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本文主要是针对python3的一些核心要点做一些记录,感兴趣的可以关注和订阅。会持续更新,这个玩意学习一下,可以为数据分析和AI打下一定的基础。
本文介绍了在WSL和Windows系统中配置Claude Code以使用国产AI模型(DeepSeek/Qwen/Kimi)的方法。作者发现WSL会优先读取Windows系统下的.claude/settings.json配置而非bashrc,详细说明了npm和Claude Code的安装步骤,并提供了三种国产模型的配置模板(包括API地址和模型参数)。对于普通Linux系统,则需要在.bashrc
manim1(我不会gif动图呜呜)
有什么推荐的软件吗。
**标签:** #VibeCoding #AI编程 #ClaudeCode #Cursor #大模型 #软件工程 #2026技术趋势 #程序员成长
本文详细介绍了如何在本地部署DeepSeekR1开源推理模型,通过Ollama工具实现隐私保护的离线AI应用。内容涵盖: 环境要求:硬件配置(CPU/内存/显存)和软件环境 安装步骤: Ollama一键安装(支持Linux/macOS/Windows) 模型下载(7B/14B/70B版本选择) 使用方式: 终端对话 Python API调用(含流式输出和多轮对话示例) OpenWebUI搭建可视化
模型下载链接:https://github.com/deepinsight/insightface/releasesbuffalo_l.zip包,两个onnx,分别是:2d106det.onnx 和 det_10g.onnx。后续的一系列和其他模型一样,这里就直接给出转换的命令了,详细的说明可以参考yolo26seg的部署,或者《NPU_模型部署_开发指南》这里以在Linux系统下进行编译推理,A
本文介绍了如何将Hermes Agent与VS Code集成,通过ACP协议实现智能开发辅助。主要内容包括:安装ACP依赖和客户端扩展;配置registryDir解决连接问题;利用profile机制实现多Agent协作(前端、后端、测试等不同角色),每个Agent拥有独立配置;最终在VS Code侧边栏快速切换不同功能的Agent。这种集成方式让开发者无需离开编辑器就能获得专业AI辅助,显著提升开
文章摘要: Makefile 是一种用于自动化编译的脚本文件,通过规则和依赖关系管理源代码的编译过程。基本结构包括目标、依赖和命令三部分,支持变量定义(如objects := hello.o main.o)简化重复内容。Makefile 具备自动推导能力,但无法监控.h文件的变化。伪目标(如.PHONY:clean)用于声明非文件生成任务,避免与同名文件冲突。命令前加-可忽略错误。目标名与输出文件
这篇文章讲的是一个双非大三学生自学大模型的真实经历:从沉迷装各种工具(Hermes、Ollama、各种API)却做不出东西的"工具收集癖",到用AI当老师带着做项目,一边学Git、项目结构、写可维护的代码,一边完成了一个本地RAG知识库的完整故事。核心观点是:别死磕B站过时的教程,找个小项目让AI带着你做,项目式学习才是最快的。 文中还记录了8个新手必踩的环境坑和解决方案。
本文详细介绍了Claude Code AI助手的完整安装配置流程。主要内容包括:1) 安装Node.js、VSCode和Git等基础工具;2) 通过npm安装Claude Code并解决验证问题;3) 安装CC-Switch工具实现模型切换;4) 接入Deepseek AI模型并配置API Key;5) 在命令行和VSCode中测试使用。最终实现了在本地运行AI助手,支持代码编写、文件管理、笔记整
本文总结了高效使用Codex编程智能体的12个实用技巧:1)将Codex集成到真实开发流程中处理具体任务;2)编写包含目标、上下文、约束和完成标准的清晰提示词;3)复杂任务先让Codex制定计划;4)通过AGENTS.md文件固化团队规范;5)采用小步提交策略;6)明确测试意图后让Codex补测试;7)利用Codex进行代码审查;8)让Codex解释陌生代码库;9)设置合理的权限边界;10)要求C
