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【CentOS7】CentOS 7 编译安装 Python 3.11.9

摘要: Python 3.11 编译时若未正确链接 OpenSSL 会导致 pip 无法使用 HTTPS。本文提供了完整的解决方案,通过重新编译 Python 3.11.9 并显式指定 OpenSSL 3.0.13 路径来解决 SSL 模块缺失问题。关键步骤包括:清理旧编译、配置 OpenSSL 路径、验证模块生成、系统环境配置。文章包含自动化编译脚本和关键参数解释(--with-openssl、

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#centos#python3.11#python
【Harness】[特殊字符] 深度解析Claude Code:什么是真正的AI Agent?小白也能看懂的Harness工程指南

🔥 AI Agent本质与Harness工程指南 核心观点:真正的AI Agent是经过训练的神经网络模型本身,而非外部构建的工作流或框架。本文通过Claude Code案例,揭示了Agent开发的正确方向。 关键要点: 模型即Agent:智能体本质是具备决策能力的模型,Harness工程是为其配备执行工具和环境 发展历程:从DeepMind玩Atari到LLM编程Agent,证明智能是训练而非

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#人工智能
【Claude Code】Claude Code 接入阿里云百炼 Coding Plan 完整配置教程(Linux版)

本文提供了在Linux系统上配置Claude Code接入阿里云百炼Coding Plan的完整教程,包含以下核心内容:1) 创建.claude目录并配置settings.json文件;2) 通过claude.json文件跳过初始化引导;3) 常用命令和权限模式说明;4) 一键配置脚本;5) 常见问题解决方案。通过对接国产大模型,开发者可以在国内网络环境下流畅使用AI编程助手进行代码生成、调试和重

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#阿里云#linux#云计算
【大模型】(记一面试题)使用Streamlit和Ollama构建PDF文件处理与聊天机器人应用

定义生成器函数初始化Ollama模型设置查询引擎迭代生成响应。

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#语言模型#python
【大模型】(记一面试题)使用Streamlit和Ollama构建PDF文件处理与聊天机器人应用

定义生成器函数初始化Ollama模型设置查询引擎迭代生成响应。

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#语言模型#python
【Qwen3.5】Qwen3.5模型:如何分割思考过程与最终回答

本文介绍了如何分割Qwen3.5模型的"思考过程"与"最终回答"。在AI对话系统中,模型常会输出推理过程和最终答案,提高透明度和可解释性。文章分析了两种常见分隔方式:使用</think>标签或\n\n\n换行符分割。提供了Python实现代码,通过正则表达式处理这两种情况,将文本分割为思考过程和最终回答两部分。代码包含测试示例,帮助开发者清晰获取

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#人工智能
【Ascend】华为昇腾 NPU 部署 Qwen3.5 + SGLang 实战指南

本文提供华为昇腾NPU部署Qwen3.5+SGLang的实战指南,包含Docker Compose配置和启动脚本说明。环境要求为昇腾910B/8.5.0,通过挂载模型目录和映射NPU设备实现快速部署。关键配置包括CPU调优、Ascend环境设置、多卡并行参数等,并给出启动验证步骤。文章还提供性能调优建议和常见问题排查方法,适用于单机多卡场景,支持多模态能力,可根据业务需求调整参数。

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#sglang
【Agent】基于 Microsoft Agent Framework 的智能代码注释工具:让 AI 为你的代码“说话“

本文介绍了一个基于Microsoft Agent Framework的智能代码注释工具Code Comment Agent,它能自动为代码生成专业注释。该工具支持15+种编程语言,可分析代码结构并生成符合规范的注释,适用于遗留代码维护和团队代码规范统一。技术架构采用Agent = Instructions + Tools + Client范式,核心功能包括代码文件读取、结构分析和注释生成。实现上通

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#microsoft#人工智能
【AI】Loop Engineering:AI 编程范式的下一次跃迁

摘要:Loop Engineering 代表了 AI 编程范式从"人驱动"向"系统驱动"的根本性转变(2026年)。其核心在于设计自动化循环系统,让AI Agent自主完成"发现工作→分配任务→执行→验证→持久化状态"的闭环,而非人工逐轮提示。这一范式演进经历了Prompt Engineering(单次交互)、Context Engineering(信息环境设计)、Harness Engineer

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#人工智能
【人工智能】推荐开源企业级OCR大模型InternVL3

文章参考来源:InternVL3,这是一个高级多模态大型语言模型 (MLLM) 系列,展示了卓越的整体性能。与 InternVL 2.5 相比,InternVL3 表现出卓越的多模态感知和推理能力,同时进一步扩展了其多模态功能,包括工具使用、GUI 代理、工业图像分析、3D 视觉感知等。此外,我们将 InternVL3 与 Qwen2.5 Chat 模型进行了比较,其相应的预训练基础模型被用作 I

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#人工智能
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