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RSS订阅原创 【AI】我们没有护城河，OpenAI也没有
谷歌内部报告警示开源AI的崛起：我们正失去竞争优势 这份2023年5月流出的谷歌内部报告显示，开源社区在AI领域的快速创新已对科技巨头构成实质威胁。报告指出： 开源模型（如Meta泄露的LLaMA）仅用100美元和130亿参数就能实现谷歌需花费千万美元达成的效果； 低秩适应（LoRA）等技术使个人开发者能在消费级硬件上完成模型微调； 开源社区通过协作创新，在指令调优、多模态等方面快速缩小与商业模型的差距； 数据质量比规模更重要，开源社区通过精选数据集实现高效训练。 报告警告，当免费开源方案达到商用模型水平时
2026-07-05 23:11:49
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原创 ClaudeCode本地源码编译、调试、自定义接入大模型实操案例
Claude Code 原生只支持 Anthropic 模型，源码可通过修改LLM 请求服务层，兼容所有 OpenAI 兼容模型（智谱 GLM、DeepSeek、通义千问等）。
2026-07-05 22:58:12
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原创 Claude Code 本地源码解读——claw-code
智能上下文压缩：自动统计 Token、裁剪冗余上下文，避免超长对话卡顿、超限Bun 死代码消除：编译期移除未启用 FeatureFlag 代码，减小运行体积不可变数据：全局 DeepImmutable 约束，杜绝状态篡改、会话串扰入口启动初始化 → 环境与配置加载 → 区分运行模式 → 构建项目上下文 → 模型对话+工具调度 → 状态持久化留存 → 会话循环/退出分层清晰、职责隔离、并行优化、安全可控、高可扩展，是目前开源 AI 编程 Agent 中最标准的工业级架构范本。
2026-07-05 22:51:55
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原创 Claude Code 源码功能实现概括
是由 Anthropic 开发的基于终端的AI辅助编程工具，它能够理解代码库、执行常规任务、解释复杂代码并处理 Git 工作流程。该项目采用了高度模块化的插件化架构，为开发者提供了强大的自动化和智能化编程能力。命令系统是用户与 Claude Code 交互的主要入口，支持斜杠命令 (/command) 和自然语言命令。技能是可重用的专业知识包，通过SKILL.md文件定义。高度模块化设计，每个插件独立运作标准化的插件接口和生命周期管理丰富的官方插件生态系统。
2026-07-05 16:40:22
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原创 OpenCode / Claude Code安装 CC Switch 配置智谱和deepseek大模型教程
本文介绍了如何在本地安装Claude Code和OpenCode两款AI编程终端，并通过CC Switch工具一键切换智谱GLM和DeepSeek大模型后端。主要内容包括：1）安装Node.js环境；2）通过npm分别安装Claude Code和OpenCode；3）使用CC Switch图形界面管理不同API提供商配置（智谱GLM直接支持Anthropic协议，DeepSeek需通过转换层适配）；4）详细说明了两种大模型的参数配置方法。该方案避免了手动修改环境变量的繁琐操作，实现了一键切换不同AI模型后端
2026-07-04 16:37:03
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原创 CountDownLatch 实现精准的并发控制
错误理解：两个 Latch 阻塞的都是主线程readyLatch 阻塞主线程：主线程等待所有子线程准备就位startLatch 阻塞子线程：子线程等待主线程发令互相等待：实现精确的并发控制一次性使用：CountDownLatch 计数归零后无法重置。
2026-07-04 16:12:35
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原创 你想要的一文读懂YOLO系列
1. 目标检测之YOLO V1[2015, Joseph]1.1. YOLO V1: you only look once!网络结构1.2. 步骤1.2.1 将图片网格化，变成S x S个cell [448 x 448 -> 7 x 7]One cell will be responsible for predicting an object as long as an object’s centerlocating in that cell.只要一个物体的中心在一个cel
2020-05-19 10:16:01
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原创 通俗易懂地了解faster RCNN(RPN区域建议网络)
目标检测之faster RCNN[2015 Ren]***回顾：***R-CNN ==> 1image/mniFast R-CNN ==> 1~2 fps1. faster RCNNBackbone(神经网络模型)pre-train(预训练)fine-tuning(微调)re-trainRPN:Region Proposal Net(区域生成网络 )代替selective searchs生成区域建议输入feature map(特征图),输出一系列ROI(感兴趣区
2020-05-10 16:01:38
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原创 简单并全面地了解目标检测之fast RCNN(ROI Pooling、ROI Align和Precise ROI Pooling)
目标检测之fast RCNN[2015 Ross]ROI： region of interest(类似region proposal)B0.Region Proposal:和RCNN一样2k每张图ROI，为每个ROI记录下坐标B1 & 2.卷积Convolution & 投影Projection对一张图只做一次卷积，每个ROI记录下的坐标投射到特征图上比如使用b...
