- 博客(43)
- 资源 (3)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 Flutter 对接高德地图 SDK 适配鸿蒙踩坑记录与通信架构解析
本文记录了Flutter社区在OpenHarmony(鸿蒙)平台上适配高德地图SDK的技术实践。重点阐述了开发环境配置中的SDK路径问题解决方案，以及高德地图集成过程中遇到的MethodChannel通信、数据格式解析和标记点同步等技术挑战。通过分析Flutter插件的三层架构和PlatformChannel通信机制，提出了采用路由器模式、适配器模式等最佳实践来优化跨平台开发。文章还分享了鸿蒙开发常用的构建命令和调试技巧，为Flutter开发者提供了在鸿蒙生态中实现地图功能的宝贵经验。
2025-12-13 10:36:12
1277
原创 [Vibe Coding实战] 文档太旧？我让AI“读源码”在魔搭实现了Qwen3量化自由
面对Qwen系列最新的Qwen3模型和更新频繁的MS-Swift框架，文档往往跟不上代码迭代的速度。本文记录了如何在魔搭社区（ModelScope）Notebook环境下，借助Vibe Coding理念，通过“源码上下文注入”的方式，解决环境依赖冲突，零手写构建了一套包含AWQ、GPTQ、BNB三种方式的可复用量化脚本。
2025-12-04 07:51:12
621
原创 Better Auth 完全指南：TypeScript 生态系统中最全面的认证框架
Better Auth是一个框架无关的TypeScript认证授权库，提供开箱即用的完整解决方案。支持邮箱密码、30+社交登录等认证方式，具有类型安全和插件扩展特性。通过适配器支持PostgreSQL、MySQL、SQLite等多种数据库及Drizzle、Prisma等ORM工具。提供Next.js、Nuxt等主流框架的客户端集成，包含会话管理、多设备控制等核心功能。安装简单，配置灵活，适合需要快速实现安全认证的各种应用场景。
2025-12-04 07:47:59
1256
原创 层次式架构设计
本文介绍了xx年3月参与的工业互联网+安全生产项目的三层B/S架构设计。系统采用Vue+form-generator+Axios构建表示层，实现可视化开发和灵活表单；业务层使用SpringBoot+Shiro+JWT，通过集群部署确保可靠性和安全性；持久层采用Mybatis-plus+Druid+MySQL集群，实现高效数据管理。系统历时14个月开发，成功上线后有效提升了企业安全管理效率和政府监管合规性，展现出良好的可扩展性和维护性，后续可进一步优化查询性能。
2025-11-17 08:40:04
898
原创 论软件系统建模方法及其应用
本文介绍了在某工业互联网+安全生产系统开发项目中采用面向对象建模方法的实践经验。作为系统架构设计师，作者运用UML工具进行需求分析：通过用例图建立巡检模块的功能模型，使用状态图描述巡检任务的动态状态变化，采用泳道图清晰呈现风险研判模块的业务流程。这些建模方法有效提升了需求分析的准确性和团队沟通效率，最终系统成功上线并获用户好评。文章还总结了建模过程中在复杂业务逻辑处理和文档管理方面的不足，为后续项目提供了改进方向。整个建模实践不仅保证了软件质量，也为系统维护奠定了基础。
2025-11-11 07:15:25
679
原创 论需求分析方法及其应用
本文介绍了在某省市集团公司工业互联网+安全生产系统开发项目中，采用面向对象分析方法进行需求分析的实施过程。项目旨在实现企业生产监测预警和政府安全监管要求，作者作为系统分析师，运用用例图建立用例模型，通过泳道图和类图构建分析模型，并采用状态图描述复杂对象状态变化。其中，电子巡检模块和风险研判模块的分析实例展示了各类UML图的应用效果。系统最终成功上线运行14个月，显著提升了企业安全管理效率和政府监管能力。项目实践表明，面向对象分析方法有效保证了需求质量，提高了开发效率，但也存在复杂业务模型优化和版本管理方面的
2025-11-10 07:18:41
383
原创 论软件设计模式及其应用
