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原创 SwiftUI macOS全球开发资源汇总
你说flash好用，苹果给封杀了。你说h5很灵活，苹果悄悄清洗h5。你说kotlin好用，苹果给你造了Swift。你说flutter好用，苹果就自己造了SwiftUI。苹果的原则很简单，我的世界必须都是我的。作为在苹果世界里面种地的码农，俺们还是要遵守人家都规则，能够native就尽量不要高跨平台，能用苹果制造就不要用google生产。大牛肯定要给你布道跨平台的优势，但是人家在做现象级别的app，可以和苹果讨价还价，而俺们这类普通程序员还是老老实实的用苹果造吧。WWDC2020更新汇总本次次.
2020-08-07 22:41:45
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原创 从业余爱好者到实干家，一个普通python程序员如何赚18万现金：我打造能赚钱的AI工具的历程,6个经典案例（教程含源码）
看完本文您能够了解，一个只Python编程和Kaggle的普通开发者，没有投资人，没有团队，没有全职工作，一个普通程序员如何赚18万现金。
2025-11-10 09:54:16
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原创 OpenAI 的 AgentKit：构建和部署 AI 代理的更简单方法
今年我尝试了不少代理框架。大多数一开始都挺让人兴奋的，但最后却变成了一堆 API、速率限制和调试的噩梦。AgentKit 给人的感觉与众不同。它精致、一致，而且开箱即用。你用积木搭建，点击发布，就能得到一个完整的产品——测试、安全性和 UI 都已完善。如果您已经在使用 OpenAI 的模型，那么这个是明智的选择。从Agent Builder开始，使用ChatKit将其集成到您的前端，并使用Evals监控性能。
2025-10-09 09:06:20
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原创 OpenAI AgentKit 与 N8N：最佳 AI 工作流构建器？ N8N 与 OpenAI AgentKit 的比较
归根结底，比较 n8n 和 AgentKit 并非为了比较哪个“更好”，而是为了了解你身处的世界。n8n 专注于自动化领域：触发器、API、清晰的逻辑链。当你需要可靠性、可重复性和控制力时，它就是你的首选工具。而 AgentKit 则更接近认知。它致力于为不确定性提供结构，让系统自主做出小决策，并从反馈而非固定规则中学习。你不能在 n8n 中构建 AI 代理，就像你不能在 AgentKit 中构建流水线一样。它们共享工作流的可视化语言，但背后的意图却截然不同。n8n 自动化已知事物。
2025-10-09 09:01:03
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原创 利用多智能体架构构建深度思考交易系统
深度思考交易系统包含多个部门，每个部门都由多个子代理组成，这些子代理使用逻辑流程做出明智的决策。例如，分析师团队从各种来源收集数据；研究员团队对这些数据进行讨论和分析以制定策略；执行团队则与投资组合管理团队、其他支持子代理等协同工作，完善并批准交易。幕后发生了很多事情，典型的流程如下…
2025-10-08 10:27:23
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原创 构建完整的 RAG 生态系统并优化每个组件
在研究 RAG 的基础知识之前，我们需要设置用于跟踪和其他任务的环境变量，例如我们将使用的 LLMs API 提供程序。import os您可以从他们的官方文档中获取LangSmithAPI 密钥，以便在本博客中追踪我们的 RAG 产品。对于 LLM，我们将使用API，但您可能已经知道，它也支持各种 LLM 提供商。核心 RAG 管道是任何高级系统的基础，了解其组件至关重要。因此，在深入探讨高级组件的细节之前，我们首先需要了解 RAG 系统的核心工作逻辑。
2025-10-07 11:06:38
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原创 如何用 Python 构建 6 个微工具来每天赚取被动收入
我不再追逐大型项目，而是开始编写小型、高效的 Python 脚本。这些库帮助我快速实现自动化、扩展和盈利。
2025-10-07 10:43:54
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原创 RAG 很难，直到我掌握这 12 项技术 → RAG 管道精度达到 99%
当我刚开始构建检索增强生成 (RAG)系统时，我确信成功的关键在于使用更大、更强大的 LLM。我以为一个更好的模型就能解决我所有的问题。但我错了。经过数月的构建和迭代，我意识到 RAG 的真正魔力并不在于模型本身，而在于如何检索、排序和推理信息的智能艺术。
2025-10-07 10:36:57
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原创 SQLite-Vec：AI 向量搜索
