<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[gitblog_02601的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_02601</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; gitblog_02601]]></copyright><item><title><![CDATA[YOLOv11-RGBT任意通道多光谱检测实战：8位/16位图像与TIFF格式训练指南]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_02601/article/details/149593227</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_02601/article/details/149593227</guid><author>gitblog_02601</author><pubDate>Thu, 29 Oct 2026 15:40:02 +0800</pubDate><description><![CDATA[📌 **YOLOv11-RGBT** 是一个面向**多光谱目标检测**的一阶段检测框架，支持 **YOLOv3 到 YOLOv13** 全系列模型以及 RTDETR，并突破性地支持**任意通道数**的 **8位/16位多光谱图像**（含 **TIFF** 格式）训练与推理，是可见光-红外（RGBT）及多光谱检测领域目前覆盖最全的开源方案之一。本文带你快速上手它的多光谱训练全流程。

[![YOL]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[MMPose WholeBody 全身姿态估计指南：一张图定位 133 个关键点]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_02601/article/details/149628341</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_02601/article/details/149628341</guid><author>gitblog_02601</author><pubDate>Sat, 19 Sep 2026 15:04:31 +0800</pubDate><description><![CDATA[MMPose 是 OpenMMLab 开源的姿态估计工具包，其中的 WholeBody 模块能在一张图片上同时定位 133 个全身关键点：躯干四肢关节、面部特征、手指关节和足部位置一次输出，不用分别跑人体、手部、面部三套模型。做健身动作分析、VR/AR 交互或虚拟角色驱动时，这种细粒度的姿态数据非常实用。本指南带你看懂 133 个点的分布，选对预训练模型，并把官方推理脚本完整跑通。

## 🧩 ]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[AssetRipper实战笔记：Unity资源解析、脚本还原与GLB转换]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_02601/article/details/149683649</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_02601/article/details/149683649</guid><author>gitblog_02601</author><pubDate>Sat, 19 Sep 2026 13:19:38 +0800</pubDate><description><![CDATA[AssetRipper 是 Unity 游戏文件解析工具，把 .assets、.sharedAssets 序列化文件和 .bundle 资源包读出，转成 Unity 工程、glb、PNG/WAV 等格式并还原 C# 脚本，适合做逆向分析、Mod 开发和资源盘点的游戏开发者。支持 Unity 3.5.0 到 6000.5.X。

[![AssetRipper 图形界面主窗口](https://raw]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[二十分钟腾出几十 GB：Czkawka 重复文件清理工具上手指南]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_02601/article/details/150260779</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_02601/article/details/150260779</guid><author>gitblog_02601</author><pubDate>Tue, 08 Sep 2026 17:02:48 +0800</pubDate><description><![CDATA[**Czkawka** 是一个免费开源的**重复文件清理工具**，用 Rust 编写，完全离线运行。它由一个扫描引擎加四个入口组成：Krokiet 图形界面、czkawka_cli 命令行、安卓版 Cedinia 和老 GTK 界面，覆盖重复文件、相似图片、空文件夹等 14 种扫描。对普通用户来说，它的价值很简单：把资料盘拖进去，几十分钟清出几十 GB 空间。

## 一个引擎、四个入口：先弄清你]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Hermes WebUI Docker 部署完整流程：10 分钟一次跑通，附全套速查表]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_02601/article/details/145223335</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_02601/article/details/145223335</guid><author>gitblog_02601</author><pubDate>Tue, 08 Sep 2026 11:53:35 +0800</pubDate><description><![CDATA[Hermes WebUI 是 Hermes Agent 的浏览器端界面，覆盖对话、会话管理与工作区文件操作。这篇 Hermes WebUI Docker 部署教程把预检、启动、数据卷、多容器切换与故障排查压成表格，照表核对即可。

## 手动装还是容器化？一张表对比

Hermes WebUI 本体是 Python 写的 Web 服务，手动装要自己管版本和依赖。容器路线把这些封装进镜像，你只维护一]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Buzz 本地语音转文字：离线转录在电脑上完成，免费不用上传云端]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_02601/article/details/150336256</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_02601/article/details/150336256</guid><author>gitblog_02601</author><pubDate>Tue, 08 Sep 2026 09:49:03 +0800</pubDate><description><![CDATA[客户访谈录音躺在硬盘里，合同约定语音资料不能出外网，云端转录服务从一开始就不在选项里。Buzz 把 OpenAI 的 Whisper 语音识别模型装进你的电脑，导入音频就能完成本地语音转文字：声音不出机器，不注册，不订阅。整个过程就是离线转录，免费使用。

## 先判断它适不适合你

✅ **适合谁**

- 录音里是客户声音、内部讨论这类敏感内容，文件不能离开自己的机器
- 想用免费语音转文字，]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[YOPO与Fast-Planner对比分析：为什么学习型规划器在密集障碍环境中更优]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_02601/article/details/145002722</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_02601/article/details/145002722</guid><author>gitblog_02601</author><pubDate>Sun, 07 Jun 2026 07:47:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[YOPO（You Only Plan Once）是一种创新的学习型四旋翼规划器，它将感知、路径搜索和轨迹优化集成到单一网络中，特别适用于密集障碍环境下的自主导航。相比传统规划方法如Fast-Planner，YOPO通过深度学习技术实现了更高效、更鲁棒的路径规划能力。本文将深入对比两者的技术原理与性能表现，揭示学习型规划器在复杂环境中的核心优势。