摘要：本文介绍了在某工业互联网+安全生产系统开发项目中，针对基础档案、监测预警和数据分析三个核心模块的设计模式应用。在基础档案模块采用解释器模式实现动态表单功能，解决各子公司表单差异化问题；监测预警模块运用策略模式实现灵活的告警推送规则；数据分析模块通过桥接模式实现图表样式与业务数据的自由组合。这些设计模式的应用显著提升了系统的灵活性、可扩展性和复用性，最终系统成功上线并获用户好评，不仅优化了软件设计，也为后续维护奠定了基础。同时提出未来可通过增加缓存和数据库读写分离进一步提升系统性能。
2025-11-08 10:02:19
672
原创 软件开发模型及其应用
本文介绍了某工业互联网+安全生产系统的开发过程，采用统一过程（UP）作为开发模型。项目采用四次迭代开发，以首次迭代的电子巡检模块为例，详细阐述了UP四个阶段的工作：初始阶段建立用例模型和分析模型；细化阶段完成三层B/S架构设计；构造阶段分组并行开发测试；移交阶段通过技术评审完成交付。该UP开发方法有效规范了流程、降低了风险，最终系统成功上线并获好评，但也存在复杂业务模型优化和文档管理的改进空间。
2025-11-07 07:25:03
912
原创 论软件的系统测试及应用
本文介绍了某工业互联网+安全生产项目中软件系统测试技术的应用情况。项目团队针对原有系统本土适应性差的问题，开发了包含基础档案、电子巡检、监测预警和数据分析四大核心模块的新系统。在测试阶段重点开展了功能性测试、性能测试和用户界面测试：通过黑盒测试方法确保功能实现；使用自动化工具Apifox进行并发和响应时间测试，优化后查询响应时间从12秒降至2秒；验证界面原型匹配度和多设备兼容性。14个月开发测试后系统成功上线，有效提升了安全管理效率，满足了政府监管要求。未来计划通过增加缓存和读写分离进一步优化数据分析模块性
2025-11-06 07:47:22
518
原创 论软件系统架构风格
本文介绍了某工业互联网+安全生产系统的架构设计方案。作者作为系统架构师，针对不同功能模块需求，采用了三种架构风格：在电子巡检模块采用B/S和C/S混合架构，满足PC端和移动端协同办公需求；基础档案模块运用解释器风格实现动态表单功能，解决多子公司表单定制问题；监测预警模块采用独立构件风格，通过RabbitMQ消息队列实现数据采集与业务处理的解耦。系统经过14个月开发后成功上线，运行稳定，有效提升了安全生产管理效率，满足了政府监管要求。不同架构风格的应用提高了系统的复用性和可靠性，为后续优化奠定了基础。
2025-11-05 08:26:49
788
原创 Next.js vs Nuxt.js 对比分析
摘要：Next.js和Nuxt.js分别作为React和Vue生态的元框架，旨在解决SPA的SEO和首屏渲染问题。Next.js由Vercel推出，强调灵活性和创新性，支持SSR/SSG/ISR等渲染模式；Nuxt.js由Vue社区驱动，采用"约定优于配置"理念，内置Nitro引擎实现跨平台部署。两者在国内均可通过SSG+CDN或SSR+Serverless/ECS方案部署，Next.js适合追求技术前沿的项目，Nuxt.js更适合Vue标准化开发。
2025-11-04 07:16:52
892
原创 案例分析三（软考--系统架构师）
本文摘要： 系统建模方面介绍了数据流图与系统流程图的区别，以及活动图与状态图的差异。系统安全设计探讨了加密技术、SQL注入防范措施。系统集成包含界面、数据、控制和过程四个层次。可靠性分析提出冗余、容错等技术。Scrum敏捷开发详述了角色分工、迭代周期和工件管理流程。项目管理部分阐述了项目计划要素，对比了PERT图和Gantt图的特点，并提及挣值管理方法。全文系统性地阐述了信息系统开发各阶段的关键技术和方法论。
2025-10-28 06:46:12
765
原创 模型微调--数据集
