hzp666的博客

原创 Manus--干实事的智能体来了

在用于评估通用 AI 助手在解决现实世界问题方面的能力的 GAIA 基准测试中，Manus 在所有三个难度级别上都达到了 SOTA 水平。除了基准测试，Manus 还在 Upwork 和 Fiverr 等平台上解决真实世界的问题，并在 Kaggle 竞赛中证明了自己的实力。面对这类复杂任务，Manus 同样是有条不紊地将其拆解为多个步骤，并创建详细的待办清单。比如帮你从一堆简历中筛选，并排序候选人，并输出报告。帮你根据现实世界的情况，帮你筛选合适的房子。基于预算，在房地产网站上筛选合适的房源。

转载 局域网内配置 Ollama 服务以实现远程访问

现在有越来越多的开源模型，可以让你在自己的电脑或服务器上运行。使用本地模型有许多优势：●完全离线运行，保护隐私数据安全●无需支付在线 API 费用●完全离线，服务稳定，无网络延迟●可以自由调整和定制模型参数Ollama 是一个开源的基于Go语言的本地大语言模型运行框架，专门为本地电脑上部署和运行大模型而生的，类似于Docker，可以方便地下载和运行各种开源模型，比如、Llama、Qwen 等。这个工具支持 Windows、MacOS、Linux 等操作系统。

原创 Linux搭建个人大模型RAG-(ollama+deepseek+anythingLLM)

安装可以非常简单，一行命令完事。（有没有GPU，都没有关系，自动下载合适的版本）cd 到合适的文件目录下载安装一键安装文件赋权执行自动下载&安装ps：这里下载可能会很感人，所以有人说可以替换ollama下载为github下载：v0.5.7但是我发现我这里还是用ollama快一点安装完成后。

转载 机械手简介

作者：李淼robot链接：https://www.zhihu.com/question/37352068/answer/75574944来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。简单的说，人手是怎么抓取的，到目前为止，我们知道的太有限，还完全不清楚，可以参考这篇文章 “Castiello, U. (2005). The neuroscience of grasping. Nature Reviews Neuroscience,

转载 Git 个人访问令牌拉取推送代码

个人访问令牌是一种用来代替密码进行身份验证的令牌。使用个人访问令牌可以提高安全性，因为你可以灵活地控制访问权限，并且不需要将密码暴露在源代码中或通过不安全的方式传输。通过使用个人访问令牌，我们可以更安全地克隆、拉取和推送 Git 仓库，避免将密码直接传输或暴露在源代码中。生成个人访问令牌后，我们可以将其添加到 URL 中，在命令行中进行身份验证，然后执行克隆、拉取和推送操作。

原创 黑神话悟空--清理后台进程--windows .bat文件

echooffsetlocalendlocalendlocal。

原创 大语言模型（LLM）中大数据的压缩存储及其重要性

在大型语言模型中，如何通过压缩KV Cache来提高计算效率和减少显存消耗。不同的压缩方法针对不同的场景和需求，而ZigZagKV方法在保持模型性能的同时，有效地解决了显存分配的问题。

原创 AI时代下大数据的演进趋势

在AI/ML（机器学习）开发生命周期中，输入数据的准确性对模型性能有重大影响。同时，大规模数据集的存储位置和读写特性也是需要考虑的关键因素。

原创 大数据存储ZNS，缘起与进化：Open-Channel SSD到ZNS的发展

从Open-Channel SSD到ZNS，体现了存储技术从主机控制到标准化、商业化的演进，为提高SSD性能和效率开辟了新路径。

原创 MPC预测算法介绍

MPC（Model Predictive Control，模型预测控制）是一种先进的控制策略，广泛应用于工业过程控制、汽车动力系统、能源管理等领域。

转载 惯性传感器IMU-九轴IMU

磁力计也称为磁强计，地磁、磁感器，可用于测试磁场强度和方向，磁力计的原理跟指南针原理类似，可用于定位设备的方位。

转载 IMU、陀螺仪、惯性测量单元简介

IMU 惯性测量单元(Inertial Measurement Unit) 是测量物体三轴角速度和加速度的设备。狭义上，一个IMU内在正交的三轴上安装陀螺仪和加速度计，共6个自由度，来测量物体在三维空间的角速度和加速度，这就是我们熟知的"6轴IMU"；广义上，IMU可在加速度计和陀螺仪的基础上加入磁力计，就形成了"9轴IMU"。加速度计：检测载体坐标系统独立三轴的加速度信号；陀螺仪：检测载体相对于导航坐标系的角速度信号；

