📰 来源: 博客园 在 LangChain 生态中，LCEL（LangChain Expression Language）是一种新的编程范式。它用一个简单的|，改变了 AI 应用的构建方式。曾经需要编写大量胶水代码才能串联起来的提示词、模型和输出解析器，现在只需要一行代码就能完成： chain = prompt | model | parser 1. LCEL 核心原理：| 运算符的秘密LCEL 的核心设计哲学就是 "数据流优先"。所有组件都遵循统一的接口，数据从左向右沿着链条自动流动，无需开发者手动处理中间状态。…
📰 来源: 博客园 我在 Debian (KDE Plasma) 系统上使用 ClassIn 时，发现无法播放任何音频。其他应用程序（如浏览器、媒体播放器）声音正常，仅 ClassIn 存在问题。ClassIn 的音频输出设备选项中也仅有 "default" 一项，无法手动选择其他设备。 系统：Debian Testing 内核：7.0.7+deb14-amd64 桌面环境：KDE Plasma 6.6.5 音频服务：PipeWire ClassIn 版本：6.0.6 从 ClassIn 官方得知，ClassIn …
🤔 你是不是也这样想过？ FastAPI接口写得飞起，客户突然问：“能给我个页面看看数据不？” 你不想从头撸一套后台，于是搜到 FastApiAdmin —— 哇，一行代码起一个后台？真香！但真用起来才发现，香归香，坑也是一个接一个。 今天我就把自己挠破头踩过的坑、总结的选择逻辑，一股脑儿倒给你。咱不写冷冰冰的文档，只讲人话。 📌 本文能帮你解决什么 ✅ 避开 FastApiAdmin 安装中的依赖地狱 ✅ 5 分钟跑起来一个能用的后台 ✅ 知道什么时候该用它，什么时候赶紧绕道 ✅ 遇见报错不再慌，直接对照我的踩坑…
"作为一名前端码农，我每天在 VS Code、Chrome DevTools、Figma 和终端之间切换。直到开始使用 Claude Code，我发现自己最沉浸的时刻，还是是光标在黑色背景中闪烁的那个窗口。" GUI 的黄金时代与隐形天花板 过去十五年，我们前端见证了图形用户界面（GUI）在前端工程领域的全面胜利。VS Code 用 Electron 证明了 Web 技术可以构建桌面级 IDE，Chrome DevTools 将浏览器内部状态可视化到了极致，Figma 让协作设计摆脱了本地软件的束缚。作为前端工程师…
House of botcake 利用条件与效果及使用范围 应该是在libc2.31这个手法要的条件就是两个：UAF与申请足够数量的堆块。而效果就是：任意地址写，配合对IOFILE结构体的利用可以实现任意读，结合起来就可以进行任意读写。主要思路就是绕过tcache的double free检测即tcache key字段来完成攻击。虽然自有tcache机制以来到现在都可以使用，不过因为之前tcache检测很弱直接double free也没有影响，所以主要还是glibc2.29-至今用的比较多。 主要流程就是先申请7个同…
前言 获取矢量图，我们可以跟UI们后直接获取到需要的矢量图，也有很多项目UI管理网站支持直接提供矢量图（比如蓝湖）。但是，矢量图动画如果一直去手动敲代码实现难免会不太直观，调试动画也很麻烦，且效率不高。google官方在https://www.bilibili.com/video/BV1mE411N7wW这个视频里提供了一个实现动画的工具。那就是shapeshifter。 这是一个在线网站实现动画的工具，它能很好的帮忙快速实现矢量图动画与调试矢量图动画。 shapeshifter网站地址：https://shape…
探物 AI > 核心导读： 在视觉深度学习中，数据决定了模型上限。对于算力有限或样本稀缺的开发者，数据增强（Data Augmentation）就是性价比最高的“炼丹秘籍”，很多模型准确度的提高就是靠增加数据，增加数据的普适性，因此本文统计数据增强算法，进行汇总，并进行效果演示。 一、 数据增强的四个维度 1. 几何增强和像素增强 这是最经典的策略，旨在告诉模型：物体在不同光照、不同角度下还是同一个东西。 几何变换：水平/垂直翻转、旋转、随机裁剪（Crop）、缩放。 # ─── 1. 几何变换 ──── de…
