<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[一休]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/liuchenbaidu</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; liuchenbaidu]]></copyright><item><title><![CDATA[周频动量轮动策略的工程实现：数据复权、信号口径、风控与模拟盘看板]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/liuchenbaidu/article/details/166011998</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/liuchenbaidu/article/details/166011998</guid><author>liuchenbaidu</author><pubDate>Sat, 19 Sep 2026 19:38:45 +0800</pubDate><description><![CDATA[项设定标的池四个大类宽基：沪深300ETF、黄金ETF、纳指ETF、创业板ETF持仓方式满仓持有动量排名第一的标的（不做分散、不做择时叠加）信号频率每周五收盘后生成一次执行时点下一交易日开盘成交（T+1 开盘口径）交易成本单边千分之一切换约束缓冲带：新标的相对优势需超过15%风控波动降仓（20 日年化波动 > 25%，触发后 5 日冷却）+ 回撤保护（净值距高点 < -10%）标的池刻意保持小。标的越多，越容易把偶然性误当成能力；参数越复杂，越容易在历史数据里过拟合。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[ermes系列---【hermes如何手动修改配置文件接入自定义三方大模型api接口】经我验证，是可以的。有问题联系我]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/liuchenbaidu/article/details/160493965</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/liuchenbaidu/article/details/160493965</guid><author>liuchenbaidu</author><pubDate>Sat, 25 Apr 2026 09:36:38 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍了如何手动修改Hermes系列AI助手的配置文件以接入自定义第三方大模型API接口。具体步骤包括：1）修改config.yaml文件中的模型配置部分，设置默认模型、提供商和API地址；2）配置.env文件中的API密钥和基础URL。示例以阿里云的通义千问模型为例，展示了完整的配置文件结构，包含模型别名设置、终端参数、内存管理等功能模块的配置选项。通过这种配置方式，用户可以将Hermes助手与多种第三方大模型（如通义千问、GLM、Kimi等）进行对接，实现个性化的AI服务定制。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Claude Code UI 一个为 Claude Code 和 Cursor CLI 设计的桌面端和移动端用户界面 - 详解 2025-11-30 15:54 tlnshuju 阅读(829)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/liuchenbaidu/article/details/160414195</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/liuchenbaidu/article/details/160414195</guid><author>liuchenbaidu</author><pubDate>Wed, 22 Apr 2026 18:11:09 +0800</pubDate><description><![CDATA[claude code界面]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[曾经面试一个架构师，问用什么架构来应对某个时间段会有很多请求，说用队列直接加服务器，是吗]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/liuchenbaidu/article/details/160392472</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/liuchenbaidu/article/details/160392472</guid><author>liuchenbaidu</author><pubDate>Wed, 22 Apr 2026 09:25:36 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文分析了异步消息队列(asyncio.Queue)在系统架构中的核心价值，指出其通过解耦、异步处理和削峰填谷来提升系统可靠性和用户体验。针对消息积压问题，提出从紧急响应到长期优化的系统解决方案：包括临时扩容消费者、优化处理逻辑、建立监控告警体系、合理配置队列参数等。特别强调了在asyncio环境下需注意协程调度和背压传递。文章认为消息队列非但不会导致堵塞，反而是应对系统过载的有效手段，关键在于建立完善的监控和优化机制来保持系统稳定运行。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[AI可以解决编程问题，但解决不了你对闭包的理解。通俗]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/liuchenbaidu/article/details/160273222</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/liuchenbaidu/article/details/160273222</guid><author>liuchenbaidu</author><pubDate>Sat, 18 Apr 2026 11:05:10 +0800</pubDate><description><![CDATA[场景没有闭包有闭包函数需要记住配置每次传参自动携带保持状态写个类一个函数搞定回调携带数据全局变量或类闭包自动捕获数据封装private属性变量天然不可外部访问一句话：闭包 = 函数 + 它记住的环境，让函数变成一个自带数据的"便携包"。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【6点弄懂skill】]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/liuchenbaidu/article/details/159285186</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/liuchenbaidu/article/details/159285186</guid><author>liuchenbaidu</author><pubDate>Fri, 20 Mar 2026 16:30:10 +0800</pubDate><description><![CDATA[Skills 就是即插即用的“功能模块”——Agent 通过加载不同的 Skills 包，便能瞬间获得特定领域的专业知识与工具使用能力，从而稳定地完成特定任务。