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摘要：Tokens是大模型处理文本的基本单元，支撑着AI语言处理的核心功能。它们将文本分割为语义单元，英语中常以单词为token，中文则需借助分词工具。主流计算方式包括基于字符、词汇及字节对编码(BPE)，其中BPE能平衡词汇表大小与未登录词处理。理解tokens对优化模型训练、提升语言任务表现至关重要，是推动AI语言应用发展的基础性概念。（149字）
开发者必须编写 Tiling 函数来计算分块元数据，包括 Tile 的尺寸和数量。这确保了算子的执行适应不同的输入张量规模。CANN PyPTO 编程范式通过将复杂的异构计算任务转化为结构化的 Tile 操作，提供了一种兼具开发效率与极致性能的解决方案。它通过显式内存控制、双缓冲流水线和自动化的并行调度，成功地解决了传统算子开发中面临的内存瓶颈和调度复杂性问题，是释放昇腾 AI 处理器并行算力的关
本文结合实际工程经验，从系统架构设计、轻量进程与并发模型、微服务拆分、消息与事件驱动、数据库与缓存优化、网络与序列化、性能调优、监控与工程化运维等方面，分享 Elixir + Phoenix 在高并发分布式实时系统下的落地实践与优化经验。模块化拆分保证每个服务职责清晰，可独立部署、扩缩容和快速迭代。通过模块化架构设计、进程并发优化、消息与状态管理、网络与序列化优化，以及完善工程化运维体系，开发者能
本文从开发者视角探讨国际短信接口接入的关键要点。相比国内短信，国际短信面临格式严格、内容敏感、合规审查等挑战，需要选择文档明确、调试友好的服务商。文章推荐从注册测试账号开始，逐步完成API参数获取、本地联调、错误排查等步骤，并介绍了互亿无线等支持免费测试的服务商优势。重点分析了技术细节如全球发送支持、统一响应结构、动态密码安全机制等，强调一个快速验证的接口对提升开发效率的重要性，为中小项目和独立开
本文介绍了在香橙派Zero3上使用CasaOS系统部署CodeServer云端开发环境，并通过cpolar内网穿透实现远程访问的方法。主要内容包括：配置Docker镜像源加速部署；通过CasaOS应用商店一键安装CodeServer；安装cpolar工具创建HTTP隧道，生成公网访问地址。文章还提供了配置固定域名的方案，解决临时地址不稳定的问题，最终实现在不同设备上通过浏览器即可获得一致的VS C
你可以像分析云资源成本一样，分析不同媒体渠道、不同类型达人的成本效益，持续优化你的“宣发资源配比”，让每一分预算的投入产出更加清晰。通过标准的API（这里指产品化的交互界面）和自动化工作流，一个小型团队甚至个人开发者背景的创始人，也能以极低的启动成本和工程化的效率，管理公司的声誉和发布节奏。Infoseek所做的，正是用技术和数据，将宣发从“艺术”更多地向“工程”转变。这相当于为每次宣发提供了完整
在人工智能技术迅猛发展的今天，大模型已成为推动产业变革的核心力量。然而，许多开发者仍停留在简单的API调用层面，未能充分挖掘大模型的潜力。本文将系统性地介绍大模型开发的完整流程，包括部署架构设计、微调策略优化和自主开发实践，帮助开发者实现从入门到精通的跨越。
示例：在后台运行一个名为 my_container 的容器，将容器的端口80映射到主机的端口8080，使用镜像 my_image。“docker run” 命令是容器化应用程序的基础之一，它提供了灵活的选项，可以根据需要配置容器的各种行为和特性。-a, --attach=[]：默认值是 []，在启动后进入容器的标准输入、输出和错误输出（类似于ssh）。--attach=[]：默认值是 []，在启动
在前八章中，我们深入探讨了Docker沙箱技术、LangGraph框架、FastAPI接口层和多智能体系统设计的各个方面，构建了完整的技术知识体系。Docker提供了容器化隔离和资源管理的能力，确保每个智能体可以在独立、安全的环境中运行。LangGraph提供了基于图计算的智能体编排框架，使得复杂的工作流程能够以直观、灵活的方式表达和管理。FastAPI提供了高性能的API服务框架，将智能体系统的
