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RSS订阅原创 DP3 核心原理详解：从训练数据到模型、Loss 和推理
默认 obs_as_global_cond=True 时，trajectory 里只有 action，没有把 obs 拼进去。但是机器人操作通常不是单步动作能解决的。同一个去噪网络，在不同场景、不同机器人状态下，会通过 scale 和 bias 改变自己的行为。先对每个点独立提特征，再对所有点做 max pooling，得到整个点云的全局特征。给定最近几帧 3D 观测和机器人状态，生成一段动作轨迹，而不是只生成一个动作。也就是说，每个训练样本是从一条专家轨迹中切出来的长度为 16 的时间窗口。
2026-07-11 15:07:59
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原创 基于.NET的Windows窗体编程之WinForms图像控件
首先拖动ImageList控件到Form表单中，并命名为imgList，ImageList控件并不会直接显示在页面中，而是显示在组件托盘中，一般与其他控件一起使用，如ListView。在上述示例中，PictureBox控件的SiteMode为Normal，图像大小小于PictureBox控件的大小，没有填满控件，剩余部分显示控件的背景色（Yellow）。首先在Form的Load事件中为ImageList控件添加图像，并将PictureBox控件的图像设置为ImageList的第一张图像。
2026-07-11 15:07:19
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原创 在Vue/Nuxt、React/Next/TanstackStart、RazorPages折腾一圈后，还是回到了Blazor，但这回有SSR+HTMX+Alpine的加持
另外一块，我是觉得比较重的，就是ABP的前端，为了集成不同的前端框架，ABP搞了很多约定、抽象和代理，即复杂、又不灵活，搞过一阵后，果断放弃了。这些组件，让AI模仿着MudBlazor写的，轻交互组件，应该都是没有问题的。2）胶水代码中，每次增强式导航时，MainLayout.razor的Alpine状态会需要被重建，这会导致关闭或伸展的菜单恢复原状，体验不好，这时可以利用HTML的dataset特性来保留数据，因为增强式导航时，这块DOM是不会重建的，所以dataset的状态会被保留。
2026-07-10 16:03:11
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原创 RAG系列：#5 RAG中的11种分块策略
本文将详细介绍每种分块方法，比较不同的分块策略，探讨如何选择合适的分块策略，并了解在 RAG 中实施分块的****最佳实践。分块是海量知识“索引化”的关键。原理：利用 embedding 或机器学习模型，根据语义含义分割文本，确保每个部分在主题或思想上是连贯的。理想情况：块应包含独立、完整的语义单元（如一个概念的解释、一个问答对），兼顾语义完整与检索精度。原理：通过在文本上滑动窗口来创建重叠的文本块，确保相邻的文本块共享内容。潜在的上下文丢失：即使是最小的数据块，如果管理不当，也可能丢失上下文。
2026-07-10 16:02:41
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原创 DevEco 26 / uni-app 鸿蒙包 pack.info 仍为 Beta1 的定位与修复
sdk-pkg.json 中 “stage”: “Beta1” → “Release”）自检：解压 .app（zip）读取根目录 pack.info，或检查 entry/build/release/outputs/default/pack.info。校验：openharmony/ets/oh-uni-package.json + sdk-pkg.json 均为 Release。/oh-uni-package.json 或 sdk-pkg.json 仍为 Beta1 时，产物 pack.info 不变。
2026-07-09 17:58:45
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原创 编写高质量 Skill 系列 -- 如何设计需求分析与用例生成的 SKILL
问题: 需求说"与 MCP 插件是一样的"，但平台已存在功能完全覆盖的 MCP 插件（SSE/HTTP 双协议、Agent 集成、已稳定运行）。两者是替换、并存还是子集？不明确则无法确定测试范围。引用证据产品文档/工作流文档/工作流/工作流节点分类说明/信息处理节点/插件节点.md#常见问题给 PM 的追问: 「连接器」与已有「MCP 插件」是什么关系？(a) 替换 MCP 插件并废弃旧入口？(b) 并存为独立新类型？© MCP 插件的子集？现有 MCP 插件用户的迁移路径是什么？