好吧，我承认——我又开始对数据库着迷了。而这一次，是因为 SQLite，这个我多年来一直依赖的小工具，刚刚放弃了一些疯狂的东西：SQLite-Vec。它是一个矢量搜索扩展，非常小巧且简洁，感觉就像在鼓励我用它构建一些很酷的东西。
2025-07-30 21:47:46
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原创 使用 LangChain 和 Ollama 构建 AI 工作流
处理复杂问题时，我们自然会将其分解成几个阶段。研究项目遵循一个可预测的模式：首先收集信息，分析发现，然后得出结论。每个阶段都需要不同的思维方式和技能。顺序 AI 工作流程将同样的原则应用于 AI 系统。我们不会要求一个模型一次性处理所有任务，而是创建一个流水线，其中每个步骤都有专门的角色和优化的提示。一个步骤的输出将成为下一个步骤的精细输入。这种方法比单一题目的解决方案效果更好，因为每个步骤都可以专注于做好一件事。以研究为重点的题目比那些同时进行研究和分析的通用题目能收集到更全面的信息。
2025-07-29 12:41:40
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原创 让数据库说话：我们的对话查询之旅
在当今的数字时代，沟通的便捷性决定了我们与系统交互的方式。从 AI 写作助手到 Gemini 和 ChatGPT 等语气校正工具，科技致力于让信息更清晰、更智能。但在幕后，更大的挑战迫在眉睫：用户如何在不了解 SQL 的情况下从结构化数据中提取有意义的洞察？PostgreSQL、MySQL 和 SQL Server 等关系数据库是丰富的结构化数据源，但它们传统上受限于复杂的查询语言。在我们最近的一个项目中，一位房地产客户提出了一个非常直观的要求：“我能直接和我的数据库对话吗？
2025-07-29 12:34:46
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原创 控制你的代理：在 Docker 中运行 MCP 服务器，实现更安全、更可重复的 LLM 工作流程
大型语言模型不再局限于聊天窗口，它们现在想要有所作为。模型上下文协议 (MCP)标准的出现，为这些代理提供了统一的行动方式。MCP 定义了代理发现和调用外部工具的通用方法，无论该工具是笔记本电脑上的 Shell 命令，还是云端的 SaaS API。但便利性并非一蹴而就。在你的机器上设置 MCP 服务器，实际上会赋予第三方进程对你公开的每个目录或网络资源的读/写权限。该服务器或驱动它的模型可以覆盖源文件、窃取 SSH 密钥或窃取客户端文档。
2025-07-29 10:02:52
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原创 转型本地 LLM：将 MCP 服务器与 LM Studio 集成
本地 LLM（大型语言模型）正在重新定义 AI 爱好者和专业人士的隐私和控制权。在您自己的硬件上运行模型意味着摆脱云成本和限制，但这曾经意味着孤立地工作。LM Studio 0.3.17 更新带来了改变，该更新引入了模型上下文协议 (MCP) 支持。现在，您的本地 LLM 可以与外部工具和资源交互，使其成为真正的数字代理。
2025-07-29 09:48:12
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原创 提升 MCP 服务器性能的 5 个技巧
因此，在这篇博客中，我们介绍了 5 个改进 MCP 服务器的技巧：首先，我们为输入变量添加了上下文，我向你展示了两种方法：使用Annotated和 Pydantic 模型。然后，我们继续使用文档字符串来提示模型，这非常有用，因为它就像在工具内部提供额外的指令一样。第三，我们讨论了以简单的方式处理依赖关系，只需告诉模型get_new_id在调用主函数之前运行类似的操作。第四，我们讨论了为什么验证、验证、再验证如此重要，因为好的输入可以让你免去很多麻烦。最后，我最喜欢的一点：保持简单。
2025-07-29 09:45:22
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原创 我如何使用 Python 构建一个管理我整个工作流程的个人 AI 助理
我自动化的第一件事是什么？未读电子邮件摘要。messages=[我每天早上都会运行这个脚本。我的助理会给我发 Slack 私信，其中包含每封邮件的要点。这样一来，收件箱就再也不用被淹没了。在构建这个助手之前，我一直在忙于处理标签、忘记会议、重写样板文件，并花费数小时编写文档。现在？我的 Python AI 助手：每天早上向我问好回顾我的未读邮件建议做什么帮助我更快地编写代码让我保持正轨全天候运行，零投诉您无需等待 Apple 或 Google 为您构建此功能。
2025-07-29 09:39:54
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原创 利用 Ollama 和 LangChain 构建本地文档问答系统
我们被文件淹没了。工作PDF、研究论文、会议记录、技术手册，应有尽有。寻找正确的信息就像大海捞针。大多数 AI 解决方案都会将您的数据发送到云端。这对于处理一些日常问题来说还好，但对于机密的商业文档或个人文件则不然。如果您能完全在自己的机器上运行类似 ChatGPT 的功能，那会怎样？这正是我们今天要构建的。在本教程结束时，您将拥有一个能够回答有关文档的问题的系统，而无需向外部服务器发送任何内容。无需 API 密钥，无需订阅，也无需担心隐私问题。
