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原创 一文讲透多智能体框架 Open Manus | 全网独家深度解剖，代码级讲解它背后隐藏的秘密
prompt/目录中的内容，虽然不涉及具体的代码实现，但却在open_manus的智能体行为决策中起到了 至关重要的作用。Manus关注工具调用，确保任务执行的高效性。负责任务分解，优化任务规划和调整能力。SWEAgent专注于代码执行，确保 Shell 交互和代码编辑的准确性。这些 Prompt 定义了各个智能体的行为边界，使得open_manus能够在不同的任务场景下表现出合理的智能决策能力。接下来，我们将深入解析tool/文件夹，了解open_manus。
2025-03-19 22:03:33
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原创 【直观对比】RTX3090和RTX4090的计算能力的参数对比
随着大模型的火热，越来越多的人希望可以购买一个硬件进行大模型的推理，特别是在3090和4090显卡的对比上，需求比较大。目前已有的显卡对比，大多面向于和，如图所示。但是，对于消费级的显卡的计算能力的参数对比还比较少，更多的是对比游戏或者跑分的。由于工作需要，特地辗转了多方网站，整理了3090和4090的性能参数对比图，附带A100的参数用于衔接。从表中可以看出，在目前最常用的FP16上，4090和A100是一样的。也就是说，如果只是部署一个7B的模型，并且开了FP16，那么两者的推理速度应该是大致相同的。
2024-05-11 15:24:16
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原创 一文掌握大模型数据准备、模型微调、部署使用全流程
距离ChatGPT已经发布1年半了，距离我们训练出自己的大模型也已经1周年了。目前仍然有很多同学在咨询如何训练自己的大模型。这个东西和男/女朋友一样。当你不认识TA，距离TA很远，不敢接触TA的时候，TA就是很神秘，也很难接触。但是一旦当你愈发了解TA的时候，你就知道其实上手也很容易。之前我已经撰写了一个简单的训练大模型的代码，用于阐述大模型训练其实和原来的训练没什么两样。但是随着大模型深入到了每一个研究者的
2024-04-27 22:52:25
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原创 一文讲清chatGPT的发展历程、能力来源和复现它的关键之处
chatGPT是什么？这可能是最近被问的最多的一个。大家第一反应这应该是GPT系列的一个最新模型，普通大众可能更愿意把它看做是一个人工智能。实际上，它其实就是一个基于大规模语言模型的对话系统产品。官网对它定义十分的明确：Optimizing Language Models for Dialogue.最大的问题在于，它的背后究竟是一个什么？很多人都以为，chatGPT是一个单一模型，就如同GPT-1/2一样，应该是一个可以被加载和训练的。
2023-02-12 16:46:16
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原创 科研论文撰写相关工具一条龙服务指南
我们科研论文撰写过程需要很多注意的部分，例如，选择撰写平台、latex的图表的设计和制作，为自己的模型起一个名字，英文写作，还有参考文献的搜集和整理，以及适合的投稿会议候选等。本文将一条龙的介绍下去，保证科研论文撰写中遇到的主要困难都能够得到很好的解决。
2021-11-30 18:23:56
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原创 惊艳于红警开源代码？赏心悦目的代码注释，我们也可以 ！
这几天，红警1的开源代码重现江湖，这个20年前，甚至25年前的代码，被我们所有的后来者所惊叹，这才是一个艺术品一般的存在。那么如果我们也想写出如此优美的代码，应该注意的事项有哪些？本文将讲述3个编码时需要注意的部分，并着重讲解如何编写出规范的代码注释并加以利用。
2020-06-10 13:55:45
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原创 3年长跑，修成正果
文章目录相遇相识相知相恋相守我和优快云的故事很短，只有6个字：“人生若如初见”；我和优快云的故事很长，我要用一生去讲。相遇2014年，我在计算机科学与技术这个曾经“万金油”的苦海里苦苦挣扎时，偶然间遇到了优快云。无论什么问题，她都会耐心的解答。我需要什么材料，她都能给我帮助。在专业领域中，我感觉到她什么都知道。她的亲切、温柔、耐心、博学，还有她的美丽，让我一见钟情。我自认为自己幸运，...
