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我也要
本次 GPUStack、OpenBMB 和 SGLang 社区联合举办的线下 Meetup，我们将围绕大模型部署中的关键挑战展开分享，重点探讨异构 GPU 管理与推理效率优化等核心痛点，深入解析如何构建面向企业生产环境的统一模型服务平台。
同时，本次 Meetup 还将带来多项前沿实践与进展，包括下一代稀疏注意力的系统设计、SGLang 最新路线图，以及 NVFP4 混合精度量化下的精度与吞吐权衡，共同推动大模型落地与性能优化的持续演进。
欢迎各位伙伴报名参与，期待与你现场交流！
GPUStack 社区聚焦 AI 基础设施与大模型实践。
社区中持续分享真实环境下的部署经验、问题排查案例，以及推理引擎、算力管理和系统架构相关讨论。
欢迎扫码加入 GPUStack 社区，与更多关注 AI Infra 的伙伴交流分享。
若群聊已满或二维码失效，请访问以下页面查看最新群二维码：
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MATLAB信号处理实战：VMD分解参数调优全指南（附避坑技巧）
本文深入探讨了MATLAB中变分模态分解（VMD）的核心参数调优实战技巧。针对模态数K和惩罚系数α的选择难题，提供了从经验估计、可视化观察到量化指标辅助的渐进式调优框架，并分享了避免过分解与欠分解的实用避坑指南，旨在帮助工程师高效处理非平稳信号，提取清晰的物理特征。
6 款电商 AI 图片生成软件实测｜国内 + 跨境卖家工具清单
电商 AI 作图工具已经从 "能不能用" 进入了 "好不好用" 的阶段。对于绝大多数卖家而言，现在的 AI 工具已经可以覆盖 60%-80% 的基础商品图需求，显著降低拍摄和设计成本。选择工具的核心逻辑不是 "哪款最强"，而是 "哪款最适配你的品类、平台规模和团队能力"。垂直电商工具胜在工作流效率，通用生图工具强在创意上限，模板类工具赢在上手速度。建议根据自身业务阶段，搭配 1-2 款主力工具 + 1 款辅助工具，形成适合自己的视觉生产流程。
泛微OA与金蝶云星空深度集成实战：审批与表单双场景解析
本文深入解析泛微OA与金蝶云星空的深度集成实战，聚焦审批流程与表单对接两大核心场景。通过具体案例，详细阐述了如何实现业务数据与审批流程的自动联动，打破数据孤岛，提升企业运营效率与数据一致性，并分享了接口设计、安全策略及实战避坑指南。
视频隐私脱敏工程化：CSRT/KCF追踪算法在本地推理中的实现与边界
在短视频内容合规审查中，动态遮挡（Dynamic Masking）是高频且高耗时的环节。传统手动关键帧打码不仅效率低下，且在目标快速移动或遮挡时极易出现遮罩漂移。本文从计算机视觉工程角度，解析基于CSRT与KCF算法的目标追踪方案在视频隐私处理中的技术路径、性能权衡及落地实践。
ADS 使用调整器动态调参教程（Tuning）
ADS动态调参教程
学习C++的递归函数（包含汉诺塔讲解）
简单来讲，递归函数就是函数本身自己调用自己，那么函数又是什么呢？#include <stdio.h> //这行是头文件，不同的头文件可以用不同的函数int main() //这里就是一个main函数//这里是你要编写程序的内容return 0;（这是个小细节如下）所以我们平时用来练习的就是一个main函数，而且是一个整型类型的函数，而这也是最后一句话为什么要加一句 return 0;了，因为它最后要返回整数类型，其它整数也可以，但是大家规定为0，这是C++自带的函数。
我用 GPUWorks 在 M1 Pro 上搭了个发票识别原型
公司里经常要看电子发票。我想先做个小原型：把 PDF 发给一个自己部署的图文模型，让它提取发票类型、日期、交易双方和金额，再把结果交给同事核对。这个原型不用先接财务系统，先看看从部署到调用要走多少步，模型返回的内容能不能帮上忙。
西门子1200PLC编程实战：OB、FC、FB与DB的深度解析与应用技巧
本文深度解析西门子1200PLC编程中OB、FC、FB与DB四大核心功能块的应用技巧。通过工厂化比喻，阐明OB作为程序总调度、FC作为可重用函数、FB作为带记忆的智能设备以及DB作为数据仓库的角色与关系，并提供实战技巧，帮助工程师构建结构清晰、易于维护的高效PLC程序。
医疗 AI 有两种，别混着谈：一个改流程，一个改范式
InfoXMed 是面向医生、医学生和医学科研人员的 AI 医学工具平台，提供文献检索、全文翻译、AI 解读、指南查询和题库练习等功能，辅助临床学习、科研汇报与医学备考。原文是日本医学会杂志（JMA Journal）的一篇综述（Review Article）：基本事实：这一点必须先说清：这篇论文提出的是一个研究纲领。它文中的"预测"指的是科学设想，不是可以拿来用的临床预测能力。文中甚至自己承认了一个硬缺口（见第三节）。本文只谈它的术语辨析与科学方法论，不转述任何可作为临床依据的预测或处置主张。这篇论文的全部
tongweb中间件selectApp.jsp存在任意文件上传（含批量验证poc）
tongweb中间件selectApp.jsp存在任意文件上传（含批量验证poc）
一文弄懂Word2Vec之skip-gram（含详细代码）
目录 前言 一、什么是Skip-gram算法 二、目标是什么 三、定义表示法 3.1 one-hot向量 3.2 词向量（word vector） 3.3 单词矩阵 3.4 单词相似度 3.5 softmax函数 3.6算法过程 3.7 求softmax 四、skipgram代码实现 4.1 如何把词转换为向量 4.2 CBOW和Skip-gram的算法实现 Skip-gram的理想实现 Skip-gram的实际实现 4.3 使用Pytorch实现Skip-gram .