2025-07-29 09:33:53
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原创 用 Gemini CLI 对我的第一个 Chrome 扩展程序进行 Vibe 编码
它是 LLM 代码辅助的 CLI 版本，可以感知代码和文件系统，并可以帮助您创建/修复代码，还可以为您创建功能分支并推送到生产环境。想象一下“Cursor/Windsurf 的 bash 版本”（或 Claude Code/Codex CLI 的免费版本），并使用我最喜欢的模型 ♊ Gemini构建！因为我是个“CLI 极客”（CLI 极客——我的新词），你可以想象我迫不及待地想尝试一下！但是从哪里开始呢？TL;DR在本文中您将发现：有导游陪同的游览gemini-cli。
2025-07-29 09:25:23
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原创 LangChain 基础知识：理解嵌入、向量存储和查询工作流
学习如何使用 LangChain 构建生成式 AI 应用程序，并遵循本分步指南。了解如何加载数据、生成嵌入、存储向量以及处理用户查询，并附带 Python 代码示例。想象一下，您有成千上万个包含大量信息的 PDF、Excel 文件或网页。您想构建一个能够理解这些文档并像人类专家一样回答问题的 AI 系统。这该如何实现？
2025-07-28 22:48:58
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原创 为什么 90% 的 AI 代理在生产中失败（以及让它们成功的 7 个因素） 在尝试了无数框架并构建了真正的 AI 应用程序之后
如果您是一位深入研究人工智能的开发人员，您可能已经感受到了“人工智能代理”的炒作。像 LangChain 和 LlamaIndex 这样的框架承诺让您构建能够用最少的代码推理、规划和执行复杂任务的自主代理。这听起来像魔术。但在构建和部署真正的人工智能产品之后，我深刻地认识到了现实：大多数这样的一体化框架并没有在生产环境中使用。为什么？因为最有效的“AI 代理”根本不具有代理性。它们是架构良好、大多具有确定性的软件应用程序，并在需要的地方精准地调用战略性、高杠杆率的 LLM 函数。
2025-07-28 22:27:45
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原创 我放弃了 SD 卡，从 SSD 启动我的树莓派——这就是为什么你也应该这么做 厌倦了缓慢的启动速度和卡损坏？下面教你如何将 Raspberry Pi 换成 SSD，让它重获新生。
从 SD 卡启动切换到 SSD 启动是我为我的 Raspberry Pi 做的最好的升级。它不再会突然崩溃、卡损坏或应用程序运行缓慢。现在它就像一台真正的电脑一样——快速、灵敏、可靠。如果你用你的 Pi 做任何事，而不仅仅是简单的小修小补，那就换个 SSD 启动吧。你不会后悔的。
2025-07-28 22:18:20
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原创 这款 Raspberry Pi 成为整个家庭的下载宝库 只需一个软件和一点设置，这个 Pi 就变成了一台 24/7 全天候下载机器。
Raspberry Pi 变成了全职下载助手 — — 而且它的效果比预期的还要好。此设置现已成为用户家庭网络的关键组成部分。它可以安静地处理下载任务，无需持续管理，跨平台运行，并全面节省时间和精力。只需使用 Docker 和 JDownloader 2 进行一些设置，小小的树莓派就能承担起大任。
2025-07-28 20:39:48
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原创 如何使用 Raspberry Pi Pico 和 3D 打印构建自己的智能摩托车数据显示器
如果你是那种喜欢升级座驾的“小发明家”，或者只是一直想为摩托车添加遥测数据仪表盘的人，那么这个项目就非常适合你。我最近组装了一个定制的摩托车数据显示屏，融合了一些廉价的硬件、3D打印技术和一些Python代码。以下是我做的一些细节，以及你如何做类似的项目。
2025-07-28 20:36:58
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原创 使用 Django + Raspberry Pi 构建智能家居仪表板 Django 作为大脑，Pi 作为传感器中心 — 使用 Django Channels 进行实时控制
您刚刚构建了一个实时智能家居系统，其功能如下：🧠 Django：大脑🥧 Raspberry Pi：肌肉🌐 通道：神经系统它既有趣又实用，是一个完美的周末项目，拥有无限可能。只需使用浏览器，即可轻松掌控每个房间！
2025-07-28 20:34:19
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原创 如何将 Raspberry Pi 变成 Wi-Fi 范围扩展器 简单实用的网络升级技巧
