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原创 本地模型为什么能跑起来?从 llama.cpp 量化说起
它会用更低精度的格式来存储模型权重,把原本用 FP16 / BF16 这类 16-bit 格式存储的权重,转换成更低 bit 的表示方式,比如 8-bit、6-bit、5-bit、4-bit。一个大模型的参数,本质上是一大堆数字,也就是我们常说的模型权重。以论文中的 F16 为例,它的模型文件是 15,317.02 MiB,而 Q4_K_S 量化后是 4,467.80 MiB,文件大小减少了大约 70.8%。下游任务表现,看的是模型在具体任务上的得分,比如数学题、知识问答、指令遵循、常识推理等。
2026-07-10 13:55:59
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原创 GoF设计模式——备忘录模式
图中各类之间的关系:Originator 创建 Memento 并能读取其内部状态,Caretaker 只持有 Memento 的引用但不能访问其字段(构造器和 getter 都是私有的),Caretaker 通过调用 Originator 的 createMemento 和 restoreFromMemento 方法完成保存与恢复——Memento 的内容始终对 Caretaker 不透明。需要说明的是,真正的封装靠的是成员 private(构造器和 getter 都不对外开放),而不是类本身的可见性。
2026-07-09 13:20:08
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原创 Java Swing 图形用户界面实验 —— 从算术练习到游戏开发的完整实践
一、项目一:小学生算术练习系统1.1 需求分析支持 + − × ÷ 四种运算,操作数涵盖整数、小数、分数四种难度梯度:简单 → 中等 → 困难 → 专家随机出题、按键提交、实时反馈、错题回顾计时计分,进度条显示1.2 架构设计采用 CardLayout 实现三页切换(欢迎页 → 游戏页 → 结果页),避免多窗口跳转带来的状态同步问题。核心类职责:Fraction:封装分数的加减乘除与约分,支持带分数解析Question:策略模式生成不同难度的题目。
2026-07-09 13:19:34
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原创 PerryTs初探(一): Windows端安装perry.ts
4. 安装过程中, 会一起安装 LLVM, xwin, 你也可以通过其他网站下载后安装,虽然是从github安装, 但是没有FQ也可以下载安装, 软件很大, 记得要有管理员权限。如果下载成功安装失败, 可以查一下winget命令下载的软件在哪里, 然后找到双击安装。这一步同样会检查之前的两个软件是否已经正常安装, 然后安装一些sdk类的东西。6. 以上安装结束后就可以试试了, 命令行进入到代码目录, 执行编译链接命令。然后重新执行上边的命令, 如果已经检测到安装过了, 会跳过的,7. 编译后代码目录文件。
2026-07-08 13:54:06
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原创 拒绝宕机!用 Python 优雅榨干百万级 GIS 点矢量的裁剪极限
配合底层的 C 语言加速,把坐标秒变几何对象(Shapely Point)。从各种系统里导出的文本坐标,经常夹杂着空值(NaN)或者奇怪的空格、特殊字符。如果不清洗就直接去构建点,代码一秒钟报错给你看。Python 的自动内存管理有时候比较“迟钝”,分块循环一多,内存还是会像滚雪球一样涨上来。所以,处理完一块就得立刻用。,每次只读 10 万行,像吃奥利奥一样,一口一口啃完。强转数值,转失败的变空值,最后再删一次。所以,听哥一句劝,脚本里果断采用现代化的。这里我用了两道防火墙:先删空值,再用。
2026-07-08 13:53:30
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原创 surging 的Agent插件研发全流程:从定义到落地
上一篇文章谈到要做AI赋能智能化微服务引擎,而在这块设计不单单为了用在微服务框架,而是要做成AI行业解决方案Agent 插件生态,而在大模型Agent生态中,插件是连接AI能力与外部工具的核心桥梁。通过标准化的插件开发,开发者可以快速扩展Agent的功能边界,实现从“文本交互”到“实际行动”的跨越。本文将结合示例代码,详细解析Agent插件的研发逻辑与实践路径。作为所有插件的基接口,是插件体系的契约基础。它规定了插件必须遵循的行为规范,确保Agent主框架能够统一识别、加载和调用不同功能的插件。
2026-07-07 14:04:40
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原创 偷到管理员密码后5步拿下整个域——内网横向移动实战全记录
原则1:能PTH不碰密码,能Kerb不碰NTLMPTH让你用Hash就能认证。Overpass-the-Hash(Kerberos)比PTH(NTLM)更隐蔽——Event 4768/4769比4624难抓得多。原则2:SMB是显眼的,WinRM是安静的SMB连接会产生大量网络日志,而且大部分EDR对SMB横向移动有明确规则。WinRM走HTTPS(5986端口),在大多数企业的"日常运维流量"白名单里。原则3:文件落地 = 自爆任何横向移动工具只要有文件落地的动作,都有被杀软查杀的窗口期。
2026-07-06 14:12:52
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原创 Vibe Coding --Codex Desktop 安装和使用教程
