一般下载好claude code cli 之后，模型配置文件settings.json，会在这这个文件夹下C:\Users\Administrator\.claude然后去minimax的管网中申请好api key"env": {"ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "自己的api key",模型更换完成1. 核心定义与设计理念的本质是由指令、脚本和资源组成的组织化文件夹。它旨在将通用的

进入 neo4j-community-5.25.1文件夹中的bin文件夹中，为neo4j 和 neo4j-admin 赋予权限。第一步：解压 neo4j-community-5.25.1-unix.tar.gz。解压成功后，就会出现neo4j-community-5.25.1 文件夹。下载好 jdk-17-macos-x64-bin.dmg。社区版只能创建一个数据库，默认数据库名称为 neo4j。

这也是为什么它在使用体验上更接近“一个很聪明、但被不断切换工作模式的助理”，而不是一个 Agent 群体。Skill 更像是“临时 persona + 能力集”，而不是独立 Agent。上一轮 Skill 的历史，对下一轮 Skill 可见。Skill 被触发时，其内容直接读入当前上下文窗口。律师把判例、资料放进去，再写一个搜索法条的脚本。不想理解 Planner / Executor。从这个角度

一般下载好claude code cli 之后，模型配置文件settings.json，会在这这个文件夹下C:\Users\Administrator\.claude然后去minimax的管网中申请好api key"env": {"ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "自己的api key",模型更换完成1. 核心定义与设计理念的本质是由指令、脚本和资源组成的组织化文件夹。它旨在将通用的

如果只有MCP，那么每次都需要自己手动使用context7提供的两个工具来获取最新文档，而如果写好skill文档，那么就可以自动执行获取你需要的最新文档的重复性任务。

这也是为什么它在使用体验上更接近“一个很聪明、但被不断切换工作模式的助理”，而不是一个 Agent 群体。Skill 更像是“临时 persona + 能力集”，而不是独立 Agent。上一轮 Skill 的历史，对下一轮 Skill 可见。Skill 被触发时，其内容直接读入当前上下文窗口。律师把判例、资料放进去，再写一个搜索法条的脚本。不想理解 Planner / Executor。从这个角度

一般下载好claude code cli 之后，模型配置文件settings.json，会在这这个文件夹下C:\Users\Administrator\.claude然后去minimax的管网中申请好api key"env": {"ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "自己的api key",模型更换完成1. 核心定义与设计理念的本质是由指令、脚本和资源组成的组织化文件夹。它旨在将通用的

研究背景传统 FL 大多用于训练分类模型，但由于数据敏感性，这些模型及其训练过程仍然存在隐私风险。近年来有研究提出：与其直接训练分类器，不如训练一个数据生成模型，可以合成一个“新的、不受隐私限制”的数据集，方便后续研究和模型评估。提出的方法：DPD-fVAE一种带差分隐私保护的联邦变分自编码器（fVAE）。关键创新点：只在联邦学习中同步 解码器（Decoder），这样能减少每一轮训练的隐私开销，从

AIGC 能提升内容创作的效率、多样性和个性化，但目前的 AIGC 系统通常依赖集中式训练（包括预训练、微调和推理），在无线网络环境下存在隐私和效率方面的限制。

如何在不泄露隐私的前提下缓解数据异质性？如何避免让资源受限的客户端承担过高计算负荷？