该片文章用于跑通测试数据集链路：在 Windows 上训练 YOLOv5，将训练好的 .pt 权重拷回 Linux 后导出 TorchScript，转换为 ncnn 的 param/bin，再通过 example/yolo_ncnn_app 部署到久久派测试。 Windows 测试数据集训练 -> ...

在[上一篇]中，我们提到 RPE 提出后出现了分裂式的发展趋势，而按时间来讲，对 RPE 的初次改进出自 19 年的论文： Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context ，即超长上下文的 Transfo ...

终于，Go-Spring 在经历了又一轮漫长的开发之后，正式迈入了一个全新的里程碑。 最新版本的 Go-Spring 将彻底终结长期以来围绕配置、日志与启动标准化管理的纷争。 如今，只需简简单单的一行 gs.Run()，便可以优雅地启动整个 Go-Spring 应用，实在令人畅快！ 从此，我们只需要 ...

PyTorch KernelAgent 源码解读 （1） 原理 目录PyTorch KernelAgent 源码解读 （1） 原理0x00 摘要0x01 背景知识1.1 需求1.2 内核范式1.3 Kernel Engineer1.4 LLM 优化1.5 LLM 任务任务输入任务输出1.6 挑战1. ...

交互题好玩！ 看到各测试点限制各不相同，考虑数据点分治。 约定记号 \(f(S)=\sum_{i\in S}a_i\)。 形式化题意 你需要猜出评测机里一个 \([1,W]\) 中的正整数 \(d\)。为此你需要构造一个长度 \(\le N\)，值域 \([1,W+200]\) 的正整数序列。评测机 ...

你的感受，就是你大脑的“运行日志” ——一份关于意识感受的长篇探索 [目录] 引言：一个奇怪的bug 第一章：你是一台压缩机器 1.1 记住的不是原物，而是特征指纹 1.2 为什么代码审查AI没有“熟悉感” 1.3 解压：把浓缩胶囊泡开 1.4 预测加工：大脑是一个“猜谜机” 1.5 记住：大脑绝大 ...

大语言模型开发框架的价值 所有开发框架（SDK）的核心价值，都是降低开发、维护成本。 大语言模型开发框架的价值，是让开发者可以更方便地开发基于大语言模型的应用： 第三方能力抽象。比如 LLM、向量数据库、搜索接口等 常用工具、方案封装 底层实现封装。比如流式接口、超时重连、异步与并行等 使用Llam ...

0. 前言 过去一年，本地大模型推理已经从“极客玩法”逐渐进入企业实际应用。 最近两年时间里，我开始在实际项目中尝试将大模型部署到本地硬件环境，并把大模型作为推理引擎，用于输出业务分析与辅助决策建议。 从 DeepSeek 到 Qwen，再到 Llama 系列，越来越多开发者开始尝试： 在个人电脑运 ...

随着AI企业级应用类项目进入深水区，已经有越来越多的人都会切身体会到，在AI背后，有一个统一的，原生就能支持多模态数据的平台有多重要。再进一步，在这个多模态数据平台基础之上，如果能再配套一个原生的低代码开发平台，用于快速验证各种功能，会比100%的Vibe Coding更加可控，也更适合企业级场景。 ...

一、行业背景：托管式 Agent 成为主流方向 AI Agent 正从技术概念快步走向生产应用。然而，当开发者试图将原型推向生产环境时往往发现：从"跑通 Demo"到"稳定上线"，每一步都是对基础设施的真实考验。更聪明的模型解决不了这道鸿沟——企业真正需要的，是一个能全面承接底层复杂性的基础设施平台 ...

霍尔定理和最大流，本质是解决「二分图匹配」的两种思路——前者是"判断能不能匹配"的"理论条件"，后者是"实际算出怎么匹配、能匹配多少"的"算法工具"。读者无需记复杂公式，跟着例子走，就能看懂两者的关联和区别。 基础概念 二分图：简单说就是"两个阵营"的图，比如左边是「男生」（集合A），右边是「女生」 ...

前面几篇文章有提到定位，但没展开，今天就来说说 To B 的定位。 定位，就是你希望在目标客户心中占据的那个独特位置。它可不是啥营销话术，它是一家公司所有重大选择的过滤器。 对 To B 公司来说，它是公司对"服务谁、解决什么问题、凭什么选我、我不做什么"的一整套取舍。 它最终会沉淀成客户心中的一个 ...

前言 开始写这篇文章时是 5.11，结束时间暂时还不知道，希望和开始时间是同一天吧。 人生中第一次需要住宿的 NOI 系列赛事就能获得一个还不错的成绩，还是很意外的。赛后也非常激动，但后来想了想，果然还是运气成分占主要。 一个人的时候就会有点寂寞，果然我还是不太离得开人群呢。但却不擅长交涉，我真是矛 ...

前言 随着 .NET 客户端开发持续演进，MVVM 依然是 WPF、WinUI、Avalonia、MAUI 等技术栈中最常见的架构模式之一。进入 2026 年，社区里可选的 MVVM 框架已经相当丰富，不同框架在易用性、功能完整度、社区活跃度和适配场景上各有侧重。本文将结合当前常见的 .NET 客户 ...

二进制安装Kubernetes（k8s）v1.36.0 介绍 https://github.com/cby-chen/Kubernetes 开源不易，帮忙点个star，谢谢了 kubernetes（k8s）二进制高可用安装部署，支持IPv4+IPv6双栈。 强烈建议在Github上查看文档 ！！！ ...

OpenCode 对接实践：从独立进程到共享 Runtime 的架构演进 本文分享 HagiCode 集成 OpenCode AI 助手的完整实践，包括架构演进过程中的关键设计决策、遇到的坑以及最终解决方案。 背景 OpenCode 是一个开源的 AI 编码助手项目，托管在 GitHub 上。对于 ...

Redis分布式系统 Redis分布式系统（Redis集群）很好的解决不同Redis节点存放不同数据，并将用户请求方便地路由到不同Redis的问题。 数据分区算法 分布式数据库系统会根据不同的数据分区算法，将数据分散存储到不同的服务器节点上，每个节点管理整个数据集合的一个子集。 常见的数据分区规则有 ...

二. Ignition解释器(下二) 原本是讲完栈帧，就是dispatch分发的内容，但是又想到，在栈帧的创建这一部分，属于c++和js的交界，还有API ABI 等比较重要的偏底层的通用知识，似乎可以作为比较重点的内容，稍微详细的学习一下。这部分，学习掌握以后，属于 一劳永逸 ，即使版本升级，除了 ...

在 Avalonia 框架中，我们通常使用 XAML 编写动画。然而，实际上 Avalonia 中还存在另一套鲜为人知（？）的动画系统——Composition Animation（合成动画） 本文将介绍如何在 Avalonia 中编写合成动画，以及它相比普通 XAML 动画的优点 ...

前面了解了生产端的分区机制后，我们继续来看生产端的另一个重要的机制——压缩。 压缩与解压 说到压缩，第一个问题一定是 Kafka 在哪里进行压缩，又是在哪里进行解压的？ 我不卖关子，直接告诉你答案，Kafka 通常在 Producer 端进行压缩，在 Broker 端保持，到了 Consumer 端 ...