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简介

我是一位专注于后端开发、云原生技术、运维领域和常用工具教程的博主。通过我的博客,我分享关于后端开发的实践经验和技术教程,深入探讨云原生技术的最新趋势和应用。我热衷于在后端开发领域探索创新解决方案,使用各种编程语言和框架构建可靠、高效的应用程序。同时,我对云原生技术充满激情,关注Service Mesh、容器化、微服务和Serverless等技术的应用与实践。通过我的博客,你将获得关于后端开发、云原生技术和运维领域的实用知识和经验,以及常用工具的详细指南。我希望能够与读者分享我的专业见解,共同探索技术的前沿,共同成长。欢迎来访我的博客,一起学习、讨论和探索各种技术话题,一起探索技术的无限可能。

擅长的技术栈

云原生

可提供的服务

Go语言教程, 云原生,后端,运维,常用工具

2026年最新AI基础入门免费公开课:从Vibe-Coding到智能体Agent全栈教程

2026年最新AI免费公开课提供从编程基础到智能体开发的全栈教程,涵盖Vibe-Coding、Agent技术、大模型构建等核心领域。课程包括清华大学团队的Easy-Vibe编程实践、Datawhale社区的Hello-Agents智能体开发、吴恩达Agentic AI中文教程等优质资源,适合不同基础的学习者。特别推出AI+硬件专题如具身智能入门和智能鲸鱼小车项目,结合理论与实践。所有课程均开源,为

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#人工智能#AIGC
2026年最新AI基础入门免费公开课:从Vibe-Coding到智能体Agent全栈教程

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#人工智能#AIGC
2026年最新AI基础入门免费公开课:从Vibe-Coding到智能体Agent全栈教程

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#人工智能#AIGC
2026年最新AI基础入门免费公开课:从Vibe-Coding到智能体Agent全栈教程

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#人工智能#AIGC
2025年火遍全球的Manus该怎么用?估值几十亿美元Manus该怎么用?

摘要: Manus作为估值几十亿美元的AI智能体,其核心价值在于处理复杂专业任务而非日常琐事。与传统AI工具不同,Manus能自主完成多步骤任务:如生成30页特斯拉股票分析报告、诊断电商销售问题并提出优化方案、审查合同并修正法律漏洞等。其特点是任务全托管——用户只需设定目标,Manus自动规划执行流程,适用于深度调研、专业文档处理等低频高价值场景。这种"智能体"模式代表AI发展

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#人工智能#AIGC
2025年火遍全球的Manus该怎么用?估值几十亿美元Manus该怎么用?

摘要: Manus作为估值几十亿美元的AI智能体,其核心价值在于处理复杂专业任务而非日常琐事。与传统AI工具不同,Manus能自主完成多步骤任务:如生成30页特斯拉股票分析报告、诊断电商销售问题并提出优化方案、审查合同并修正法律漏洞等。其特点是任务全托管——用户只需设定目标,Manus自动规划执行流程,适用于深度调研、专业文档处理等低频高价值场景。这种"智能体"模式代表AI发展

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#人工智能#AIGC
2025年火遍全球的Manus该怎么用?估值几十亿美元Manus该怎么用?

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#人工智能#AIGC
Claude Code 永动机:ralph-loop 无限循环迭代插件详解(安装 / 原理 / 最佳实践 / 避坑)

Claude Code 永动机:ralph-loop 无限循环迭代插件详解(安装 / 原理 / 最佳实践 / 避坑)Claude Code 插件 ralph-loop 全解析:Stop Hook 无限迭代、completion-promise 退出条件与最佳实践ralph-loop 使用指南:让 Claude Code 自动“撞墙”直到成功(原理、参数、场景、风险)用 ralph-loop 把开环

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#人工智能#ide#编辑器 +2
2025年AI领域年度深度总结:始于DeepSeek R1开源发布,终于Manus天价出海

2025年AI领域年度深度总结:始于DeepSeek R1开源发布,终于Manus天价卖身站在2025年12月31日的终章回望,这一年被吴恩达定义为 “AI工业时代的黎明”。如果说2023-2024是“大炼模型”的狂热期,那么2025年则是AI从“概率模仿”走向“逻辑推理”,从“对话框”走向“行动流”的转折之年。这一年的故事,不仅是技术的迭代,更是一条清晰的产业演进曲线:始于年初DeepSeek

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#人工智能#开源#AIGC
在 KubeSphere 上部署 AI 大模型 Ollama

摘要: 本文详细介绍了在KubeSphere云原生平台上部署AI大模型Ollama的完整流程。首先通过KubeKey工具为Kubernetes集群扩容GPU节点,然后在openEuler系统上手动安装NVIDIA显卡驱动。接着使用Helm安装NVIDIA GPU Operator,使Kubernetes能够识别和调度GPU资源。最后在KubeSphere中部署Ollama服务,配置GPU资源声明和

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#人工智能#贪心算法#算法 +4
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