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RSS订阅原创 opencode v2 skill create
本文档指导用户将 opencode2-skill-creator 从 OpenCode 1（V1）迁移至 OpenCode 2（V2），重点说明插件 API 的破坏性变更：包名、入口形态、工具定义（JSON Schema + { content } 返回）、配置键（plugins 替代 plugin）及上下文能力更新。项目采用 V2 专用策略，不再兼容 V1，需使用 @opencode/plugin v2+，并通过 Plugin.define 和 ctx.tool.transform 重构插件逻辑。关键适配
2026-09-29 15:29:28
396
原创 DL/T 645—2007《多功能电能表通信协议》的跨平台 C 语言实现
一个无动态内存、无OS依赖的DL/T 645-2007协议栈，支持主站与从站双角色，基于非阻塞状态机设计，通过函数指针HAL解耦物理层。全静态内存分配，零外部依赖，适用于电能表网关、采集终端及嵌入式表计等场景。核心模块分层清晰，支持功能码解析、地址处理、数据标识映射与流式帧收发，编译期可配置上限，提供完整测试与串口参考实现。
2026-09-29 13:35:35
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原创 Chrome Extension + 本地服务：浏览器页面上下文采集与远程执行技术设计
本文提出了一种结合Chrome扩展和本地Python服务的技术方案，用于实现浏览器页面上下文采集与远程JavaScript代码执行。该方案解决了传统方法如书签脚本、手动DevTools和独立爬虫存在的异步处理困难、不可编程和动态DOM获取不足等问题。 系统采用Chrome Extension（Manifest V3）与本地Python服务（aiohttp）的双子系统架构，通过三种通信模式实现功能： 聊天模式：用户通过页面内嵌UI提问，自动发送完整上下文到本地服务 采集模式：本地程序主动触发扩展采集当前标签页
2026-07-29 08:52:15
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原创 基于 esp32-c3 supermini 的远程开关
舵机是一种位置（角度）伺服的驱动器，适用于那些需要角度不断变化并可以保持的控制系统。目前在高档遥控玩具，如航模，包括飞机模型，潜艇模型；遥控机器人中已经使用得比较普遍。舵机是一种俗称，其实是一种伺服马达。
2026-02-26 14:35:58
1411
原创 PostgreSQL + pgvector + LLM RAG docker方式部署(windows)
本文介绍了Docker安装及PostgreSQL+pgvector向量数据库的配置过程。首先详细说明了Docker的安装方法，包括指定安装路径和修改镜像存储位置。然后展示了如何拉取pgvector镜像并启动容器，验证pgvector扩展是否启用。接着通过Python代码演示了创建向量数据表、调用硅基流动API进行文本向量化、将向量数据存入数据库以及相似度检索的完整流程。文章提供了从环境搭建到实际应用的具体代码示例，帮助读者快速实现向量数据库的部署和使用。
2025-11-28 16:29:58
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原创 Fatal Python error: init_fs_encoding: failed to get the Python codec of the filesystem encoding
本文记录了在Cython学习中遇到的一个问题：C代码调用Python函数时出现"ModuleNotFoundError: No module named 'encodings'"错误。作者通过分析发现，问题是由于Python环境变量未正确设置导致的。解决方案包括：1) 确保激活正确的Python虚拟环境；2) 设置PYTHONHOME和PYTHONPATH环境变量指向虚拟环境路径。文章提供了完整的C调用Python示例代码、CMake配置和详细的错误排查过程，最终成功解决了该问题。
2025-08-08 09:22:20
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原创 C语言根据字符串变量获取/设置结构体成员值
需要根据从数据库中获取的字段与对应的键值付给对应结构体成员上，而c语言中没有类似的反射机制，所以需要实现类似功能。例，从表中查到a = 10，在结构体t中，需要将 t.a = 10。
2024-11-26 14:20:21
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原创 vscode[c、cmake]：某些引用可能丢失，因为在 查找所有引用 启动时，工作区分析不完整
vscode 调试一个c语言工程，利用cmake编译调试，通过cmakelist.txt传递宏标识来条件编译代码。但是，在build之后，传递的宏标识不能让vscode自动转跳相关代码，猜测为代码分析时未包含宏标识。提示：某些引用可能丢失，因为在 查找所有引用 启动时，工作区分析不完整。高级设置中为源文件提供 IntelliSense 配置信息的 VS Code 扩展 ID，例如cmake的。
2024-09-25 16:07:28
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原创 基于强化学习DQN的迷宫路径规划
动作价值函数学习方法，额外添加一点自定义策略内容。代码工程链接：https://gitee.com/tian0zhi233/maze_-dqn。
2024-08-08 15:25:52
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原创 docker部署kafka&外网访问通过python
