本文为在官网学习 LangChain v1.0 文档的笔记，帮助大家在网络不畅，或者官网阅读困难的情况下学习 LangChain v1.0。

本文介绍了在GitCode+昇腾NPU环境中部署Rnj-1大模型的完整实践。通过GitCode Notebook的交互式开发环境和昇腾NPU的高效算力，详细讲解了从环境检查、依赖安装到模型部署和推理测试的全流程。文章重点解决了版本兼容性、模型权重下载加速等关键问题，并提供了性能优化建议和问题解决方案。实践表明，昇腾NPU在降低显存占用（FP16精度约14GB）的同时保持了良好的推理性能，结合Git

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摘要：本文深入解析了深度学习开发中常见的"CUDA error: an illegal memory access"错误。该错误通常因GPU访问非法内存地址引发，具有延迟暴露、难以定位的特点。文章从硬件、软件和代码三个维度提出系统解决方案：硬件层面需检查散热、供电和显存健康；软件环境需确保CUDA版本与驱动匹配；代码层面要重点排查内存越界、释放问题和多线程安全。同时推荐使用cu

在人工智能飞速发展的今天，我们每天使用的智能语音助手、刷到的个性化推荐、甚至手机的人脸识别功能，背后都离不开强大的硬件算力支撑。如果把AI模型比作大脑中的思维逻辑，那么AI硬件就是支撑这些逻辑运行的"肌肉"。从我们熟悉的CPU、GPU，到专门为AI优化的NPU、TPU，各类硬件层出不穷，这无疑加大了我们的理解难度，接下来我们就从CPU开始逐步了解各种处理器以及它的运作原理。

本文介绍了LangChain v1.0中智能体(Agents)的核心组件与实现方式。智能体通过结合语言模型与工具，构建能够推理任务、动态选择工具并迭代推进解决方案的系统。文章重点讲解了三个核心组件：1) 模型(Model)作为推理引擎，支持静态和动态选择；2) 工具(Tools)赋予执行能力，支持自定义错误处理和ReAct循环；3) 系统提示词(System prompt)用于塑造智能体行为。文中

本文深度讲解在github上收获20.8k Star的爆火项目---RustPython，文章和一般讲解文章不同，旨在让读者更好的理解 RustPython 的整体架构，所以顺序按概述、核心虚拟机、对象系统、标准库、编译管道、项目组织的结构走，单独读本文可能你并不能很好的理解，但是读过本文之后你在去精读 RustPython 你会发现更容易上手。

本文介绍了使用Rust语言开发现代化终端十六进制查看器的过程。项目充分利用了Rust的内存安全特性和高性能优势，结合clap、ratatui和crossterm等优秀库实现了功能丰富的hex viewer。核心功能包括：十六进制/ASCII双视图展示、键盘导航、搜索功能（支持大小写敏感切换）和美观的TUI界面。文章详细讲解了数据结构设计、界面渲染、键盘事件处理和搜索功能的实现方法，展示了Rust在

本节笔记针对 LangChain v1.0 的发展历程以及安装和快速构建一个智能体出发，让我们更深入的了解 LangChain 的各个模块，对它有个大体的认知。