OpenClaw 的梦境（Dreaming） 是一套模仿人类睡眠的后台记忆自动巩固系统，核心是把短期对话、任务记录，筛选、反思、评分后，把高价值内容固化为长期记忆，让 AI 智能体越用越懂你、上下文不丢失。 此篇通过一个可对照的实例，模拟 OpenClaw 梦境流程，观察memory和dream两个文件，帮助我们看懂龙虾到底是咋做梦的。 比如你今天跟 OpenClaw 说了三件事： 你叫 Wade，在做 OpenClaw Skill 开发 你喜欢用 GLM-5.1 做视觉+键鼠自动化 你今天随便聊了句“今天天气不错…
原文：https://mp.weixin.qq.com/s/C46jhKFNAhiIuri9d8_MsA 欢迎关注公zh: AI-Frontiers 3年，从0到全球领跑：万字长文拆解DeepSeek大模型技术演进 从ResNet到mHC：DeepSeek重构残差连接，额外开销仅6.7%，附复现代码 收藏！LLM开发全链路：5大步骤+15大框架，从数据治理到RLHF一文通关 收藏！LLM-RL训练框架：3大流派+6大框架，一文搞定 万字长文解读Qwen进化史：27篇论文深度复盘Qwen模型家族 在上一篇，我们以烹饪…
一个能基于vmware自动创建实验环境，检测代码执行结果的Linux教学平台。 捣腾了一个linux学习平台， 基于红帽的linux教程，做了配置的手册和实验环境。 需要搭配vmware使用，针对实验步骤做了一些验证，帮助初学者检验结果。 环境支持重置，弄错了就重头来。 软件依赖于实验手册，导入实验手册后就能看得到课程，具体操作在说明中有写。 左侧功能菜单，中间实验手册，右侧ssh资源，ssh资源基于vmare自行创建，自动连接实验手册对应的虚拟机资源。 环境弄坏了，点击左侧“环境重置即可”，基于快照机制，10秒崭…
在上两篇系列文章中，我们分别探讨了增量式 SfM 的核心骨架实现与多源信息融合策略。在第 18 篇《最小二乘问题详解18：增量式SFM核心流程实现》中，我们构建了算法的逻辑基座；而在第 19 篇《带先验约束的增量式 SFM 优化与实现》中，我们引入了 INS/GNSS 等外部位姿先验，构建了工业级稳健的重建系统。 回顾第 19 篇的带先验约束流程，我们不难发现，虽然该方案对数据采集设备提出了更高要求，但它实际上简化了 SfM 的核心难题。借助高精度的位姿先验，我们绕过了繁琐且脆弱的初始化步骤，能够直接基于已知的相机…
andrej-karpathy-skills - 用于改进 Claude 代码行为的单个 CLAUDE.m... | claude-mem - 一个 Claude 代码插件，可自动捕获 Claude... | dive-into-llms - 《动手学大模型Dive into LLMs》系列编程实践... | voicebox - 开源语音合成工作室 Voicebox 开源语音合成工作室... | GenericAgent - 自进化代理：从 3.3K 行种子中生长技能树，以减少 6... 【01】a…
2025 年下半年以来，AI Agent 工程师已经成为大厂最热门的岗位之一。蚂蚁 AI Coding、阿里 Agent 研发、字节 Infra Agent、腾讯 LLM 应用开发——几乎每一家头部公司都在疯狂招人。 但现实是：会调 API 不等于会做 Agent，能跑 Demo 不等于能上生产。 面试官问你"Tool Calling 的完整机制是什么"、"多 Agent 协作怎么做容错"、"Memory 怎么设计才能不爆 Context"，你能答上来吗？ zero2Agent 就是为了解决这个问题而生的——一个面…
企业微信机器人以前通常采用 Webhook 回调方式接收消息，但这种方式存在延迟较高、需要公网服务器等局限性。随着OpenClaw爆火，企业微信机器人也支持 WebSocket 长连接方式。本文介绍一种基于 WebSocket 长连接的企业微信机器人实现方案，并集成 DeepAgents 框架实现智能对话能力。 企业微信 WebSocket SDK: wecom-aibot-python-sdk - 官方提供的 WebSocket 连接库 FastAPI: 现代异步 Web 框架，用于托管服务和 MCP 服务器 D…
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宝宝 发布于 8 年前（02月27日）
GPU Mining 发布于 8 年前（02月19日）
Timothynix 发布于 8 年前（02月08日）
xing1982 发布于 8 年前（02月04日）
additional info 发布于 8 年前（01月28日）