2020-05-08 08:56:00
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原创 一文看懂目标检测之RCNN（NMS和Soft-NMS算法）
目标检测之RCNN1. RCNN:Regions with CNN features[2014 Ross]图片输入区域建议(region proposal)特征提取(feature extraction)分类+2次定位(classification(SVM) + detection(线性模型Linear 正则化项))2. 区域建议算法：selective search前景分...
2020-05-07 20:50:02
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原创 目标检测数据集和相关概念
1. 检测数据集介绍1.1. pascal VOC 2007/2012pattern analysis statical modeling and computational learningvisual object classes(模式分析静态建模与计算学习、可视化对象类别)10k张图片20~30k个对象1.2. coco大小为20G200k张图片 500~600k个对象...
2020-05-07 20:36:57
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原创 验证集精度高于训练集精度的原因
训练集的数据做了一系列的增广，如旋转，仿射，模糊，添加噪点等操作；过多的增广使得训练集分布产生了变化。模型正则化过多，比如训练时dropout过多，和验证时的模型相差较大，验证时是不会有dropout的。训练的精度是每个batch产生的，而验证的精度一般是一个epoch后产生的，验证时的模型是训练一个个batch之后的，有一个的滞后性；可以说训练得差不多的模型用来验证，当然精度要高一点。...
2020-05-07 20:35:08
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原创 如何提高分类的区分性能——细粒度图像分类(Fine-Grained Classification)
问题如何让网络关注细小细节举个栗子通过树叶判断植物类别，花朵判断花的品种，以及人脸识别等任务1. CenterLoss1.1 传统分类学习存在的问题：类内距离可能超过类间距离，对一些模棱两可的样本不好区分1.2 Center Loss方案让特征向量有更好的区分性能，有点像做一个内部聚类，把特征向量约束到一起，让不同类别距离(类间距离)尽量大，相同类别(类内距离)尽量小,...
2020-05-07 20:21:21
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原创 不均衡数据集的处理
1. 数据方面(aspect of data)降采样(Down sampling) & 多采样(Up sampling) [重复(Repeat) /数据增强(Augmentation)]Rotation / Perspective / Translation / Scale / Noise / Blur / Occlusion / Color / Brightness / …...
2020-05-07 20:18:21
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原创 CNN网络结构之VGG
VGG网络1. 网络结构2. 为什么VGG要用3*3的小卷积核2.1 前提两个3 * 3的卷积核(堆叠)和一个5 * 5的卷积核感受野相同RF(2 x Conv3) = RF(1 x Conv5)RF(3 x Conv3) = RF(1 x Conv7)证明假设图片是32 * 32的使用5 * 5的卷积核对其卷积，步长为1，不填充根据计算公式（n...
2020-05-07 20:11:43
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原创 常用IDEA使用技巧
快捷键代码相关编辑“helloword”.sout相当于eclipse sysoctrl + d 拷贝当前行到下一行Ctrl + Shift + 斜杠 多行注释Ctrl + Alt + L 格式化代码Ctrl + Alt + O 格式化import列表，去掉未使用的导包Ctrl＋Shift＋Space 在很多时候都能够给出Smart提示查看...
2020-05-07 20:03:32
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原创 提高效率的github搜索技巧
名字含有springbootin:name spring boot 名字含有springboot并且star数大于3kin:name spring boot stars:>3000 fork:>xxx Readme里含有springboot并且star数大于3in:readme spring boot stars:>3000k有关微服务的java项...
2020-05-07 20:01:56
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原创 文件处理os.walk()、os.path.join()、os.path.splitext()和os.path.splitext()等
判断文件是否为图片，并且路径拼接import osimport refolder = '慧康精密底稿'result = []res = ''for f in os.listdir(folder): if re.match(r'.*\.(jpg|jpeg|png)', f, flags = re.I): print(f) res = os.path.join(folder, ...
2020-05-07 19:59:55
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原创 配置可通过HTTP访问的fastDFS
1.什么是 FastDFS四个方面的功能：文件存储文件同步文件上传文件下载系统架构图从上面这张图中我们可以看到，FastDFS 架构包括 Tracker 和 Storage 两部分，看名字大概就能知道，Tracker用来追踪文件，相当于是文件的一个索引，而 Storage 则用来保存文件。我们上传文件的文件最终保存在 Storage 上，文件的元数据信息保存在 Tr...
2020-05-07 19:53:00
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原创 linux scp命令实现带空格文件名的远程复制
scp 复制远程文件 文件带空格 处理复制的文件在如下文件夹中:/home/AI_PublicData/数据集/图像/车型/Stanford car dataset/cars_type_classify.tarscp AI_PublicData@10.206.142.108:/home/AI_PublicData/数据集/图像/车型/Stanford\\\ car\\\ dataset/car...
2020-05-07 19:49:43
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空空如也
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