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Claude code底层实现原理(协作)

本文探讨了智能体团队协作的演进过程。从最初的简单任务分配(s09)到引入结构化通信协议(s10),再到实现自治智能体(s11)和任务隔离(s12),系统逐步完善了团队协作机制。关键进展包括:持久化智能体生命周期管理、请求-响应协议、自动任务认领机制,以及通过git worktree实现的隔离执行环境。这些改进使智能体团队能够更高效、有序地协作,同时保证任务执行的独立性和可追溯性。最终系统支持任务看

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#python
python的web后端框架:FastAPI

FastAPI是一个基于Python的高性能Web框架,具备异步支持和强类型校验能力。其核心优势包括接近Node.js/Go的性能、自动生成API文档、基于Pydantic的数据验证以及优雅的依赖注入系统。本文详细介绍了FastAPI的基础环境搭建、规范项目结构、核心组件(路由系统、Pydantic模型、依赖注入)以及进阶特性(异步编程、数据库集成、认证授权)。同时涵盖了工程化实践,包括测试方法和

#python#fastapi
PyTorch 官方学习笔记

PyTorch官方学习笔记摘要(147字) 本文基于PyTorch 2.x官方文档体系,系统讲解深度学习开发路径:从张量操作(广播/视图/内存连续性)→自动微分原理→模块化网络构建→完整训练循环实现→模型部署全流程。重点包括: 张量核心机制:view/reshape区别、广播语义、contiguous内存处理 训练闭环规范:nn.Module设计、可复现训练流程、state_dict管理 部署新范

#pytorch#学习
python网络协议

本文摘要:HTTP与HTTPS的核心区别在于数据传输安全性,HTTPS通过SSL/TLS加密确保数据安全。HTTP状态码分为五大类,帮助开发者快速定位问题。TCP三次握手和四次挥手确保可靠连接建立与释放。RESTful API规范通过URL名词和HTTP动词实现清晰资源操作。GET和POST方法在参数传递、数据大小和安全性上存在显著差异,GET适合获取数据,POST适合提交数据。理解这些网络基础概

#python#网络协议#开发语言
大模型的Prompt-Tuning学习笔记

摘要:Prompt-Tuning是一种参数高效的大模型微调方法,通过在输入添加可训练的软提示(continuous prompt)适配下游任务,无需更新模型主体参数。相比全量微调,它能显著减少训练参数和显存占用,便于多任务共享模型。本文系统梳理了Prompt-Tuning及其变种(Prefix-Tuning、P-Tuning等)的技术原理、实现方法和应用效果,分析了在不同模型架构(BERT/GPT

#学习
Milvus 向量数据库的官方文档笔记

Milvus 是一款云原生向量数据库,支持从嵌入式到分布式集群的多种部署方式。其核心架构围绕 collection(集合)组织数据,支持向量检索与标量过滤

#milvus#数据库#学习
自然语言处理基础学习笔记

本文系统介绍了自然语言处理(NLP)的基础知识和技术体系。主要内容包括:1. NLP基础概念与建模流程:涵盖数据预处理、特征表示、模型训练与评估等环节;2. 核心技术理论:语言模型、词向量、句法分析和语义理解等底层技术;3. 典型任务方法:文本分类、情感分析、命名实体识别等具体应用任务;4. 现代技术工具:Transformer架构原理及PyTorch/Transformers库的使用方法。

#学习
PyTorch 官方学习笔记

PyTorch官方学习笔记摘要(147字) 本文基于PyTorch 2.x官方文档体系,系统讲解深度学习开发路径:从张量操作(广播/视图/内存连续性)→自动微分原理→模块化网络构建→完整训练循环实现→模型部署全流程。重点包括: 张量核心机制:view/reshape区别、广播语义、contiguous内存处理 训练闭环规范:nn.Module设计、可复现训练流程、state_dict管理 部署新范

#pytorch#学习
LoRA 微调与工程实践学习笔记

LoRA是一种参数高效微调方法,通过将权重增量约束在低秩子空间来优化模型。它仅训练两个小矩阵来近似全量微调的权重变化,可在推理时合并回原模型而不增加延迟。LoRA显著降低了多任务场景下的存储和训练成本,但有效性依赖于权重更新低秩的假设。其衍生方法如QLoRA、AdaLoRA等进一步优化了量化、动态秩分配等特性。LoRA适用于大多数工程场景,但在任务差异大时可能需要更高秩或全参微调。关键优势包括参数

#AI
机器学习基础算法学习笔记

本文系统介绍了机器学习三大基础任务:分类、回归和聚类。分类算法包括逻辑回归、K近邻、决策树等,用于预测离散类别;回归算法如线性回归、随机森林等,用于预测连续数值;聚类算法如K均值、DBSCAN等,用于无监督数据分群。文章详细讲解了各类算法的原理、适用场景和评估方法,强调特征工程、模型选择和业务理解的重要性。同时指出常见误区,建议从基础项目入手,逐步掌握机器学习全流程,注重算法在实际问题中的应用效果

#机器学习#算法#学习
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