http 包会在写入第一个字节之前，隐式地将状态码设置为 200 OK 并调用 WriteHeader(200)。
• 显式调用： 如果你先显式调用了 w.WriteHeader(http.StatusOK)，然后再次写入响应体，http 包不会再次调用 WriteHeader。

当你显式地调用 w.WriteHeader() 之后，又在同一个响应中隐式或显式地再次触发了 WriteHeader() 调用时，就会出现 superfluous 警告。

你的 GetRandomMovies 方法很可能做了以下操作导致了问题：

func (m *MovieHandler) GetRandomMovies(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    // ... 获取电影数据 ...

    w.Header().Set("Content-Type", "application/json") // 这行没问题

    err := json.NewEncoder(w).Encode(movies) // <-- 这行可能隐式调用了 WriteHeader(200 OK)
    if err != nil {
        http.Error(w, "Failed to encode movies", http.StatusInternalServerError) // <-- http.Error 内部会调用 WriteHeader
        return
    }

    w.WriteHeader(http.StatusOK) // <-- 这里的显式调用是多余的，因为它可能已经由 json.NewEncoder(w).Encode(movies) 隐式调用了
}

常见的导致原因：

1. 先 Encode() / Write()，后 WriteHeader()： 你在 json.NewEncoder(w).Encode(movies) 之前没有显式设置状态码，Encode 方法在写入响应体时会隐式地将状态码设置为 200 OK。然后，你又在后面显式调用了 w.WriteHeader(http.StatusOK)。
2. 多次 http.Error()： 如果你的代码路径中有多个 http.Error() 调用，或者在一个 http.Error() 调用之后又进行了其他写入操作（这也会触发隐式 WriteHeader）。

如何解决？

检查 movie_hander.go 文件的第 40 行以及该方法的逻辑。

正确的做法是确保 WriteHeader() 只被调用一次。

例如，如果你的意图是返回 200 OK，并且数据编码成功：

func (m *MovieHandler) GetRandomMovies(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    movies, err := m.GetMovies(...) // 假设这是获取电影数据的方法
    if err != nil {
        // 如果获取数据失败，立即返回 500 错误
        m.logger.Error("Failed to get random movies:", err)
        http.Error(w, "Failed to retrieve movies", http.StatusInternalServerError)
        return
    }

    w.Header().Set("Content-Type", "application/json")
    // 这里不再显式调用 WriteHeader(http.StatusOK)
    // 因为 json.NewEncoder(w).Encode(movies) 会在成功写入时隐式设置 200 OK

    err = json.NewEncoder(w).Encode(movies)
    if err != nil {
        // 如果编码失败，返回 500 错误 (http.Error 内部会调用 WriteHeader)
        m.logger.Error("Failed to encode movies:", err)
        http.Error(w, "Failed to encode movies", http.StatusInternalServerError)
        return
    }
    // 注意：这里不需要 w.WriteHeader(http.StatusOK) 了
    // 因为 json.NewEncoder().Encode() 已经完成了响应头的设置（通常是 200 OK）
}

或者，如果你想在 Encode 之前就明确设置状态码：

func (m *MovieHandler) GetRandomMovies(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    movies, err := m.GetMovies(...)
    if err != nil {
        m.logger.Error("Failed to get random movies:", err)
        http.Error(w, "Failed to retrieve movies", http.StatusInternalServerError)
        return
    }

    w.Header().Set("Content-Type", "application/json")
    w.WriteHeader(http.StatusOK) // <--- 显式设置状态码，且只设置一次

    err = json.NewEncoder(w).Encode(movies) // 这行不会再隐式调用 WriteHeader
    if err != nil {
        m.logger.Error("Failed to encode movies:", err)
        // 注意：如果这里发生编码错误，因为 WriteHeader 已经调用过，
        // http.Error 会尝试再次调用 WriteHeader，从而引发 superfluous 警告。
        // 所以更好的做法是：一旦 WriteHeader 被调用，就不能再通过 http.Error 改变状态码。
        // 这里的错误处理可能需要更细致，例如直接写入错误信息但不再改变状态码。
        // 或者，在 WriteHeader(http.StatusOK) 之前就处理所有可能导致非 200 状态的错误。
        // 例如：
        // w.Write([]byte("{\"error\": \"Failed to encode movies\"}"))
        // return
    }
}

通常，推荐第一种修改方式：只在发生非 200 OK 错误时使用 http.Error 或 w.WriteHeader 设置状态码，否则让 io.Writer 操作（如 json.NewEncoder().Encode() 或 w.Write()）隐式地设置 200 OK 状态。 这样可以避免多余的 WriteHeader 调用。

func (m *MovieHandler) GetRandomMovies(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    // ... 获取电影数据 ...

