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[Openclaw] OpenClaw v2026.4.21 升级技术摘要

OpenClaw v2026.4.21 技术升级摘要(147字) 本次更新聚焦稳定性与安全性,主要改进包括: 图像生成:默认provider切换至gpt-image-2,统一渲染效果 日志增强:失败流程显式记录,便于故障排查 权限修复:严格owner身份验证,防止误放行 Slack优化:线程消息路由稳定性提升 浏览器自动化:无效引用立即报错,减少无效等待 安装体验:优化npm依赖处理,减少弃用警告

[OpenClaw][Skills]Self-Improving-with-Reflection 的技能分析

自我改进技术分析摘要 self-improving-with-reflection是一个创新的自改进Agent系统,采用三层记忆架构实现持续优化。核心设计包括: 分层记忆系统: HOT层(memory.md):存储高频使用数据(≤100行),启动即加载 WARM层(projects/domains):存储领域特定知识(≤200行/文件),按需加载 COLD层(archive/):归档长期未用数据

【OpenClaw】 8GB 显卡本地大模型部署指南

8GB显卡本地大模型部署指南摘要 本文针对8GB显存环境(如RTX 3070/4060)提供了本地大模型部署方案对比。推荐Qwen2.5-Coder:7b(代码专用)、DeepSeek-R1:7b(推理专用)和Gemma2:2b(轻量)三款模型,显存占用分别为4.5GB、4.5GB和1.5GB。通过Ollama平台可实现多模型并发运行,并提供API服务配置方案(原生API/Nginx反向代理/Li

【论文共读】A unique AI-based tool for automated segmentation of pulp cavity structures in maxillary premo

开发和验证一种人工智能 (AI) 驱动的工具,用于在锥形束计算机断层扫描 (CBCT) 上自动分割上颌前磨牙的牙髓腔结构。将 111 个 CBCT 扫描分为训练 (n = 55)、验证 (n = 14) 和测试 (n = 42) 组,手动分割作为基本事实。AI 工具自动分割测试数据集,由作员纠正错误以创建精细的 3D (R-AI) 模型。通过比较 AI 和 R-AI 模型来评估整体 AI 性能,并

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#人工智能
[OpenClaw][Skills]Self-Improving-with-Reflection 的技能分析

自我改进技术分析摘要 self-improving-with-reflection是一个创新的自改进Agent系统,采用三层记忆架构实现持续优化。核心设计包括: 分层记忆系统: HOT层(memory.md):存储高频使用数据(≤100行),启动即加载 WARM层(projects/domains):存储领域特定知识(≤200行/文件),按需加载 COLD层(archive/):归档长期未用数据

【深度学习】cudnn.benchmark 参数说明

摘要:cudnn.benchmark参数用于自动优化卷积算法,当输入尺寸固定时可显著加速训练。推荐在固定输入尺寸任务中开启,但在可变尺寸训练或需要确定性结果时应关闭。该参数与显存占用和速度相关,与deterministic参数互斥。最佳实践是根据输入尺寸稳定性和显存情况选择开启或关闭,固定尺寸且非确定性需求时建议开启以提升性能。

#深度学习#人工智能
Github 上神经网络渲染 的源代码

Pixel2Meshhttps://github.com/Tong-ZHAO/Pixel2Mesh-PytorchNeural Renderer:https://github.com/daniilidis-group/neural_renderer

#github
解决 docker 中 OpenGL 版本过低的问题

最近在升级 Cuda 的 docker, 在 docker 中使用 VTK 程序运行很慢,并且 Docker 中机器的环境 与 宿主机器的 OpenGL 版本不一致; 主要解决这个问题

#docker
pyvista 的介绍与使用

对于三维mesh的显示来说,VTK是一个比较通用的库。但是,VTK库属于基础库,使用起来代码量还是挺多的。后来,就找到python的pyvista三方库。

#三方库
[OpenClaw] OpenWebUI 的部署指南

本文档详细介绍了Open WebUI的本地部署流程。Open WebUI是一个基于Web的大型语言模型交互界面,支持通过Docker快速部署。部署步骤包括创建数据卷、启动容器(默认端口3000)和初始化管理员账户。文档还提供了配置选项、管理命令、安全建议和故障排查方法,并强调数据持久化和资源管理的重要性。用户可通过简单的Docker命令完成安装、更新和维护,适合开发者和企业快速搭建本地AI交互平台

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