2019-10-12 21:25:28
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转载 一文看懂25个神经网络模型
1. 引言在深度学习十分火热的今天，不时会涌现出各种新型的人工神经网络，想要实时了解这些新型神经网络的架构还真是不容易。光是知道各式各样的神经网络模型缩写（如：DCIGN、BiLSTM、DCGAN……还有哪些？)，就已经让人招架不住了。因此，这里整理出一份清单来梳理所有这些架构。其中大部分是人工神经网络，也有一些完全不同的怪物。尽管所有这些架构都各不相同、功能独特，当我在画它们的节点图时……其中潜在
2017-06-17 10:26:08
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原创 一文搞懂 LLM-as-a-Judge 评估范式，附 AlpacaEval 实战指南
LLM-as-a-Judge，顾名思义就是让大型语言模型作为“评审者”来打分其他模型的输出。这种范式背后的基本逻辑是：“如果 GPT-4 是目前最强大的语言理解模型之一，那我们为何不让它来判断其他模型的表现呢？指令跟随任务（Instruction Following）多轮对话生成自由生成文本对比（Freeform Generation）AlpacaEval 就是 LLM-as-a-Judge 范式的代表实现之一，使用 GPT-4 Turbo 对模型输出进行成对比较，并输出“哪一个更好”的判定。
2025-03-29 16:51:29
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原创 Python 包管理器 UV 全面介绍
今天看到一个新的工程，推荐我用UV进行包管理器，作为一个10年老python人员，我居然不知道UV是什么。于是，我就去查了一下UV。
2025-03-27 10:10:37
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原创 AI又来了，程序员又慌了吗？
每一次技术革命都会伴随焦虑与恐慌，从蒸汽机到计算机，再到人工智能，我们经历的变化从未停止。但历史告诉我们，技术不会毁灭人类，而是让人类进化。与其问“AI 会不会取代人类”，不如问**“如何让 AI 成为更好的工具？”**AI 时代的未来，并不取决于 AI 本身，而是取决于我们如何使用 AI。
2025-03-17 23:01:35
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原创 AI时代的思考：技术、文化与人类的未来
最近参加了学校举办的人工智能产业发展交流会，除了记录企业关心的问题，这些讨论也让我对人工智能的发展有了更深层次的思考。
2025-03-08 10:52:43
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原创 GitHub开源协议选择指南：如何为你的项目找到最佳“许可证”？
选择开源协议就像为代码选择"结婚对象"——需要深思熟虑但不必过度焦虑。记住：没有完美的协议，只有最适合的协议。现在就去给你的代码穿上得体的"法律外衣"吧！行动号召：立刻打开GitHub新建仓库，用我们今天学到的知识为你的项目选择第一个许可证！
2025-02-28 15:11:30
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原创 10岁孩子可以的，我也可以！Deepseek-R1调用的N种方法
目前大火的Deepseek-R1由于真正的开源，这使得许多公司可以免费的进行部署，但是部署后的推理仍然需要成本。Deepseek官网本身提供的API有限，目前再想上车已经不可能了。但是好在有很多第三方的API可以使用。早期有说硅基流动的API还可以，但是我试了一下，整体推理还是太慢了。也看到抖音上说，一个10岁的孩子都可以10分钟部署Deepseek-R1了，实际结果就是调用已经封装好的一键安装程序，有点像10分钟安装一个app，这样说的话，是不是就没那么神奇了。
2025-02-23 17:34:10
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原创 ARR 2025年的投稿规则又发生变化了：（1）圣诞节可以歇一歇了！（2）ARR**也许**可以出录用保证书了！
ACL同行评审委员会在过去几个月里致力于制定改进*ACL会议同行评审流程的想法。我们首先通过一项关于各种改进想法的调查来收集社区意见。我们汇总了调查结果，并根据这些结果提出了我们的第一个可行建议：将每年6次ARR周期减少为5次周期。我们在此描述了这一提议的动机、细节以及讨论。我们还讨论了另一项建议，尽管其具体实施仍需进一步探讨：允许ARR做出接受决定。