    w.Header().Set("Content-Type", "application/json") // 这行没问题

    err := json.NewEncoder(w).Encode(movies) // <-- 这行可能隐式调用了 WriteHeader(200 OK)
    if err != nil {
        http.Error(w, "Failed to encode movies", http.StatusInternalServerError) // <-- http.Error 内部会调用 WriteHeader
        return
    }

    w.WriteHeader(http.StatusOK) // <-- 这里的显式调用是多余的，因为它可能已经由 json.NewEncoder(w).Encode(movies) 隐式调用了
}

func (m *MovieHandler) GetRandomMovies(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    movies, err := m.GetMovies(...) // 假设这是获取电影数据的方法
    if err != nil {
        // 如果获取数据失败，立即返回 500 错误
        m.logger.Error("Failed to get random movies:", err)
        http.Error(w, "Failed to retrieve movies", http.StatusInternalServerError)
        return
    }

    w.Header().Set("Content-Type", "application/json")
    // 这里不再显式调用 WriteHeader(http.StatusOK)
    // 因为 json.NewEncoder(w).Encode(movies) 会在成功写入时隐式设置 200 OK

    err = json.NewEncoder(w).Encode(movies)
    if err != nil {
        // 如果编码失败，返回 500 错误 (http.Error 内部会调用 WriteHeader)
        m.logger.Error("Failed to encode movies:", err)
        http.Error(w, "Failed to encode movies", http.StatusInternalServerError)
        return
    }
    // 注意：这里不需要 w.WriteHeader(http.StatusOK) 了
    // 因为 json.NewEncoder().Encode() 已经完成了响应头的设置（通常是 200 OK）
}

func (m *MovieHandler) GetRandomMovies(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    movies, err := m.GetMovies(...)
    if err != nil {
        m.logger.Error("Failed to get random movies:", err)
        http.Error(w, "Failed to retrieve movies", http.StatusInternalServerError)
        return
    }

    w.Header().Set("Content-Type", "application/json")
    w.WriteHeader(http.StatusOK) // <--- 显式设置状态码，且只设置一次

    err = json.NewEncoder(w).Encode(movies) // 这行不会再隐式调用 WriteHeader
    if err != nil {
        m.logger.Error("Failed to encode movies:", err)
        // 注意：如果这里发生编码错误，因为 WriteHeader 已经调用过，
        // http.Error 会尝试再次调用 WriteHeader，从而引发 superfluous 警告。
        // 所以更好的做法是：一旦 WriteHeader 被调用，就不能再通过 http.Error 改变状态码。
        // 这里的错误处理可能需要更细致，例如直接写入错误信息但不再改变状态码。
        // 或者，在 WriteHeader(http.StatusOK) 之前就处理所有可能导致非 200 状态的错误。
        // 例如：
        // w.Write([]byte("{\"error\": \"Failed to encode movies\"}"))
        // return
    }
}

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1:01:01 正在播放 Gel: Replacing SQL and Improving on the Relational Database Model (Michael Sullivan) 1266次观看 1个月前

10:43 正在播放 dbt Labs 1216次观看 1个月前

1:04:48 正在播放 MariaDB’s Query Optimizer: A Multi-tool That Does Some Things Differently (Monty Widenius) 1289次观看 1个月前

13:19 正在播放 Firebolt Transactions 1345次观看 1个月前

1:03:36 正在播放 OxQL: Oximeter Query Language from the Oxide Computer Company (Benjamin Naecker) 989次观看 2个月前

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57:13 正在播放 Evolving Transactions in Oracle 23ai: New Advances in Concurrency and Consistency 1245次观看 2个月前

10:32 正在播放 ClickHouse 1992次观看 2个月前

58:57 正在播放 PRQL: Pipelined Relational Query Language (Tobias Brandt) 1251次观看 2个月前

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Larry Ellison was Right (kinda)! TypeScript Stored Procedures for the Modern Age (James Cowling) 5193次观看 3个月前

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#08 - Join Ordering: Top-Down / Transformational (CMU Optimize!) 773次观看 3个月前

