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docker run 转 docker-compose,复盘拆出 12 个坑

本文开发了一个将docker run命令转换为docker-compose.yml的单文件工具,拆解了12个关键问题,包括分词状态机处理引号和续行符(坑1)、参数解析的三种形式(坑2-4)、-d/--rm等参数的语义丢弃(坑5)、网络声明遗漏(坑6)、YAML 1.1的60进制端口解析陷阱(坑7,修复后强制引号包裹端口)。此外涉及引号策略(坑8)、服务名生成(坑9)、资源限制语法版本差异(坑10)

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#docker#容器#运维 +2
中国大模型“八周五连发“:开源与低成本重写全球选型

2026年8月,阿里Qwen3.8-Max、月之暗面Kimi K3、深度求索DeepSeek V4、智谱GLM-5.2、字节Seedance 2.5 五款国产前沿模型在八周内密集发布,标志大模型进入高频迭代时代。本文基于官方发布与央视/OpenRouter等公开数据,梳理五款模型的参数、开源策略与调用量格局,并给出开发者选型的三点启示:单位任务成本与本地化部署权重上升,Agent能力成为新竞争焦点

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#开源#AI Agent
随机文本里 KMP 反而慢 2.3 倍、‘a‘ 文本里朴素慢 69 倍:字符串匹配 O(n+m) 一定更快这条共识的实测复盘

用 Node v22 把朴素、KMP、BMH、内置 indexOf 在同一可控文本上取中位数基准。证据:随机文本短 pattern 时 KMP 反比朴素慢 2.3 倍;全 'a' 对抗文本里朴素比 KMP 慢 69 倍;1M 随机文本里 indexOf 比 KMP 快 37 倍。结果:普通搜索用内置 indexOf、手写选 BMH、多模式才上 Aho-Corasick,别再为 O(n+m) 手写

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#算法#性能优化#数据结构 +1
DeepSeek 峰谷最新定价生效:Agent 时代开发者的成本与选型课

8月17日 DeepSeek 峰谷分时定价正式生效,国产头部模型首次系统性上调推理价格,标志竞争从「卷参数」切向「卷成本结构+卷 Agent 工程」。本文以价格表、智能指数对比与架构演进图,拆解峰谷定价怎么省成本、Harness 插件生态如何把 Agent 架构标准化,并给出可复制的空闲时段调度示例与横向看牌,帮开发者在 Agent 时代把账算清、把架构选对。所有基准均为厂商/机构自评,发布前请复

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#开源#DeepSeek
智能体的「工作场所」正在被重写:Cursor Origin、Vercel Zero 与 Claude Tag

本周 Cursor Origin(Agent 原生代码托管)、Vercel Zero(图即源码的 Agent 编程语言)、Claude Tag(常驻 Slack 的组织记忆队友)三款产品同时落地,标志着智能体基础设施从「人用的工具」向「Agent 用的工作场所」分叉。本文梳理三者核心创新、可溯源硬指标与成熟度差异,并给出开发者选型参考。

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#人工智能#性能优化
智能体的「工作场所」正在被重写:Cursor Origin、Vercel Zero 与 Claude Tag

本周 Cursor Origin(Agent 原生代码托管)、Vercel Zero(图即源码的 Agent 编程语言)、Claude Tag(常驻 Slack 的组织记忆队友)三款产品同时落地,标志着智能体基础设施从「人用的工具」向「Agent 用的工作场所」分叉。本文梳理三者核心创新、可溯源硬指标与成熟度差异,并给出开发者选型参考。

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#人工智能#性能优化
智能体的「工作场所」正在被重写:Cursor Origin、Vercel Zero 与 Claude Tag

本周 Cursor Origin(Agent 原生代码托管)、Vercel Zero(图即源码的 Agent 编程语言)、Claude Tag(常驻 Slack 的组织记忆队友)三款产品同时落地,标志着智能体基础设施从「人用的工具」向「Agent 用的工作场所」分叉。本文梳理三者核心创新、可溯源硬指标与成熟度差异,并给出开发者选型参考。

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#人工智能#性能优化
推理速度战:OpenAI×Cerebras 750 token/s 之后,本地与云端谁更快?

近日,Gemini 3.7 Flash半价、DeepSeek V4 Pro上线、Qwen3.8-27B开源、OpenAI×Cerebras推出Ultrafast推理档(峰值750 token/s)、智谱GLM-5.3发布。本文梳理这些事件背后的「推理速度战」主线,对比云端与本地速度量级,并给出企业选型时的速度-成本-质量三角检查清单。数据来源已标注厂商自报/社区实测/待核实。

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#人工智能#性能优化#开源
模型之后是 Harness:DeepSeek 开源 Agent 框架,AI 竞赛转向“让模型干活“

2026年8月13–14日,AI竞争焦点从模型参数转向让模型干活的工程层。DeepSeek以MIT协议开源Agent框架Harness v0.1,提出Model+Harness=Agent;同日Arcee开源长周期框架NAC、Meta发布本地Agent模型Glimmer。本文梳理三款方案的技术定位与开发者上手路径。

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#开源#人工智能
DeepSeek Harness 实战:所谓“一切皆插件”,到底怎么拼?

本文基于官方 README 与 dsh CLI reference,拆解其四层配置合成模型:bundle → profile → home → --patch 的覆盖顺序与按行替换语义,并通过 `--dump-config` 与 `--dump-default-config` 实战校对齐。同时覆盖 `dsh plugin` 的 bundle 自动登记机制、headless 模式在 CI 中的用法,

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#性能优化#人工智能#开源
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