2026-07-09 17:58:02
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原创 安全门禁——JWT 身份验证与授权实战
在Program.cs// 定义用户模型set;set;} // 实际项目中应存储哈希值set;} // 角色：Admin, User// 模拟数据库用户理解了 JWT 的原理：Header、Payload、Signature。实现了/login接口颁发 Token。配置了中间件验证 Token。学会了和基于角色的权限控制。
2026-07-08 16:22:06
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原创 基于Blazor实现的跟踪光伏智能运维平台
亮点说明全栈 .NETC# 贯穿前后端，降低团队技术栈复杂度，开发效率高双端复用PC 和移动端共享组件库，减少 50%+ 重复开发实时推送基于 SignalR 事件驱动，数据延迟低至毫秒级3D 可视化电站三维模型直观展示，降低运维认知门槛插件化架构业务模块按插件组织，支持热插拔和独立迭代多语言支持内置国际化方案，可快速扩展海外市场RBAC 权限细粒度的角色权限控制，保障数据安全。
2026-07-08 16:21:31
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原创 Agent出现LLM因为历史工具调用消息而误解工具调用方式的问题
近期在Mac mini上部署了Acbox等开发者开发的——一款基于docker容器的多智能体Agent。在使用过程中出现了问题，Agent调用工具失败，并且在聊天记录中出现了类似下面格式的文本。
2026-07-07 16:15:34
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原创 AI Coding Agent 时代：代码越便宜，约束越贵
版本B则提供了更清楚的方向：api负责入口，application负责编排，domain放核心概念，infrastructure处理外部实现，tests承担行为验证。当代码生成的成本下降，真正变贵的是那些决定代码是否值得存在的东西：架构判断、模块边界、接口契约、不变量表达、测试体系、依赖规则、Review标准、上线后的反馈闭环。它真正提供的是一组约束：哪些代码应该放哪里，哪些依赖方向是合法的，哪些能力应该复用，哪些行为需要测试证明。因为真正变便宜的，不是"软件"本身，而是代码文本的生成成本。
2026-07-07 16:14:17
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原创 Docker 部署 RocketMQ 5
新建一个名为的文件（任意目录，比如桌面），填入以下配置，重点修改 brokerIP1 为你的宿主机 IP# 集群名称，默认 DefaultCluster，和客户端配置一致即可# Broker 名称，同一集群内唯一# Broker ID，0 表示主节点，大于 0 表示从节点（新手先部署单主节点）# 消息删除时间，默认凌晨 04 点# 消息保留时间，默认 48 小时（可修改，比如 72 小时）# Broker 角色，ASYNC_MASTER 异步主节点（新手推荐，性能更好）
2026-07-06 16:26:39
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原创 池化技术的初步改进：RoI Pooling
从 feature map 中截取一个区域，然后做一次固定尺寸的池化。它第一次在 CNN 中引入了“基于目标的特征对齐机制”。池化窗口是预先固定的，与输入内容无关。这时的池化本质就是一个“空间无关的压缩操作池化窗口不再固定，而是由“候选目标（RoI）”决定。从这个角度看，“更灵活”体现在：Pooling 的位置由输入决定、 Pooling 的范围随目标变化。从“固定操作”变成了“针对目标的操作”。
2026-07-06 16:26:01
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原创 PyTorch KernelAgent 源码解读 ---（2）--- 总体流程
任务上达到 100% 正确率的开源智能体系统。KernelFalcon 代码库位于 github.com/meta-pytorch/KernelAgent，附带文档与入门示例。KernelFalcon 面临的背景和挑战如下：如果能在不扩充规则库或雇佣更多 GPU 专家的前提下，自动合成保持 PyTorch 语义且逼近手工调优性能的 Triton 内核，会怎样？因此，PyTorch推出了 KernelFalcon：一个保持 PyTorch 语义的代码到代码系统，可生成优化的 Triton 内核。它采用并行探索
2026-07-05 15:53:57