#07 - Join Ordering: Bottom-up (CMU Optimize!) 1111次观看 4个月前

看看这个？

Cursor

这是一个 YouTube 频道页面，属于 CMU Database Group (卡内基梅隆大学数据库小组)。

这个频道是数据库领域研究和学习的宝贵资源。它包含了大量关于数据库系统、查询优化、数据管理、数据流处理、新数据库技术以及相关学术研究的讲座和演示视频。

你可以从这个页面中看到和了解到的信息包括：

• 频道归属： 卡内基梅隆大学数据库小组，这是一个在数据库研究领域非常知名的学术机构。
• 内容类型： 大部分视频都是关于数据库的讲座、研讨会、技术分享和研究成果介绍。视频时长从几分钟的短视频到超过一小时的完整讲座不等。
• 主题广度： 涵盖了传统关系型数据库（如 Oracle、MariaDB 的查询优化），也包括现代数据库技术（如向量数据库 Weaviate）、数据流处理（如 Confluent）、新的查询语言（如 PRQL、Malloy）、以及与 AI 结合的数据库应用（如 RelationalAl）。
• 深度和专业性： 这些视频通常面向对数据库系统有一定了解的开发者、研究人员或学生。内容会涉及数据库的内部机制、优化策略、理论基础和前沿技术。
• 活跃度： 频道有大量的订阅者（7.86 万）和丰富的视频内容（529 个视频），并且更新频率较高（最近有 3 周前、4 周前、1 个月前的更新），表明这是一个活跃的学术社区。

一些具体的视频亮点（从你的截图来看）：

• DBSP: Incremental Computation on Streams and Its Applications to Databases (流上增量计算及其在数据库中的应用)
• RelationalAl: Systems and theory united against software complexity (系统与理论结合解决软件复杂性)
• Gel: Replacing SQL and Improving on the Relational Database Model (取代 SQL 并改进关系数据库模型)
• PRQL: Pipelined Relational Query Language (管道化关系查询语言)
• Malloy: A Modern Open Source Language for Analyzing, Transforming, and Modeling Data (分析、转换和建模数据的现代开源语言)
• CMU Optimize! 系列： 这是一个关于查询优化（Query Cost Models、Cardinality Estimation、Join Ordering 等）的系列讲座。
• 与行业巨头相关： 比如有关于 ClickHouse、Apache Pinot、StarRocks、Aerospike 等流行数据库的讲座，也有 Google 工程师分享其内部 SQL 语法。

总的来说，这个频道是一个非常高质量的数据库技术学习平台，适合那些想深入了解数据库原理、最新技术发展以及相关学术研究的专业人士和学习者。

User

还有哪些类似的

Cursor

除了 CMU Database Group 频道，还有许多类似的优质资源，它们通常来自顶尖大学、研究机构、大型科技公司或重要的技术会议，专注于数据库、分布式系统、大数据处理和数据管理等领域。

以下是一些你可以关注的类似频道或资源：

1. 大学及研究机构频道

• Stanford DB Group (或相关的CS系频道): 斯坦福大学在数据库领域也有非常强的研究。你可能需要在斯坦福大学计算机系的官方 YouTube 频道中寻找数据库相关的讲座系列（例如 CS346 “Database System Implementation” 或 CS245 “Principles of Data Science”）。
• UC Berkeley AMPLab/RISELab: 加州大学伯克利分校的 AMPLab (现在是 RISELab 的一部分) 在大数据和分布式系统领域（如 Spark, Mesos, Ray 等）做出了巨大贡献。他们的频道或相关讲座会深入探讨这些系统的设计和实现。
• MIT CSAIL (Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory): MIT 的计算机科学与人工智能实验室也会发布相关的研究讲座和课程内容。
• UW Database Group (University of Washington): 华盛顿大学的数据库研究也非常活跃，有时也会在 YouTube 上发布讲座。

2. 数据库/大数据会议频道

这些频道通常会上传每年会议的所有演讲视频，内容非常前沿和深入。

• VLDB Conference: 超大型数据库会议 (Very Large Data Bases)。
• SIGMOD Conference: 数据管理系统国际会议 (Special Interest Group on Management of Data)。
• OSDI / SOSP Conference (Operating Systems Design and Implementation / ACM Symposium on Operating Systems Principles): 这些会议虽然不是专门针对数据库，但会涵盖大量与分布式系统、存储和性能相关的研究，对理解数据库底层原理很有帮助。
• Strata Data & AI Conference (现在可能融入 Cloudera 或 O’Reilly 的频道): 这是一个更偏向工业界和大数据应用的会议，会有很多关于大数据技术栈（Hadoop, Spark, Kafka 等）和数据工程的演讲。

3. 大型科技公司技术频道

一些大型科技公司会有自己的技术分享频道，会发布他们内部的系统设计和实践。

• Google Developers: Google 会发布大量关于其内部系统（如 Spanner, BigQuery, F1 等）的深度技术讲座。
• Microsoft Research: 发布微软研究院的最新研究成果，可能涉及数据库、分布式系统、AI 等领域。
• AWS Events (或 re:Invent Channel): 亚马逊云计算的年度大会，会发布大量关于其数据库服务 (DynamoDB, RDS, Redshift 等) 和数据处理服务的技术演讲。
• Alibaba Cloud (或阿里技术): 阿里巴巴的官方技术频道也会有关于其分布式数据库和大数据平台的深度分享。