大模型微调数据集通常采用JSON或JSONL格式，主要分为三种主流结构：1）Alpaca指令微调格式（单轮问答）；2）ShareGPT多轮对话格式；3）传统Prompt-Completion格式。HuggingFace和ModelScope平台上的数据集需要经过格式转换才能适配特定模型需求，通常包括加载原始数据、定义模板函数和应用分词三个步骤。在ms-swift框架中，这一转换过程被封装为自动化的数据预处理流程，用户只需关注原始数据准备，框架会自动完成从原始数据到模型可接受格式的全部转换工作。
2025-10-27 07:28:55
1644
原创 案例分析二（软考--系统架构师）
本文摘要了数据库相关技术要点，主要包括：数据库设计中的范式与反规范化技术；数据库性能优化手段如分区、分表、主从复制；Redis缓存技术的数据类型和持久化方案；布隆过滤器的原理及改进方法；RDB与AOF持久化方式的优缺点对比。重点分析了反规范化、分布式存储、缓存技术等核心概念，为数据库系统设计与优化提供了实用参考。
2025-10-23 07:40:17
544
原创 模型文件中tokenizer_config.json的理解
tokenizer_config.json是分词器的核心配置文件，主要包含三类关键信息：1）基础配置（如分词器类型、最大长度等）；2）特殊token定义（包括对话标记、工具调用标记等）；3）对话模板（采用Jinja语法定义消息转换规则）。以Qwen3为例，该文件指定了131072的超长上下文支持，定义了20+特殊token用于对话、工具调用和视觉任务，并包含复杂的多轮对话和工具调用处理逻辑。通过AutoTokenizer的save_pretrained方法自动生成，确保分词器能正确解析模型输入格式。
2025-10-18 11:34:57
1538
原创 案例分析一（软考--系统架构师）
本文主要介绍了软件架构设计的基本概念和关键要素。首先阐述了软件架构风格的定义和常见类型，包括数据流风格、调用/返回风格、独立构件风格等，并对不同架构风格进行了对比分析。其次详细说明了架构评估方法，包括SAAM和ATAM评估步骤，以及架构风险点、敏感点等概念。然后重点介绍了Web系统架构设计，包括SOA、REST原则、MVC模式等，并分析了应用服务器和数据持久层的优势。最后讨论了软件产品线建立方式和分布式系统设计要点，涉及设计模式应用和透明性实现等问题。全文系统性地梳理了软件架构设计的核心知识体系。
2025-10-16 08:42:06
948
原创 系统架构设计（软考--系统架构师）
软件架构是连接需求与设计的桥梁，定义了系统的高级结构和行为。主要架构风格包括数据流、调用/返回、独立构件、仓库等，各具特点。现代架构如MVC、MVP、MVVM和SOA支持组件复用和松耦合。架构评估关注质量属性如性能、安全性等，通过场景分析验证架构有效性。中间件技术屏蔽底层复杂性，典型应用架构如J2EE和.NET平台。架构设计需平衡功能、质量与成本，采用迭代方法不断优化。
2025-10-15 08:07:42
456
原创 项目管理（软考--系统架构师）
摘要：本文系统介绍了项目管理中的范围、进度、成本、质量等核心管理过程。范围管理包括规划、定义、WBS分解、确认和控制五个步骤；进度管理涉及活动定义、排序及关键路径分析；成本管理包含估算、预算和控制三个过程，并阐述了六种成本类型；质量管理强调过程和产品质量控制；风险管理则涵盖识别、分析、应对和监控全过程。此外，还介绍了配置管理、组织结构模式等补充知识，为项目管理人员提供了全面的理论指导框架。（149字）
2025-10-14 08:53:35
299
原创 大模型的低成本应用--推理引擎
本文对比分析了主流大模型推理引擎vLLM和SGLang的特性，并介绍了多模态大模型InternVL与LMDeploy的适配性。vLLM专注于提高通用LLM服务吞吐量，采用PagedAttention和连续批处理技术；SGLang则擅长处理复杂生成模式和控制流。InternVL作为多模态模型，与LMDeploy配合良好，后者专门优化了视觉Token管理。此外，文章还探讨了OpenVINO在硬件资源受限情况下的优势，包括硬件灵活性、模型量化和高效推理技术，使其成为低成本部署大模型的理想选择。测试显示在普通硬件上
2025-10-13 08:48:33
1889
