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Qwen2.5-VL-72B、GPT-5o、Claude Sonnet 4.5 Vision、MiniMax-VL-32B等模型已经能在OCR、文档理解、图表解读、视频分析、UI自动化等场景达到接近人类水平。:- Vision Encoder单独部署在A10上,LLM部署在H100上,通过gRPC通信- 用8-bit量化Vision Encoder,精度损失<1%,显存减半- KV Cache做P
本文是一份完整的 Hermes Agent × 飞书集成实战指南。文章从阿里云 ECS 部署 Hermes Agent 开始,涵盖 Docker 环境搭建、模型服务配置(DashScope 等);接着通过 Gateway 消息网关接入飞书,详解飞书开放平台应用创建、配置向导与权限设置;随后深入飞书官方 MCP 集成,区分应用身份与用户身份权限,并给出 token 刷新脚本与 SSE 常驻方案;最后
我做论文科普这么久,最怕的就是有人把工具当"代写"。书匠策AI()的价值,从来不是替你写论文,而是帮你跨过最难的那道坎——起步。主题不知道怎么定?它帮你定。文献不知道去哪找?它帮你找。大纲不知道怎么搭?它帮你搭。剩下的思考、分析、论证,那还得是你自己来。但至少,你不用再对着空白文档发呆三个小时了。*试试,或者微信公众号搜一搜"书匠策AI",说不定你的论文噩梦,今晚就能醒过来。别拖了,早用早毕业。?
我一直跟我的粉丝说,工具不是用来替你思考的,而是用来替你干脏活累活的。*)最大的价值,不是帮你"代写"论文,而是帮你把最消耗精力、最让人焦虑的前期工作一口气干完——选主题、找文献、搭大纲,这些它全包了。你省下来的时间和精力,可以花在真正需要你动脑子的地方。所以,如果你现在正对着空白文档发呆,别硬扛了。h书匠策AI去试试,你会回来谢我的。💪。
AI不会替你思考,但它能帮你把不需要思考的事情干完。*)做的事情就是这样——主题、文献、大纲、图表需求,这些耗时但不需要太多创造力的工作,它全包了。你省下来的时间,可以去想真正重要的问题:你的研究到底有什么价值?你的结论能不能说服人?这才是写论文最该花精力的地方。所以,如果你现在正对着空白文档发呆,或者开题报告写了一半卡住了——去试试吧。书匠策AI别再熬夜了,你的论文值得一个更聪明的开始。🚀。
Claude Code 是 Anthropic 推出的专业 AI 编程助手,凭借其强大的代码理解和生成能力,已成为众多开发者的首选工具。然而,对于国内用户来说,官方 Claude 模型不仅需要网络代理,价格也相对较高。本文将为您带来 2026 年最新版的 Claude Code 完全指南,涵盖从零安装到无缝集成 DeepSeek 和 阿里百炼 两大国内免费大模型的完整流程。无需 Node.js,无
书匠策AI别再用最笨的方法写论文了,都2025年了,该让AI帮你干活了。我是你们的论文科普博主,咱们下期见!✌️。
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作为配置文件,原生支持所有动作调用(无需额外配置),最强优势是极速响应、支持。这些名词组合,形成一套高效的编辑语言。这套肌肉记忆,可以在几乎所有主流。,你能看到插入模式的光标变化(块状变细线),更有安全感。,最强优势是轻量,在前端和脚本开发中速度很快。功能很基础,插件是灵魂。:搜索光标下的单词,并高亮所有匹配项。,而是真正的引擎嵌入,体验非常流畅。,而是真正的引擎嵌入,体验非常流畅。这是其他编辑器
2025年最新版尚硅谷AI大模型课程(最新完结)
技术竞赛作为开源社区生态的重要组成部分,承担着发掘人才、验证技术、推动创新的多重使命。昇腾CANN社区通过构建多层次、多维度的竞赛体系,为AI开发者提供了展示技术实力、交流实践经验的舞台。
AI是你的脚手架,不是你的代写枪手。书匠策AI的定位很清晰——帮你扛过"从0到1"最难的那几步。选题、开题、大纲、初稿,这些最耗时间最磨心态的环节,它帮你兜底了。但最终的论文,还得你自己审、自己改、自己加入思考。工具不会让你变懒,只会让你把力气花在真正值得花的地方。正在被毕业论文折磨的同学,真的可以去试试。👉 微信搜一搜:书匠策AI别等答辩前一晚才来哭,现在就去,来得及。
