背景 在工业推荐系统中，特征通常被表示为高维稀疏的 One-Hot 向量，随后通过嵌入层映射为稠密向量。这种“参数化查表”的方式面临两个核心矛盾： 嵌入表的内存爆炸：随着物品和用户规模激增，完整的嵌入表（Embedding Table）会占用数百 GB 甚至 TB 级显存，远超单机容量，迫使系统采用 ...

提到 Python 中的|，绝大多数开发者的第一反应都是按位或运算，5 | 3 = 7 是我们初学编程时就烂熟于心的基础。但很少有人知道，| 还能像这样用： 动画视频在《21. “|”不只是按位或，90%的人不知道》。 chain = AddOne() | MulTwo() | ToStr() pr ...

过去 3 年，我一直在做教育相关的事情。 这几年接触过很多和教育有关的场景：学生学习、家长陪学、老师备课、作业练习、错题复盘、考试复习、知识点讲解、学习计划等等。 刚开始做 AI 教育时，我也和很多人一样，会很自然地想： 是不是只要写几个 Prompt，套上大模型，就能做一个 AI 老师？ 但做了一 ...

PortSwigger SQL注入LAB7 & LAB8 & LAB9 今天我把这三道LAB一起来分享，主要是因为他们之间有着特别紧密的关联，至于有那些关联就让我们来看一下吧。 【本篇目标】 1. 理解并掌握通过UNION来确定查询的列数及数据类型 2. 通过LAB7、LAB8的知识来获取LAB9所 ...

作为前端开发者，学习 TypeScript（TS）是进阶的必经之路。TS 本质上是 JavaScript 的超集，你可以把它理解为“给 JS 加上了强类型约束的增强版”，能让你在写代码时就发现大部分错误，而不是等到页面运行起来才报错。 为了帮你高效上手，我为你梳理了 TypeScript 的核心学习 ...

title: 第1章 起步 tags: - Python 第1章 起步 本章目标：安装 Python 环境、安装文本编辑器、运行第一个 Python 程序。 1.1 搭建编程环境 1.1.1 Python 2 和 Python 3 Python 有两个主要版本：Python 2（旧版）和 Pytho ...

1. 前言、配置和成本 前段时间 dsV4 刚出的时候，我就接到了 Claude code 里试了试，跑了几个模型的对比和消融实验，发现性价比确实不错。 偶尔刷抖音会刷到一些 vibe coding 作品，便有了尝试的想法。 选番茄钟主要是因为我对这种 APP 的开发流程的了解是浅薄的，因此，我应该 ...

Vibecoding 最迷人的地方，是它让“开始做一个东西”变得特别轻。你有一个想法，打开 AI 编程工具，说几句话，项目就有了第一批文件、第一段界面、第一套目录。那一刻很爽。 ...

IDEA Maven 手动替换第三方Jar包完整教程 一、前言 平时开发中，大部分依赖直接在 Maven 写坐标即可自动下载。但是有一类 Jar 包永远无法从公共仓库下载：商业授权 SDK、闭源第三方 Jar、公司内部工具包，例如 SuperMap、ArcGIS、国产中间件等。 本次我以 Super ...

大家好！不知道你有没有过这样的经历：为了给别人讲解定积分的几何意义，你决定用 Manim 制作一个黎曼和（Riemann Sum）动画。 当你兴致勃勃地开始编码时，却发现要手写一堆循环来计算每个矩形的高度、宽度，还要处理复杂的积分上下限。 更头疼的是，当函数稍微复杂一点，比如 sin(x)*cos( ...

VonaJS 的核心价值很明确：用 DTO 驱动 CRUD 动态渲染，把中后台开发从"写页面"变成"配字段"。 过去你需要在 Entity 里定义字段、在 DTO 里定义校验、在前端组件里定义表格列和表单控件——三个地方维护同一组字段。现在，Entity 中一行 ZovaRender.cell() ... ...

AI > ML > DL > NLP/LLM > GenAI 是套娃结构，不是并列关系。大模型本质就是"140GB 参数文件 + 推理代码"。训练一个 70B 模型需要 6000 张 GPU 跑 12 天、花费约 200 万美元。LLM 能生成内容、总结、翻译，但会编造事实、数学不精确、知识不实时。... ...

我们围绕三大业务场景（笔记、知识库、项目管理）统一了一套可组合的 AI Agent 能力。本文聚焦一期「Chat 模式」落地：强调 Runtime Adapter 的“协议无关、面向任意后端流”特性——只要后端能够以流式输出事件，前端即可通过统一的 Adapter 转为标准消息模型进行渲染与编排。我... ...

SolonCode 终端编码智能体。它是一位全中文驱动的数字员工——能自主理解需求、自主规划步骤、自主编写代码。不挑模型，不挑平台，打开终端就能上岗。 ...

这两年 Agent 框架的发展，有一个很有意思的反转。 一开始，大家觉得只靠大语言模型和工具调用不够可靠，于是拼命发明各种 Agent 架构：Planner、Executor、Router、SubAgent、Workflow、State Machine、LangGraph、多 Agent 协作、人工 ...

背景 GcExcel 是一款基于 Java 平台的服务端表格组件，支持批量创建、编辑、打印以及导入/导出 Excel 文件，能够在高性能处理的同时保持较高的 Excel 兼容性。 产品同时发布在 Java 和 .NET 两个平台上。相应地，项目组需要长期维护两套实现：一套 Java 代码，一套 C# ...

背景 之前的文章: ROCm on Windows 性能排查：RX 6650 XT 跑 PyTorch，为什么加速不明显？ 在 Windows 上用 RX 6650 XT 跑自编译 ROCm + PyTorch 的时候，我遇到一个问题：LLM 推理确实跑在 GPU 上了，但加速比只有 1.7-2.0 ...

Claude Code 快速开始 安装 建议使用 智普GLM 套餐 安装并配置 API key Coding Tool Helper 统一管理与配置 Claude Code 等 CLI 工具的命令行助手 CC Switch 对 Claude Code 等进行可视化配置的客户端工具 npm insta ...

一、自动化巡检脚本：从 3 小时到 3 分钟 我们需要什么 一个脚本，能做到： 读取设备清单（IP、厂商、登录凭据） 逐台登录，执行预设的巡检命令 收集结果，按设备整理 生成一份 Excel 报告，异常项自动标红 技术栈：Netmiko + 多线程 + openpyxl 第一步：设备清单 创建一个 ...

一、多体交叉存储器 其基本思想是在不提高存储器速率、不扩展数据通路位数的前提下，通过存储芯片的交叉组织，提高CPU单位时间内访问的数据量，从而缓解快速的CPU与慢速的主存之间的速度差异。 1.1、高位多体交又存储器的组织方式 1.2、低位多体交叉存储器的组织方式 1.3、低位多体交叉存储器的性能分析 ...