Docker是一种开源的应用容器引擎，基于Go语言并遵从Apache2.0协议开源。Docker可以让开发者打包他们的应用以及依赖包到一个轻量级、可移植的容器中，然后发布到任何流行的Linux机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口（类似iPhone的app），更重要的是容器性能开销极低。Docker的核心组件包括：Docker与虚拟机的对比：沙箱（Sandbox）
书匠策AI在设计时明确区分“建议”与“决策”——它提供数据驱动的分析、效率提升的工具，但最终的学术判断、论文质量与学术诚信仍由研究者本人负责。它像一位懂学术规则、知学子痛点的“隐形教练”，用智能技术为论文写作注入全新动能，让每一篇论文都成为思想与技术的完美共舞。，微信公众号搜一搜“书匠策AI”）正以“六维超能引擎”的姿态，为毕业论文写作注入全新动能，让学术探索从“艰难跋涉”变为“轻松航行”选题是论
通过书匠策AI的虚拟数据功能，他输入“互动频率（1-10分）”“学习满意度（1-5分）”“样本量200”，系统生成的数据显示：当互动频率≥7分时，学习满意度显著提升（p<0.05）。，微信公众号搜一搜“书匠策AI”）通过虚拟实验环境、智能代码库、动态图表工坊、学术争议预测四大核心功能，让数据分析从“技术苦役”变成“创作乐趣”，让数据真正成为论文的“灵魂舞者”。这种“先模拟、后实践”的模式，不仅解决
本文深入解析微服务架构中三大主流服务注册中心方案：Eureka、Nacos和Consul。通过对比其技术原理、CAP特性及性能指标，为不同业务场景提供选型建议。Eureka采用AP架构确保高可用性，Nacos支持AP/CP模式切换，而Consul基于Raft协议保证强一致性。文章包含SpringCloud整合实战示例、性能测试数据和企业级最佳实践，涵盖高可用部署、监控告警及故障排查方案。随着服务网
本文介绍了Docker可视化工具Portainer的安装与使用指南。主要内容包括：Portainer的核心优势（免命令行、可视化监控、轻量高效）；Linux系统安装步骤（创建数据卷、启动容器）及常见问题解决方案；首次访问时的初始化配置；五大核心功能（容器管理、镜像管理、数据卷管理、日志查看、系统信息）的操作方法；以及Linux环境下特有的错误排查方法。文章特别强调生产环境的安全注意事项，并建议新手
地表最强SGLang部署本地Qwen3-32B大模型--实战教程
为了通过 Docker 安装FastDFS并使其支持外部通过 HTTP 访问文件，我们需要配置一个包含FastDFS存储（storage）和跟踪（tracker）服务的环境，并正确设置 Nginx 或 HTTP 服务来提供文件访问。
历史上，科学发现是一个漫长且成本高昂的过程，从最初的概念到最终结果需要大量的时间和资源。为了加速科学发现，降低研究成本，并提高研究质量，我们引入了智能体实验室Agent Laboratory，这是一个基于大型语言模型（LLM）的自主框架，能够完成整个研究过程。该框架接受人类提供的研究想法，并通过三个阶段——文献综述、实验和报告撰写——来推进，以产出全面的研究成果，包括代码库和研究报告，同时让用户在
在模型选择框输入时，可通过。
摘要：运行n8n工作流时遇到飞书和HTTP请求节点持续运行无响应的问题。通过重启Docker和n8n实例解决，发现根本原因是宝塔防火墙操作导致Docker的iptables链丢失。解决方案为执行sudo systemctl restart docker重启Docker服务，使网络恢复正常。建议修改防火墙后立即重启Docker以避免类似问题。该案例说明防火墙操作可能影响Docker网络配置，重启是最
【大厂测试私教服务：AI时代的技术加速器】面向测试工程师的职业提升方案，提供1v1名企导师指导，覆盖AI测试、自动化框架、性能优化等前沿领域。服务包含职业规划、技术攻坚、晋升特训、名企内推等六大维度，由腾讯/阿里/华为/字节前测试经理亲自带教。特色包括实时答疑群、企业级项目实战、智能测试平台权限，并赠送大模型应用课程。帮助解决技术方向模糊、晋升受阻、面试失败等职业痛点，首期限30个名额。