2025-02-23 15:41:56
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原创 【年终总结】2025，永不止步！
每一次总结，都是一个新的开始。这是第五篇总结，每年的年终总结，不仅是对优快云上的进展记录，也是对人生的梳理与展望。回头翻阅过去的文字，那些随意的思绪与信手的预测，竟然有不少成了现实——它们像星星般散落在回忆的长河里，闪耀着微光。
2024-12-31 18:20:44
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原创 新手求助：如何提升PPT英文演讲的流畅度？一款神奇工具帮你解决！
PPT Comment Refiner 是一款基于 OpenAI 技术的小工具，专注于润色英文PPT备注，让你的演讲内容更加专业、自然。无论是学术报告、商务汇报还是公开演讲，PPT Comment Refiner 都是你提升英文演讲流畅度的好帮手！
2024-11-10 01:03:46
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原创 overleaf的使用[12]：管理复杂文档结构
菜鸟：我有几个章节，每个章节又有小节和子小节。每次修改都要在一个文件里找，感觉越来越乱。老鸟：明白了。我们可以用分文件管理，每个章节一个文件，然后在主文件中引入这些章节文件。这样可以让你的项目更有条理。你听说过\input和\include命令吗？菜鸟：听说过，但不太清楚怎么用。老鸟：好的，我来给你讲讲。\input和\include都能把外部文件插入到主文档中，但它们有些不同的用途。老鸟：总结一下，分文件管理复杂文档结构是提高LaTeX项目条理性的重要方法。通过\input和\include。
2024-10-02 22:28:51
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原创 overleaf的使用[11]：使用和管理LaTeX模板
老鸟：首先，你可以在Overleaf的模板库中找到各种各样的模板。我们可以先去Overleaf的模板库看看。打开Overleaf，点击页面左上角的“New Project”按钮。选择“Templates”。菜鸟：哦，我看到了好多模板！有论文的、有简历的，还有书籍的。老鸟：对，这些模板都是别人已经设计好的格式。你只需要找到一个适合你需求的模板，然后点击“Open as Template”就可以了。接下来，我们选择一个论文模板，开始我们的示例吧。老鸟。
2024-10-02 22:27:39
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原创 overleaf的使用[10]：使用LaTeX进行中文支持
老鸟：首先，我们需要在文档的导言区（即之前）加载几个关键的宏包。最常用的两个宏包是ctex和xeCJK。我们先从ctex开始吧。菜鸟：好的，那这个ctex包怎么用呢？老鸟你好，世界！菜鸟：哦，原来这么简单！那xeCJK呢？老鸟xeCJK需要你使用 XeLaTeX 编译器，而不是默认的 PDFLaTeX。这个包的好处是它可以更灵活地处理中英混排。\setCJKmainfont{SimSun} % 这里指定中文字体你好，世界！菜鸟：那这个SimSun是什么？老鸟SimSun是宋体字体。
2024-10-02 22:25:28
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原创 overleaf的使用[9]：交叉引用与标签
老鸟：好的，我们从基本概念开始。首先，在LaTeX中，我们使用\label命令为某个元素打标签，然后用\ref命令来引用这个标签。这样做的好处是，如果元素的位置改变，引用会自动更新，非常方便。菜鸟：听起来不错！能举个例子吗？老鸟：当然可以。\section{介绍}如第\ref{sec:intro}节所述，...老鸟：今天我们学了如何在Overleaf上使用LaTeX进行交叉引用和标签。从基本概念到具体实现，再到优化和实际应用，希望你能掌握这些技能。你可以查阅LaTeX官方文档和Overleaf社区资源。
2024-10-02 22:24:30
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原创 overleaf的使用[8]：自动生成目录与索引