原创 系统规划（软考--系统架构师）
系统规划包括初步调查、目标确定、子系统分析、方案制定和可行性研究等步骤。可行性分析涵盖经济、技术、法律和用户使用四个方面，需评估成本收益。成本分为固定、变动和混合成本等类型，收益包括有形和无形收益。盈亏平衡点分析利润为零时的状态，净现值计算则考虑货币时间价值进行投资决策。
2025-10-12 09:41:21
421
原创 大模型中的FFN和Self-Attention
本文解析了Transformer架构中FFN层（前馈网络）和自注意力层的核心结构与功能。FFN层通过两个线性投影层和中间的非线性激活函数（如ReLU、GELU或SwiGLU）实现复杂的特征变换，是模型知识存储和获取非线性能力的关键。自注意力层则通过Q/K/V投影、非线性Softmax计算和输出聚合，实现上下文信息的提取与整合。研究表明，FFN层权重存储了模型的主要事实性知识，而Softmax函数为注意力机制提供了关键的非线性选择能力。理解这些组件的结构特点对模型优化和微调（如LoRA）具有重要指导意义。
2025-10-10 07:46:55
944
原创 大模型的低成本应用--PEFT(参数高效微调)
QLoRA（量化低秩自适应）是一种参数高效微调技术，通过4位NF4量化、双量化和分页优化器技术，显著降低大语言模型微调所需的显存。以Qwen3-14B模型为例，QLoRA将模型权重显存从112GB降至约7GB，同时保持性能接近全量微调。其核心优势在于：1）极低显存需求，使消费级GPU能微调百亿参数模型；2）通过LoRA适配器（约14M参数）大幅减少优化器状态显存；3）采用分页优化器技术避免OOM问题。实验表明，在单GPU环境下，QLoRA训练总显存占用约13-16GB，实现了大模型微调的资源平民化。
2025-10-10 07:46:28
1654
原创 LORA和QLoRA 的区别
LoRA和QLoRA是两种参数高效微调技术，通过适配器减少训练参数量。关键区别在于QLoRA引入了4-bit量化技术，显著降低显存占用（比LoRA减少75%），但训练速度稍慢。LoRA适合显存充足的场景，追求更快训练；QLoRA则能在有限显存下微调更大模型。两者都能保持接近完全微调的准确性，选择取决于硬件条件和训练需求。
2025-10-09 07:59:50
805
原创 大模型的低成本应用--量化
摘要： 大模型量化通过将高精度浮点数（如FP32/FP16）转换为低精度表示（如Int8/Int4），显著减少显存占用、加速推理并降低能耗。主流方法包括： GPTQ：基于二阶误差最小化的逐层量化，适合GPU推理； AWQ：保护关键权重，量化次要权重，平衡精度与效率； Bitsandbytes：支持QLoRA微调，优化8/4位计算； GGUF：面向CPU的跨平台格式，支持灵活硬件卸载。 工具如ms-swift（集成多模态量化）和LLM-Compressor（结合SmoothQuant等算法）提供全流程支持。量
2025-10-09 07:59:35
1245
原创 大模型技术深入浅出--hugging face的transformers对于Transformer架构的实现
本文深入解析了Transformer架构的核心组件及其实现细节。首先介绍了Transformer的数据流向，包括输入嵌入、位置编码和编码器-解码器结构。重点分析了自注意力机制(Self-Attention)的实现，包括QKV矩阵计算、缩放点积注意力和多头注意力。详细探讨了Dropout在Transformer中的关键作用，包括嵌入层和子层输出的正则化应用。文章还剖析了Add&Norm层的实现变体（如T5风格的RMSNorm）和前馈网络的不同设计（标准FFN和门控FFN）。最后通过Qwen3-14b模
2025-09-29 08:53:34
1230
原创 大模型技术深入浅出--梯度下降
梯度下降算法通过不断调整模型参数来最小化损失函数。其核心公式中的减号确保参数始终朝下降方向更新，无论偏导数为正或负。学习率控制步长，过大可能导致震荡，过小则收敛缓慢。整个过程可类比下山：当前位置减去梯度方向的距离，迭代更新直至到达最低点（损失最小）。合理选择学习率对算法效率至关重要。