4. 独立教育者/平台

• Hussein Nasser: 虽然不完全是数据库“研究”，但他有很多关于网络协议、系统设计和数据库原理的深入讲解，风格易懂且内容专业。
• The Primeagen: Bilibili 上可能也有搬运，主要讲系统编程和底层的东西，偶尔会涉及数据库和数据结构。
• InfoQ: 提供大量软件开发领域（包括数据库、大数据、架构等）的技术文章和会议演讲视频。

在这些频道中探索，你一定能找到更多感兴趣的、深入的数据库及相关领域的内容。

User

有哪些人，学者，组织专门使用blender的？

Cursor

Blender 作为一个功能强大且完全开源的 3D 创作套件，吸引了来自不同领域和背景的人士、学者和组织使用。它独特的优势（免费、开源、功能全面）使其在各种场景下都成为一个有吸引力的选择。

以下是一些专门使用 Blender 的群体：

1. Blender 基金会与 Blender Studio (核心组织)

• Ton Roosendaal (创始人)：Blender 的创造者和 Blender 基金会的主席。他领导着整个 Blender 项目的发展方向。
• Blender Studio (前身为 Blender Institute)：这是 Blender 基金会内部的动画工作室，也是 Blender 最重要的用户和开发者。他们定期制作开源电影（Open Movies），如《大雄兔 (Big Buck Bunny)》、《辛特尔 (Sintel)》、《钢铁之泪 (Tears of Steel)》、《春天 (Spring)》等。这些项目不仅是为了制作电影，更是为了推动 Blender 的发展，测试新功能，发现 bug，并激励社区。他们的艺术家和开发者是 Blender 最深入的使用者。

2. 独立动画工作室与电影制作人

• Tangent Animation (曾使用 Blender 制作《未来机器城 / Next Gen》)：这是 Blender 在长篇电影制作中的一个里程碑案例。虽然该工作室后来关闭，但其成功证明了 Blender 在专业动画电影流水线中的潜力。
• 许多中小型动画工作室和独立电影制作人：由于 Blender 的免费和开源特性，以及其越来越强大的功能，许多预算有限或追求更大创作自由的独立制作人选择 Blender 来制作动画短片、网络剧集、广告等。
• VFX（视觉特效）艺术家和工作室：虽然大型 VFX 工作室可能仍以 Nuke、Houdini 等为主，但 Blender 强大的合成器（Compositor）、运动跟踪、粒子系统和流体模拟功能，使其在许多小型 VFX 项目中成为首选。一些工作室会将其集成到现有的混合管道中。

3. 游戏开发者

• 独立游戏开发团队：Blender 是独立游戏开发者创建 3D 模型、动画、场景和材质的首选工具之一。其一体化的工作流程意味着他们可以在一个软件中完成大部分美术资产的创建。
  • 例如，一些游戏如《Override 2: Super Mech League》和《Everspace 2》（部分资产）都使用了 Blender。甚至大型项目如《S.T.A.L.K.E.R. 2: Heart of Chornobyl》也曾提及使用 Blender 来制作某些资产。

4. 建筑可视化 (Archviz) 与产品设计

• 建筑师和设计师：Blender 在建筑渲染和产品设计领域越来越受欢迎。其 Cycles 渲染器能生成照片级的逼真图像，而 Eevee 渲染器则能提供快速的实时预览。许多独立建筑师事务所和小型设计公司利用 Blender 进行项目渲染和概念验证。

5. 教育机构与在线教育者

• 大学和学院：世界各地的大学和艺术学校，尤其是那些提供 3D 动画、游戏设计、计算机图形学课程的，正在越来越多地将 Blender 纳入教学大纲，因为它免费且功能齐全，非常适合学生学习和实践。
• 著名在线教育者：
  • Andrew Price (Blender Guru)：他是 Blender 最著名的教育者之一，以其高质量的“甜甜圈教程”而闻名，吸引了数百万新手进入 Blender 世界。
  • Grant Abbitt：另一位非常受欢迎的 Blender 教程制作者，专注于游戏资产和角色建模。
  • Ian Hubert：以其独特的“懒惰教程”和快速、高效的 Blender 工作流而闻名。
  • Ducky 3D：专注于 Blender 中的抽象动态图形和视觉效果。
  • CrossMind Studio：提供高质量的 Blender 基础和高级教程。 这些教育者通过 YouTube、Udemy 等平台，极大推动了 Blender 的普及和用户群体的壮大。

6. 科学可视化与研究

• 科研人员和学者：在生物学、医学、物理学、工程学等领域，科研人员使用 Blender 来可视化复杂的科学数据、分子结构、物理模拟结果等。Blender 能够导入各种数据格式，并提供强大的渲染能力来制作清晰、引人入胜的科研图像和动画。