项目开发需要使用kafka作为消息中间件，并使用python开发消费者端接收消息，参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/279784873，这里记录下整个配置流程，并可以外网访问。zookeeper_ip 是 容器zookeeper 的ip地址，可用通过查看docker的network确定ip，根据name找到zookeeper 的ip地址。在不同终端里先启动消费者，然后启动生产者。bridge的network id。查看一下kafka版本。
2024-05-17 09:25:38
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原创 ssh端口转发-记录
当程序访问remote_host_ip（外网） 的 remote_port 端口时，相当于访问target_ip（内网）主机的target_port端口，这个转发是由remote_host_ip（外网）主机与发起这个ssh请求的主机（内网主机）实现，这个ssh验证使用主机需要remote_host_ip、username和 -p登录的端口（当然还有密码）。要求，本地pc能直接访问tunnel_host_ip主机，并且tunnel_host_ip主机能直接访问target_ip主机。
2024-05-10 16:39:38
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原创 Buildroot制作交叉编译工具链for X86_64 Kernel2.6
现场使用linux版本差异大，有些内核版本甚至只有2.x，直接部署程序会报kernel too old，网上虽然有一些其它解决方法，但是存在隐患且不能升级现场系统，为此，可以采用交叉编译工具，在高版本4.x kernel 编译低版本kernel ，让程序正常运行。执行make sdk，即可编译出交叉编译工具链，如果编译过程中存在下载某些资源失败的情况，可以根据下载失败的链接，用科学上网的方式下载，并把它拷贝在dl文件夹下。
2024-01-24 10:39:08
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原创 指定了rpath但是可执行程序某些动态链接库路径依然不正确
关于源码是一个简单的demo利用编译程序。利用ldd查看程序的依赖库根据依赖库的库的路径复制依赖库到源码同一目录下的depend_shared_libs文件夹中，g++指定rpath编译程序再利用ldd查看程序的依赖库可以看到除了libm，stand_cmake都通过rpath找到了本地的依赖库而不是系统的。
2023-07-14 17:55:50
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原创 curl 错误Failure connecting to agent
【代码】curl 错误 Failure connecting to agent
2023-02-22 11:46:39
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原创 UserWarning: findfont: Font family [‘sans-serif‘] not found. Falling back to DejaVu Sans
UserWarning: findfont: Font family ['sans-serif'] not found. Falling back to DejaVu Sans
2022-10-20 16:53:58
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原创 Uncaught TypeError: Cannot read properties of undefined (reading ‘renderer‘) docsify-katex.js:1
Uncaught TypeError: Cannot read properties of undefined (reading 'renderer') docsify-katex.js:1
2022-09-13 09:59:09
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原创 解决问题Could not load dynamic library ‘cudart64_101.dll‘； dlerror: cudart64_101.dll not found的文件
链接：https://pan.baidu.com/s/1TeLkWk8eAJf2txF9fzsIqA提取码：5768用法详见https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43786241/article/details/109203995
2021-12-28 17:59:27
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原创 树莓派Zero 2W python3.7 安装tensorflow2.2
临近毕业，打算将一个模型移植到树莓派Zero 2W，做成服务端，在这里记录一下一些坑。步骤1.更换raspi镜像源，我使用的是清华的镜像源，配置过程参考的官网https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/raspbian/注意 对应的 Debian 版本2. sudo apt-get update3. sudo apt-get upgrade4. sudo apt-get install libatlas-base-dev一定要执行第四步，不然安装上te
2021-12-27 22:29:08
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原创 关于对信号归一化后的频谱“消失”问题
记一个在处理一段2fsk信号时产生的问题，信号的前1024个采样点的长度的波形为，通过傅里叶变换得到它的频谱与相位谱，如下图：对信号进行归一化后，其波形为但是，频谱与相位谱的却是这个样子，按照道理来说，简单的缩放平移不应该对频谱有这么大的影响，直接让频谱没了，后来我想到了，应该是直流分量的原因，缩放平移使直流分量大大提高，画出频谱图的时候其它频率分量的余弦波就不明显了，不仔细看看不到，但确实是有，然后，我去点直流分量再画这个图，结果没错了，，所以需要注意，一般来说直流分量在频谱上不起什