2025-09-28 09:05:33
597
原创 大模型技术深入浅出--残差连接和层归一化
本文探讨了Transformer架构中的两个关键技术——残差连接和层归一化。残差连接通过将输入直接加到子层输出，缓解了深度网络的梯度消失和网络退化问题，为梯度传播提供了"捷径"。层归一化则通过标准化每层特征分布，解决了训练过程中的内部协变量偏移问题，提升训练稳定性。这两种技术协同工作：残差连接确保网络能够有效训练深层架构，而层归一化保证训练过程的快速收敛，共同构成了Transformer高效训练的基础机制。
2025-09-27 09:09:20
1454
原创 大模型技术深入浅出--Attention
本文详解了Transformer中的注意力机制，包括三个核心部分：1）缩放点积注意力公式的运算步骤：相似度匹配、缩放、归一化和加权求和；2）Q、K、V向量的生成方式，通过输入X的线性变换获得；3）自回归生成过程中因果掩码和KV缓存的应用，以两步生成过程为例展示了注意力计算过程，并说明KV缓存如何优化推理效率。整个过程体现了Transformer如何动态计算注意力权重并有效利用历史信息。
2025-09-26 19:35:04
940
原创 ComfyUI宜编程工作流和节点探索--图像编辑
本文介绍了一种基于ComfyUI的消费级显卡AI图像编辑方案。该方案采用FLUX.1-Fill-dev_fp8主模型和ICEdit-MoE-LoRA辅助模型，在15GB显存占用下实现高效运行，适配16GB及以上显卡。文章详细说明了通过API接口调用工作流的方法，包括/prompt提交任务、/history查询状态和/view获取最终图像。测试结果显示，该系统能有效执行图像编辑指令（如修改服饰、添加文字等），为个人用户提供了可行的本地部署选择。工作流程通过JSON参数配置，支持中文指令翻译和分步骤执行，最终生
2025-09-23 13:01:37
373
原创 桌面开发Flutter vs Electron
Flutter和Electron是两大主流跨平台开发框架，各有特点。Flutter使用Dart语言，通过Skia引擎实现高效渲染，支持移动、桌面、Web等多平台，性能接近原生，UI一致性高但需学习新语言。Electron基于Web技术(HTML/CSS/JS)，适合桌面端开发，能复用npm生态但性能较弱。Flutter发展势头强劲，适合多端统一开发；Electron成熟稳定，是Web开发者首选。综合来看，Flutter在多平台支持和长期发展上更具优势，而Electron在Web开发者中更易上手。
2025-09-17 14:48:56
1182
原创 智能影音合成系统：基于通义万相Wan2.2-S2V的探索与实践
阿里巴巴升级通义万相模型至Wan2.2-S2V版本，实现基于静态图片和音频的电影级数字人视频生成。作者结合Fay数字人框架，搭建了集成文本转语音、语音克隆和视频合成的智能影音系统：1）采用ChatTTS-ui进行音频合成，支持语音克隆功能；2）通过阿里云接口实现视频生成，耗时比约为1:12。系统目前存在动作控制局限，未来计划通过ComfyUI接口优化生成效果，并遵循AI内容标识规范。
2025-09-11 11:52:48
490
原创 信息安全技术（软考--系统架构师）
概念：一段数据的特征信息，当数据发生改变时，信息摘要也会随之改变。接收方可以通过重新生成信息摘要并与收到的摘要比对，来验证数据的完整性。特点无论数据多长，都会产生固定长度的信息摘要。任何不同的输入数据，都会产生不同的信息摘要。具有单向性，即只能由数据生成摘要，不能由摘要还原数据。常见算法MD5：产生 128 位的输出。SHA-1：安全散列算法，产生 160 位的输出，安全性更高。
2025-09-10 18:01:57
781
原创 信息系统（软考--系统架构师）