在Codex 让AI模型 拥有长期智能记忆
本文介绍Claude-Mem V15新功能——智能记忆召回，解决AI遗忘、重复提示、执行不一致等问题。通过本地部署claude-mem，实现自动记录决策（如数据库选型）、跨会话智能召回，支持记忆写入、检索、遗忘全流程闭环。相比传统记忆方案，其基于Hooks自动捕获工具调用，结构化存储，可追溯、可共享、可清理，显著提升工程效率与协作一致性，是长期项目中理想的“工作黑匣子”与“工程脑”。
2026年运维工程师常见面试选择题
这篇文章总结了30道Linux运维面试常见问题及解析，涵盖基础命令、系统监控、故障排查、数据库、缓存、容器编排等多个方面。主要内容包括： 基础命令使用：如df查看磁盘、free查看内存、top监控进程等 系统监控与故障排查：负载判断、端口检查、进程管理等 中间件相关：Nginx状态码、MySQL主从复制、Redis缓存问题 容器技术：Docker优势、Kubernetes作用 运维理念：高可用、监控告警、发布策略、备份容灾 工作原则：故障处理优先级、运维工程师核心能力 文章不仅提供标准答案，还解析了各命令的
您您这可以把问小白的多个会话比如说。左侧的多个会话一次性导出吗？不是单条会话里面的多次会对话。AI导出鸭
第三层是格式编译层。这个决策背后的判断很清晰：一个批量导出工具的价值，不在于“试三次”，而在于你真正用它处理了几十份技术文档、访谈记录或课程讲义之后，它是否值得留在你的工作流里。问小白的会话列表通过分页接口加载，AI导出鸭 在页面运行时建立旁路监听，捕获每一次分页请求返回的完整对话清单，包括会话 ID、标题、时间戳和隐藏的元数据字段。让AI导出回归优雅——这句话说的是：导出不该是体力活，而应该是一次完整的、可预期的文件交付。注意：这里的“批量”指的是左侧列表里的多个独立会话，不是一条会话内的多轮对话。
OV9734 DATASHEET，完整规格书
OV9734完整规格书，包括电气参数，尺寸规格，寄存器配置表等
迈瑞BS系列全自动生化分析仪LIS协议接口手册(内含HL7和ASTM)
迈瑞BS系列全自动生化分析仪LIS协议接口手册，内含HL7和ASTM)
河道漂浮物目标检测数据集
目标检测，yolo，河道漂浮物目标检测数据集
计算机控制技术及应用
《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术，以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索，主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式，计算机控制系统的数学描述与基本分析方法，以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。
AI Agent之核心框架
A： 显式 Thought 有三类价值：可解释性（便于人类审计）、可调试性（定位哪一步选错工具）、学习信号（可做监督微调或评估中间步骤质量）。ReAct 把推理与 可执行行动 绑定，每一步行动后都有 真实 Observation 反馈，从而用工具结果约束生成，降低闭卷幻觉。做完不等于结束——还要 评估做得好不好，把 教训 记下来，下次 带着教训重试，反思作为 记忆，影响后续尝试的策略。工作流程：Action → Evaluation → Reflection → Retry。A： 普通 CoT 只在。
Camera2Demo
在Camera2 的基础上进行封装，使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离，降低耦合度，完成预览拍照并保存的操作
AI 应用开发工程师技术实践：大模型接入、通用组件封装与性能优化
本文提出AI应用从PoC到生产的核心挑战：模型调用的持续可用、可控与可优化。通过构建统一LLM网关实现多供应商路由与故障转移，封装对话、工具调用与RAG组件以解耦业务逻辑，结合前缀缓存、批处理与流式背压治理等性能优化手段，形成“接通→接稳→接快”的工程路径，最终以工程化能力决定AI应用的生产可用性。
大模型 Embedding 与向量相似度详解
