<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[旻璿的专栏]]></title><description><![CDATA[技术交流分享]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/sencloud</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; sencloud]]></copyright><item><title><![CDATA[paddleocr、paddleocrvl、ppocrv5]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sencloud/article/details/156756170</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sencloud/article/details/156756170</guid><author>sencloud</author><pubDate>Fri, 09 Jan 2026 13:10:53 +0800</pubDate><description><![CDATA[以下命令安装 CUDA 12.6 版本的 PaddlePaddle，在cuda12.8上也可能运行。默认使用 PP-OCRv5 模型。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Cursor小团队产品开发实践记录（待续）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sencloud/article/details/151103848</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sencloud/article/details/151103848</guid><author>sencloud</author><pubDate>Tue, 02 Sep 2025 10:36:21 +0800</pubDate><description><![CDATA[摘要：团队开发经验总结：1) 购买4个Ultra账号可满足小团队月度开发需求；2) 新功能开发需提前规划设计模式，通过cursor工具实现模块化，避免后期代码混乱；3) 制定严格开发准则，包括禁止降级处理、简化方案、模拟数据和总结文档等规范，确保项目质量。强调前期规划和纪律性的重要性。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【小记】重装一台A6000 GPU主机]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sencloud/article/details/150612506</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sencloud/article/details/150612506</guid><author>sencloud</author><pubDate>Fri, 22 Aug 2025 16:05:15 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍了在Ubuntu 24.04.3 LTS系统上配置深度学习环境的完整流程。主要内容包括：1）安装SSH服务并补充常用工具；2）安装NVIDIA驱动（含禁用Nouveau驱动步骤）；3）通过系统附加驱动选择驱动版本；4）安装CUDA工具包；5）使用Miniconda创建Python 3.12虚拟环境，配置清华PyPI镜像并安装vLLM框架；6）最后启动vLLM服务加载Qwen3-8B模型。该流程涵盖了从基础系统配置到深度学习环境搭建的关键步骤。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[让DeepSeek API支持联网搜索]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sencloud/article/details/147171416</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sencloud/article/details/147171416</guid><author>sencloud</author><pubDate>Sat, 12 Apr 2025 22:02:20 +0800</pubDate><description><![CDATA[DeepSeek官网注册的API token是不支持联网搜索的，这导致它无法辅助分析一些最新的情况或是帮忙查一下互联网上的资料。本文从实战角度提供一种稳定可靠的方法使得DeepSeek R1支持联网搜索分析。官方也有给python的示例，如下，非常简单；一键创建DeepSeek-R1-联网搜索版。首先进火山方舟控制台，]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[构建智能期货交易策略分析应用：MCP与AI的无缝集成]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sencloud/article/details/147171056</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sencloud/article/details/147171056</guid><author>sencloud</author><pubDate>Sat, 12 Apr 2025 20:54:21 +0800</pubDate><description><![CDATA[该应用不仅提供了丰富的技术分析工具，还通过MCP协议与大型语言模型（如Claude、DeepSeek）实现了无缝对话式交互，为交易者带来全新的分析体验。特别是通过MCP协议与AI助手的集成，平台开创了一种全新的期货市场分析交互方式，使专业分析工具变得更加智能和易用。同时，该项目也为AI在金融领域的应用提供了一个很好的实践案例，展示了如何将大型语言模型与专业金融分析工具有机结合。MCP服务器定义了多个核心工具，包括获取价格、获取技术指标、获取新闻和AI分析，这些工具可以直接在Claude等AI助手中调用。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[基于TradingView和CTPBee的自动化期货交易系统实现]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sencloud/article/details/146896651</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sencloud/article/details/146896651</guid><author>sencloud</author><pubDate>Tue, 01 Apr 2025 08:11:40 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍了一个基于TradingView和CTPBee的自动化交易系统实现方案，究其设计原因是因为CTPBee是运行独占式，无法接收外部API请求，故而另辟蹊径，通过定时读取sqlite数据库里的交易信号来实现开平仓动作，而对外提供API接口来接收Tradingview的告警信号，并在收到后写入sqlite数据，这种模式对实时性要求极差，适合于5分钟线行情以上的交易策略。系统通过TradingView的策略和告警功能生成交易信号，通过Flask API接收和处理信号，最后使用CTPBee执行实际的交易操作。