转载 大数据存储：Memory相关论文1

本文将能量膨胀分为两种来源，即。

转载 大数据存储：Memory相关论文2

随着深度学习模型参数规模的不断增大，训练模型所需要的GPU数量也越来越多，导致GPU集群中出现故障的频率显著增高。根据微软的一个大规模训练集群的数据，平均每45分钟就会出现一次机器故障。Meta在训练OPT 175B模型时也因机器故障浪费了17.8万GPU小时。在。

转载 大数据存储：Memory相关论文3

由于不同层级内存访存性能的差异，现有的分层内存管理系统使用了多种内存迁移技术尝试优化系统的吞吐和时延，但是它们都假定访问默认内存层级（硬件标明的内存访问时延最低的层级）的时延总是优于额外内存层级，因此总是把最热的页面放进默认层级。”的原则迁移页面，将页面转移到访问时延更低的层级中，最终平衡时默认和额外层级的时延基本相同，从而动态地调节系统访问default tier内存的概率，使得全系统平均时延和带宽到达接近最优值。不同类型的访问会导致不同的延迟，因此我们基于访问延迟来进行优化，以实现更有效的内存管理。

转载 大数据存储：Intel--CXL加速存储堆栈服务工作流

1.高性能存储构建的挑战与需求：高性能存储系统需要满足可扩展性、去中心化和高安全性的需求，但现有加速器卸载技术在面对不断增长的性能要求时已显得不足，尤其在存储和计算资源整合上面临挑战。2.DPU与CXL的创新应用：利用DPU作为基础设施的核心处理单元可以增强存储节点的计算能力，同时，通过引入CXL互连标准实现CPU和DPU间的高效数据交换，解决PCIe带来的协同处理限制，从而提高系统整体性能。3.软件栈优化与云服务架构：通过SPDK软件栈优化存储操作，减少数据移动，提高I/O性能。

转载 大模型部署：MixQ

量化的主要技术路线有两条，第一条是权重量化。权重量化的理论加速比是16/量化的比特数。例如，将模型压缩成为4bit，那么理论加速比为16/4=4倍。然而，当服务商面临大量的用户同时访问时，权重量化的系统吞吐会低于FP16的吞吐，其主要原因是权重量化计算过程中将低精度权重恢复成FP16然后计算，这导致权重量化并不使用低精度算力，当场景表现为compute bound的时候，性能较低。△。

原创 pycharm拉取和上传gitlab代码

第二个是本地存放的路径clone的URL是这里：PS：这里一般获取的是master 分支，后边再调整分支。

原创 视图，物化视图，普通表区别简介

总结来说，普通视图主要用于简化SQL编写和提供数据安全性，而物化视图则用于优化查询性能，特别是在数据分析和报告等场景中。两者在数据库中的作用和用途有显著不同。

原创 python自动化脚本pyautogui点击失效，pyautogui.click()失效

调用 .exe程序文件时候，当程序界面出来之后，鼠标失去反应，用pyautogui进行点击。后面尝试使用图片相似也无法实行点击。解决方法：运行Pycharm或者其他ide的时候选择以管理员权限启动即可。背景：在Pycharm里，使用python+