Embedding 解决的问题：计算机不懂文字，但懂数字│▼文本 → 向量（1024维浮点数数组）│▼相似度解决的问题：怎么判断两个向量（文本）有多接近│▼余弦相似度：看向量方向的夹角，越接近0°越相似│▼最终效果：语义搜索——理解意思，而非字面匹配一句话总结：Embedding 把文字变成数字，余弦相似度比较数字的方向，两者结合实现了"理解语义"的搜索。
AI前沿日报 · 2026-11-04 | 祛魅时刻：Astra“纯读权重“神话的崩塌
①Astra"裸权重通吃"被spaCy创始人Honnibal精准祛魅——仅1/3实验真裸读，数学能力提升依赖Python+50次迭代；②Simon Willison用Qwen 3.8-27B端侧复现权重空间编程；③Nvidia开源Auto-Ontology自动知识图谱；④$800开源全域抓取机器人Stringman；⑤OpenAI悄然重开Codex训练开关引信任危机；⑥DeepMind发布Gemini 4 Argon机器人基础模型；⑦美国科技巨头隐性AI债务达3.2万亿美元，6个月增90%。
GPT-1 架构和计算细节
下面配合框图，对 GPT-1 的每个组件做公式展开 + 数值实例（配置：12 层 × 768，12 头，FFN 3072，词表 40478，共 117M 参数）。GPT-1 把翻译模型的编码器-解码器砍掉一半，只留解码器，然后以"预测下一个词"为目标在 BooksCorpus 上预训练。与 2017 原版的四个架构差异（框图中标 ★）：h0=E[token]+Epos[position],E∈R40478×768, Epos∈R512×768h^0 = E[\text{token}] + E_{pos}[\
终端 AI 审计与 “龙虾” 类智能体风险治理：从可见性到闭环溯源
生成式 AI 办公普及之后，数据泄露风险逐步下沉到终端。员工将合同、源代码、客户资料粘贴至公有大模型，以及龙虾（OpenClaw）这类本地开源 AI 智能体的滥用，成为企业安全新挑战。传统网络边界防护存在审计盲区，本文从风险链路拆解、核心能力模型、分级治理策略、落地踩坑点以及技术局限性多角度，分享终端侧 AI 安全治理的实践思路。
2.53 基于极稀疏指纹的室内定位注意力图元学习
该论文发表于IEEE Transactions on Mobile Computing（TMC）2026年6月，面向极稀疏指纹条件下的WiFi室内定位，针对指纹采集人力成本高、标记指纹稀缺时定位精度大幅下降的痛点，提出注意力图元学习模型AGML（Attentional Graph Meta‑Learning），结合图神经网络、元学习、两种指纹数据增强与分布对齐技术，在标记指纹极少的场景实现高精度室内定位，同时公开了多套真实+仿真定位数据集用于基准测试。场景：二维室内空间，障碍物造成信号遮挡，
语音识别与语音合成的技术原理及应用
语音识别 #语音合成 #人工智能 #大模型。语音识别与语音合成的技术原理及应用。一、语音识别的核心原理。二、语音合成的核心原理。三、工程落地的主要难点。五、需要关注的现实问题。
设计师工作室 GEO 实操：如何提升 AI 实体推荐概率
设计工作室 GEO 的本质，是把创意服务转化为 AI 可理解的结构化信息。核心动作可归纳为：区分事实与审美、建立实体图谱、预判用户提问、输出脱敏内容、搭建多信源、持续测试验证。梳理工作室的 6 个实体属性：品类、城市、流程、边界、团队、渠道。在官网或作品集平台发布至少 3 篇结构化项目复盘，只陈述事实。输出 1 篇「设计报价影响因素」科普内容，覆盖甲方高频提问。争取 1 次行业媒体或本地媒体专访，形成第三方信源。每周用「XX 城市 + 品类 + 设计工作室推荐」指令测试，记录出现频率。
AI作图软件技术选型：从4个技术维度出发的实测对比
AI作图软件技术选型：从4个技术维度出发的实测对比
深入理解 Transformer：Decoder 与 Masked Attention 速查手册
写Decoder时直接套用Encoder自注意力代码，训练loss秒降、推理却不会生成？😵 这份速查手册按“症状→诊断→改法→代价→边界”组织，30秒帮你定位masked_fill、tril、causal_mask的正确写法，附可跑代码与对照表，让你彻底搞懂“为什么不能看到未来”。🔧
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