7. 独立艺术家与自由职业者

• 全球数百万的独立 3D 艺术家和自由职业者：这是 Blender 最庞大的用户群体。他们利用 Blender 创作个人项目、承接自由职业任务，从概念艺术、插画、角色设计到产品渲染、短片制作等无所不包。Blender 的免费特性大大降低了进入 3D 创作领域的门槛。

总而言之，Blender 的用户群体非常多元，从顶尖的学术研究机构到好莱坞电影制作的辅助环节，再到全球各地的独立创作者，都因其开源、免费、功能强大和社区活跃的特点而选择和使用它。

User

有哪些著名教程视频等，blender主要有哪些概念？

Cursor

好的，我们来详细介绍 Blender 的主要概念和一些著名的教程视频，这些概念是学习 Blender 的基石。

Blender 主要概念

理解这些概念对于高效使用 Blender 至关重要：

1. 3D 空间与坐标系

   • 世界原点 (World Origin)：三维空间的中心点 (0,0,0)，所有对象的参考点。
   • 轴 (Axes)：X (红)、Y (绿)、Z (蓝) 三个轴，定义了三维方向。
   • 视图 (Viewport)：你看到 3D 场景的窗口。
   • 视口导航 (Viewport Navigation)：围绕场景进行旋转（中键拖动）、平移（Shift + 中键拖动）和缩放（滚轮）。

2. 对象 (Objects)

   • Mesh (网格)：最常见的 3D 对象类型，由顶点（Vertices）、边（Edges）和面（Faces）构成。所有可编辑的 3D 模型都是网格。
   • Curve (曲线)：由控制点定义的数学曲线，可用于路径、文本或生成 3D 形状。
   • Light (灯光)：照亮场景的光源（点光、太阳光、区域光等）。
   • Camera (摄像机)：定义最终渲染图像的视角。
   • Empty (空对象)：一个不可见的辅助对象，常用于组织、作为父级或控制其他对象。
   • Collection (集合)：用于组织场景中的对象，类似于文件夹，方便管理复杂的场景。

3. 模式 (Modes) Blender 是“上下文敏感”的，不同的模式下，你可以对对象进行不同类型的操作。

   • Object Mode (对象模式)：默认模式，用于选择、移动、旋转、缩放整个对象。
   • Edit Mode (编辑模式)：用于编辑网格的顶点、边、面。进入此模式后，你可以对模型的几何形状进行精细修改。
   • Sculpt Mode (雕刻模式)：用于像数字粘土一样雕刻网格，常用于有机模型的细节塑造。
   • Vertex Paint / Weight Paint / Texture Paint (顶点/权重/纹理绘制模式)：用于在模型上绘制颜色、权重或纹理。
   • Pose Mode (姿态模式)：用于对骨骼（Armature）进行摆姿势，以控制角色的动画。

4. 变换 (Transforms)

   • Location (位置)：对象在 3D 空间中的坐标。
   • Rotation (旋转)：对象围绕其轴线的旋转角度。
   • Scale (缩放)：对象沿各轴的大小。
   • 你可以在 3D 视图中用 Gizmo 或在属性编辑器中精确输入数值来变换对象。

5. 材质 (Materials)

   • 定义对象表面如何呈现（颜色、纹理、光泽度、透明度等）。
   • 通常通过节点编辑器 (Shader Editor) 使用节点（Nodes）来创建和编辑材质，这提供了极大的灵活性。

6. 纹理 (Textures)

   • 可以作为图像文件（Image Textures）或程序化生成（Procedural Textures），用于给材质添加细节和图案。

7. 渲染 (Rendering)

   • 将 3D 场景转化为 2D 图像或动画的过程。
   • 渲染引擎 (Render Engine)：Blender 主要有两个：
     • Cycles：基于物理的路径追踪渲染器，效果逼真，渲染时间长。
     • Eevee：实时渲染器，速度快，适合预览和动画，效果接近最终渲染但可能牺牲部分精度。
   • 采样 (Samples)：渲染时每像素计算光线的次数，影响渲染质量和时间。
   • 渲染设置 (Render Settings)：分辨率、输出格式、帧率等。

8. 动画 (Animation)

   • 关键帧 (Keyframes)：在时间线上记录对象特定属性值（位置、旋转、缩放等）的点。Blender 会自动计算关键帧之间的过渡。
   • 时间线 (Timeline)：显示帧数、播放控制和关键帧位置。
   • 曲线编辑器 (Graph Editor)：更精细地编辑关键帧之间的插值曲线，控制动画速度和缓动。

9. 修改器 (Modifiers)

   • 对网格进行非破坏性修改的工具。它们可以堆叠使用。
   • Subdivision Surface (细分曲面)：使模型更平滑。
   • Mirror (镜像)：制作对称模型。
   • Array (阵列)：重复对象。
   • Boolean (布尔运算)：通过交集、并集、差集来组合或切割模型。

