本来我是真的不太想写这篇文章。 一方面，这事已经发酵挺久了，官方也算是出了修复版本； 另一方面——说句实话，写起来真的心疼： 我的照片、我的资料、我的备份，可能现在已经不仅属于我了... 结果现在回头一想： 还是有必要把这次惨重的教训记录下吧，吃一堑,长一智。= 最近，国产私有云系统 飞牛 NA ...

基于仿生空间殖民算法的电力分配网络布局优化研究 摘要： 在终末地中，电力传输系统的布局面临地形复杂性、生态保护需求及施工成本等多重约束。传统的直线布线逻辑（如Dijkstra或A*算法）虽能求解最短路径，但在应对非规整地形与动态环境压力时表现出适应性不足。本文提出一种基于空间殖民算法（Space C ...

2026开年重磅社会现实题材短漫剧重磅来袭《消失的程序员》 可以点击文末的链接【阅读原文】 消失的的程序员...... 1.工位空荡荡，消失的程序员 2.曾经人满为患的办公室 3.高广辉妻子看着丈夫拿到的奖状泪流满面 4.29岁的孙某深夜依然在加班 5.怀二胎7个月的妻子痛哭流涕 6.26岁的陈某深 ...

一、屏幕抓取：Web 数据的“搬运工” 想象一下，你是个勤劳的“数据搬运工”，每天的工作就是从浩瀚的互联网海洋里，把那些散落在网页上的“金子”（数据）捞出来，然后整理好，变成自己能用的“宝藏”。这就是屏幕抓取（Web Scraping），也叫网络爬虫，它的核心任务就是：程序化地下载网页内容，并从中提 ...

阿里通义千问APP在2026年春节期间推出"30亿免单送奶茶"活动，通过AI Agent技术实现"一句话点单"的便捷体验，3小时内订单突破百万。活动成功验证了AI从聊天工具向"主动办事助手"的转型，但也暴露了系统在高并发下的技术短板：API网关崩溃、数据库过载和GPU显存溢出等问题。该活动展现了阿里... ...

前言 在上一篇文章中，我们已经在 Windows + AMD显卡 + ROCm 环境下，成功用 PyTorch 训练了一个简单的 CNN 模型（详情可戳：训练MNIST数字识别模型）。不过那个任务相对基础，甚至普通CPU都能快速跑完，很难发挥出AMD显卡的性能优势。 所以今天，我们来挑战一些真正需要 ...

我是一名普通的煤矿工人，从事煤矿安检工作，是煤矿井下安全检查工，属于特种工种。我会记录我的一生和我学习的各种技能，这是开篇，愿我这个34岁的普通人，能给像我一样的普通人一个人生历程，提前知道一个普通人的一生都做了什么，能不能改变人生，让少走点弯路，也许这也是这也是一个惆怅迷茫者的一生。 1992年我 ...

3D游戏美术流程 不同于其他类型的AI应用，3D内容的AI生成应用所面向的行业更加垂直，会有一定的专业使用门槛，并且生成的产物与直接投入生产环境的内容往往还存在一定的距离。笔者这里针对小型独立游戏/Demo的场景下，为提高3D游戏美术工作效率和降低成本，分享下在引入了AI生成后的美术工作流程。 首先 ...

在 AI 编程普及的当下，大模型”无授权复用、无反馈回报”的开源代码”白嫖”模式，给抗风险能力较弱的中小型开发组织带来严峻挑战。同时，中小组织拥抱 AI 辅助编程时，又面临 JS 等弱类型语言易滋生 AI”幻觉代码”、隐藏 bug 难排查的问题。开源行为与技术选型的双重调整，成为中小组织破局的关键。 ...

RAG 虽好，但无法改变模型的“性格”。本文通过实操对比 Base 模型与 Instruct 模型，揭秘大模型“炼丹”的核心心法——微调 (SFT)，并解析大模型从预训练到对齐的完整生命周期。 ...

化学式利用上下标来表示物质中的原子组成和电荷状态。在通常情况下，在排版时输入化学式需要使用额外的Unicode字符（⁰¹²³⁴⁵⁶⁷⁸⁹⁺⁻、₀₁₂₃₄₅₆₇₈₉），或者手动应用上下标样式，或者使用专门的语法（比如TeX）。 然而，使用常规键盘输入上下标字符并不方便，渲染TeX则往往需要繁重的依赖。 ...

jinja2 - 强大灵活的Python模板引擎 一、什么是jinja2？ jinja2 是一个用于生成动态内容的 Python 库。 它可以帮助你： 分离逻辑与视图: 将 Python 代码和 HTML（或其他文本）结构分离，使代码更整洁，视图更易维护。 快速生成各种文本: 不仅限于HTML，还可 ...

title: LLM 的部署与测试 author: 凌杰 date: 2026-01-31 tags: 大语言模型, Ollama categories: 人工智能 [!NOTE] 笔记说明 这篇笔记对应的是《[[关于 AI 的学习路线图]]》一文中所规划的第三个学习阶段。其中记录了我尝试将 LLM ...

我们在学习机器学习算法时，往往会被各种枯燥的数学公式所劝退。 今天，我将尝试用结合实际生活的方式，来介绍一个非常经典，而且可能是最“懂你心意”的算法——决策树 (Decision Tree)。。 别被这个术语吓到了，其实你每天点外卖的时候都在用它。 想象一下，下午三点，你站在奶茶店门口（或者打开了外 ...

2026真的是 AI Agent 爆发的一年。OpenAI 与 Anthropic 几乎前后脚发布新版本：`GPT-5.3-Codex` 与 `Claude Opus 4.6`。再叠加国内大模型在 1月到2月的密集动作，现在看来，智能体的发展速度，已经超出大多数人的预料了，我们都需要紧跟脚步。 ...

在人工智能向“自主智能体”演进的道路上，我们正见证一个关键的范式转移：大型语言模型（LLM）不再仅仅是文本生成器，而是逐渐成为能感知环境、调用工具并执行复杂任务的智能核心。然而，传统的“文本输入-文本输出”模式，在面对需要精密逻辑、实时数据可视化与复杂业务流操控的生产力场景时，其交互深度的局限性暴露 ...

基于 Clean Architecture + DDD 的轻量级工作流系统实践 本文介绍在一个 .NET 10 + Vue 3 的后台管理系统（Ncp.Admin）中，如何基于现有的 Clean Architecture + DDD 架构，从零构建一套轻量级审批工作流系统，涵盖后端领域建模、CQRS ...

背景 tona-shadcn 是基于 tona 和现代 UI 组件系统 shadcn/ui 的博客园皮肤实现，它让传统博客园主题具备一致的设计语言、深色模式支持和响应式布局能力。其价值在于将成熟设计组件与博客园生态结合，为内容创作者提供既专业又现代的阅读体验。 使用方式 进入博客园后台「设置」页面； ...

双系统安装完整指南——以双Win11为例 适用于：同一台电脑安装两个 Windows 11 系统 适合场景： - 开发 / 测试 / 多环境隔离 - 工作系统与娱乐系统彻底分离 - 区别于 Windows 用户级隔离（软件路径、配置混乱） - 区别于虚拟机 / 云桌面（无性能损耗） - 系统级强隔离 ...

最近在测试 Anthropic 发布的 Claude Opus 4.6 时，一个问题反复出现： 当模型支持百万级上下文窗口后，我们还需要 RAG 吗？ 这个问题并不只是技术好奇心，而是一个真实的架构选择问题。 如果长上下文能力足够强，是否可以直接“全文喂给模型”？ RAG（Retrieval-Aug ...