家里的 Wi-Fi 信号盲区困扰着你？在购买昂贵的网状系统或中继器之前，有一个既聪明又实惠的选择——用你的 Raspberry Pi 来扩展 Wi-Fi 信号。这非常简单，而且最棒的是：你可能已经拥有了所需的一切。让我们了解如何将您的 Raspberry Pi 变成 Wi-Fi 中继器并在不到一小时的时间内增强您的网络覆盖范围。
2025-07-28 20:26:38
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原创 抛弃 Jupyter——这个 Python 仪表板堆栈是数据分析的未来
还在用 Jupyter Notebook 做所有事情吗？有更好的方法。如果你厌倦了无尽的.ipynb单元格、错综复杂的输出，以及与团队分享截图而不是互动式的见解——你并不孤单。Jupyter 非常适合原型设计，但数据分析远不止于此。我最近从 Jupyter 切换到了现代的 Python 仪表盘栈——它彻底改变了我处理数据的方式。交互式仪表盘、实时更新、自动刷新图表以及实际的前端性能……全部用纯 Python 实现。让我向你展示一下正在取代笔记本的堆栈——以及它为何重要。
2025-07-28 20:07:56
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原创 Kimi K2 + Claude Code：彻底改变人工智能驱动的开发
基于 Kimi K2 API 的 Claude Code 首先生成了一个结构化的待办事项列表，以分解开发流程。其中包括设置 3D 渲染环境、使用树木等元素创建基本地形以及支持用户交互进行场景导航（例如旋转和浏览）等关键任务。
2025-07-28 20:02:52
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原创 无需嵌入的 RAG？OpenAI 是如何做到的
如果您正在使用大型语言模型 (LLM) 进行构建，那么您可能已经与检索增强生成 (RAG) 纠结过。它非常适合将外部数据作为 LLM 的基础，但“R”部分——检索——可能很复杂。我知道我花了好几个小时思考块大小、重叠策略以及选择哪种嵌入模型。还有管理矢量数据库？这可是整个基础设施方面的挑战。所以，当我偶然发现 OpenAI 最近在他们的 Cookbook 中提出的一种不同的 RAG 方法（一种承诺绕过传统嵌入的方法）时，我这个开发者的大脑突然灵光一闪。
2025-07-28 19:28:03
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原创 我如何在 Claude Code 上使用 Qwen3-Coder（可以帮你省钱）
将显示缩放图像这些软件包的作用：claude-code-router允许您自定义 Claude Code 使用的后端模型claude-code-config提供 DashScope 集成的预配置设置该命令自动生成配置文件~/.claude-code-router/config.json并设置必要的插件。ccr code这个 Qwen3-Coder + Claude Code 组合非常适合节省成本并且仍然可以使用 Claude Code。
2025-07-28 19:15:25
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原创 使用 SQLite 和 Pandas 在 Python 中管理关系数据
我们遵循相同的模式来定义courses表，确保每门课程都有一个唯一的标识符（cid）。
2025-07-12 21:18:34
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原创 构建我的第一个人工智能数据助理：一个完整的周末项目
几个月前，我意识到翻阅电子表格太耗时间了。于是，在一个周末，我决定开发一个可以与我的 CSV 数据对话的AI 助手。我不再需要执行“搜索 → 筛选 → 数据透视”这样的步骤，而是直接问：“我们六月份的平均收入是多少？它会回答。这是一步一步的完整旅程，包含大量代码块，以便您可以遵循（并适应！）用于您自己的项目。
2025-07-12 21:09:04
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原创 从雨水到径流：面向学习者和学生的基于 Python 的 HBV 水文模型
水文建模对于理解和管理水资源至关重要——无论是预测雪水流域的径流、优化水库调度，还是评估气候变化的影响。其中最经久不衰的框架之一是HBV模型（Hydrologiska Byråns Vattenbalansavdelning），这是一个半分布式概念性降雨径流模型，最初于20世纪70年代在瑞典开发。它的简单性、对最低限度气象输入（温度、降水、蒸散量）的依赖以及透明的过程描述，使其成为全球水文教育和实践的基石。
2025-07-12 21:01:49
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原创 从 Ollama 转向 vLLM：寻求高通量 LLM 服务的稳定性
