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我也要
见字如面，我是军哥！
今天是 51 劳动节，大家可以好好休息一下了！
你去旅游了（看人头）么？
你回老家看父母了么？
你今天睡到自然醒了么？
你今天玩什么呀？
反正， 你不要在加班就行，如果在，私信我，军哥单独给你发红包哈！
......
今天的文章没有干货，没有广告，只有祝福和现金红包！
原本今天不发文章的，更不会这个时间点发，老读者都知道我一般都是早上8点半左右发的。
今天军哥我在上海，啥地方也没去，就是想休息休息，什么也不干。可是我一想不行啊，别人家的读者都拿红包了，军哥的读者可不能啥也没有啊。
这不，军哥整一个大红包 888元/88个，后天中午 12 点开奖。
公号输入框回复 “888” 拿红包抽奖链接！祝你好运！
听说点「在看」中奖率更高哟！
最后，祝各位劳动节快乐，2021 年发发发！！！
更多精彩，关注我公众号，一起学习、成长
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树莓派部署Home Assistant：打造本地化智能家居大脑
家庭自动化旨在通过技术提升居住便利性与舒适度，其核心在于中枢控制系统对各类设备的统一调度。传统云端方案虽部署简便，但存在隐私泄露、网络依赖与生态壁垒等固有缺陷。本地化部署通过将控制逻辑与数据存储于家庭内部网络，从根本上解决了这些问题，实现了数据自主、离线可用与跨品牌联动。Home Assistant作为领先的开源家庭自动化平台，结合树莓派这一低功耗、高性价比的硬件载体，为构建私有、可靠的智能家居中枢提供了成熟方案。本文以树莓派4B为例，详细阐述了从系统安装、设备集成到自动化场景创建的完整实践流程，并深入探讨
GitHub 支持 ACCESSIBILITY.md 无障碍声明
GitHub 开始识别并展示仓库中的 ACCESSIBILITY.md 文件，为开源项目的无障碍目标、已知障碍和反馈流程提供固定位置。
深入分析RAG知识库多模态数据预处理
多模态企业数据预处理是构建高质量RAG知识库的关键环节。本文详解了处理流程：1）文档格式识别与路由；2）多模态内容提取（文本、图像、音视频）；3）结构解析与语义重建；4）数据清洗与增强；5）智能分块（强调语义完整性）；6）元数据注入。推荐使用开源工具如PaddleOCR、Whisper、BLIP-2等，或商业API处理复杂场景，最终生成带丰富元数据的结构化内容，为后续向量化检索奠定基础。
Github Copilot 新手极速上手指南
走到这里，一套从零到可用的 AI 编程助手工作流已经完整跑通。环境先行：确认 IDE 版本为近期稳定版，从官方渠道安装插件，安装后务必重载窗口，让核心服务进程在新实例中启动；内网用户可用.vsix离线部署。登录与配置：用长期账号完成授权，状态栏图标由灰转彩即表示连接建立；随后把触发延迟调到 300ms-500ms、按需勾选语言范围、关闭匿名遥测，再用一次简单输入验证服务就绪。补全实战：AI 补全不只是猜词，它能读懂上下文甚至跨文件匹配签名；用Tab接受整行、逐词接受微调，保持人机协作而非全盘照收。
超级详细的H3C模拟器HCL的交换机Telnet服务配置过程（图文）
VC++2017 MFC关于一个电话机房配线架进线出线节点数据库管理的程序 机房数据库原来是一个EXCEL表，查询，输入数据不方便。现用access数据库ODBC访问。平常没编过程序，编个程序练练手。记录一下学习中的问题，和解决方法，供大家分享，讨论，以便共同进步。希望多提宝贵意见，携手提高代码水平。 程序写的很不规范，代码冗余，显得程序臃肿，代码重用性差。发表这篇博客的目的也是为了改进这个程序。CListCtrl 单元格可以编辑，有Combo Box下拉列表功能。使用PreTranslateMe
尚硅谷Redis 7学习笔记
尚硅谷Redis 7学习笔记
GitHub Actions 自动化：5 个真实运维提效案例
回顾五个案例的共同思路：把高频、规则明确、易出错的运维动作交给流水线，把人的精力留给判断与优化。给出从单点试点到体系化推广的推进建议。
树莓派驱动DLPDLCR230NPEVM+framebuffer显示图片
DLPDLCR230NPEVM DLP® LightCrafter™ Display 230NP 是一个易于使用的紧凑型即插即用评估平台，适用于消费类产品、工业、医疗和物联网 (IoT) 市场中的各种超便携显示应用。此评估模块 (EVM) 采用 DLP230NP 芯片组，该芯片组由DLP230NP.23 1080p DMD、DLPC3436显示控制器和DLPA2005PMIC/LED 驱动器组成。此 EVM 外形小巧，配备生产就绪型光学引擎以及支持 18 位 RGB 并行视频接口...