本文系统介绍了信息系统的概念、分类、生命周期及开发方法。信息系统由硬件、软件、用户等组成，具有输入、存储等基本功能，按功能层级分为业务处理系统、管理信息系统等。其生命周期包括产生、开发、运行和消亡四个阶段。开发方法包括结构化、原型化、面向对象等方法。文章还阐述了企业信息系统（ERP、CRM等）、企业应用集成、信息化战略以及电子商务模式等内容，为信息系统建设提供了理论框架和实践指导。
2025-09-10 18:00:15
349
原创 面向对象技术（软考--系统架构师）
功能模型指“发生了什么”，动态模型指“什么时候发生”，而对象模型指“发生的客体”。忽略一个主题中与当前目标无关的细节，只关注与当前目标相关的特性的过程。测试同一类中所有方法和属性的相互作用，是面向对象测试特有的。测试一组协同工作的类之间的相互作用，类似于传统软件的。一个类（子类）可以继承另一个类（父类）的属性和方法。活动图（并发分岔、并发汇合、监护表达式、分支、流）有关的系统特征，如激发时间、事件和序列，通常用。测试类中定义的每个方法，类似于传统软件的。具有相同属性、方法和关系的对象的集合。
2025-09-10 17:57:38
313
原创 未来信息综合技术（软考--系统架构师）
信息物理系统(CPS)是连接物理与信息空间的复杂闭环系统，其技术体系包括总体、支撑和核心三类技术，可归纳为"一硬一软一网一平台"四大要素。CPS架构分为单元级、系统级和SoS级，应用于智能设计、生产和服务。人工智能(AI)包含机器人、NLP、计算机视觉等技术，分为强弱两类。机器人4.0强调云边协同和自适应能力。边缘计算就近处理数据，与云计算协同工作。数字孪生建立虚实桥梁，云计算提供SaaS/PaaS/IaaS服务。大数据以规模大、速度快、多样化为特征。
2025-09-10 17:56:25
435
原创 软件可靠性（软考--系统架构师）
软件可靠性是衡量软件在规定条件下完成指定功能的能力，与硬件可靠性在复杂性、物理退化、唯一性和更新周期等方面存在差异。定量指标包括可靠度、失效概率、MTTF等。设计阶段通过避错、容错（如N版本程序、恢复块设计）、双机容错等技术保障可靠性，其中容错设计通过冗余实现故障恢复。可靠性管理贯穿软件生命周期，模型考虑运行环境、开发方法等因素。测试阶段需明确目标、设计用例并分析结果，最终通过收集失效数据评估是否达标。核心是以经济有效的方式提升系统稳定性，平衡功能需求与开发成本。
2025-09-10 17:55:26
375
原创 软件工程（软考--系统架构设计师）
本文系统梳理了软件工程核心知识体系，主要内容包括：1）软件开发生命周期三个阶段（定义、开发、运行维护）；2）软件设计四活动（数据、架构、界面、过程设计）；3）CMM/CMMI成熟度模型五级别；4）主流开发模型（瀑布、螺旋、敏捷等）特点比较；5）需求工程全流程（获取、分析、验证、管理）；6）测试方法（黑盒/白盒）与阶段（单元、集成等）；7）系统维护四类型（改正、适应、完善、预防）；8）构件化开发（CBSE）与净室工程等新兴方法。全文采用结构化方式呈现软件工程关键概念与最佳实践，为从业人员提供系统化知识框架。
2025-09-10 17:54:09
958
原创 计算机系统（软考-系统架构设计师）
本文系统介绍了计算机系统的主要组成与技术要点。硬件部分涵盖CPU架构、存储系统、数据表示、指令系统及总线结构；软件部分包括操作系统功能、进程管理及数据库设计原理；嵌入式系统着重微处理器结构、软件开发和系统特性；网络技术分析协议体系、IP地址管理和存储方案；性能评价探讨指标与方法；多媒体技术解析数据压缩原理。此外，还介绍了系统工程方法论，包括霍尔三维结构和综合集成法等系统开发方法。全文构建了计算机系统从底层硬件到上层应用的完整知识框架。
2025-09-10 17:52:36
467
model scope notebook环境下使用llm-compressor对qwen3-8b模型量化示例
2025-10-13
model scope notebook环境下使用ms-swift对Qwen3-8B的微调实例，包括awq，gptq，bnb量化
2025-10-13
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人