**游戏建筑资产AI生成管线**是一个基于Python和多模态大语言模型(VLM)的自动化工作流,能够将任意角度的建筑截图转换为游戏可用的45度等轴建筑组件。
图引擎作为昇腾CANN的图优化与编译核心,在昇腾NPU的性能发挥中扮演关键角色。其图解析、图优化、图编译、图执行接口的四层架构,系统性地解决了异构计算图的优化与执行问题。算子融合、内存优化、并行调度等核心技术,使得上层框架的模型可以在昇腾NPU上高效执行。对于在昇腾NPU上部署模型的开发者,理解图引擎的优化机制和调度策略,是充分释放昇腾硬件算力的必经之路
单个算子的性能再高,如果无法和其他算子高效协作,最终端到端的模型推理或训练性能也不会好。一个典型的深度学习模型包含几十到几百个算子,它们之间的数据流、内存分配、执行顺序都需要精心编排。opbase作为所有算子仓库的公共基础,在算子间的协作中扮演着不可替代的纽带角色。
昇腾CANN作为昇腾异构计算架构的核心软件栈,在分布式训练与推理场景中面临大量节点间通信挑战。hixl(Heterogeneous Interconnect Library)是CANN开源社区中的单边通信库,专注于解决分布式训练中参数同步、梯度分发、PD分离等场景的通信效率问题。
通用矩阵乘法(GEMM)是深度学习模型的核心计算算子,其计算效率直接影响模型训练与推理的性能表现。昇腾NPU基于达芬奇架构设计,通过Cube单元的矩阵计算加速能力,为GEMM提供了专门的硬件支持。catlass作为昇腾CANN的高性能算子库,其GEMM模板充分利用了达芬奇架构的硬件特性,通过多级分块、流水线并行、Epilogue融合等技术手段,实现了接近理论峰值的计算效率。
刚拿到昇腾CANN的ops-math仓库时,最直观的感受是这个仓库覆盖面广——conversion、math、random三大类算子,几乎撑起了所有上层计算的基础。跑在昇腾NPU上的PyTorch模型,底层很大一部分数学运算都依赖这个仓库的算子实现。
深度学习模型部署到昇腾 NPU 上时,有一个特别让人头疼的问题:计算图里充斥着大量细碎的小算子,每个算子单独调度一次,数据在显存和计算单元之间反复搬运。拿一个经典 Transformer 模型来说,单个 Attention 模块里可能串着十几二十个算子——Reshape、MatMul、Softmax、Scale、MatMul、Reshape——每个算子执行前后都要走一遍调度开销,数据从 HBM 读
第一次把 YOLOv8 跑在昇腾 NPU 上那会,我被预处理部分卡了整整两天。模型加载没问题,推理也没问题,就是前处理那几个算子在 CPU 上跑得慢,成了整个链路的瓶颈。后来翻到 ops-cv 这个仓库,才发现昇腾CANN 早就提供了一整套图像预处理算子,只是之前不知道怎么用。
本文基于一个企业级用户模块的实战案例,系统性地阐述了三个核心开发规范与一项架构设计原则,旨在解决后端开发中常见的数据传输冗余、空指针异常、数据库性能浪费以及模块职责混乱等问题。针对空指针异常(NPE)这一常见问题,文章推荐使用作为解决方案。其核心价值在于通过类型系统强制开发者显式处理空值情况,从而在编译期和编码阶段规避NPE风险。OptionalListnullOptionalnullorElse
优化点技术收益惰性 epoll_ctl缓存 cur_events,变时才 MOD消除 95%+ 的 epoll_ctl 调用紧循环 recv/sendfor(;😉 排空内核缓冲区减少 epoll_wait 唤醒次数偏移量追踪r_off + w_off 替代 memmoveO(1) 而非 O(n) 的缓冲区管理惰性压缩r_off > cap/2 时才 memmove大幅减少内存搬移频率动态超时无阻
注意:由于在~(/root/)下,所以系统默认的相对路径是etc/bashrc,而实际上文件存在的位置是在/etc/bashrc,如果切换到/,就可以实现。ls 1 Love >true.txt 2>error.txt#把正常输出保存到true.txt文件中,错误输出保存到error.txt。——ls7772>1.txt就是把ls 777命令执行结果的错误输出保存到1.txt文件中,那么1.txt