GitHub 开源趋势日报 | 2026-11-08
每日精选 GitHub Trending 热门项目，聚焦 AI 与大模型、Agent 智能体领域，带你用一篇文章看懂开源风向。
7、Python高光谱分析工具（PyHAT）简介
Python高光谱分析工具（PyHAT）是一个开源、跨平台的Python库及图形用户界面，用于行星光谱数据的可视化与分析。它支持多种高光谱传感器数据，如火星勘测轨道飞行器的CRISM、月船1号的M3以及SELENE Kaguya SP点光谱仪，提供预处理、衍生产品生成、统计学习和机器学习分析功能。PyHAT基于Pandas和NumPy构建，兼容Jupyter和QGIS环境，旨在解决现有光谱分析方法缺乏开源实现、难以探索性分析和算法分散的问题。其模块化架构涵盖数据输入/输出、通用光谱变换、测绘与点观测工具及高
基于 Qt C++ 开发一套西门子量子测量系统的控制与数据采集平台
sensorIdCombo->addItems({"QTS-100-001 (温度)", "QPG-200-001 (压力)", "QDS-300-001 (位移)"});precisionTable->setHorizontalHeaderLabels({"传感器ID", "类型", "标称精度", "实际精度", "校准状态"});QWidget *dispWidget = createSensorWidget("量子位移", "mm (±1μm)", 50.0, 0.001);// 传感器状态更新。
GitHub 热榜项目：日榜（2026-11-06）
给编码智能体补工程与产品技能是本期最明显的一类，mattpocock/skills 把需求对齐、TDD、缺陷诊断做成小技能。NVIDIA/auto-ontology 从企业元数据生成本体、构建知识图谱，为 LLM 提供带来源追溯的自然语言查询和 SQL 生成，新增 2,679 星；vercel-labs/agent-desktop 通过桌面无障碍树把界面元素转成 JSON 和可操作 ref，让智能体不必截图就能点击输入，新增 2,173 星。
Unity 工具 之 ZXing QRCode 二维码的生成和识别（可设置生成不同颜色的/带图标的二维码）
Unity 基础 之 ZXing QRCode 二维码的生成和识别（可设置生成不同颜色的/带图标的二维码） 目录 Unity 基础 之 ZXing QRCode 二维码的生成和识别（可设置生成不同颜色的/带图标的二维码） 一、简单介绍 二、实现原理 三、注意实现 四、效果预览 五、ZXing.net ( zxing.unity.dll ) 插件下载 六、实现步骤 七、关键代码 一、简单介绍 Unity 开发中，自己整理的一些游戏开发可能用到的功能，整理归档，方便游...
GitHub 热榜项目：日榜（2026-11-07）
给编码智能体配技能的项目最热：cloudflare/security-audit-skill 把审计拆成六阶段并输出可验证 JSON，新增 2,548 星；mattpocock/skills 把工程技能放进 .agents 目录，新增 2,070 星。Web 应用框架也有四个项目集中上榜，以 react/react 为代表。
假人有限元模型
假人模型，车辆碰撞假人有限元模型，适合做乘员安全的研究者利用
文档：亲测可用解决vnc灰屏，黑屏，鼠标大黑叉情况
主要解决vnc-viewer灰屏，黑屏，鼠标大黑叉等现象，详细见文档。
GitHub 热榜项目：日榜（2026-11-03）
涨星最高的三个项目，分别对应智能体工具的三种用途：多智能体控制台、桌面自动化和跨会话记忆。pingdotgg/t3code 把 Claude Code、Codex、Cursor 等收进一个界面，手机、Web 和桌面端都能管理，新增 3,229 星。vercel-labs/agent-desktop 先读取桌面应用的可访问性树，生成元素引用快照，再按引用点击、输入，新增 2,275 星。thedotmack/claude-mem 把会话里的工具调用压缩成摘要，存进 SQLite 和 Chroma，新会话能通过
汉书HE8，好用的汇编代码编写工具
汉书HE8，好用的汇编代码编写工具早期编写汇编代码所用功能强大
GitHub 热门项目 cindy 拆解：把「开箱即用 AI Agent」写成一份可复用的工程手册
想给项目加个能真正干活的 AI Agent，却被 LangGraph、MCP 等术语劝退？这份手册按“症状→诊断→模板→自查”组织，带你用协议、工具注册表和循环三步，独立实现“任务输入→规划→调用工具→校验结果”的最小闭环，并看懂开源 Agent 项目的目录结构。
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
GitHub Actions 为何适合定时任务调度？底层机
引言在现代软件开发流程中，CI/CD（持续集成 / 持续交付）已成为开发团队的标配。GitHub Actions 作为 GitHub 提供的 CI/CD 工具，因其易用性和无缝集成能力而备受青睐。然而，许多开发者在实际使用过程中会发现，它在实现定时任务调度方面表现得尤为出色。那么，为什么 GitHub Actions 的设计特别适合处理这类场景？它的底层机制又是如何支持定时任务的执行逻辑？
