XXL-AI v1.1.1 发布｜Desk 桌面客户端正式上线，云本结合再进一步
Release Notes 【云版（Web 服务端）】 1、【优化】项目合并部署：研发环节前后端分离，部署期前端产物内嵌进后端 Jar，单进程单端口对外； 2、【新增】I18N 模块重构：前后端国际化逻辑优化，统一后端控制；标准化国际化资源文件结构，支持多语言配置，并优化前端国际化加载逻辑； 3、【 ...
MiniMax Code 接入 PowerContext：构建跨会话与跨 Agent 的项目上下文底座
随着 Agent 工具生态的演进，大家手头的选择越来越多，从早期的 Claude Code、Codex，到现在的 DeepSeek Harness、MiniMax Code 等等。我最近在使用 MiniMax Code 来处理一些数据清洗与日常工作和学习的任务，作为一款桌面端 Agent，它在 Ha ...
从陶哲轩的访谈看：AI 数学研究方法论 & 给其它行业的启示
从陶哲轩的访谈看：AI 数学研究方法论 & 给其它行业的启示 目录从陶哲轩的访谈看：AI 数学研究方法论 & 给其它行业的启示0x00 争论的核心不是 "AI 会不会做数学"0x01 一个“如果AI早来20年”的思想实验1.1 真实时间线1.2 思想实验0x02 陶哲轩批评什么？0x03 陶哲轩的深 ...
八路循迹模块的 DO：先让小车沿着线跑起来
一排探头面对黑线，输出端只给出 0 和 1。这份看着粗糙的结果凭什么够让小车先沿线跑起来，电位器又要拧到哪一刻才算调对？ ...
具身智能感知简述(Manipulation) —— 经典VLA
具身智能感知简述(Manipulation) —— 经典VLA 本文围绕 RT-1、RT-2、OpenVLA、CogACT 和 π₀ 五项代表性工作，结合论文架构图与机器人演示，简要梳理 VLA（Vision-Language-Action）模型 的发展脉络，介绍各模型的基本架构、主要思路及其区别， ...
强化学习中的on/off-policy与online/offline是一回事吗？
做强化学习的人，十有八九被这几个词绕晕过：on-policy、off-policy、online RL、offline RL，它们之间到底是什么关系？ 先说结论： on/off-policy 和 online/offline 是两个独立的维度，前者看「策略」，后者看「交互」。 1两个维度各自在问什么 ...
《项目管理指导手册》2026版-心得（二）
背景： 上一篇，讲了我基于“还原论”的思维方式，将项目管理的本质还原成了：项目类型+组织架构+交付模式=项目管理架构； 侧重点在不同交付模式下不同角色的分工以及项目管理所产生的交付物，但是在我这几年管理项目部的经验，发现很多人经常会把【项目】 和 【项目管理】两件事弄混； 引用PMBOK的原话： 什 ...
一文搞懂 Function Calling：大模型究竟是如何调用工具的？
一文搞懂 Function Calling：大模型究竟是如何调用工具的？ 我们知道，传统的大语言模型（LLM）主要负责理解和生成文本。 但是，像 Claude Code、Codex 这样的 AI Agent，不仅能够回答问题，还可以读取文件、执行终端命令、搜索网页，甚至修改整个项目的代码。 这就引出 ...
（一）独热编码、标签编码、目标编码、序数编码详解
独热编码(One-hot Encoding)、标签编码(Label Encoding)、目标编码(Target Encoding)、序数编码(Ordinal Enconding)是机器学习领域非常常见的四个编码方式，也是初学者感到困惑和混淆的内容。本文从原理出发、渗透Python应用，详细解释这四种 ...
什么是范数？用 NumPy 动手算一遍就明白了
做数据科学和机器学习，范数（Norm）这个东西你迟早会碰到。 损失函数正则化、向量相似度计算、矩阵分解——这些场景背后都有范数的影子。 但很多同学对范数的理解停留在"好像是个求长度的东西"这个层面，具体怎么算、不同范数之间有什么区别，一问就含糊了。 其实范数没那么抽象，用 NumPy 的 linal ...