213
原创 Calico BGP Route Reflectors 路由反射器使用方式
而使用路由反射器（RR）时，同一自治系统（AS）内的路由器只需与 RR 建立邻居关系即可。RR 将路由信息从一台 iBGP 路由器 "反射" 给其他的 iBGP 邻居。通过这种方式，就不需要构建 iBGP 全互联（full-mesh）拓扑了。这是一种 服务器-客户端 解决方案：其中 RR 充当服务器，其余所有 iBGP 路由器作为客户端。这种方案简化了配置，减少了 iBGP 建立邻居关系的数量，同时也节省了 CPU 和网络资源。
2026-07-05 15:53:21
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原创 Docker--Docker Swarm集群
Docker Swarm 是docker原生集群管理系统，它将一个Docker主机池变成了一个虚拟主机，只需要使用简单的API就可以实现与Docker集群的通信。从Docker 1.12.0开始，Docker Swarm就内置于Docker引擎中了，不需要单独安装配置。
2026-07-04 18:58:42
219
原创 【Agentic RL / 强化学习框架】Uni-Agent 深度技术分析（1）--- 总体
verl 解决"如何高效训练 RL 模型"，Uni-Agent 解决“如何让 Agent 在真实环境中完成多步交互并产出训练数据"。二者通过AgentLoopoutput协议连接：verl消费数据，Uni-Agent 生产数据。架构全景图如下：RL 需求Uni-Agent 如何满足AgentChatModel.query() 收集 token_output.log_probs → 存入 rollout_cache["response_logprobs"]
2026-07-04 18:58:10
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原创 base64，只不过换了一个表，没有任何包装，这个总能做了吧
看到base64_custom_encode函数再看到custom_b64_table，双击拿到自定义的base64编码表直接找在线工具http://web.chacuo.net/netbasex或者手搓python如果脚本或代码有看不懂的，可以用以下提示词。
2026-07-03 19:52:11
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原创 使用embedchain快速建立rag知识库，本地大模型
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "ollama" # Ollama 不校验，填任意值。os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "ollama" # Ollama 不校验，填任意值。"model": "nomic-embed-text", # 嵌入模型。"model": "nomic-embed-text", # 嵌入模型。"model": "llama3.2", # 模型名称。Windows平台， 需ws 安装程序（
2026-07-03 19:51:25
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原创 深度解析Claude Code 51万行源码背后的设计实现
在源码里，每个工具都遵循同一套接口：名字、描述、额外 prompt、输入 schema、调用逻辑、权限检查、输入校验、并发安全判断，以及四层 UI 渲染方法——工具开始、工具进度、工具结果、工具报错。代码目录也非常重：主入口、查询引擎、工具注册表、100 多个 slash commands、146 个 UI 组件、自研 terminal framework、85+ hooks、330+ utils、多智能体协调、远程管理、任务系统、迁移系统，几乎把一个现代复杂应用该有的层全铺齐了。
2026-07-02 20:56:27
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原创 手撕 Transformer (5)：模型构建
基于上述编码器-解码器结构构建用于训练的、完整的 Transformer 模型。验证一下完整模型的代码实现。实例化验证一下代码实现。
2026-07-02 20:55:16
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原创 Lisp从零打造一个可扩展的循环宏：`do-complex` 指南
