logo
publist
写文章

简介

该用户还未填写简介

擅长的技术栈

可提供的服务

暂无可提供的服务

Manim物理模拟:别自己写欧拉了!

时想做一个弹簧振子的 Manim 动画:一个小球连接在弹簧上,在平衡位置附近往复振动。我一开始的思路是——。这段代码跑起来之后,小球确实动起来了。但看了几秒之后——小球越振幅度越大,能量明显不守恒。欧拉法的数值误差在逐帧累积,像个隐形的外力在不断推着小球。我当然可以换龙格-库塔法,但那意味着更复杂的代码、更长的调试时间。直到我开始用SymPy的dsolve,才发现原来我根本不需要自己写数值积分。

#架构#.net
DeepSeek V4 vs Claude 编程实战测评(λ 到希尔伯特证明翻译)

这是一个颇具挑战性的编译原理与逻辑结合的任务:使用lex/flex和yacc/bison编写一个 C 程序,将λ 演算风格的定理证明翻译为希尔伯特公理系统的证明序列。解析类似的 λ 项输入;利用给定的三条公理模式(A1-A3)和三个可直接引用的定理(H1, H3, H5);通过演绎定理(Deduction Theorem)和 MP 规则,逐步输出带 LaTeX 排版的希尔伯特风格证明;代码需放置在

#状态模式
OpenClaw.NET 祭出 TokenJuice:Agent 时代的“Token 瘦身引擎“,让 LLM 上下文不再膨胀

TokenJuice 在 OpenClaw.NET 中被定位为系统级内置插件,实现接口,在 Gateway 启动时显式注册。↓Redaction(敏感信息脱敏)↓【Interceptor Pipeline — TokenJuice 介入】↓↓LLM 上下文也就是说,工具输出先经过脱敏处理,然后进入 TokenJuice 的归约管道,最后才到达 LLM。这个顺序确保了安全和效率两个目标都被满足。To

#.net
国产化Excel开发组件Spire.XLS教程:使用Python将TXT文件转换为CSV

CSV(逗号分隔值)文件是一种基于文本的简单文件格式,用于存储表格数据。每一行表示一条记录,行内的值用逗号、制表符或自定义分隔符分隔。**广泛兼容:**Excel、Google Sheets、数据库及 Python、R、SQL 等编程环境均可读取。**简单易用:**可方便地导入、导出和进行数据处理与分析。在实际应用中,CSV 文件可用来存储联系人信息、销售数据、日志数据等结构化数据,便于后续处理和

#python#开发语言
我用FlyEnv三天,彻底扔掉了Docker Desktop

FlyEnv的项目级环境隔离功能,让我彻底告别了“全局污染”的噩梦。打开FlyEnv,选择需要的模块和版本,点击安装,FlyEnv会自动下载官方二进制文件,无需编译,没有依赖地狱……传统的开发环境,要搭建一个完整的全栈项目需要分别安装Nginx、MySQL、Redis、PHP、Composer等一堆组件,还要操心它们之间的版本兼容性。FlyEnv给我的最大感受,不是某个单一功能有多强大,而是它把开

#docker#容器#运维
OpenClaw.NET 祭出 TokenJuice:Agent 时代的“Token 瘦身引擎“,让 LLM 上下文不再膨胀

TokenJuice 在 OpenClaw.NET 中被定位为系统级内置插件,实现接口,在 Gateway 启动时显式注册。↓Redaction(敏感信息脱敏)↓【Interceptor Pipeline — TokenJuice 介入】↓↓LLM 上下文也就是说,工具输出先经过脱敏处理,然后进入 TokenJuice 的归约管道,最后才到达 LLM。这个顺序确保了安全和效率两个目标都被满足。To

#.net
OpenClaw.NET 祭出 TokenJuice:Agent 时代的“Token 瘦身引擎“,让 LLM 上下文不再膨胀

TokenJuice 在 OpenClaw.NET 中被定位为系统级内置插件,实现接口,在 Gateway 启动时显式注册。↓Redaction(敏感信息脱敏)↓【Interceptor Pipeline — TokenJuice 介入】↓↓LLM 上下文也就是说,工具输出先经过脱敏处理,然后进入 TokenJuice 的归约管道,最后才到达 LLM。这个顺序确保了安全和效率两个目标都被满足。To

#.net
【Agentic RL / 强化学习 / OPD】OpenClaw-RL 源码阅读笔记 --- (2)--- On-Policy Distillation

RL:自己下棋,只知输赢,不知错步,要自己摸索离线蒸馏:看大师棋谱,照搬但不理解自身棋局。自己下棋,大师实时逐步点评,精准纠错。有具体建议+正确示范,学得更快。所以,OPD就像是给AI配了一个超级耐心的老师,让它在帮你做事的过程中,不断地变得更聪明、更贴心!设 P = teacher 分布, Q = student 分布正向 KL (Forward KL):→ 用 teacher 的分布加权反向

#人工智能
【Agentic RL / 强化学习 / OPD】OpenClaw-RL 源码阅读笔记 --- (2)--- On-Policy Distillation

RL:自己下棋,只知输赢,不知错步,要自己摸索离线蒸馏:看大师棋谱,照搬但不理解自身棋局。自己下棋,大师实时逐步点评,精准纠错。有具体建议+正确示范,学得更快。所以,OPD就像是给AI配了一个超级耐心的老师,让它在帮你做事的过程中,不断地变得更聪明、更贴心!设 P = teacher 分布, Q = student 分布正向 KL (Forward KL):→ 用 teacher 的分布加权反向

#人工智能
DeepSeek V4 vs Claude 编程实战测评(λ 到希尔伯特证明翻译)

这是一个颇具挑战性的编译原理与逻辑结合的任务:使用lex/flex和yacc/bison编写一个 C 程序,将λ 演算风格的定理证明翻译为希尔伯特公理系统的证明序列。解析类似的 λ 项输入;利用给定的三条公理模式(A1-A3)和三个可直接引用的定理(H1, H3, H5);通过演绎定理(Deduction Theorem)和 MP 规则,逐步输出带 LaTeX 排版的希尔伯特风格证明;代码需放置在

#状态模式
    共 12 条
  • 1
  • 2
  • 请选择