2021-06-15 15:47:05
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原创 C++下实现全连接神经网络
说明一下环境，该代码由C++实现，但是矩阵运算在C++中没有实现，自己造轮子既浪费时间又无必要，因此采用了Eigen库来进行矩阵操作，其他功能的代码均为自己实现。一、环境配置 Eigen矩阵操作方便，本文在VS2015的环境下配置Eigen，具体的Eigen库配置过程不再细说，不了解怎么配置Eigen的话可以看这篇文章https://blog.youkuaiyun.com/panpan_jiang1/article/det
2021-05-31 21:25:17
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原创 Tensorflow2中Kares自定义损失函数
因为程序需要，需要新定义使用Tensorflow2.Kares时的损失函数，因此在这里简单记录下。首先声明环境与引入：Tensorflow2，import tensorflow as tf，import tensorflow.keras.backend as K。1. 自定义均方损失函数 均方误差MSE的定义就比较简单，就是1N∗∑i=0N−1(Y_truei−Y_predi)2\fra
2021-05-20 10:13:52
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原创 Leetcode_5 最长回文子串 C语言
输入：s = “babad”输出：“bab”解释：“aba” 同样是符合题意的答案。输入：s = “cbbd”输出：“bb”输入：s = “ac”输出：“a”来源：力扣（LeetCode）链接：https://leetcode-cn.com/problems/longest-substring-without-repeating-characters解题思路: 思路比较简单，也可以说是使用了动..
2021-05-06 09:05:34
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原创 Leetcode_4 寻找两个正序数组的中位数 C语言
题目描述：示例：输入：nums1 = [1,3], nums2 = [2]输出：2.00000解释：合并数组 = [1,2,3] ，中位数 2输入：nums1 = [2], nums2 = []输出：2.00000来源：力扣（LeetCode）链接：https://leetcode-cn.com/problems/longest-substring-without-repeating-characters解题思路： &n
2021-04-09 20:54:14
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原创 Leetcode_3 无重复字符的最长子串 C语言
题目描述：输入: s = “pwwkew”输出: 3解释: 因为无重复字符的最长子串是 “wke”，所以其长度为 3。输入: s = “bbbbb”输出: 1解释: 因为无重复字符的最长子串是 “b”，所以其长度为 1。解决思路： 首先，题目要求找最大无重复子串的长度，很容易的想法生成两个指针，分别为子串的开始start与结尾end，长度就为end - start + 1，开始时，开始st
2021-04-09 10:42:16
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原创 Leetcode_2 两数相加C语言
问题描述：示例：输入：l1 = [9,9,9,9,9,9,9], l2 = [9,9,9,9]输出：[8,9,9,9,0,0,0,1]解题思路1（error）：将链表中的元素转换为整数，根据相加后的值再生成一个链表。链表转整数函数：int link_list2int(struct ListNode* ll){ int i = 1; int result = 0; struct ListNode* p = ll; while(p != NULL) { result += p
2021-04-07 14:49:32
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原创 Leetcode_1 两数之和 哈希解法
题目描述：输入：nums = [2,7,11,15], target = 9输出：[0,1]解释：因为 nums[0] + nums[1] == 9 ，返回 [0, 1] 。hash可以快速的查找目标元素是否存在。C语言没有hash，需要自己实现一个有查询功能的。这里采用拉链法hash，即冲突的元素使用链表连在一起。为了防止数字的正负会影响直接取余法构造hash索引，所以用数字绝对值对长度取余做hash索引，在寻找元素时要把自身排除，防止出现返回的结果为[n,n]:表示相同的元素取了两次。查找函
2021-04-06 15:54:20
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原创 基于Django框架与Tensorflow1、2框架下全连接神经网络在线手写数字识别
目的为整合所学知识，捡一下以前学习的代码，编程语言包括JavaScript、Python、HTML。涉及到神经网络、网页设计、网页异步加载，还有一些配置问题。只是个简单的demo，连准确率都不怎么在乎，主要是设计流程。一、网页的设计网页功能主要分为几块，1.写数字的部分2.显示结果的部分3.提交部分4.清除/重置按钮1.写数字的部分 &nb
2020-11-29 22:36:13
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原创 关于matlab的mod问题
本人在做matlab代码转C语言代码时，排查BUG，终于发现，问题出在mod取余函数：float floatmodint(float ft, int it)//浮点数对整数取余{ int intpart = (int)ft; return ft - intpart + (intpart % it);}以1.369余1为例，确实，matlab的mod函数的计算结果与floatmodint函数的返回值一致，均为0.369.
