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上班了停🤚更一会，之后会聚焦于Shader开发
为什么上班了还在学游戏开发？ 上班 ≠ 工作 我觉得人得工作，不然容易跟社会脱节。但在我眼里，上班和工作是两件事。 上班，不过是应付学校要求和解
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数学基础-线性代数
Shader 前置数学知识（Godot 向，0 基础版） 本文只讲线性代数前置，用于理解 Godot Shader 中的矩阵与坐标变换。 不涉及图形学推导与渲染细节。 1. 先记住一个核心：矩阵是“变换机器”
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MEAI_结构化输出
1. 概述 结构化输出是构建生产级 AI 应用的关键技术。它允许开发者将 AI 模型的输出解析为程序可以直接使用的结构化数据（如 JSON），而非传统的自由文本。这对于数据提取、智能助手命令解析、内容生成与格式化等场景至关重要。 2. 核心概念 2.1 泛型扩展方法 GetResponseAsync
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MEAI 中间件使用说明
本文结合现有实现，总结 AI 中间件的设计理念、核心组件和实际使用方式，帮助你在当前项目中稳定扩展能力。 概览 AI 中间件是一层层包裹在 IChatClient 外部的处理管道。每一层只完成一个明确职责，例如日志、内容过滤、限流、监控等。请求从外到内进入，响应从内到外返回，形成清晰的责任链。 核心
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WPF_DependencyObject
# WPF 属性体系详解：ap（附加属性）、dp（依赖属性）、do（DependencyObject） ## 1. 依赖对象（do - DependencyObject） ### 定义 在WPF中，所有支持依赖属性的基类都继承自 `DependencyObject`。 ### 作用 提供机制存
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MEAI_Tool Reduction 策略实现笔记
} Tool Reduction 策略实现笔记 📌 概述 通过 Embedding 技术实现智能工具筛选，减少 AI 模型需要处理的工具数量，提高响应效率。 🛠️ 核心实现步骤
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MEAI_上下文压缩
Microsoft.Extensions.AI 上下文压缩功能详解 概述 Microsoft.Extensions.AI 提供了两种上下文压缩策略，用于解决长对话场景中的token限制问题，通过智能缩减历史消息来保持
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MEAI_缓存
Microsoft.Extensions.AI 缓存机制示例总结 项目概述 一个演示如何为AI聊天客户端添加分布式缓存的C#控制台应用程序。 当问题再次发送时，系统会计算缓存键，并检查缓存中是否存在该键。如果存在，则直接返回缓存中的响应，否则会调用模型生成新的响应并将其存储在缓存中。
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消息队列RabbitMQ在Webapi的简单使用
DTO实例 public class MessageRequest { public string Content { get; set; } = string.Empty; public DateTime Timestamp { get; set; } = DateTime.Utc
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关于Function Calling的一些配置用法
在之前的文章有介绍Function Call的一些基本用法，在这里我会重新介绍一下 核心是把默认获得的IchatClient转换成使用UseFunctionInvocation中间件的对话助手，此时这个中间件就拦截你的请求，能够进行函数的调用 对于tools我们使用AITool类型集合进行存储，并且