这篇文章详细介绍了在Windows系统上安装Claude Code并配置DeepSeek API的完整流程。主要内容包括:通过winget安装Claude Code客户端;下载CC Switch管理工具进行DeepSeek API配置(包括设置Base URL、API Key和模型选择);提供了手动配置JSON文件的替代方案;给出了不同场景下的模型选择建议;并解答了常见问题。文章还包含验证配置的方
摘要: 本文探讨了如何通过提示词工程(Prompt Engineering)构建AI占星卜卦系统。作者指出通用LLM在占星解读上的局限性,包括训练数据混乱、规则执行不严格等问题,并提出三层架构解决方案:1)结构化注入占星领域知识;2)强制约束推理流程;3)建立规则冲突处理机制。文章详细展示了如何将传统占星文献转化为机器可执行的判断规则,包括知识模块化设计、条件化表达和流程强制约束等关键技术。该系统
《RAG系统的致命短板:PDF解析质量才是AI落地的真正瓶颈》 团队投入豪华配置开发智能问答系统却惨遭失败,核心问题并非模型或算力,而是PDF文档解析质量。数据显示,未经处理的文档存在40%文字错乱、35%表格丢失等问题,导致"垃圾进垃圾出"的恶性循环。业内普遍忽视这一基础环节,过度追逐LangChain、GraphRAG等前沿技术概念。MinerU工具通过物理版面分析、结构化
《C语言入门指南:从零开始掌握多变量输入输出》 本文系统梳理了C语言入门阶段的核心知识点与常见误区。作为嵌入式开发的基础,文章详细讲解了开发环境搭建、HelloWorld程序结构、变量定义、printf格式化输出和scanf输入等基础内容。特别总结了新手常犯的6大错误:main函数拼写错误、变量位置错误、占位符不匹配、漏写分号、scanf忘记取地址等。作者结合自身学习经历,建议学习者要勤于动手实践
MinerU Skill是一款基于AI的文档智能提取工具,可将PDF、Word等文件一键转换为结构化Markdown。它通过OpenClaw框架封装了复杂的技术细节,用户只需用自然语言描述需求,AI会自动选择最佳处理模式(快速免费版或精准付费版),无需记忆命令参数。该工具支持扫描件OCR识别、保留表格公式等复杂格式,并能批量处理文档。相比传统CLI工具,MinerU Skill显著降低了使用门槛,
StoryEcho的核心搭建过程,是一次从需求抽象到技术落地的完整实践:从互动叙事的核心需求出发,选择适配的技术栈,通过分层设计解耦核心逻辑,同时兼顾开发效率与可扩展性。目前项目已实现基础的互动叙事闭环,验证了FastAPI+Vue.js技术栈在轻量级互动应用中的适配性,也为后续AI增强、多分支叙事扩展打下了坚实的技术基础。互动叙事的魅力正是在于用户既是读者,也是作者,后续我们将持续迭代Story
Shell集成是终端与命令行解释器之间的深度协作技术,通过特殊转义序列实现双向通信,使终端能智能识别命令状态(如提示符开始、命令执行、退出码等)。该技术支持命令导航、智能选择和状态感知等功能,已应用于Windows Terminal、VSCode等工具,提升操作效率300%。在开发环境中,Shell集成还支持AI工具嵌入、编译器工具链优化和嵌入式系统适配。其核心价值在于提升效率、保持上下文和跨平台
OpenClaw v2026.4.5带来革命性多媒体创作能力升级,主要亮点包括: 内置视频/音乐生成工具,支持12+主流AI服务商,实现文本/图片/视频间的多模态转换 创新性Dreaming记忆系统,通过三阶段记忆巩固解决AI记忆碎片化问题 深度集成ComfyUI工作流,提供完整的Prompt注入和素材参考支持 控制台新增12种语言支持,覆盖全球主要市场 扩展AI服务矩阵,新增通义千问等Chat模
数学上,这可以用概率模型描述: $$ P(\text{Skill} | \text{Input}) \propto \text{Similarity}(\text{Input}, \text{Skill}) $$ 其中,$P$ 表示选择技能的概率。工作原理上,模型使用注意力机制(attention mechanism)预测代码序列: $$ \text{NextToken} = \arg\max_{