对于初学者,不需要一开始就深入配置细节,先知道它解决什么问题即可:当 Codex 需要访问某个外部知识库、数据库、文档系统或业务工具时,MCP 可能就是连接方式之一。Codex 在项目中生成的 Markdown、图片、PDF、PPT、代码文件等,都会保存到你的本地文件夹里。第二,使用 Agent 的能力不只在于会提问,更在于会管理:给清楚的目标,提供必要上下文,要求它先计划,执行中及时纠偏,最后验收结果。Codex 通常会追问你一些选择题或开放问题,例如页面内容、风格偏好、是否需要响应式、是否部署等。
2026-07-06 14:11:58
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原创 Keepalived 学习总结
注:服务器 A 的 VI_WEB 的优先级大于 服务器 B 的 VI_WEB,A 的 VI_DB 的优先级又小于 B 的 VI_DB,在不绑定 VIP 组的情况下,A 服务器上存在一个 VIP,B 服务器存在一个 VIP;但即便显示初始化失败,也并不意味着该脚本就没有被执行,它的判断标准似乎只是根据脚本的最后一条命令的返回值进行的判断,若最后一条命令执行失败或错误,日志显示的初始化状态便也是 failed 状态,但这个状态下脚本依旧被定时执行着。, 而是只有在“状态发生变化”时才会调整优先级。
2026-07-05 13:39:49
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原创 让每个命令都能精准路由:HagiCode Preset Task 的多技能支持实战
改造后的命令定义,就是在原来的基础上多了一个可选的skill字段。以last30days这个 bundled preset 为例,它的大致长这样:"prompt": "调研一下最近30天大家对 {topic} 的真实讨论"},"prompt": "把上面的调研结果整理成一份摘要"version升到了1.1,对应的 schema 也加了可选skill字段。第一条命令research绑了last30daysskill,执行时会路由到这个技能。第二条命令summarize。
2026-07-04 14:04:37
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原创 【机器人 / 强化学习】SERL:让真机强化学习从“难用”走向“可复现”的强化学习框架 ---- 算法篇(SAC)
encoder: Optional[nn.Module] # 视觉编码器network: nn.Module # MLP主干网络else:stds = nn.Dense(self.action_dim)(outputs) # 标准差参数encoder: Optional[nn.Module] # 视觉编码器network: nn.Module # MLP主干网络else:inputs = jnp.concatenate([obs_enc, actions], -1) # 关键差异。
2026-07-04 14:04:01
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原创 Manim如何在数学公式中完美显示中文?
组件类型是否需要中文模板?是否需要指定环境?关键参数设置MathTex✅ 是❌ 否Tex✅ 是✅ 是Title✅ 是✅ 是同Tex组件小贴士:环境配置:确保你的电脑已经安装了LaTeX环境(如TeX Live或MiKTeX),并且安装了ctex宏包。Manim调用的是系统本地的LaTeX编译器。转义字符:在Python字符串中,记得在公式前加r(如),防止反斜杠被转义。文本包裹:尽量用\text{}包裹中文,这样排版会更规范。
2026-07-03 14:16:17
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原创 Hermes Agent 一周暴涨五万 Star,但我劝你别急着追
换个起点,让 AI 事半功倍》我详细聊过这个方法论:与其让 AI 从零写 2000 行代码(3 处幻觉 API,改了一下午),不如用你的成熟模块搭好 80% 骨架,AI 只补最后 20% 的胶水代码(零幻觉,30 分钟合并)。我正在做的 GufaForge 就是这个思路的产品化——扫描你的成熟模块库,根据新项目需求自动装配骨架,生成 AI 可直接执行的装配清单。哪些有技术债需要先清理?——你觉得自己在飞速产出,但算上学框架的时间、调试 Agent 行为的时间、修 Agent 幻觉的时间,总成本反而更高了。
2026-07-03 14:15:31
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原创 GoF设计模式——装饰模式
装饰模式本质上是一种"包装"机制——用与被装饰对象相同接口的装饰器层层包裹,在不改变原始对象的情况下动态添加功能。什么时候用需要在运行时动态地给对象添加功能,而不是在编译时通过继承确定功能组合种类繁多,用继承会导致类爆炸需要透明地增强对象功能,客户端无需感知装饰过程什么时候不用功能固定不变,继承更简单直接需要修改对象的核心行为而非添加额外职责装饰层数过深导致调试困难简单记忆装饰解决"动态叠加功能"的问题,是给对象"一层层穿衣服"。功能固定用继承,功能可变用装饰。
2026-07-02 14:42:55
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原创 OpenFeign实战:Spring Cloud微服务间优雅调用指南
【代码】OpenFeign实战:Spring Cloud微服务间优雅调用指南。
2026-07-01 16:25:41
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原创 Redis Sentinel高可用实战:主从自动故障转移
监控:持续检查主从节点是否正常通知:节点异常时通知管理员或其他程序自动故障转移:主节点下线时,自动选举新的主节点配置提供者:客户端通过 Sentinel 获取当前主节点地址回到顶部准备三台服务器(或本地三个端口):回到顶部从节点配置(redis.conf):启动主从节点后验证:回到顶部创建 sentinel.conf:配置说明:• monitor:监控名为 mymaster 的主节点,2 表示需要 2 个 Sentinel 同意才能判定主节点下线• down-after-millis