菜鸟：听起来不错。那目录具体是怎么生成的呢？老鸟：在LaTeX中，生成目录主要依赖于命令。这个命令会自动根据文档中的章节、节、子节等生成目录。我们可以先创建一个简单的文档来演示一下。老鸟：今天我们讨论了如何在Overleaf上使用LaTeX自动生成目录和索引。记住，目录通过生成，索引通过makeidx包和\index{}命令生成。编译顺序也很重要。菜鸟我感觉清楚多了。老鸟：不客气。你可以参考LaTeX官方文档和Overleaf教程获取更多信息。继续加油！菜鸟：好的，我会的！老鸟。
2024-10-02 22:23:22
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原创 overleaf的使用[7]：多栏与多页排版
老鸟：首先，我们来聊聊多栏排版。你什么时候会需要在文档中使用多栏布局？菜鸟：我想在写论文或者报告时，有时候需要将内容分成两栏或更多，这样看起来更紧凑和专业。老鸟：确实，多栏排版在学术论文和技术报告中非常常见。在LaTeX中，我们通常使用multicol包来处理多栏排版。菜鸟：这个看起来不难，我明白了。那如果我想要三栏，该怎么做呢？老鸟：很简单，你只需要把{2}改成{3}即可。多栏排版的基本操作就是这么简单，但我们接下来可以讨论一些常见的错误和解决方法。老鸟。
2024-10-02 22:21:24
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原创 overleaf的使用[6]：自定义宏与命令
菜鸟：听起来很有用！那我该如何在Overleaf上实现这些自定义的宏和命令呢？老鸟：在Overleaf上实现自定义宏和命令非常简单。基本上，你只需要在文档的导言区（即之前）定义它们。我们先来看看一个简单的例子，定义一个新的命令来代替常用的文本格式。% 定义一个新的命令 \myname，输出为“Overleaf上的自定义宏”\newcommand{\myname}{Overleaf上的自定义宏}这是一个简单的例子：\myname。菜鸟。
2024-10-02 22:20:18
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原创 overleaf的使用[5]：参考文献管理
你知道参考文献管理的基本概念吗？大概知道，就是在文档中引用其他文献，然后在文末列出这些文献的详细信息，对吗？没错。在LaTeX中，我们通常使用BibTeX文件（.bib）来存储参考文献信息，然后在主文档中引用这些信息。接下来，我展示一个简单的例子。今天我们讨论了如何在Overleaf上使用LaTeX管理参考文献。核心步骤包括创建BibTeX文件、在主文档中引用参考文献以及处理常见错误和优化排版。推荐你阅读LaTeX文档和Overleaf社区资源，以进一步深入学习。
2024-10-02 22:18:54
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原创 overleaf的使用[4]：图表与插图管理
老鸟：首先，我们来看一个简单的插入图像的例子。通常，我们会用graphicx包来处理图像。你可以在导言区加上。\centering\caption{这是一个示例图片。菜鸟：这个代码看起来不复杂，但我不太明白每一部分的作用。老鸟：总结一下，今天我们学习了如何在Overleaf上使用LaTeX编写和管理图表与插图。从基本插入到优化排版，我们一步步了解了这些功能。如果你想深入学习，可以参考LaTeX图表和插图文档或加入LaTeX社区进行交流。菜鸟我现在对LaTeX的图表与插图管理有了更深的理解。老鸟。
2024-10-02 22:04:27
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原创 overleaf的使用[3]：数学公式排版
老鸟：在LaTeX中，你可以在行内插入数学公式，也可以独立成行。行内公式用美元符号$...$包起来，比如。独立成行的公式则用双美元符号或\[...\]包起来，比如或。菜鸟：明白了，那行内和独立成行的公式有区别吗？老鸟：行内公式会嵌在文本中，适合简短的公式。独立成行的公式会占据一整行，适合复杂或重要的公式。我们先来试试行内公式吧。老鸟：今天我们学习了如何在Overleaf上使用LaTeX进行数学公式的排版，从基本的行内公式到复杂的矩阵排版。希望这些知识对你有帮助！菜鸟这些资源我会仔细学习的。老鸟。
2024-10-02 22:03:05
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原创 overleaf的使用[2]：表格的创建与优化