10. 节点 (Nodes) Blender 中许多高级功能都采用节点式工作流，通过连接不同功能的“方块”来创建复杂的效果。

    • Shader Editor (着色器编辑器)：用于材质。
    • Compositor (合成器)：用于后期处理图像和视频，添加视觉特效。
    • Geometry Nodes (几何节点)：强大的程序化建模和场景生成系统。

著名教程视频

对于初学者来说，跟随一些高质量的系列教程是学习 Blender 最有效的方式。

1. Blender Guru - Donut Tutorial (甜甜圈教程)

   • 观看地址： YouTube 上搜索 “Blender Guru Donut Tutorial”
   • 为什么著名： 这是全球最受欢迎的 Blender 新手入门教程，没有之一。Andrew Price (Blender Guru) 会一步步地教你从零开始制作一个逼真的 3D 甜甜圈，包括建模、材质、灯光、渲染和后期合成。它覆盖了 Blender 的核心工作流和基本概念，非常适合完全的新手。

2. Grant Abbitt - Blender 3D for Beginners / Low Poly Game Asset Tutorials

   • 观看地址： YouTube 搜索 “Grant Abbitt Blender Beginners” 或 “Grant Abbitt Low Poly”
   • 为什么著名： Grant Abbitt 的教程也非常适合初学者，尤其是对游戏资产创建感兴趣的人。他的教程通常更简洁，专注于特定技能点，比如制作低多边形模型、道具和环境。

3. CG Geek - Blender Tutorials

   • 观看地址： YouTube 搜索 “CG Geek Blender”
   • 为什么著名： 他的教程内容丰富多样，从环境渲染、特效到人物动画都有涉猎，渲染风格通常很酷炫。

4. Ducky 3D - Abstract Animation / Motion Graphics

   • 观看地址： YouTube 搜索 “Ducky 3D Blender”
   • 为什么著名： 如果你对制作抽象的、有未来感的动态图形感兴趣，Ducky 3D 的教程是绝佳选择。他专注于 Blender 15 分钟左右的短教程，教你快速制作出高质量的视觉效果。

5. CrossMind Studio - Blender 3D for Beginners / Comprehensive Courses

   • 观看地址： YouTube 搜索 “CrossMind Studio Blender”
   • 为什么著名： 他们提供更系统和全面的 Blender 课程，从基础概念到高级技术都有覆盖，适合希望深入学习的用户。

学习建议：

• 从甜甜圈教程开始！ 这是学习 Blender 最推荐的起点。
• 不要急于求成。 Blender 功能很多，一次学不完。专注于一个项目，掌握核心概念，然后逐步扩展。
• 多动手实践。 跟着教程一步步操作，而不是只看。
• 利用快捷键。 Blender 高效的关键在于快捷键。在学习过程中逐步记忆和使用它们。
• 加入社区。 如果遇到问题，可以在 Blender 官方论坛、Reddit (r/blender) 或 Discord 社区寻求帮助。

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• 課程資訊: https://wiki.csie.ncku.edu.tw/ 公开 任何人都能查看小组成员名单和小组帖。 可发现 任何人都能找到这个小组。 近期影音内容 Jim Huang 管理员 · 4天 · Andes (晶心科技) 與 Imagination 合作，在 7 奈米製程 QiLai RISC-V 系統整合晶片與 Voyager 開發板上成功執行 Android 15 (代號: Vanilla Ice Cream)，展示 RISC-V 於豐富作業系統與高階圖形工作負載的潛力。Google 今年第二季已讓 AOSP 主線將 RISC-V 64-bit (RV64) 目標編進系統，可透過 Cuttlefish 虛擬裝置開機至桌面。 平臺的以四核 AX45MP 處理器 (2.2 GHz) 驅動 Android 核心，並配置時脈 1.5 GHz、512 位元向量處理單元的 NX27V 向量處理器，為機器學習、影像與訊號處理提供高速平行運算。 GPU 採用 Imagination BXT-32-1024，填充率每秒 480 億像素、單精度浮點效能 1.5 TFLOPS，可同時輸出雙 4K 60 fps，並支援 OpenGL ES 3.2、Vulkan 1.3 以及 OpenCL 3.0。該 GPU 具備 HyperLane 全硬體虛擬化，每顆核心可隔離… 展开 晶心科技 Andes Technology 5天 · 🎉 晶心科技攜手 Imagination 展示 Android 15 在 RISC-V 平台的嶄新成果！… 展开