2026-07-01 16:25:06
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原创 DevEco 26 / uni-app 鸿蒙包 pack.info 仍为 Beta1 的定位与修复
AGC 拒审文案:「使用了 HarmonyOS beta 版本的 API」。本地 hvigor 发行构建可成功产出已签名。主模块 Beta 标记仍由 ets-loader 的 SDK releaseType 决定。,由 ets-loader 写入 HAP。,需管理员权限并确保 IDE 进程已退出。社区旧方案(API 10~11)仅修改。来自预编译 abc,通常不影响主模块。在 DevEco 26 上无效。hvigor 构建日志((zip)读取根目录。仅做上述工程侧修改后,
2026-06-29 15:08:02
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原创 GEPA 架构拆解:让 Prompt 和 Skill 优化不靠玄学
解决的正是这类问题。它不是再造一个更复杂的手工调参流程,而是把“看轨迹、找错因、改 Prompt、保留互补版本”这套人工经验,放进一条可以自动运行的进化流水线里。本文按工程视角拆 GEPA:它到底优化什么,为什么比只看分数的 Prompt 搜索更稳,以及在业务系统里落地时哪些地方最容易被低估。图:轨迹反馈驱动 Prompt 候选不断进化。
2026-06-29 15:07:09
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原创 从零搭建量化投资系统:用 Qlib 一行代码搞定均线分析
如果你曾经手动从财经网站下载 CSV,然后在 Excel 里拖公式算均线、画折线图,你一定懂那种"数据还没分析完,耐心先耗光了"的感觉。量化投资的核心从来不是那几行策略代码,而是高效的数据处理管线。今天介绍的Qlib,是微软亚洲研究院开源的 AI 量化投资框架,涵盖了数据获取、特征工程、模型训练、回测评估的全流程。本文从一个最小化示例出发——拉取贵州茅台一年的收盘价并计算 5 日均线——带你跑通 Qlib 的"Hello World"。数据管线+ 本地二进制存储,告别 CSV 地狱表达式引擎。
2026-06-28 14:51:38
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原创 一文看懂fofa常用语法,告别混淆,精准打击!
这里其实有个问题是正常情况下如果host=".baidu.com"才会进行模糊查询,但是在刚才的图中我们可以发现没有加.也会有好多子域名,这个就涉及到了fofa的匹配机制、IP反查和证书的关联问题,具体这里就不说了。,比如某个漏洞组件特有的 JS 文件路径、某个前端框架特有的变量名、或者企业网站脚部固定的备案号/版权声明。:有严格的域名后缀层级算法,出来的是百度官方的子域名(如 xxx.baidu.com)点开第一个地址的链接并进行抓包,可以看到host头中就有我们搜索时用到的。这样看到的就更加清楚了。
2026-06-28 14:50:37
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原创 .NET 调试器 netcoredbg 跨平台及其 LoongArch 架构支持进展
netcoredbg是由三星电子(Samsung Electronics)主导并开源的跨平台 .NET 调试器项目,其核心技术栈基于C++ 语言实现。该项目托管于 GitHub 平台(),采用MIT 许可证进行分发,这一宽松的许可条款极大地促进了其在商业和开源场景中的广泛采用。三星作为该项目的主要维护方,承担了代码审查、版本发布、架构决策以及社区协调等核心职责,其开源策略体现了企业在跨平台开发工具链领域的长期技术投入与战略眼光。C++ 作为实现语言的选择具有深刻的工程考量。
2026-06-23 13:31:35
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原创 Microsoft Agent Framework 创建智能体
可以看到Microsoft Agent Framework (MAF) 是一个强大的框架,用于创建基于大语言模型的智能代理。通过本笔。
2026-06-23 13:30:51
208
原创 MicroPython LVGL基础知识和概念:底层渲染与性能优化
多做嵌入式 GUI 开发的朋友,用 LVGL 做项目到后期,界面一复杂就容易遇到卡顿、掉帧、CPU 占用过高的问题,其实核心就是没吃透底层渲染和性能优化的逻辑。这篇内容就把 LVGL 底层渲染与性能优化的核心要点拆解清楚,帮你把 GUI 的性能底座打牢。不同方案的适用场景、核心特点也做了清晰梳理,方便开发者按需选型。
2026-06-22 22:26:25
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原创 AI开发-python-langchain框架(3-22-Conversational_ReAct智能体)
Conversational ReAct 打通了「推理工具调用」与「自然对话交互」的壁垒,既拥有 ReAct 强大的任务解决能力,又具备对话系统的流畅体验。在无法使用新版封装接口的场景下,通过基础 ReAct 组件搭配对话记忆,即可实现同等效果。这种实现方式轻量化、易扩展、稳定性强,既适合作为大模型 Agent 的入门实践,也可直接用于构建面向用户的对话式智能助手,是 LangChain 实战中极具价值的经典范式。代码实现:12345678910111213141516。
2026-06-22 22:25:45
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