如果直接代替标准库，可能出现业务代码用Loguru日志，uvicorn服务器依然打官方日志的混乱局面，或是要对标准库日志做好“拦截”，避免重复刷屏。先说我踩过最大的坑：logging 的默认输出是同步阻塞的，FastAPI 的异步特性一来，日志不但会打乱顺序，还可能悄无声息地丢失。官方示例可能没写，但根据我线上血的教训，不加这个参数，多并发下日志写入会阻塞事件循环，轻则响应变慢，重则日志串行甚至丢

自“模型被怎样接入真实工作流”。本文不把 Harness 当成一个流行词来解释，而是把它拆成一套可落地的运行时架构：​工具循环、状态持久化、执行沙箱、记忆检索、确定性 Hook、长程任务调度​，以及正在形成的 Harness-as-a-Service 趋势。图：Harness 像模型外壳，把推理能力接入工具、状态、约束和真实工作流。一个 Agent 不是“会说话的模型”，而是“模型被放进一个可以行

自“模型被怎样接入真实工作流”。本文不把 Harness 当成一个流行词来解释，而是把它拆成一套可落地的运行时架构：​工具循环、状态持久化、执行沙箱、记忆检索、确定性 Hook、长程任务调度​，以及正在形成的 Harness-as-a-Service 趋势。图：Harness 像模型外壳，把推理能力接入工具、状态、约束和真实工作流。一个 Agent 不是“会说话的模型”，而是“模型被放进一个可以行

如果我们想在Windows平台生成的dist目录中生成一个启动exe，和其他相关的Lib依赖库目录，那么我们可以适当调整下.spec文件，让它可以生成松散结构的文件目录包。PyInstaller 会自动分析程序的依赖关系，并将所有必要的库和资源打包到一个文件或者一个文件夹中。# 运行后，会在当前目录生成一个 dist 文件夹，里面有 fastapi_app.exe 文件，在命令行窗口运行该文件即可

GPUStack 支持可插拔的推理引擎架构，允许自定义推理后端及其版本，用于引入 GPUStack 未内置的 vLLM / SGLang / MindIE 版本，或接入其他自定义推理引擎镜像。为了部署模型，需要添加 vLLM 最新发布的支持 DeepSeek V4 构建的版本。

batch_size=128,# 从 64 → 128num_workers=4,# CPU 核心数pin_memory=True,# GPU 加速然后加载已训练好的MNIST权重，并且仅加载卷积层接下来就是分阶段训练的内容了，主要分为两个阶段，第一阶段是冻结其他层，只训练分类头(全连接层)，以保证已学习的特征不会被破坏，这是迁移学习常用的方式。第二个阶段就是微调整个模型，对预训练模型的参数进行调

需要先初始化webview.WebMessagePort，然后一个ets使用，发送一个端口给html去用。来个视频展示一下效果（文件有点大，1.8M，估计要载入一会儿）：6月25日这里的流程蛮有意思的，画个图解释一下。鸿蒙html通信ets端// …// …// …build() {Web({})try {// 这里会返回2个端口。// 有点类似于 实例化了一个网页和鸿蒙之间发送消息的管道，然后把

需要先初始化webview.WebMessagePort，然后一个ets使用，发送一个端口给html去用。来个视频展示一下效果（文件有点大，1.8M，估计要载入一会儿）：6月25日这里的流程蛮有意思的，画个图解释一下。鸿蒙html通信ets端// …// …// …build() {Web({})try {// 这里会返回2个端口。// 有点类似于 实例化了一个网页和鸿蒙之间发送消息的管道，然后把

简单说，loop 就是让 AI 不只回答一次，而是按一套流程反复跑，直到条件满足才停。以前的做法是：我写 prompt，AI 给结果，然后结束。Loop Engineering 更像是：我先设计一套流程，让它定时拉数据、生成草稿、检查结果；如果没过检查，就停下来留下原因。所以它和 cron 不太一样。cron 只是到点执行脚本。它不关心脚本结果好不好，也不会自己判断下一步该做什么。loop 里面多

这恰恰说明大部分人没搞清楚一件事——：一个是 library（工具集合），一个是 framework（方法论框架），一个是 reference implementation（官方参考实现）。你把它们当同类装在一起，大概率会冲突 + 互相覆盖 + 让 Claude Code 行为变得不可预测。我做了 10 年后端架构，见过太多团队把「Spring」「Spring Boot」「Spring Cloud