如何快速的在vscode中配置claude code并使用国内大模型
最近在做一个 **资源库语义检索系统(Shield Mind Index)** 的项目。从需求文档到技术方案设计,全程用 AI 编程工具辅助完成。正好用了两个工具 —— **Trae**(模型:Doubao-Seed-Code)和 **Claude Code**(模型:Opus 4.6),在同一个项目上做了对比,结果差异令人深思。
Air 支持将市面上多种常见的 Code Agent,比如 OpenAI 的 Codex、Anthropic 的 Claude、Google 的 Gemini,包括 JetBrains 自己的 Junie 等,支持整合到一个连贯的工作流中,以实现精准自定义任务、独立运行任务,并借助全面的代码智能功能来查看结果。说白了,这玩意有点类似于之前 OpenAI 发的那个 Codex App,不过不同于 C
本文介绍了“诈骗克星”;AI反诈骗检测系统开发项目。该项目采用微信小程序为载体,集成音频伪造检测、视频换脸检测和诈骗话术分析三大功能,使用DeepSeek大模型实现多模态智能分析。第一周已完成微信小程序开发环境配置,使用VSCode和微信开发者工具搭建项目框架,并成功测试了主页面功能。项目选择微信小程序架构主要考虑到用户便捷性和开发适配性,特别适合老年人和儿童等易受骗群体使用。
forgeAI将软件交付团队抽象为10个专业AI角色(产品经理、架构师、开发工程师等),通过标准化工作流串联需求分析、设计、开发到部署的全过程。
本文深入分析了四大AI辅助编程与深度分析工具:OpenClaw(开源AI编程助手)、Claude Code(商业编程工具)、codeX(OpenAI代码生成模型)和Claude深度分析(智能研究能力)。从技术架构、核心能力、应用场景等维度进行对比,OpenClaw强调开源可扩展,Claude Code提供企业级支持,codeX擅长代码生成,Claude深度分析具备百万上下文处理能力。文章还探讨了工
摘要:2026年初,OpenClaw开源项目引发全球"AI智能体"军备竞赛。字节跳动基于其生态体系,构建了由飞书妙搭OpenClaw、ArkClaw和扣子OpenClaw组成的三位一体产品矩阵。报告从20多个维度进行深度分析,发现这三款产品分别代表办公入口防御、云服务进攻和开发生态布局三条战略路径,形成从"使用"到"订阅"再到"
用户创建的OpenClaw助手,本质上是一个拥有飞书高级权限的机器人,可以直接操作飞书文档、多维表格、日历、消息等原生能力。:飞书原生支持消息的流式输出,用户可以实时看到龙虾的“思考过程”和任务执行状态。它的价值在于将OpenClaw的能力与飞书的办公场景无缝融合,让用户可以在不离开飞书的情况下拥有一个能干活、会协作的AI助手。
核心理念(真正干活的 AI)。OpenClaw 不仅仅是一个大模型的外壳或聊天框架,它是下一代可独立部署的 AI Agent 操作系统。其核心愿景是将大语言模型(LLM)的卓越推理能力,与本地及云端的高权限执行能力深度融合。通过独创的Gateway(网关调度)与模块化Skills(技能生态)体系,OpenClaw 成功推动 AI 角色从被动的“文本生成者”进化为主动的“任务执行者”。三大核心价值支
先试 Cline Provider打开 Cline 面板 → 设置 → Provider 选 Cline → 登录账号。直接用内置免费额度体验,判断自己是否常用。再接 OpenRouter 免费模型去 openrouter.ai 注册,创建 API Key。Cline 设置 → Provider 选 OpenRouter → 填 Key。模型选或具体:free模型。如果你是做嵌入式 / 大型工程去
摘要:Rust的零成本抽象原则强调高级API不应产生运行时开销,本文探讨了其实践应用。关键点包括:1)理解零成本本质是"不比低级代码更昂贵";2)合理使用泛型与单态化优化;3)利用常量泛型实现编译时计算;4)谨慎使用内联属性;5)通过类型系统确保内存安全。文章指出,优秀的API设计需平衡性能、安全性和易用性,建议开发者从编译器优化角度审视抽象设计。掌握零成本抽象是成为高级Rus