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本文是LLM系列文章，针对《Position Engineering: Boosting Large Language Models through Positional Information Manipulation》的翻译。
大型语言模型（LLM）的性能受到所提供提示质量的显著影响。作为回应，研究人员开发了大量的提示工程策略，旨在修改提示文本以提高任务性能。本文介绍了一种称为位置工程的新技术，它为指导大型语言模型提供了一种更有效的方法。与提示工程不同，提示工程需要付出大量努力来修改提供给LLM的文本，而位置工程只涉及更改提示中的位置信息，而不修改文本本身。我们在两种广泛使用的LLM场景中评估了位置工程：检索增强生成（RAG）和上下文学习（ICL）。我们的研究结果表明，在这两种情况下，位置工程都大大改善了基线。因此，位置工程代表了一种开发大型语言模型功能的有前景的新策略。
AI 应用开发：四维架构落地实战——以 HR Agent 为例拆解感知·推理·记忆·执行【意图路由、规划编排、长期记忆、工具执行、面试题】
本文基于四维架构（感知·推理·记忆·执行），以HR Agent为例，系统拆解大模型应用从“聊天”到“生产可用”的落地路径。通过Spring AI实现意图路由、规划编排、RAG检索与工具调用，结合真实踩坑复盘，揭示架构化设计对安全、成本与可维护性的关键价值，为AI Agent工程化提供可复用的实战框架。
CS5523实战：如何用国产芯片完美替代LT8911设计MIPI转eDP电路（附原理图）
本文详细介绍了使用国产芯片CS5523完美替代LT8911进行MIPI转eDP电路设计的实战经验。文章从芯片选型、核心特性对比入手，深入剖析了电源时钟设计、MIPI/eDP接口的PCB布局与信号完整性要点，并提供了完整的原理图参考和调试排错指南，为硬件工程师实现国产化替代提供了清晰可行的方案。
代码复现——SymAgent：一种用于知识图谱复杂推理的神经符号自学习Agent框架
根据《SymAgent: A Neural-Symbolic Self-Learning Agent Framework for Complex Reasoning over Knowledge Graphs》（《SymAgent：一种用于知识图谱复杂推理的神经符号自学习Agent框架》）论文思路，简单复现代码，以实现SymAgent中的Agent-Planner和Agent-Executor模块。Agent-Planner利用大语言模型的归纳推理能力从知识图谱中提取符号规则，指导高效的问题分解。
别再手动写JSON了！用Node-RED OPC UA节点5分钟搞定楼宇温湿度数据采集
本文介绍了如何利用Node-RED和OPC UA节点快速实现楼宇温湿度数据的自动化采集与JSON格式转换。通过可视化工具Node-RED，开发者无需编写复杂代码，5分钟内即可完成从传感器到数据输出的全流程配置，大幅提升智慧楼宇和工业物联网项目的实施效率。
【Bug已解决】claude: No such file or directory — Claude Code 命令凭空消失解决方案
方案适用场景推荐指数难度方案一：重建软链接所有平台，软链接断裂⭐⭐⭐⭐⭐低方案二：修复 shebangnvm 用户，不想重装⭐⭐⭐⭐中方案三：nvm default aliasnvm 用户，长期稳定⭐⭐⭐⭐低方案四：切换到 Volta频繁切换 Node.js 版本⭐⭐⭐中方案五：修复 PATHPATH 配置丢失⭐⭐⭐⭐低方案六：Homebrew 安装macOS 用户，npm 不稳定⭐⭐⭐⭐低根本原因与。
YOLO11涨点优化：训练技巧 | 使用标签平滑（Label Smoothing）配合余弦退火学习率，防止过拟合，稳步提点
摘要： YOLO11凭借动态卷积核调度、自适应特征融合等创新成为2026年目标检测主流，但面临训练集过拟合问题。文章聚焦两种零推理开销的正则化技巧：标签平滑（Label Smoothing）和余弦退火学习率（Cosine Annealing LR）。标签平滑通过软化硬标签（如将[1,0]改为[0.9,0.1]）防止模型过度自信，代码中通过label_smoothing=0.1一键启用；余弦退火则以平滑的余弦曲线调整学习率（cos_lr=True），避免阶梯衰减的震荡。两者组合可显著缩小YOLO11训练与验证
Ansible 面板工具之AWK ( Anssible Tower )界面介绍
整理这部分笔记博文内容为AWX和UI 界面的简单介绍理解不足小伙伴帮忙指正傍晚时分，你坐在屋檐下，看着天慢慢地黑下去，心里寂寞而凄凉，感到自己的生命被剥夺了。当时我是个年轻人，但我害怕这样生活下去，衰老下去。在我看来，这是比死亡更可怕的事。--------王小波这里AWX使用的是最新的版本AWX 21.7.0目前最新版是3.8.6，博客中的版本为3.5.0对于Redhat的，官网上看到在 2022 年 11 月之后不在维护了，改版之后现在叫，感兴趣小伙伴可以了解下虽然有AWX是。
基于MATLAB的变分模态分解（VMD）算法详解
变分模态分解(VMD)是一种先进的信号处理方法，通过变分框架将复杂信号分解为多个模态分量。相比传统经验模态分解(EMD)，VMD具有坚实的数学基础，能有效抑制模态混叠和端点效应。其核心思想是将信号分解转化为约束优化问题，通过交替方向乘子法迭代求解各模态的中心频率和带宽。VMD在机械故障诊断、生物医学信号处理等领域展现出优越性能，尤其适合处理非平稳非线性信号。该算法通过严格的数学模型实现自适应频谱优化，为信号分析提供了更可靠的工具。
【天气雷达】双偏振产品-差分反射率ZDR详解
双偏振产品-差分反射率ZDR详解。
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)
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STM32F407中文手册
STM32f407中文手册 本参考手册面向应用开发人员，提供有关使用 STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、 STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 微控制器存储器与外设的完整信息。STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 构成一个微 控制器系列，各产品具有不同的存储器大小、封装和外设。有关订购信息以及器件的机械与电气特性，请参见数据手册。有关 ARM Cortex™-M4F 内核的信息，请参见《Cortex™-M4F 技术参考手册》。
锂电池充电器电路设计 里面有电路
锂电池充电器电路设计 里面有电路 3.7V升压到5V电路设计。
VC中sqlite的使用
在VC中对sqlite的使用，实现数据库大批数据的快速插入，读取数据库中的数据在ListCtrl中显示
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