在过去的一年里，我一直在大量使用 GraphRAG（微软版本和我自己开发的版本），我总是惊讶于文档复杂性的微小增加会造成多大的预算浪费。当我使用gpt-4.1-miniOpenAI 时——仅一套文档就花费了我 200 多美元（！！即使使用gpt-4.1-nano（目前最便宜的前沿模型），我的预算也是荒谬的。为几份（确实很大的）文件花费 2.15 亿个代币是荒谬的，而且需要几天的时间来处理，这太过分了。
2025-07-12 20:29:43
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原创 发SCI论文专题之 01 CNN 和 LSTM最好发论文组合：比较 7 种用于电力消耗预测的机器学习模型：实用实施指南
在我们探索家庭用电数据模式之后，本文介绍了七种不同预测模型的实施和比较，从简单的统计方法到高级神经网络。在上一篇文章中，我们深入探讨了家庭数据中的用电模式。现在到了激动人心的部分：构建能够真正预测未来用电量的模型。这为什么重要？准确的电力预测有助于公用事业公司更好地规划，帮助房主节省开支，并支持可再生能源的整合。随着智能家居越来越普及，预测何时用电、用多少电的能力变得越来越重要。我们测试了七种不同的方法，从简单的统计方法到尖端的深度学习模型。
2025-07-08 09:28:05
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原创 如何使用 Python、CLIP 和 Streamlit 构建本地 AI 图像搜索引擎 我使用CLIP、FAISS和Streamlit构建了一个本地图像搜索工具，让我可以通过文本查询数百张图像——无需
这个人工智能图像搜索项目终于帮我理清了多年来收集的杂乱文件夹。CLIP 在匹配人类意图方面表现出色，令人震惊——而有了 Streamlit，你可以在一个晚上构建一个完整的搜索引擎。
2025-07-03 20:36:02
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原创 我如何在没有数学学位的情况下训练我的第一个 ML 模型，你可以把机器学习当做烹饪： 你不需要发明食谱 您只需按照步骤操作，了解每种成分的作用，并随时进行调整。
让我先说实话：我没有数学学位。我的微积分学得也不好。直到最近，我还觉得“梯度下降”听起来像科幻电影里的情节。所以，当我决定训练我的第一个机器学习模型时，我感到很害怕。我以为机器学习只适合那些拥有博士学位、白板上写满方程式的人。我错了。在这篇文章中，我将向您介绍如何训练我的第一个真正的 ML 模型- 使用 Python、初学者友好型工具和大量谷歌搜索 - 而不会陷入公式中。如果您对机器学习感到好奇，但又觉得自己“技术不够”——那么这篇文章适合您。
2025-07-03 20:31:36
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原创 如何使用 Python、SQLite 和 Cron 自动生成每日编码报告 全面细分我如何跟踪我的编码内容、何时编码以及花费的时间 - 无需改变我的工作流程
简单的 Markdown 导出可以帮助您反思每个星期五。""")您可以将其同步到 Git 存储库甚至 Notion 页面。
2025-07-03 20:10:02
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原创 Gemini CLI 命令：开发人员完整指南 适用于基于终端的，分步教程：安装并使用 Gemini CLI
Gemini CLI 是一款命令行 AI 工作流工具，它可以连接到您的工具，理解您的代码并加速您的工作流程。这款创新工具将您的终端转变为一个由 AI 驱动的工作区，让您无需离开命令行环境即可利用 Google 先进的 Gemini 模型。该工具体现了谷歌致力于让开发者更便捷、更实用地使用人工智能的承诺。通过将 Gemini 的功能直接引入终端，谷歌消除了传统 AI 辅助开发中存在的摩擦，创造了一种无缝衔接的体验，使其能够自然地融入现有的开发者工作流程。
2025-07-03 08:56:41
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原创 从 X 射线到洞察：探索 MedGemma 4B 的医学多模态性
MedGemma 4B 是一系列经过训练的 Gemma 3 变体，旨在在医学文本和图像理解相关任务上取得优异表现。它涵盖医学图像分类、医学图像解读、医学文本理解和临床推理。它可以解读多种放射学影像，包括 X 光片、CT、MRI、组织病理学、眼底和皮肤图像。它还可以回答问题并根据图像生成医学报告。
2025-07-02 09:57:35
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原创 5 个最佳网页爬虫 MCP 服务器，助您像专业人士一样抓取数据
网页抓取不再那么复杂。每个 MCP 服务器都解决不同的问题：Firecrawl 用于企业可靠性，Crawl4AI RAG 用于智能处理，SiteFetch 用于完整的站点分析。超级浏览器用于复杂的交互。WebCrawl 用于简单、可靠的数据抓取。现在，您可以使用符合您需求的工具并开始像专业人士一样进行抓取。
2025-07-02 08:53:03
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macOS SwiftUI文件打开教程FileDialog项目含源码