摘要：Anaconda为AI模型训练提供一体化解决方案，通过集成环境管理（预装科学计算库/深度学习框架）、跨平台支持和自动依赖解决简化配置流程。其技术优势包括：创建独立虚拟环境、GPU加速工具链部署和MKL优化，支持并行计算、混合精度训练等加速方案。配备性能监控工具和分布式训练日志功能，实际测试显示在ResNet50等模型训练中显著提升效率。同时提供CUDA冲突解决、环境导出等实用方案，并推荐Sn
不是选题时的灵感枯竭，也不是文献综述的“信息海啸”，而是面对满屏数据时，公式看不懂、软件操作复杂、图表不够专业、结果解释没底气的“技术噩梦”。例如，分析“城乡教育差距对收入的影响”，普通柱状图无法体现“时间变化”，而动态桑基图不仅能显示逐年变化，还能用颜色深浅标注“政策干预强度”，审稿人直呼“直观且有深度”。比如，在“教育投入与GDP”的图表中，系统会用箭头标注“东部地区的教育政策更灵活，因此GD
最后：拉取docker很方便，但是0.15.2到1.3.0的版本替换可能会导致模型无法调取。之后解决的方式是换成1.3.1的版本的，然后dsl的办理以前的拉进去，这样的。在原来的dify下面拉取docke-compose up -d（生死在此一举）之后拉取失败可能是你doker的源有问题替换一下就可以成功了。首先拉取源码到你的dify的docker下面。拉取docke rcompose up -d
KAG（Knowledge Augmented Generation）是一个基于 OpenSPG 引擎和大型语言模型（LLM）的逻辑推理和问答框架，旨在为垂直领域知识库构建逻辑推理和问答解决方案。
多模态模型成为了研究与应用的热门领域。其中，阿里巴巴团队研发的 Qwen2.5-Omni 脱颖而出，以其创新的架构设计、卓越的性能表现以及丰富的应用场景，为多模态交互带来了全新的解决方案，引领着人工智能迈向更加智能、自然的交互时代。
正式开始之前我们还要解决一个小问题，安装好的Dify，忽然就不能加载了。通过分析，应该是我们当时装RAGflow的时候，删除了Docker。这里应该也包含着Dify的docker。
MCP协议：大模型与外部工具交互的标准化方案 MCP协议是Anthropic提出的开放标准，旨在规范大语言模型(LLM)与外部工具的交互方式。该协议采用客户端-服务器架构，基于JSON-RPC2.0实现通信，支持本地和远程两种调用模式。其核心创新在于动态发现机制，允许AI模型实时发现并集成新工具，无需预先编码。协议将外部资源分为工具(Tools)、资源(Resources)和提示(Prompts)
想必有很多人，肯定也会遇到这些问题。RAGflow和Dify在本地化安装的时候，redis进行了冲突了，导致了dify不能实现。
摘要： DeepSeek作为先进AI模型，通过自然语言理解与代码生成能力，为编程教育提供高效解决方案。它能自动生成个性化教学案例（如Python字典应用）和课后习题解析（含多角度解题思路），帮助教师减轻备课负担，为学生提供即时反馈与针对性练习。其优势包括内容快速生成、精准匹配知识点、多场景应用适配，同时需注意内容审核、避免过度依赖。未来，结合交互式学习与项目支持，DeepSeek有望推动编程教育个
本文以Coze Studio为例，提出了一种基于项目边界的Docker资源清理方法。通过分析Coze项目的容器和镜像命名特征（统一使用"coze"前缀），制定了一套安全清理策略：先定义保留规则（名称含"coze"的资源），再删除其他无关资源。文章详细介绍了具体操作命令，强调预览确认的重要性，并指出该方法适用于命名规范清晰的开发测试环境，但不适用于生产环境或命
以下是关于 Docker Hub 上 Whisper 镜像的详细解答。Whisper 是 OpenAI 开源的语音识别模型，Docker Hub 上有社区维护的镜像，这些镜像通常预装了模型以简化部署。我会一步步解释预装模型版本和拉取命令，内容基于公开信息和常见实践（建议您在使用前检查具体镜像的文档以确保兼容性）。
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