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[结合ollama gemma2:2b大模型来实现数据分析系统的智能交互]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sencloud/article/details/141681735</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sencloud/article/details/141681735</guid><author>sencloud</author><pubDate>Thu, 29 Aug 2024 21:37:35 +0800</pubDate><description><![CDATA[​我们探索并研究了集成gemma2:2b模型的可行性，这一举措旨在在有限的硬件条件下，为我们的系统注入更高级别的智能性，从而增强用户体验并提高数据分析效率。接着我们要用大模型把用户问题里的实体抽取出来，这就需要我们定义prompt，并利用提示词让大模型帮我们把用户的问题解读成我们可继续执行的实体行为。交互时，用户输入自己的问题，我们无法预测用户输入什么，但是我们可以定义系统能处理什么类型的问题。代码里的关键部分是BASE_PROMPT，我找了GPT帮我润色，如下，感觉可以写的更好一些。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[UEBA相关资料文章汇集]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sencloud/article/details/141412674</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sencloud/article/details/141412674</guid><author>sencloud</author><pubDate>Thu, 22 Aug 2024 09:27:55 +0800</pubDate><description><![CDATA[Gartner 对 UEBA 的定义是“UEBA 提供画像及基于各种分析方法的异常检测，通常是基本分析方法（利用签名的规则、模式匹配、简单统计、阈值等）和高级分析方法（监督和无监督的机器学习等），用打包分析来评估用户和其他实体（主机、应用程序、网络、数据库等），发现与用户或实体标准画像或行为相异常的活动所相关的潜在事件。这些活动包括受信内部或第三方人员对系统的异常访问（用户异常），或外部攻击者绕过安全控制措施的入侵（异常用户）”。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[浅探空间智能]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sencloud/article/details/141368970</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sencloud/article/details/141368970</guid><author>sencloud</author><pubDate>Tue, 20 Aug 2024 22:04:17 +0800</pubDate><description><![CDATA[李飞飞的TED演讲中的示例非常生动，它以一种直观而深刻的方式帮助我们理解了空间智能的重要性。当我们观察静态图像时，我们的大脑能够迅速启动其空间想象力，构建起一个动态的、立体的场景。这种能力让我们能够预见到牛奶杯在下一秒的坠落，以及随之而来的破碎声和四溅的牛奶。这种对空间和运动的直觉性理解，不仅展示了我们对环境的敏感度，也体现了我们大脑处理空间信息的复杂性和高效性。无论是自动驾驶汽车的精确导航，还是家庭服务机器人的智能避障，亦或是工业自动化中的高效路径规划，空间智能都是实现这些技术突破的关键。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Miniconda下Jupyter安装配置随手记]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sencloud/article/details/141340484</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sencloud/article/details/141340484</guid><author>sencloud</author><pubDate>Tue, 20 Aug 2024 08:44:41 +0800</pubDate><description><![CDATA[miniconda中Jupyter的安装1、允许访问IP，默认是localhost。2、是否允许远程访问，默认是False。3、是否自动打开浏览器，默认是True。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Apache Airflow DAG代码自动生成，使用Springboot+Freemarker]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sencloud/article/details/135867892</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sencloud/article/details/135867892</guid><author>sencloud</author><pubDate>Fri, 26 Jan 2024 17:12:08 +0800</pubDate><description><![CDATA[目前，Apache Airflow并没有直接支持从图形流程图生成可用的DAG Python代码的官方工具或库。因此，如果要根据自己画的流程图生成Airflow的DAG代码，只能考虑其他手动或自定义的方法，如自定义脚本、模板引擎、或者一些转换工具。自动生成Airflow DAG代码可能涉及到很多复杂的问题，因为需要将图形元素（节点、边等）映射到Airflow的概念（任务、依赖关系等）。在实际实现中，可能需要一些自定义逻辑和调整以确保生成的代码是正确且符合Airflow的要求的。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[修复现网漏洞扫描结果项：ZooKeeper 未授权访问[原理扫描]]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sencloud/article/details/135754452</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sencloud/article/details/135754452</guid><author>sencloud</author><pubDate>Tue, 23 Jan 2024 08:42:29 +0800</pubDate><description><![CDATA[某主机漏扫后，有高危风险项需要修复：ZooKeeper 未授权访问[原理扫描]]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Kaggle之旅3]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sencloud/article/details/135726061</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sencloud/article/details/135726061</guid><author>sencloud</author><pubDate>Sun, 21 Jan 2024 20:35:35 +0800</pubDate><description><![CDATA[今天继续Kaggle之旅，尝试Titanic Dataset进行机器学习]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[ElasticSearch 7.x现网运行问题汇集3]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sencloud/article/details/135726486</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sencloud/article/details/135726486</guid><author>sencloud</author><pubDate>Sun, 21 Jan 2024 10:48:42 +0800</pubDate><description><![CDATA[某现网ElasticSearch 故障，很长时间unassgined_shards的数量都不减少。