老鸟：首先，我们需要了解如何在LaTeX中创建一个简单的表格。\hline\hline\hline\hline菜鸟：这个代码看起来很简单，我来试试。嗯… 这段代码是做什么的？老鸟：这个代码定义了一个3x3的表格，|c|c|c|表示每列的对齐方式和边框，\hline用于绘制水平线。你可以试着在Overleaf上运行这段代码，看看效果。老鸟：今天我们讨论了如何在Overleaf上使用LaTeX创建和优化表格，从基础创建到高级优化。希望这些技巧对你有帮助！菜鸟老鸟：不用谢，继续加油吧！
2024-10-02 22:00:45
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原创 overleaf的使用[1]：latex基础文档结构
老鸟：首先，我们来看一下LaTeX文档的基本结构。每个LaTeX文档通常由以下几个部分组成：文档类、导言区和正文。\documentclass{article} % 文档类\usepackage{amsmath} % 导言区：加载宏包\begin{document} % 正文开始\end{document} % 正文结束菜鸟：这是什么意思呢？老鸟指定了文档的类型，这里是article。usepackage用来加载需要的宏包，比如amsmath提供了一些高级数学排版功能。和之间的内容是文档的主体。
2024-10-02 21:59:04
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原创 25_先进先出与后进先出结合问题
老鸟：首先，FIFO（First In, First Out）是一种数据结构原理，最早进入的数据会最早被处理，比如队列。相反，LIFO（Last In, First Out）则是后进先出，类似堆栈，最后进入的数据会最早被处理。这两种结构在不同场景下各有用处。菜鸟：那它们怎么结合在一起呢？老鸟：一个常见的应用场景是需要同时支持快速的插入、删除和访问最新元素。我们可以通过双端队列（Deque）来实现，这种数据结构支持从两端进行插入和删除操作。老鸟。
2024-09-11 02:06:00
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原创 24_竞赛中的高效并查集
老鸟查找（Find）和合并（Union）。查找操作用于确定一个元素属于哪个集合，合并操作用于将两个不同的集合合并成一个集合。在竞赛中，我们通常会对并查集进行一些优化，使其更加高效。菜鸟：听起来有点抽象，能不能给我举个例子？老鸟：当然。假设我们有一些节点，每个节点代表一个用户。最开始，每个用户都在自己的独立群组中。我们可以通过合并操作将不同用户的群组合并起来，通过查找操作检查两个用户是否在同一个群组。老鸟：今天我们讨论了并查集的基本概念、优化方法及其应用场景。
2024-09-11 02:04:43
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原创 23_线段树的应用与优化
老鸟：好的。线段树是一种二叉树，用于存储区间或线段的信息。它允许你在对数组进行区间查询和更新时，都能在对数时间内完成。让我们一步步来了解它吧。老鸟：今天我们通过对话，了解了线段树的基本概念、构建方法、优化技巧以及适用场景。线段树是一种非常强大的数据结构，能够在对数时间内完成区间查询和更新操作，非常适合处理大规模区间操作。
2024-09-11 02:03:33
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原创 22_图论中的高级数据结构
菜鸟：听起来不错，能先讲讲邻接表吗？老鸟：好的。邻接表是一种更为内存友好的图表示方法。相比邻接矩阵，邻接表的空间复杂度是O(V + E)，其中V是顶点数，E是边数。在邻接表中，每个顶点都会有一个列表，列表中存储与该顶点相邻的所有顶点。# 邻接表的表示方法graph = {菜鸟：这个看起来更直观一些，查询一个顶点的邻居也很方便。老鸟：是的，而且插入和删除操作也相对简单。让我们继续深入一些，看看如何使用邻接表进行图的遍历。老鸟：今天我们讨论了邻接表、DFS、BFS、以及Dijkstra算法。
2024-09-11 02:02:22
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原创 21_动态规划与数据结构结合
老鸟：假设你有一个数组arr，你需要多次查询某个子数组arr[i:j]的和。直接计算会很慢，我们可以用动态规划预处理，再用一种数据结构来快速查询。菜鸟：听起来不错，但具体怎么做呢？老鸟：我们可以先构建一个数组prefixSum，其中表示数组arr从起始位置到i的和。这样每次查询arr[i:j]的和时，可以用来快速计算。菜鸟：这样确实能减少计算量，但构建prefixSum数组需要什么操作呢？老鸟：好问题。我们来看看代码示例。老鸟：今天我们讨论了动态规划与数据结构结合的应用，通过prefixSum。