借助Node.js的非阻塞I/O模型与事件驱动架构,丸转实现了高并发处理能力,确保了从公共管理、用户角色细分(涵盖管理员、普通用户及商圈管理者)、资讯动态实时更新,到商圈分类、标签系统、商铺信息详尽展示,再到活动策划与推广的全流程高效运行。Express框架的引入,进一步简化了路由处理与中间件管理,使得丸转在信息的快速响应与精准推送上表现卓越。用户通过丸转,可以流畅浏览轮播图展示的商圈亮点、即时接
Mamba架构通过选择性状态空间模型(SSM)实现了线性复杂度序列建模,为长序列处理提供了高效解决方案。相比Transformer的平方复杂度,Mamba在推理吞吐量上具有5倍优势,但其在长文本理解上仍存在信息遗忘问题。核心创新包括动态参数选择机制和并行扫描算法,兼顾效率与内容感知能力。当前Mamba与Transformer呈现互补态势,混合架构成为平衡效率与精度的新趋势。该技术适用于NLP、生物
Codex是 OpenAI 推出的 AI 编程助手,能帮你自动写代码、改 Bug、做重构——简单说就是"让 AI 帮你敲代码"。但目前大部分 Codex 教程,要么只给半截步骤引流,要么关键配置一笔带过,照着做根本跑不起来。所以这篇教程我会把每一步都写清楚,从零开始,装完就能用。如果你跟着教程成功装好了 Codex,,这也算是对我花时间写教程的一点鼓励。安装过程中遇到任何问题,欢迎评论区留言或私信
本项目是一个基于知识蒸馏(Knowledge Distillation)技术的高光谱图像分类系统,采用教师-学生网络架构,实现高效的图像分类任务。系统包含完整的数据预处理、模型训练、知识蒸馏和预测推理流程。
本系统是一套基于C++与OpenCV开发的光学相位测量系统,实现了两种高精度相位测量算法——格雷码结合相移法和三频外差法。通过生成特定模式的条纹图像并进行相位解码,可获取物体表面的绝对相位信息,为三维形貌测量等应用提供核心技术支持。格雷码,外差基于c++版本相位编码与解码GrayCoding 类 为相移+格雷码的编码与解码程序MultiFrequency 类 为三频外差的编码与解码程序Main为运
本课题完成情况将从三个方面进行介绍,分别是:复合电源匹配及建模、复合电源能量管理策略研究和整车模型仿真验证。一、复合电源匹配及建模复合电源模型由电池、超级电容和模型共同构成。本章主要对适合电动汽车动态仿真的电池模型、超级电容模型、DCDC模型进行建模,利用试验数据及其特性分析对模型参数辨识。
- 一键运行当前文件-- 快速跳转到定义(配合LSP)-- 一键格式化end)说到底,编辑器只是工具。VSCode很棒,Cursor很酷,JetBrains很强大。我没有任何宗教式的执念——我只是觉得Vim更适合我的工作方式。但它确实不是人人都适合。如果你每天的工作就是写写CRUD、复制粘贴为主,那VSCode已经够好了,没必要强迫自己学Vim。经常SSH到服务器操作厌倦了IDE的加载速度想要完全
导弹六自由度运动模型, MATLAB/Simulink模型,导弹模型在导弹动力学研究领域,六自由度运动模型是核心内容,它能够精确描述导弹在空间中的复杂运动。今天咱们就来聊聊这导弹六自由度运动模型以及如何在MATLAB/Simulink里搭建相应的导弹模型。
Node.js企业级开发实战指南摘要: Node.js是基于Chrome V8引擎的JavaScript运行时环境,采用单线程事件驱动和非阻塞I/O模型,特别适合高并发场景。文章通过外卖调度系统的生活案例,生动解释了Node.js的高效工作原理。核心优势包括:处理电商大促时的服务器高并发能力(RESTful API开发)、轻松应对10万+实时连接(WebSocket应用)、以及微服务架构等场景。同
准备好你的 Linux 环境(极空间、群晖、威联通、树莓派,或任意一台 Linux 服务器),跟着我一步步操作必定能运行起来。PS:写于2026年4月3日,immich版本:v2.6.2后续更新可能新增配置会不适用。如果在任何步骤卡住,可以直接复制报错问AI。如果不出意外的话,完成三步快速启动后就可以访问了。为了照顾新手小白所以尽可能的多写点^^作者:一个从坑里爬出来的技术爱好者。