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[ElasticSearch 7.x现网运行问题汇集2]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sencloud/article/details/135726242</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sencloud/article/details/135726242</guid><author>sencloud</author><pubDate>Sun, 21 Jan 2024 10:28:09 +0800</pubDate><description><![CDATA[现网indices有数据，如下，GET /_cat/indices得到的结果里，待查索引显示有数据472033条，但是Postman 发查询语句GET /_search match_all，查不出数据；GET /_count也是0。索引状态也是open，而不是close。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[ElasticSearch 7.x现网运行问题汇集1]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sencloud/article/details/135726114</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sencloud/article/details/135726114</guid><author>sencloud</author><pubDate>Sun, 21 Jan 2024 10:10:25 +0800</pubDate><description><![CDATA[现网ElasticSearch health状态变为red，有分片无法assign。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Kaggle之旅2]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sencloud/article/details/135660095</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sencloud/article/details/135660095</guid><author>sencloud</author><pubDate>Sat, 20 Jan 2024 17:30:41 +0800</pubDate><description><![CDATA[今天继续学习pandas。并实践下这个dataset。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Apache Zeppelin结合Apache Airflow使用1]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sencloud/article/details/135689077</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sencloud/article/details/135689077</guid><author>sencloud</author><pubDate>Fri, 19 Jan 2024 12:14:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[之前学了Zeppelin的使用，今天开始结合Airflow串任务。Apache Airflow和Apache Zeppelin是两个不同的工具，各自用于不同的目的。Airflow用于编排和调度工作流，而Zeppelin是一个交互式数据分析和可视化的笔记本工具。虽然它们有不同的主要用途，但可以结合使用以满足一些复杂的数据处理和分析需求。使用Airflow编写调度任务，以便在特定时间或事件触发时运行Zeppelin笔记本。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Kaggle之旅1]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sencloud/article/details/135621807</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sencloud/article/details/135621807</guid><author>sencloud</author><pubDate>Tue, 16 Jan 2024 20:04:44 +0800</pubDate><description><![CDATA[Kaggle是一个以数据科学竞赛为主题的在线平台。它提供了一个数据科学社区，让数据科学家和机器学习专家可以在这里交流、学习和竞争。Kaggle上有大量的数据集可以供用户使用，这些数据集可以用于挑战、研究和实践。用户可以在Kaggle上提交他们的解决方案，并与其他用户进行比较和讨论。平台还提供了一个排行榜，显示出解决方案的效果和排名。除了数据集和竞赛，Kaggle还提供了各种教程和学习资源，帮助用户提升他们的数据科学技能。Kaggle还有一个社区论坛，用户可以在这里提问、寻求帮助和分享经验。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Apache Zeppelin学习记录2]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sencloud/article/details/135593095</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sencloud/article/details/135593095</guid><author>sencloud</author><pubDate>Mon, 15 Jan 2024 09:27:03 +0800</pubDate><description><![CDATA[上一章讲了如何使用zeppelin来接入python，本节我们来看看如何使用RESTful API操作zeppelin的notebook和paragraphs。提示：官方API文档见[https://zeppelin.apache.org/docs/0.10.1/usage/rest_api/notebook.html](https://zeppelin.apache.org/docs/0.10.1/usage/rest_api/notebook.html)]]></description><category></category></item></channel></rss>