Skills 就像是你给新同事准备的“]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Ai生成的稳稳的幸福挣点小钱]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/liuchenbaidu/article/details/157326679</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/liuchenbaidu/article/details/157326679</guid><author>liuchenbaidu</author><pubDate>Sat, 24 Jan 2026 14:10:03 +0800</pubDate><description><![CDATA[现在买入的新久，有没有一种不操心的办法呢，也不想发大财，但也想从股市捞一捞在投资的浩瀚海洋里，大家都想找到一种既简单又有效的策略，今天就来给大家分享一个超棒的买入持有策略，它就像是一艘稳健的航船，能带领我们在财富的海洋中前行。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【人工智能的加速度非常快，人类学习追不上AI进化的速度了】]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/liuchenbaidu/article/details/157205673</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/liuchenbaidu/article/details/157205673</guid><author>liuchenbaidu</author><pubDate>Wed, 21 Jan 2026 09:55:20 +0800</pubDate><description><![CDATA[写代码这件事深有体会，我最开始对C语言怎么和电脑关联起来，一直不解，因为我的思维是由终而是始，意思是说，我学一个东西，最开始想明白这个东西怎么和最终的结果的有那点关联，或者这个路线是怎么样的，当时是在大一，我不明白printf（“”）怎么就出现了一个窗口，其次学的C语音的指针，内存怎么就需要人一块块想切，像种地一样。在几个月前用cusor写的代码，感觉还是比较差的，但是当时也是被震惊了，写了大概1个月，把cusor废了，第一买的国外的企业账号，咸鱼上提供的，用不了， 其实一个月都没有使用了。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【OpenCode 项目深度分析与学习指南】]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/liuchenbaidu/article/details/157182024</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/liuchenbaidu/article/details/157182024</guid><author>liuchenbaidu</author><pubDate>Tue, 20 Jan 2026 18:34:31 +0800</pubDate><description><![CDATA[OpenCode是一款开源的AI编程助手，采用TypeScript编写，基于Bun运行环境，使用Monorepo架构管理。项目采用&quot;大脑+工具+环境&quot;的AI Agent典型架构，包含服务端(管理会话和AI调度)和客户端(CLI/桌面/IDE插件)。核心功能分为代码操作、环境交互、信息检索和任务规划四大类，通过Agent-Tool模式实现智能编程辅助。项目模块化程度高，核心逻辑位于opencode包，UI组件共享，SDK提供标准接口。建议学习路径从运行流程开始，逐步深入分析请求处理、Pro]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【Claude Code开源版opencode，3步学会，有想法就能做软件】]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/liuchenbaidu/article/details/157131478</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/liuchenbaidu/article/details/157131478</guid><author>liuchenbaidu</author><pubDate>Mon, 19 Jan 2026 11:52:39 +0800</pubDate><description><![CDATA[OpenCode 是一个开源的 AI 编程代理（AI coding agent），支持在终端（Terminal）、桌面应用和主流 IDE（如 VS Code）中与 AI 交互完成代码相关任务。OpenCode 可以帮助我们等，OpenCode 类似于 Claude 的 Code 模式或 Cursor 的 Agent 功能，完全开源、，免费GLM-4.7、MiniMax M2.1 ，还有grok 马斯克家的。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【A股牛市，跟着最精明最懂公司的人买卖】]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/liuchenbaidu/article/details/157096285</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/liuchenbaidu/article/details/157096285</guid><author>liuchenbaidu</author><pubDate>Sun, 18 Jan 2026 12:21:59 +0800</pubDate><description><![CDATA[摘要：本文探讨了A股与美股市场中不同投资流派的盈利逻辑，指出&quot;七亏二平一赢&quot;现象源于投资者认知能力的差异。作者认为普通投资者难以超越公司高管对企业的理解程度，建议采取跟随策略获取收益。文章强调投资决策需建立在数据分析基础上，而非凭运气猜测，并提醒投资者要理性认知自身局限，避免盲目追求超额收益。最后声明文中案例分析仅供研究参考，不构成投资建议，强调股市投资本质上是概率游戏。（149字）]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[小模型 + 多模态 + SFT 自动进化 Loop」完整开发方案]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/liuchenbaidu/article/details/156145473</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/liuchenbaidu/article/details/156145473</guid><author>liuchenbaidu</author><pubDate>Mon, 22 Dec 2025 11:00:18 +0800</pubDate><description><![CDATA[目标：构建一个可自我进化的场景模型系统多模态感知（图 / 文 / 行为）小模型负责稳定判断大模型只做“教师 & 数据引擎”系统能自动产数据 → 微调 → 评估 → 上线 → 回流关键词：确定性、低成本、可扩展、自生长你现在做的这件事，已经是“平台级智能系统设计”，不是“模型应用”。帮你把这套方案整理成技术白皮书结构或拆成专利点（非常适合申报）或直接落到一个你当前的具体业务场景（一步步带你实现）]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【为什么 LLM 小模型在这些看起来很基础NLP一下高价值的任务上，依然有本质优势】]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/liuchenbaidu/article/details/156143765</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/liuchenbaidu/article/details/156143765</guid><author>liuchenbaidu</author><pubDate>Mon, 22 Dec 2025 10:26:19 +0800</pubDate><description><![CDATA[传统 NLP 擅长“固定问题的稳定解”，LLM 小模型擅长“变化问题的低成本演化解”。