Linux桌面端应用向鸿蒙PC迁移适配纪实
背景 不知不觉，向鸿蒙的迁移工作从调研开始算已经半年多了，每次总觉得提测没问题了，就会又测出新的问题 不过这次应该可能……但愿真的没问题了，故趁着提测的空档，梳理这一篇文章作为记录，内容仅供参考 我们原本是运行在 Linux 中的 C++&Qt 项目，由一个用户界面和多个底层服务构成。 公司里所有人 ...
Oracle AI Database 26ai RAC 部署步骤、关键命令与一键脚本
版本背景：Oracle AI Database 26ai 企业版以 2026 年 1 月季度 Release Update（23.26.1） 形式正式支持 Linux x86‑64 本地部署，实际版本号形如 23.26.1.0.0。安装包名为 LINUX.X64_2326100_db_home.zi ...
我劝你别再无脑用 MySQL：PostgreSQL 这 5 个底层能力，正在拉开架构师差距
深挖MySQL与PG核心底层差异，不盲目站队！拆解两者架构、MVCC机制、索引体系核心区别，详解PG的JSONB、GIN索引、递归CTE等独家实战能力。盘点6个MySQL迁PG生产级大坑及解决方案，搭配Java实战代码，提供可落地的数据库选型指南，适配面试、架构选型、业务迁移场景。 ...
Agent 天天挂在嘴边的沙箱，到底是个啥？
不知道你们有没有这种感觉。 不管是翻 Claude Code 的文档，还是用 Codex、WorkBuddy，总有一个词在你眼前晃，沙箱。 Claude Code 专门拿出一整节文档，来讲沙箱。 https://code.claude.com/docs/en/sandboxing Codex 默认就 ...
.NET上位机踩坑：用Pipelines替代环形缓冲区(番外篇)
前言 大家好，我是 wacky。 书接上回，我们上回探讨了如何解决TCP粘包和半包的问题，并在最后引入了环形缓冲区的概念。虽然环形缓冲区主要是通过固定数组+读写索引+模运算来实现循环，但是实际开发过程中，还存在手动管理 offset、count，数组扩容、数据移动，容易越界、内存拷贝多等一系列的问题 ...
DrasiWake 更新：桥不再是单点了，用 DotNext.AspNetCore.Cluster 给桥接上 Raft 集群
DrasiWake 现在支持三节点 Raft 集群，用的是 DotNext.AspNetCore.Cluster 6.9.0。这篇写写我做了什么，以及做的时候几个绕不开的取舍 ...
语音降噪模型GTCRN学习笔记（一）
在audio DSP这类低算力、低memory的处理器上，只有算力要求低、参数量小的模型才能部署。在语音降噪领域，以前的模型参数通常都大于500k，很难在audio DSP上落地。近两年出了一个GTCRN(Grouped Temporal Convolutional Recurrent Networ ...
vllm企业私有化大模型部署实战指南
原文：https://mp.weixin.qq.com/s/QaJNbqA3zND2JT4H0Vn5qQ 在企业内网物理断网、禁止外网访问的安全管控下，无法在线拉取镜像、模型权重及依赖，常规云端部署方案不适用。 为了满足智能问答、知识库RAG、本地推理等业务对稳定性、低延迟、高并发和数据私密性的要求 ...
基于日志的监控告警：我们是怎么用一套轻量方案把线上问题"盯"住的
业务接口反馈慢，但从监控面板，CPU、内存、QPS 全都绿绿的，看不出哪里不对。最后查日志，发现某个下游服务调用耗时飙到了 5 秒，但因为它没报错，只是慢，所以传统的指标监控根本没捕捉到。 指标监控擅长告诉你"系统是不是挂了"，但对于"系统是不是慢了"、"流程是不是卡住了"这类灰度异常，往往力不从心 ...
ThingsBoard 集群的核心逻辑源码分析
集群的核心逻辑 ThingsBoard 微服务是Kafka + ZooKeeper + 多节点 对等集群的架构 [[N_ThingsBoard]] [[N_ThingsBoard 集群的消息处理源码分析]] [[N_ZooKeepper学习一则]] 集群角色划分 整体角色划分 flowchart T ...