SaveAny-Bot 是一款专注于文件自动化保存与管理的开源机器人工具,我主要用来将电报上的视频文件转存到 NAS 中。最近想在极空间 Z2S 上尝试用 Docker 部署 SaveAny-Bot 时遇到了错误。经过排查发现,官方 Docker 镜像只有 x86 架构版本,不支持 ARM 设备。于是决定采用原生 ARM64 二进制包方案,成功解决部署问题。以下是我整理的完整部署流程,希望对遇到相
AI技术革新漏洞挖掘:大语言模型秒级发现Vim和Emacs高危0Day漏洞。安全研究员通过Anthropic的ClaudeCode模型,仅用简单提示就快速定位到Vim编辑器中的RCE漏洞(CVE-2026-34714,CVSS9.2)和GNUEmacs中潜伏6年的Git交互漏洞。Vim团队迅速修复,而Emacs维护者却拒绝处理。这一案例揭示AI双刃剑效应:其漏洞发现能力远超传统工具,既能提升安全审
摘要: 北航与AgiBot团队提出的ACoT-VLA框架创新性地将机器人推理过程从语言/视觉空间转移到动作空间,通过**显式动作推理器(EAR)生成粗粒度轨迹与隐式动作推理器(IAR)**提取行为先验,直接以动作序列指导决策,有效解决传统VLA模型的语义-运动学鸿沟问题。该模型在LIBERO等三大基准实现SOTA,真实机器人任务成功率提升显著。代码已开源,支持快速部署与复现。
ROS(Robot Operating System,下文简称“ROS”)是一个适用于机器人的开源的元操作系统。它提供了操作系统应有的服务,包括硬件抽象,底层设备控制,常用函数的实现,进程间消息传递,以及包管理。它也提供用于获取、编译、编写、和跨计算机运行代码所需的工具和库函数。简要解释ROS:通道:ROS提供了一种发布-订阅式的通信框架用以简单、快速地构建分布式计算系。工具:ROS提供了大量的工
模糊 PID 在桥式起重机防摇控制中确实是个实用的思路。它不像纯模糊控制那样完全抛弃 PID 的精度,也不像固定 PID 那样死板。通过模糊规则把人的经验融入参数调整,实现了“软硬结合”。但也要注意,模糊规则的设计很考验经验,调不好反而会引入振荡;而且实时计算量比固定 PID 大,对硬件有一定要求。另外,如果系统动力学参数变化剧烈(比如吊重质量大变),可能还需要更高级的自适应方法。/project
本文介绍了Linux系统中的软件包管理工具yum和文本编辑器vim的基本使用。主要内容包括: yum背景知识 分析了商业软件生态和开源软件生态的区别 解释了软件生态本土化的必要性及国内镜像源的配置方法 yum基本操作 查看软件包(yum list) 安装/卸载软件(yum install/remove) 注意事项:需要root权限、网络连接等 vim编辑器使用 三种主要模式:命令模式、插入模式、底
一件事我印象很深:Vim 从 1991 年发布至今,已经35 年了。35 年间,多少编辑器来了又走,Notepad++、Sublime、Atom、VS Code……Vim 还在。不是 Vim 有多完美,而是它的交互范式——键盘流、模式编辑、组合命令——真的被时间证明了价值。现在 Claude 这样的 AI 工具火得一塌糊涂,但你会发现,Cursor、VS Code 的 Vim 插件依然有海量用户在
本文介绍了Linux系统中电商数据分析常用的文件操作命令与Vim编辑器基础。重点讲解了文件导航(ls、cd)、内容查看(cat、less、head、tail)、创建(mkdir、touch)、复制(cp)、移动(mv)等核心命令的实用场景与技巧。特别针对电商数据分析场景,如订单文件处理、数据备份、报表归档等常见操作提供了具体命令示例和避坑建议。这些命令能帮助数据分析师高效完成日常80%的文件操作任
Claude Code是Anthropic推出的强大AI编程助手,但配置过程相对繁琐。今天给大家带来一个**一键配置脚本**,让你在几分钟内完成所有配置,优雅地开始使用Claude Code。