Jim Huang 管理员 · 4天 · 指令集 (Instruction Set) 是 CPU 能夠執行之所有指令的集合，你或許會好奇：指令集是否只由一個，甚至零個指令構成？單一指令處理器 (One-Instruction Set Computer, OISC) 僅透過一道形如「減法並跳躍」（Subtract if Less than or Equal to Zero, SUBLEQ）的指令便能達成圖靈完備性而聞名。最初作為一種有趣的概念性設計，其衍生技術現已獲得實際應用，例如與同態加密 (Homomorphic Encryption) 結合的專用處理器、可堆疊式 (stackable) FPGA 多核處理器，以及透過微碼 (microcode) 擴充到 RISC-V 等更複雜指令集，並經過形式化驗證的實作。 還有不包含硬體指令解碼器的極簡指令集架構，如無指令集運算 (No-Instruction-Set Computer, NISC) 與零指令集運算 (Zero-Instruction-Set Computer, ZISC)，它們以捨棄解碼器來換取極低的功耗與極高的吞吐量。最新的研究甚… 展开 單一指令處理器 (OISC) - HackMD hackmd.io 單一指令處理器 (OISC) - HackMD 指令集是 CPU 指令所組成的集合，可極縮至一指令 (OISC) 並達成圖靈完備，已用於同態加密晶片、可堆疊 FPGA 多核處理器，及經微碼擴充到 RISC-V 且通過形式化驗證的實作。NISC 與 ZISC 分別靠編譯器靜態排程與硬體向量比對取代指….

Jim Huang 管理员 · 5天 · Arm 公司宣布將其沿用近二十年的 Cortex 處理器核心品牌汰除，改採 5 個依據應用情境劃分的新品牌，目的是讓開發者更容易辨識處理器核心的主要市場，並方便 Arm 內部將 CPU、GPU、NPU 等 IP 組合成更完整的參考平台。針對伺服器與雲端基礎設施，將維持 Neoverse 品牌；全新的 Niva 將用於桌上型電腦與筆記型電腦；Lumex 專注於行動裝置；Zena 則鎖定汽車應用；Orbis 則針對物聯網與微控制器市場。 配合新的品牌策略，Arm 也導入 Ultra、Premium、Pro、Nano、Pico 五個效能等級後綴，表示時脈速度、每時脈週期指令數 (IPC)、快取記憶體大小以及功耗預算的高低。舉例來說，未來現行 Cortex-X925 的後繼者可能會命名為 Lumex Ultra 1，而 Cortex-A525 效率核心則可能變為 Lumex Nano 1。在極低功耗的微控制器領域，像 Orbis Pico 這樣的名稱將更為直觀對應到市場。 過去，桌上型電腦與筆記型電腦的系統整合晶片 (SoC) 多半直接沿用行動 SoC 的… 展开 ARM gives up “Cortex” heise.de ARM gives up “Cortex” All CPU cores are getting new names at ARM. The architecture designer apparently wants to design cores specifically for PCs.

看看这个？

Cursor

这是一个名为 “2025 年系統軟體系列課程討論區” 的公开 Facebook 小组。

根据其简介，这个小组广泛探讨各种系统软件，包括：

• 操作系统
• 编译器
• 虚拟机
• 系统级信息安全
• 程序语言执行环境

最近由管理员 Jim Huang 发布的内容主要围绕以下几个前沿的系统软件和硬件话题：

1. RISC-V 平台运行 Android 15 的进展：

   • 晶心科技（Andes Technology）与 Imagination 合作，成功在 7 纳米制程的 QiLai RISC-V 系统整合芯片（SoC）和 Voyager 开发板上运行了 Android 15 (代号: Vanilla Ice Cream)。
   • 这展示了 RISC-V 在丰富操作系统和高端图形工作负载方面的巨大潜力。
   • Google 的 AOSP (Android 开源项目) 主线已在今年第二季度将 RISC-V 64-bit (RV64) 目标编译进系统，并可通过 Cuttlefish 虚拟装置启动至桌面。
   • 提及了该平台的核心处理器 AX45MP 和向量处理器 NX27V，以及 Imagination BXT-32-1024 GPU 的性能和虚拟化能力。

2. 指令集架构 (ISA) 的探讨：从 OISC 到 ZISC：

   • 讨论了 单一指令处理器 (One-Instruction Set Computer, OISC)，它仅通过一条指令（如“减法并跳跃”SUBLEQ）就能实现图灵完备性。这种概念性设计已应用于同态加密专用处理器、可堆叠 FPGA 多核处理器，以及通过微码扩展到 RISC-V 并通过形式化验证的实现。
   • 还提到了更极简的指令集架构，如 无指令集运算 (No-Instruction-Set Computer, NISC) 和 零指令集运算 (Zero-Instruction-Set Computer, ZISC)，它们通过舍弃硬件指令解码器来实现极低的功耗和极高的吞吐量。