GitHub Copilot 新手极速上手指南
本文深入解析AI编程助手在真实开发场景中的高效应用，从环境配置到进阶实战，系统讲解如何将其融入工作流，实现代码补全、自然语言生成、智能注释、测试编写及多语言协同。强调通过优化提示词、维护上下文、保障隐私安全，提升生成准确率与开发效率。最终引导开发者从“工具使用者”迈向“智能协作伙伴”，释放创造力，聚焦核心问题，完成从“码农”到“工程师”的思维跃迁。
GitHub 日榜趋势速报 | 2026-11-02
GitHub 日榜 2026-11-02：dsh-superagent-prototype、rea、t3code 等 20 个开源项目 24 小时 Star 增速领先，每日更新的开源趋势速报。
GitHub Spec Kit 详解：规范驱动开发、AI 编码工作流与项目实践
本文介绍 GitHub Spec Kit 如何通过规范驱动开发（SDD）解决 AI 编码中需求模糊、上下文丢失、技术不一致等问题。它通过 spec.md、plan.md、tasks.md 等结构化文件，建立从需求到代码的可追溯链，确保 AI 生成代码与原始目标收敛。工具提供 CLI 命令、模板与质量检查机制，支持与 Copilot 等 AI 工具集成，适用于复杂项目管理。但需注意其非自动化、非替代项目管理工具，强调人工审查与适度规范。
WSL 中 Git Clone GitHub 仓库完整踩坑指南
问题最佳解法WSL 证书验证失败或重装 ca-certificates22 端口超时SSH 走缺少密钥+ 添加到 GitHub权限过宽被拒Gitee 认证失败使用 PAT 替代密码 + 清除凭据缓存--system权限拒绝改用--global或--local作用域一条黄金建议：在 WSL 中访问 GitHub，优先使用 SSH over 443。一次配置，永久解决证书、端口、认证三重问题，比 HTTPS 方式稳定得多。
[Playwright] [15]CI/CD 实战：Docker Compose + GitHub Actions 自动运行 E2E 测试
手动触发 GitHub Actions → Docker Compose 启动应用 → 检查服务就绪 → Playwright 执行 E2E 测试 → 上传报告 → 清理环境。通过这套流程，我不再需要每次手动启动应用并执行测试，也可以在 GitHub Actions 中查看测试结果。目前 Workflow 使用手动触发。如果有权限，理想中应该增加push或触发条件，让代码每次git push更新时自动执行 E2E 测试。
GitHub 热榜项目：周榜（2026-11-08）
本期收录19个热门开源项目，总新增⭐102,473，聚焦Python、TypeScript、Rust。Top项目涵盖AI智能体记忆（claude-mem）、Git工作树管理（worktrunk）、游戏开发协作框架（Claude-Code-Game-Studios）及紫微斗数排盘引擎（ziwei-doushu）。T3code实现多智能体控制界面，Anthropic开源技能库助力Agent开发，Hallmark则专注消除AI设计“机器味”。技术趋势凸显AI工程化与跨会话智能体能力的快速演进。
2026年第44周GitHub趋势周报
是典型代表：基于 LangGraph 搭建的金融多 Agent 框架，复刻专业交易团队分工，拆分为基本面分析师、舆情分析师、技术面研究员、交易员、风控官、组合经理等角色，不同 Agent 互相辩论校验、交叉核验行情、财报、新闻信号，内置风控阈值、回撤监控、回测链路；分批执行、带检查点；LangGraph 构建的金融多 Agent 框架，开源配套学术论文，角色分工模拟真实资管团队，内置行情、财报、宏观数据接入、舆情信号解析、风控校验、回测模块，支持主流 LLM 切换，Apache 2.0 协议可商用。
Github Copilot 研发效能提升实战指南
在日常开发中，我们常常陷入这样的困境：面对错综复杂的业务逻辑，手动编写代码不仅耗时费力，还容易遗漏边界条件；接手遗留系统时，那些缺乏注释的“天书”代码让人望而却步；而在多语言混合的项目里，频繁切换上下文更是打断了心流。更令人头疼的是，当 API 文档缺失或团队规范执行不力时，协作效率会直线下降。这些痛点并非个别现象，而是贯穿软件全生命周期的普遍挑战。解决这些问题，不再单纯依赖程序员的个人经验或加班赶工，而是需要引入智能化的辅助策略。
Linux网络编程：TCP多线程远程命令执行与线程池改造
前面已经实现了 TCP Echo Server，并且通过多进程和多线程解决了多个客户端连接的问题。不过目前服务器的业务还是比较简单，客户端发送什么，服务器就返回什么。这次在原来的多线程服务器上继续做一些改动，实现一个简单的远程命令执行功能。这次主要学习了两个内容。第一个是多线程远程命令执行。通过 Command 类封装命令的接收、检查、执行和结果返回，并使用 set 对允许执行的命令进行限制。第二个是线程池版本的 TCP Echo Server。通过和std::bind。
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