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SwiftUI CoreData增删改查完整代码
2020-12-09
macOS SwiftUI tabView构建切换组件
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macOS SwiftUI动画教程之淡入淡出组件
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iOS Swift Core Location完整案例代码
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SwiftUI完成代码之Sport App运动新闻App
2020-12-12
macOS SwiftUI教程之点击获取位置 ClickGestureRecognizer
2020-12-18
SwiftUI TabView 构建滚动轮播图PagedTabViewStyle
2020-12-18
macOS SwiftUI教程之绘制垂直虚线Dash
2020-12-13
macOS SwiftUI教程之绘制楔形体(Wedge)图WedgeChart
2020-12-13
macOS SwiftUI完整代码之绘制柱状图
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SwiftUI完成代码之Financial App 卡管理Core Data数据库
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SwiftUI watchOS成品代码之NBA Draft比赛App
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macOS SwiftUI教程之绘制百分比多彩饼图
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macOS SwiftUI教程之绘制Path绘制饼图
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macOS SwiftUI教程之绘制曲线
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macOS SwiftUI教程之绘制矩形Path
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macOS SwiftUI教程服务共享 NSSharingServicePicker完整代码
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iOS游戏开发之使用 Spritekit 框架和 Swift 的 iOS 2D 太空射击游戏源码
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使用 Python 自动创建 Excel 仪表板
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全流水线边缘检测器算法使用 VHDL源码
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使用Stable Diffusion改进图像分割模型
2023-01-14
matlab 微积分和微分方程使用 ezplot、fplot、fimplicit3 和 ezpolar 绘制函数教程
2023-01-14
Matlab数学基础操作之derivatives(导数)、integration（积分子）、nonlinear equatio
2023-01-12
SwiftUI可重用的下拉选择器项目含源码
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SwiftUI 自定义下拉菜单组件支持自定义颜色Dropdown list menu
2023-01-11
macOS SwiftUI 教程之入门toolbar工具栏
2020-12-22
macOS SwiftUI 获取本地文件的类型标识符UTType
2020-12-22
macOS SwiftUI 设置窗体透明背景和特效
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macOS SwiftUI 三栏App架构动态修改标题和设置工具栏
2020-12-19
macOS SwiftUI文本编辑器含代码
2020-12-18
macOS SwiftUI教程之通过回车或点击让TextField失去焦点
2020-12-19
macOS SwiftUI LazyVGrid和LazyHGrid源码
2020-12-19
macOS_SwiftUI_list.zip
2020-12-19
SwiftUI LazyVGrid和LazyHGrid 自定义对齐源码
2020-12-19
iOS Swift记忆益智游戏Memory Game完整源码
2020-12-19
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