## 技术原理对比：传统方法与学习型规划器的本质差]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[CFnew可扩展性：插件和模块扩展的终极指南]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_02601/article/details/144555721</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_02601/article/details/144555721</guid><author>gitblog_02601</author><pubDate>Mon, 01 Jun 2026 10:24:46 +0800</pubDate><description><![CDATA[CFnew作为一款功能强大的工具，其卓越的可扩展性是吸引用户的核心优势之一。通过插件和模块扩展，用户可以轻松定制和增强CFnew的功能，满足多样化的需求场景。本文将详细介绍CFnew的插件系统和模块扩展机制，帮助你快速掌握扩展CFnew功能的实用方法。

## 为什么选择CFnew的插件扩展

CFnew的插件系统设计理念是**简单、灵活、高效**。它允许开发者和普通用户通过少量配置或简单开发，就]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Gridlex高级技巧：实现垂直对齐与等高列的简单方法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_02601/article/details/144582242</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_02601/article/details/144582242</guid><author>gitblog_02601</author><pubDate>Sat, 23 May 2026 07:19:46 +0800</pubDate><description><![CDATA[Gridlex作为一款轻量级CSS Flexbox Grid System，提供了简单直观的方式来构建响应式布局。本文将分享两个实用的高级技巧，帮助你轻松实现元素的垂直对齐和等高列布局，让你的网页设计更加专业和美观。

[![Gridlex Flexbox Grid System](https://raw.gitcode.com/gh_mirrors/gr/gridlex/raw/72df83e1]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Material Motion Swift：终极iOS响应式动画框架入门指南]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_02601/article/details/150412610</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_02601/article/details/150412610</guid><author>gitblog_02601</author><pubDate>Fri, 22 May 2026 14:10:33 +0800</pubDate><description><![CDATA[Material Motion Swift是一个基于Core Animation构建的响应式动画工具包，专为iOS开发者设计，让你轻松实现流畅自然的用户界面动效。通过简单直观的API，即使是动画新手也能快速创建专业级的交互体验，为你的应用注入生动的视觉活力。

## 为什么选择Material Motion Swift？

在iOS开发中，流畅的动画是提升用户体验的关键因素。Material Mo]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[free5GC测试与验证：使用UE模拟器进行端到端测试]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_02601/article/details/144763479</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_02601/article/details/144763479</guid><author>gitblog_02601</author><pubDate>Sun, 26 Apr 2026 10:24:26 +0800</pubDate><description><![CDATA[free5GC作为一款基于3GPP R15标准的开源5G核心网络项目，其测试与验证环节对于确保网络功能的稳定性和可靠性至关重要。本文将详细介绍如何利用项目内置的UE模拟器进行端到端测试，帮助开发者和测试人员快速掌握测试流程。

## 什么是UE模拟器？

UE模拟器（User Equipment Emulator）是free5GC项目中用于模拟用户设备行为的工具，它能够模拟真实UE与5G核心网络之]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[projectM 跨平台开发实践：Windows、macOS、Linux 构建指南]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_02601/article/details/145203955</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_02601/article/details/145203955</guid><author>gitblog_02601</author><pubDate>Mon, 26 Jan 2026 03:14:43 +0800</pubDate><description><![CDATA[projectM 是一款跨平台音乐可视化库，兼容 Milkdrop 预设，支持在 Windows、macOS 和 Linux 系统上构建和运行。本指南将详细介绍在三大主流操作系统上从源码构建 projectM 的完整流程，帮助开发者快速搭建开发环境并实现音乐可视化功能。

## 📋 核心依赖与环境准备

projectM 构建需要以下核心依赖，不同操作系统的安装方式略有差异：

### 通用依赖]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Nano-vLLM源码结构解析：如何快速理解这个1200行代码的项目]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_02601/article/details/150221416</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_02601/article/details/150221416</guid><author>gitblog_02601</author><pubDate>Sun, 25 Jan 2026 02:44:31 +0800</pubDate><description><![CDATA[Nano-vLLM是一个轻量级的大语言模型推理框架，通过精简的1200行代码实现了高效的模型服务能力。本文将带你快速掌握其源码组织结构，理解核心模块功能，帮助开发者快速上手这个高性能推理引擎。

## 项目整体架构概览

Nano-vLLM采用模块化设计，将核心功能划分为多个独立模块，每个模块专注于特定功能。项目根目录包含主要入口文件和配置文件，而核心代码则组织在`nanovllm`目录下，分为引]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[GORM日志系统：自定义日志输出与性能监控终极指南]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_02601/article/details/149627522</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_02601/article/details/149627522</guid><author>gitblog_02601</author><pubDate>Wed, 07 Jan 2026 15:00:54 +0800</pubDate><description><![CDATA[GORM作为Go语言中最流行的ORM库，其强大的日志系统为开发者提供了完整的SQL执行监控能力。通过自定义日志输出和性能监控配置，你可以轻松优化数据库查询性能，快速定位慢查询问题。😊