3. Arm 公司新的处理器核心品牌策略：

   • Arm 宣布将淘汰沿用了近二十年的 Cortex 处理器核心品牌。
   • 取而代之的是 5 个根据应用场景划分的新品牌：
     • Neoverse：用于服务器和云基础设施。
     • Niva：用于桌面电脑和笔记本电脑。
     • Lumex：专注于移动设备。
     • Zena：锁定汽车应用。
     • Orbis：针对物联网（IoT）和微控制器市场。
   • 同时引入了 Ultra、Premium、Pro、Nano、Pico 五个性能等级后缀，表示时脉速度、每时脉周期指令数 (IPC)、快取记忆体大小和功耗预算的高低，旨在让开发者更容易辨识处理器核心的主要市场和性能定位。

总的来说，这个小组在讨论计算机系统软件和硬件的最前沿发展，特别是围绕 RISC-V 架构、处理器设计理念和 Arm 公司的战略调整等话题。这些内容对于从事或关注操作系统、编译器、芯片设计、嵌入式系统和高性能计算等领域的专业人士和学生非常有价值。

User

<link rel="manifest" href="app.webmanifest">

这里是apple独有的么？我在windows11下chrome没有测试出来变色的信号？

Cursor

app.webmanifest （或者通常简称为 manifest.json）文件，以及 <link rel="manifest" href="app.webmanifest"> 这样的引用，不是 Apple 独有的。

它属于 Progressive Web App (PWA) 的核心组成部分，是 Web 标准的一部分。PWA 旨在让 Web 应用拥有接近原生应用的体验。

为什么你在 Windows 11 的 Chrome 下没有测试出“变色的信号”？

你提到的“变色的信号”可能指的是 PWA 的一个特性，即应用主题颜色或地址栏颜色的变化。这个效果在 PWA 中通常是由 webmanifest 文件中的 theme_color 和 background_color 属性控制的。

如果你没有看到预期的颜色变化，可能有以下几个原因：

1. PWA 安装问题：

   • 网站必须被识别为 PWA 并安装到系统上。 仅仅在 Chrome 中打开一个网页，即使它有 webmanifest，也可能不会自动触发这些主题颜色的变化。你需要点击 Chrome 地址栏右侧的“安装”图标（通常是一个小电脑带加号的图标），将该网站作为 PWA 安装到你的 Windows 11 系统上。
   • 安装后，PWA 会作为一个独立的应用程序运行，此时其窗口的标题栏和背景颜色才可能根据 webmanifest 中的 theme_color 和 background_color 进行渲染。

2. webmanifest 文件内容问题：

   • 检查 app.webmanifest 文件中是否正确设置了 theme_color 和 background_color。
   • 例如：

     {
       "name": "我的 PWA 应用",
       "short_name": "我的PWA",
       "theme_color": "#123456",        // 应用程序的默认主题颜色
       "background_color": "#abcdef",   // 应用程序的背景颜色，在加载时显示
       "display": "standalone",         // 以独立应用模式运行
       // ... 其他 PWA 相关属性
     }
     

   • 如果这些颜色值设置不正确，或者缺失，那么就不会有预期的颜色变化。

3. 浏览器或操作系统版本问题：

   • 虽然 PWA 是 Web 标准，但不同浏览器和操作系统对 PWA 特性的支持程度和实现方式可能略有差异。确保你的 Chrome 浏览器是最新版本。
   • Windows 11 对 PWA 的支持也在不断完善中。

4. 主题色应用范围：

   • theme_color 主要影响浏览器地址栏（或 PWA 应用的标题栏）的颜色。
   • background_color 主要在应用启动时（加载内容之前）或在应用闪屏（splash screen）中显示。
   • 它不是说整个网页都会“变色”，而是 PWA 应用的宿主环境（浏览器或操作系统的窗口装饰）会根据这些颜色进行渲染。

5. 缓存问题：

   • 如果修改了 webmanifest 文件，浏览器可能会有缓存。尝试清除浏览器缓存，或者在开发者工具（F12）中禁用缓存，然后重新加载并尝试安装 PWA。

总结：

webmanifest 和 PWA 是跨平台的 Web 技术，Chrome 在 Windows 11 上是支持它们的。如果你没有看到预期的颜色变化，最可能的原因是 PWA 没有被正确安装，或者 webmanifest 文件中的主题颜色配置有问题。你需要将网站作为 PWA 安装，并检查 webmanifest 文件中的 theme_color 和 background_color 属性。

        {
          "name": "我的 PWA 应用",
          "short_name": "我的PWA",
          "theme_color": "#123456",        // 应用程序的默认主题颜色
          "background_color": "#abcdef",   // 应用程序的背景颜色，在加载时显示
          "display": "standalone",         // 以独立应用模式运行
          // ... 其他 PWA 相关属性
        }