通过将循环拆解为 绑定（bind）、开始（beg）、判断（judge）、更新（next）、宏绑定（macro） 和 返回（ret） 等可组合的阶段，我们构造了一个完全自定义、易于扩展的循环宏do-complex。这一模式的价值在于：· 完全控制循环底层——不依赖loop的魔法，所有行为都是显式的tagbodygo。· 极致的可扩展性——想要新增一种遍历方式（例如:hash:ranges）或者汇聚，只需在ecase里添加一个分支，定义好各个阶段的代码即可。· 代码复用性强——
2026-07-01 19:44:14
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原创 【Agent Harness】从“提示词玩具”到“认知操作系统”：Gliding Horse 如何重新定义 AI Agent
几个月前，我在做一个多 Agent 协作的软件工程实验时，被市面上的 AI 编码工具折磨得够呛。Claude Code 聊了 20 轮忘了第 3 轮的约定，Codex CLI 在多个任务间切换时状态全丢，OpenClaw 的 Skill 管理一多就变成灾难……这些工具都很强，但都像“聪明但散漫的实习生”——你需要时刻盯着，关键事情还得自己把关。于是我决定自己动手。不是写一个 Prompt 模板或编排脚本，而是从零构建一个 AI Agent 操作系统。它叫Gliding Horse（流马）
2026-06-29 18:58:57
199
原创 AI时代，基于Ontology本体论的大数据底层结构分析
对于什么是Ontology 的讨论，有三个误读。我们先把这三个误读讲清楚，然后再讨论Ontology究竟是什么。世界中有什么它们如何关联在什么条件下可以发生什么行为哪些行为受到什么约束声明式（Declarative）：以结构化配置而非命令式代码表达，平台读取后自动落实约束；平台化（Platform-level）：跨应用、跨用户、跨 Agent 共享的一层，而不是某个应用的内部概念；可执行（Executable）：不只是描述，能驱动真实变更并写回业务系统。
2026-06-29 18:58:17
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原创 ThingsBoard 规则链系统源码分析和自定义定时器
这是“声明元数据”，类似前端组件注册/***/Class<?//自定义类型分支, 否则只有 Success 或者 Failual字段本质type节点分类（影响UI分组）name节点名字输出分支（非常重要）配置结构UI配置（可选）relationTypes = “你这个节点会产生几种出口”
2026-06-28 17:06:10
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原创 MacOS 安装Seismic Unix
它的核心作用是显示那些原本为Linux/Unix系统开发的，使用X11协议的图形界面软件，例如：GIMP，Inkscape，OpenFOAM等。从网站https://wiki.seismic-unix.org/start上下载seismic unix的安装包，在本次安装 SU44R28 release版本： 放到指定安装目录中（一般为指定用户目录下） 从macOS v10.8（Mountian Lion）开始，苹果公司不再预装X11，因此如果需要在Mac上运行这类软件，需要手动安装XQuartz。
2026-06-28 17:05:23
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原创 监控标准与最佳实践
如果监控类型是timer，则需要配置avg，tp50，tp90,tp99，tps，在同一个图中，左边y轴为耗时，右边y轴为次数。项目需要提供http接口供普罗米修斯拉取监控数据，需要提供http接口给运维配置到普罗米修斯上。spring boot项目一般引入actuator包，然后配置以下配置提供http接口。假设监控的key是GET__api_v1_order则配置如下。如果是counter类型的监控则只有tps。平均值和tp50,tp90和tp99配置。将重要和关键的监控单独分组。
2026-06-23 16:12:07
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原创 桌面应用 P2P 分发加速实践：从消费端到发布端的全链路打通
桌面应用的大文件分发是个经典难题，P2P 技术提供了一种优雅的解决方案。降低分发成本：P2P 分担了服务器带宽压力，高峰期也能保持稳定的分发能力。这其实也算是个不错的收益，毕竟能省点带宽钱也是好的。提升用户体验：有 P2P 连接时下载速度显著提升，尤其是海外用户。没有 P2P 连接时也能通过 HTTP 正常下载，保证 100% 可用性。这其实也算是个不错的策略，毕竟用户体验才是最重要的。平滑演进路径：通过双投影索引设计，实现了服务端和客户端的独立升级。旧客户端不受影响，新客户端逐步启用 P2P 加速。
2026-06-23 16:11:24
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