2024-09-11 02:01:15
667
原创 20_二叉搜索树的优化
菜鸟: 二叉搜索树？能具体讲讲吗？老鸟: 当然。二叉搜索树是一种特殊的二叉树，它的每个节点都有一个键值，并且每个节点的左子树的所有键值都小于该节点的键值，右子树的所有键值都大于该节点的键值。这种结构使得查找、插入和删除操作都可以在平均O(log n)的时间复杂度内完成。菜鸟: 听起来不错。那具体怎么实现呢？老鸟: 总结一下，二叉搜索树是一种高效的数据结构，可以优化插入和查找操作的性能。通过实现平衡二叉搜索树，我们可以确保操作的时间复杂度在O(log n)内。
2024-09-11 01:58:39
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原创 19_字典树与字符串匹配
老鸟：字典树是一种树形结构，每个节点代表一个字符。通过节点的连接，我们可以形成一个单词。比如，单词 “apple” 在字典树中就是从根节点依次连接 ‘a’ -> ‘p’ -> ‘p’ -> ‘l’ -> ‘e’。菜鸟：听起来有点抽象，能具体一点吗？老鸟：没问题，让我们通过代码来一步步构建字典树。菜鸟：明白了，TrieNode是字典树的节点，每个节点包含一个子节点的字典和一个标识是否是单词结尾的布尔值。老鸟：对的。接下来，我们来看看如何向字典树中插入单词。老鸟。
2024-09-11 01:57:37
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原创 18_并查集优化
老鸟：并查集是一种树型数据结构，用于处理不相交集合的合并及查询问题。常用的操作是“查找（Find）”和“合并（Union）”。通过优化这些操作，我们可以将其复杂度降到近乎常数时间。菜鸟：听起来很高效。具体怎么操作呢？老鸟：我们先从基本的并查集结构开始，然后再讲如何优化。假设我们有一个数组parent，其中parent[i]表示元素i的父节点。初始时，每个元素都是它自己的父节点，即每个元素单独成一个集合。= rootY:菜鸟：上面的代码看起来比较简单，但为什么find。
2024-09-11 01:53:52
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原创 17_哈希表冲突处理
老鸟：首先，我们来看一下哈希表冲突处理的两种主要方法：开放地址法和链地址法。我们先从链地址法开始。菜鸟：链地址法？是什么意思？老鸟：简单来说，链地址法是为每个哈希表槽位维护一个链表（或其他数据结构），所有映射到同一槽位的元素都存储在这个链表中。老鸟：总结一下，哈希表冲突处理主要有链地址法和开放地址法。链地址法使用链表存储冲突元素，而开放地址法则在哈希表内寻找新的空槽位。每种方法有其优缺点，适用于不同的场景。菜鸟你能推荐一些延伸阅读的资源吗？老鸟：当然可以。《算法导论》——哈希表章节。
2024-09-11 01:37:08
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原创 16_LRU缓存机制
老鸟：LRU缓存的核心思想是，当缓存满了之后，淘汰最近最少使用的数据。这样可以保证我们经常访问的数据保留在缓存中，从而减少数据库的访问次数。我们先来看看一个简单的实现吧。菜鸟：听起来不错，能具体讲讲它是怎么操作的吗？老鸟：好的，我们通过一个Python代码示例来一步步理解LRU缓存的工作原理。老鸟：今天我们讨论了LRU缓存机制的基本原理、实现方法及其优化。LRU缓存通过淘汰最近最少使用的数据来提高数据访问效率。我们还用具体的代码示例讲解了如何实现和优化LRU缓存，希望你能有一个更深入的理解。菜鸟。
2024-09-11 01:36:32
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原创 15_分布式数据结构
老鸟：我们先从一个简单的例子开始。假设你有一个大表格，数据量非常大，单台机器处理起来很慢。这时候，如果我们把表格分成几部分，分别放到不同的机器上去处理，是不是就会快很多？菜鸟：听起来是这样，但具体怎么做呢？老鸟：这就是分布式数据结构的核心思想。通过将数据分片，分布在多个节点上进行并行处理。我们来看看一个简单的代码示例。老鸟：今天我们讨论了分布式数据结构的基本概念、操作细节和一些优化方法。你可以进一步学习一致性哈希、分布式文件系统（如HDFS）和分布式数据库（如Cassandra、MongoDB）。
2024-09-11 01:33:06
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