实现一个简单的比特币：Part 3 - 区块链与挖矿
在前两篇文章中，我们实现了比特币的基础组件：密码学工具、钱包系统、UTXO 模型和交易系统。现在我们来到了比特币最核心的部分：区块链和挖矿。
今天我们将深入探讨如何实现区块链的存储结构、Merkle 树、工作量证明算法，以及矿工如何打包交易并通过挖矿获得奖励。
一、为什么需要区块链在前面的文章中，我
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实现一个简单的比特币：Part 2 - 交易系统
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在上一篇文章中，我们实现了比特币的基础组件：密码学工具、钱包系统和 UTXO 模型。这些是比特币的基石，但要让比特币真正运转起来，我们还需要一个核心组件：交易系统。
今天我们将深入探讨如何实现一个完整的交易系统，包括交易的构建、签名、验证，以及最重要的 UTXO 选择和找零机制。
一、为什么需要交易
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实现一个简单的比特币：Part 1 - 基础组件
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当我们听到比特币这个词的时候，脑海中浮现的可能是价格波动、挖矿、区块链等概念。但如果我们真的想理解比特币的本质，最好的方式就是自己动手实现一个简化版本。在这个系列的第一篇文章中，我们将从最基础的部分开始，逐步构建起比特币系统的核心组件。
从一个问题开始在传统的银行系统中，所有的交易记录都保存在银行的
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AI Agent 实战：股票研报撰写助手
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介绍如何基于 LangGraph 构建自动化股票研报助手，通过流水线思维拆解任务，涵盖跨语言数据采集、财务指标工具化计算及递归生成长文本研报的实战方案。
AI Agent Memory 实战
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介绍 AI Agent 的记忆实现方案，包括基于 LangGraph 的会话级记忆和基于 Mem0 与 Qdrant 的长期记忆实战，涵盖核心原理、本地部署及 RAG 流程闭环。
AI Agent Deep Research 实战
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介绍 Deep Research 模式，通过反思机制让 AI Agent 主动识别知识缺口并迭代挖掘，基于 LangGraph 实现具备批判性思维的深度研究助手。
Agent 设计模式实战
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前言随着大语言模型（LLM）能力的快速提升，AI Agent 已经从概念走向实践。然而，如何让 Agent 更可靠、更高效地完成复杂任务，成为开发者面临的关键挑战。
就像软件工程中的设计模式为常见问题提供了经过验证的解决方案，Agent 开发同样需要成熟的设计模式来指导实践。本文介绍五种核心模式：R
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体验一下 Midscene.js，基于 AI 的 UI 自动化测试工具
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传统的 UI 自动化测试工具通常需要开发者编写大量的选择器代码来定位页面元素，维护起来比较麻烦。最近发现了一个有趣的工具 Midscene.js，它基于 AI 技术，允许我们用自然语言来描述测试操作，比如”点击登录按钮”、”在用户名框输入 admin”等。
今天就来体验一下这个工具，看看它的实际效果
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Server-Sent Events (SSE) 技术解析与实战
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为什么要学习 SSE？随着 AI 技术的爆发式发展，SSE 在以下场景中变得尤为重要：
AI 聊天机器人流式回复：ChatGPT、Claude 等 AI 助手通过 SSE 逐字输出回复，提供打字机效果
AI 代码生成：GitHub Copilot 等工具实时生成代码片段
AI 图像生成进度：Sta
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浅玩一下 Mobile Use
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上一篇文章简单调研了下利用 AI 进行 UI 自动化的技术，顺着这个思路，是不是可以给 AI 一个手机，让它帮我们做更多事情呢？搜索一下，发现已经有人开发了 mobile-use 这个项目，今天就来玩一下。
首先需要安装好 adb，并通过 USB 数据线连接安卓手机，打开开发者模式，并开启 USB
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