## GORM日志系统核心功能

GORM的日志系统位于logger目录下，包含多个关键文件：logger.go定义了日志接口和基础实现，slog.go提供了结构化日志支持，sql.go负责SQL语句的格式化输出]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[实时AI交互的性能瓶颈：深度解析EXAONE-3.0-7.8B-Instruct的KV缓存与PagedAttention优化]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_02601/article/details/150379886</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_02601/article/details/150379886</guid><author>gitblog_02601</author><pubDate>Thu, 14 Aug 2025 09:00:01 +0800</pubDate><description><![CDATA[当用户在构建实时AI交互系统时，常常面临以下挑战：
- 长对话场景下推理延迟高达数百毫秒，严重影响用户体验
- 显存占用随对话轮次线性增长，导致服务频繁崩溃
- 批量请求处理时出现资源争用，系统吞吐量无法满足业务需求

本文将通过剖析LG AI Research的EXAONE-3.0-7.8B-Instruct模型（以下简称EXAONE-3.0）的KV缓存机制与PagedAttention优化方案...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[20分钟上线！将multilingual-e5-small封装为跨语言API服务的超全指南]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_02601/article/details/149683459</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_02601/article/details/149683459</guid><author>gitblog_02601</author><pubDate>Sun, 27 Jul 2025 09:03:01 +0800</pubDate><description><![CDATA[你是否还在为多语言文本处理API的高延迟和昂贵费用而困扰？企业级解决方案年均成本超过10万元，开源模型部署又面临技术门槛高、文档碎片化的问题。本文将带你从零开始，用不到20分钟时间将支持100+语言的multilingual-e5-small模型封装为生产级API服务，彻底解决跨语言文本嵌入（Text Embedding）的本地化部署难题。

读完本文你将获得：
- 一套完整的本地化API部署方案...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[深入掌握YOLOv8 Detection Model：全方位学习资源推荐]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_02601/article/details/145154596</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_02601/article/details/145154596</guid><author>gitblog_02601</author><pubDate>Wed, 15 Jan 2025 10:12:04 +0800</pubDate><description><![CDATA[在当今的计算机视觉领域，目标检测技术的重要性不言而喻。而YOLO（You Only Look Once）系列模型，作为目标检测领域的重要突破，凭借其速度快、准确率高的特点，受到了广泛关注。本文将为您推荐YOLOv8 Detection Model的学习资源，帮助您全面掌握这一先进模型。

## 官方文档和教程

首先，官方文档和教程是学习任何技术的基础。YOLOv8 Detection Model...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[深入探索 VILA1.5-13b：模型的性能评估与测试方法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_02601/article/details/145034033</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_02601/article/details/145034033</guid><author>gitblog_02601</author><pubDate>Thu, 09 Jan 2025 15:00:14 +0800</pubDate><description><![CDATA[在当今人工智能领域，视觉语言模型（VLM）作为一种结合了计算机视觉和自然语言处理技术的强大工具，正日益受到研究者和开发者的关注。VILA1.5-13b 作为其中的一员，以其卓越的多模态处理能力和灵活的应用场景脱颖而出。然而，任何模型的实际应用价值都需要通过严格的性能评估和测试来验证。本文将详细介绍 VILA1.5-13b 的性能评估方法和测试流程，以帮助读者更好地理解和利用这一模型。

## 引言...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[深入解析wtp-canine-s-1l模型：参数设置与优化指南]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_02601/article/details/144844687</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_02601/article/details/144844687</guid><author>gitblog_02601</author><pubDate>Tue, 31 Dec 2024 11:00:44 +0800</pubDate><description><![CDATA[深入解析wtp-canine-s-1l模型：参数设置与优化指南
在自然语言处理领域，模型参数设置对于模型的性能和效果有着至关重要的影响。本文将深入探讨wtp-canine-s-1l模型的参数设置，帮助用户更好地理解并优化模型性能，以实现最佳的语言处理效果。
参数概览
wtp-canine-s-1l模型是一款多语言支持的token分类模型，适用于多种自然语言处理任务。以下是模型的一些重要参数：

m...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[使用Taiyi-Stable-Diffusion-1B-Chinese-v0.1提高文本生成图像的效率]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_02601/article/details/144662481</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_02601/article/details/144662481</guid><author>gitblog_02601</author><pubDate>Mon, 23 Dec 2024 11:55:50 +0800</pubDate><description><![CDATA[使用Taiyi-Stable-Diffusion-1B-Chinese-v0.1提高文本生成图像的效率
引言
在当今的数字时代，文本生成图像（Text-to-Image）技术已经成为艺术创作、广告设计、游戏开发等领域的重要工具。通过将自然语言描述转化为视觉图像，这一技术不仅极大地丰富了创意表达的方式，还显著提高了工作效率。然而，随着需求的增加，如何快速、高效地生成高质量的图像成为了一个亟待解决的问...]]></description><category></category></item></channel></rss>