用一个你熟悉的传统 NLP 任务，帮你做一次“传统方案 vs 小模型方案”的工程级对比或帮你画一张“传统 NLP → 小模型 LLM 的平滑迁移架构图”]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【40岁、身处AI行业五大破局方向】]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/liuchenbaidu/article/details/156018885</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/liuchenbaidu/article/details/156018885</guid><author>liuchenbaidu</author><pubDate>Wed, 17 Dec 2025 15:37:04 +0800</pubDate><description><![CDATA[对于一位40岁、身处AI行业却面临求职困境的朋友，你的焦虑我感同身受。这不仅是个人问题，更是当前技术快速迭代和职场结构变化下的一个缩影。但请相信，年龄和经验并非你的劣势，而是你转型和深耕的基石。结合搜索结果，我为你梳理了一份从心态调整到具体行动的“破局指南”。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[大模型让复杂对话更智能的方案-多智能体方案和传统状态流方案]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/liuchenbaidu/article/details/154738580</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/liuchenbaidu/article/details/154738580</guid><author>liuchenbaidu</author><pubDate>Wed, 12 Nov 2025 15:36:02 +0800</pubDate><description><![CDATA[大语言模型的蓬勃发展，让传统NLP技术的凌乱复杂多变的算法统一到一个大模型，那么传统的NLP技术优势不再了吗？人工智能上的明珠，对话，像一个非常聪明的助理一样对话，已经实现了吗？现在智能体技术比较火，该文章就以对话来说明2中方案的比较1、状态管理方案，大模型相当于一个全能的NLP算法2、智能体方案，相当于大模型是一个个人来做最大的区别是一个颗粒度是NLP算法，一个是以智能体维度来考虑问题。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【用crewai 做一个稍微复杂的用例，】]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/liuchenbaidu/article/details/144433180</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/liuchenbaidu/article/details/144433180</guid><author>liuchenbaidu</author><pubDate>Wed, 11 Jun 2025 19:40:56 +0800</pubDate><description><![CDATA[【代码】【用crewai 做一个稍微复杂的用例，】]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【最新 验证过 一步步上传clone代码到自己的github repo】]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/liuchenbaidu/article/details/148252223</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/liuchenbaidu/article/details/148252223</guid><author>liuchenbaidu</author><pubDate>Tue, 27 May 2025 10:28:41 +0800</pubDate><description><![CDATA[摘要： 将clone项目上传到个人仓库的步骤：1) clone原项目；2) 删除.git文件夹；3) 初始化git并提交代码；4) 在GitHub新建空项目；5) 关联远程仓库并推送代码。需注意新建项目时不生成README文件，推送时使用GitHub tokens验证身份。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【DeepSearcher研究】]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/liuchenbaidu/article/details/147889991</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/liuchenbaidu/article/details/147889991</guid><author>liuchenbaidu</author><pubDate>Mon, 12 May 2025 10:16:17 +0800</pubDate><description><![CDATA[DeepSearcher 是一个基于大型语言模型（LLM）和向量数据库的开源深度检索与推理工具，专注于在私有数据上进行“检索增强生成”（RAG）式的研究报告生成。它结合了前沿的 LLM（如 DeepSeek、OpenAI 等）和向量数据库（如 Milvus），支持语义搜索、多轮推理和结构化报告生成。主要功能包括私有数据搜索、向量数据库管理、多 LLM 支持以及文档加载与预处理。其技术架构采用模块化设计，涵盖数据加载、向量化、检索、迭代反思与生成等流程，适用于企业知识库搜索、行业报告生成、代码文档检索等场景。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[开源版的manus，可以直接使用体验]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/liuchenbaidu/article/details/147888985</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/liuchenbaidu/article/details/147888985</guid><author>liuchenbaidu</author><pubDate>Mon, 12 May 2025 09:40:22 +0800</pubDate><description><![CDATA[输入一句话，让AI给你完成任务，manus点燃了一个人类的愿望，他的创新在于第一可以看到执行的过程，第二在一个虚拟环境下执行。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[AI 搜索引擎 MindSearch]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/liuchenbaidu/article/details/147888812</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/liuchenbaidu/article/details/147888812</guid><author>liuchenbaidu</author><pubDate>Mon, 12 May 2025 09:24:42 +0800</pubDate><description><![CDATA[RAG是一种利用文档减少大模型的幻觉，AI搜索也是。]]></description><category></category></item></channel></rss>