转载 Python的pyautogui简介

然后使用函数：locateOnScreen(‘zan.png’) ，如果可以找到图片，则返回图片的位置，如：Box(left=25, top=703, width=22, height=22)；我们控制鼠标的操作，不能盲目的进行，所以我们需要监控屏幕上的内容，从而决定要不要进行对应的操作， pyautogui 提供了一个方法screenshot()，可以返回一个Pillow的image对象；将鼠标移动到指定的坐标；：是一个对比函数，对比的是屏幕上（500，500）这一点像素的颜色，与所给的元素是否相同；

转载 施密特的泄密讲话，对区块链、web3、AI的启发

这个其实就是通证经济，这才是区块链的终局。这就好像，你们天天吹牛说可以做出多么牛逼的电动机，这么牛逼的电动机，股价应该值多少钱，等等，从来不跟我们聊，这电动机转起来以后到底是开车，是打钻，还是驱动硬盘。这件事情最恶劣的后果，就是用了整整十年，没有培养出真正的用户群体，绝大多数这个行业的参与者都是炒币的，不是真正的用户。大致是这样的：在蒸汽机时代，一间工厂通常只有一个集中的蒸汽机动力车间来提供全部的动力，为了将动力传送到各个车间，以及适应不同工序对于动力的不同需求，通常工厂会安装一套天轴动力传输系统。

转载 Nginx安装--window版

Nginx是一个开源的Web服务器，同时Nginx也提供了反向代理和负载均衡的功能。Nginx通常作为负载均衡器暴露在外网接受用户请求，同时也使用其反向代理的功能，将用户的请求转发到实际提供服务的内网服务器。

原创 Paralfetch：利用预取提升应用程序启动速度

然后，它通过使用带I/O日志代码的检测文件系统函数来记录在这些缓存中找不到的块的I/O请求，这些请求用于在启动期间预取那些额外的块。对于元数据块和数据块的预取往往存在依赖关系，如在Ext4中对数据块的请求只能在关联的元数据块被读取之后发出，这种依赖性往往会限制可以排队的命令的数量。随后，根据CQ支持的可用性，只增加其中一种方法的阈值。这是最新的基于Linux的SSD预取器，通过清除slab、缓冲区和Page Cache，在学习阶段监控块的LBA，创建预取程序，并在后续启动时与应用同时执行，无需I/O优化。

原创 vue3访问URL添加session变量

/ 将 accessToken 存储到 sessionStorage 中。console.error('登录请求失败:', error)// 同时，设置带有特定 domain 的 cookie。alert('登录失败')alert('登录请求失败')

原创 外骨骼主要部件介绍

无刷直流电机 BLDC、液压系统：提供大扭矩气动系统：输出功率低，但灵活机动性好。

转载 具身智能简史、现状与未来展望

他在麻省理工学院的人工智能实验室进行的研究，特别是他开发的移动机器人“Genghis”，展示了这种设计哲学的实际应用，该机器人能够在没有复杂中央控制系统的情况下，在复杂环境中导航。这表明，通过在模拟环境中同时进行学习和演化，可以系统地探索智能形态如何通过物理互动简化控制问题，从而加速代理的学习过程，并最终提高其在多种任务中的表现。例如，一个自动导航的机器人，在未知的环境中，应当能够根据当前的障碍物和地形，实时规划出最佳的行进路线，而不是单纯依赖于预先编程好的路径。这些行为展示了身体在认知过程中的积极作用。

转载 伺服、伺服驱动器、伺服电机、伺服系统简介

比如售前技术工程师，对于每款伺服的特性、参数设置特点，乃至调试经验，尤其是资深工程师，绝对是专业专家级。关于伺服、伺服驱动器、伺服电机、伺服系统，随便拿出去问，百分之九十九的人都是不熟悉不清楚不了解的，我想，就算是与伺服相关的工作人员，数控自动化等工控领域的技术人才，大多也觉得对伺服‘一知半解’。又如，由电磁原理我们不难发现，电机线圈通常是铜等低阻抗的材质组成，那么通电瞬间电流是可以很大很大的，磁场对线圈的作用力跟这个通过的电流密切先关，只有在电机转起来转速恒定，感抗恒定才使得电机的通电电流恒定。