2020-11-10 10:41:36
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原创 树莓派4B+ python3.7安装tensorflow1.14.0
树莓派4B+ python3.7安装tensorflow1.14.0步骤我的安装顺序是在树莓派4B+上改变pip源之后，利用pip安装tensorflow1.14.0仍然很慢，这是因为国内源中没有tensorflow-arm（目前）所以只能从https://www.piwheels.org/simple/上下载，但是网速极慢（有国外代理的就当我没说）所以，我下载了一些安装tensorflow1.14.0必要的、比较大的包放在这里步骤1.更换raspi镜像源，我使用的是清华的镜像源，配置过程参考的官
2020-10-02 20:44:54
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原创 PyTorch官网安装命令记录
PyTorch官网安装命令记录进入PyTorch官网太卡了，好容易进去一次，把所有安装的命令记录一下。---------------------------------------------------------------------------------------------------2020-9-15常用conda-pythonCUDA9.210.110.2NoneRunconda install pytorch torchvision cudatool
2020-09-15 20:38:11
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原创 TensorFlow2 使用keras的BN层，在fit时，同样的验证集与训练集准确率不同
记录一个小问题的理解问题描述在神经网络搭建中引入了BN层，fit时，验证集与训练集（数量较少）一致。从一般角度来讲上，因为验证集与训练集一模一样，所以fit表现的准确率或loss在验证集与训练集上也应该一样。但是，训练集上的准确率远远大于验证集上的，由此产生疑惑。后来，我在翻找TensorFlow2 的API时，发现了一个有趣的参数——momentummomentum都很熟悉，用在SGDM，一阶动量的一个参数、滑动平均系数。这就可以理解了在训练时，BN学习的均值与方差是当前批次的而在验证时，
2020-09-10 17:20:54
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原创 TensorFlow2 中加载模型后若predict问题 WARNING:tensorflow:Unresolved object in checkpoint: (root).layer-0.stat
RNN 简单预测源码import numpy as npimport tensorflow as tffrom tensorflow.keras.layers import Dense,SimpleRNNimport osinput_word = "abcde"w_to_id = {'a': 0, 'b': 1, 'c': 2, 'd': 3, 'e': 4} # 单词映射到数值id的词典id_to_onehot = {0: [1., 0., 0., 0., 0.], 1: [0.,
2020-07-31 19:29:56
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原创 某些python版本能够正确安装TensorFlow的提示
某些python版本能够正确安装TensorFlow的提示前言py3.6+ TensorFlowpy3.7.6 TensorFlow过程安装numpy安装TensorFlow验证前言验证可行的windows下，系统要求64位，TensorFlow好像不支持32位系统，无论Linux或win。py3.6+ TensorFlow1.TensorFlow版本 1.9.02.numpy版本 1.14.0py3.7.6 TensorFlow1.tensorFlow 1.13.12.n
2020-06-02 15:51:44
355
ubuntu18.04 下利用buildroot编译适用于kernel2.6 x86-64的交叉编译工具链
2024-01-24
交叉编译工具链，x86-64 to Arm cortex-A53(树莓派zero 2w)，支持硬浮点运算编译，NEON与VFP
2023-09-15
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