转载 论文/报告中图表配色：如何画好图表

示例："CMYK(0%, 100%, 100%, 0%)"表示红色，"CMYK(100%, 0%, 100%, 0%)" 表示绿色，"CMYK(100%, 100%, 0%, 0%)" 表示蓝色。示例："RGB(255, 0, 0)" 表示红色，"RGB(0, 255, 0)" 表示绿色，"RGB(0, 0, 255)" 表示蓝色，"RGB(255, 255, 255)" 表示白色。示例："#FFFFFF" 表示白色，"#000000" 表示黑色，"#FF0000" 表示红色。0表示黑色，100表示白色。

转载 CIPP评估模型简介

本文基于CIPP模式设计校本课程评价方案，从学情、学校资源条件、课程目标三方面评价校本课程实施的背景，从教学材料、课时和课型三方面评价学校制定的教学方案，从课堂教学质量、课程测试有效性两方面评价教学方案具体实施的情况，从学生角度、教师角度评价课程实施成效并从可持续发展的角度思考课程建设的空间。开发一个比较成熟的校本课程要不断地在已开发课程的基础上对其进行评价，反馈得出课程存在的缺陷，然后因时因地因人地进行建设，因为改进是依赖于有效的评价，有效的课程评价为课程的改进和完善提供方向和途径。

转载 flink实时数据问题记录解决

数据倾斜无论是在离线还是实时中都会遇到，其定义是：在并行进行数据处理的时候，按照某些key划分的数据显著多余其他部分，分布不均匀，导致大量数据集中分布到一台或者某几台计算节点上，使得该部分的处理速度远低于平均计算速度，成为整个数据集处理的瓶颈，从而影响整体计算性能。造成数据倾斜的原因有很多种，如group by时的key分布不均匀，空值过多、count distinct等，本文将只介绍group by + count distinct这种情况。▐ 背景。

转载 系统稳定性建设

目前我们二级部门在做OpsReview，主要review的是可用率，TP99，调用量这几个指标，分别对应系统的可用性，性能，并发。：现在的部署架构都是多机房互为灾备，异地多活，单元化部署，例如业界美团的外卖业务非常适合做异地多活，单元化部署，因为外卖业务的商户，用户，骑手天然具有聚合性，北京的用户大概率不会在上海点外卖，这样根据业务的属性，在系统建设的时候，从应用层到中间件层，再到存储层可以单元化部署在上海地域的机房和北京地域的机房，功能发布的时候可以灰度某个地域，做到地域级别的容灾。

原创 VUE3解决跨域问题

本文基于vue3 + vite + element-plus + pnpm报错：**** has been blocked by CORS policy: No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the requested resource.原因：前端不能直接访问其他IP，需要用vite.config.ts 做个代理，拦截本地IP替换成外部IP解决方案：比如在页面中，我们要访问一个页面。

原创 AI工具汇总

覆盖代码生成、研发知识问答、单元测试用例生成、代码解释、代码注释、代码翻译、代码调试、代码检查等八大研发场景。实时协作的智慧白板上，一键生成PPT、用AI协助创作思维导图、AI绘画、AI写作，共享资源素材。团队协作共享，企业知识库、AI文档分析、AI营销文案、AI文书写作等智能工具。智能纠错、文本补全、文本改写、文本扩写、词语推荐、句子推荐与生成等功能。阿里达摩院，提供模型探索体验、推理、训练、部署和应用的一站式服务。综合型AI：内容生成、文档分析、图像分析、图表制作、脑图……

原创 togaf简介8

原创 togaf简介7

原创 togaf简介6

制品一般不对外公布，交付物可以。原则不可变，约束可以变。

原创 togaf简介5

原创 togaf 4 ：预备阶段-方法论

做架构不要把乙方给的架构方案直接拿来给领导汇报。目的 步骤 方法 输入 输出。原则：国家原则、行业、公司、合同原则。驱动力：找到业务痛点。

原创 togaf培训简介2

业务下降期不要瞎折腾，上升期配合业务做一些改革？