logo
publist
写文章

简介

该用户还未填写简介

擅长的技术栈

可提供的服务

暂无可提供的服务

旧软件和系统折腾指南索引(70年代-90年代向)

《怀旧系统模拟指南:从入门到虚拟化》摘要 本文系统介绍如何通过虚拟机低成本体验旧操作系统,分析7种主流模拟工具的适用场景:VirtualBox适合XP以上系统;PCem/86Box精准模拟80-90年代硬件;QEMU侧重开发调试;DOSBox-X优化经典游戏;SimH支持古董大型机;Mini vMac专攻早期Mac系统。针对硬件价格高、占地大、易损坏等问题,提供虚拟化解决方案,并列出了WinWor

#科技#生活#学习
Thunderobot 911ME 笔记本 Linux 风扇控制研究

摘要:本文记录了Thunderobot 911ME笔记本在Linux下的风扇控制解决方案。通过分析发现该笔记本采用EC控制器管理风扇,而非标准PWM接口。研究过程包括:1)尝试fancontrol失败;2)NBFC无现成配置;3)分析ACPI DSDT找到EC控制寄存器(FDAT 0xF9 + FCMD 0xD7);4)实现三种模式控制(静音0x02/平衡0x08/高性能0x10)。最终通过ec_

#linux
claudecode/opencode 数学插件工具的调用

SciComputeMCPServer是一个基于MCP协议的科学计算服务器插件,为AI助手提供多后端数学计算能力。支持Mathematica、SageMath等五大计算引擎,可执行符号计算、数值分析和可视化任务。具备会话持久化、自动后端选择、文档查询等功能,兼容多个AI平台。项目采用Python开发,处于早期阶段,存在错误处理不完善、测试覆盖不足等问题,欢迎开发者参与完善。

#MCP
开源有限元软件code_aster/SALOME的安装和使用简明教程

摘要:本文介绍了开源有限元分析软件Code_Aster及其集成平台SALOME的安装与使用。Code_Aster由法国电力公司开发,支持结构力学、热力学等多种仿真场景。作者对比了CalculiX与Code_Aster后选择后者,详细记录了在Debian系统下通过Apptainer容器或Nix包管理器安装SALOME套件的过程,并提供了官方文档和视频教程资源。文章还分享了Linux环境下解决软件依赖

#科技#开源
Claude Code 上下文窗口从 200K 扩展的方法

摘要:用户在使用ClaudeCode(v2.1.133)时发现上下文窗口仅200K,而DeepSeekV4模型支持1M上下文。通过多次尝试,最终在~/.claude/settings.json中设置"CLAUDE_CODE_MAX_CONTEXT_TOKENS":"512000"和"DISABLE_COMPACT":"1&quo

claude code的日志的查看方法

一个claude code日志查看工具。

AI辅助网文创作理论研究初步总结(二):完整的总结

本文介绍了一个AI辅助网文创作系统的理论框架和实现方案。系统采用分层解耦设计,将创作过程分解为L1种子层(故事愿景)、L1.5情节编排层、L2架构层、L3叙事层和L4渲染层五个层级,每个层级有明确的功能定位。系统核心创新包括:效果到技术的确定性映射机制,将网文创作经验转化为可执行的叙事指令;异质化专家会议体系,模拟真实出版流程;以及世界书+RAG的双重记忆机制,确保创作一致性。技术实现上采用B/S

AI辅助网文创作理论研究笔记(十七):编排画布深化——从顺序发言到动态编排

本文探讨了AI小说创作中会议编排画布的优化方向,提出从固定流水线转向动态编排的方案。核心改进包括:1)将轮次控制改为灵活的发言权分配机制,支持@提及点名和多种退出条件;2)引入容器概念,可配置串行/并行、顺序/提及驱动等模式;3)世界书和RAG作为独立节点,支持多实例绑定;4)新增章节拆分师等专家角色;5)开发浮动工具栏优化交互。这些改进使画布从静态流程升级为动态协作空间,支持更自然的创作讨论。目

AI辅助网文创作理论研究初步总结(一):AI辅助网文创作系统

AI辅助网文创作系统(AIWebNovelCreator)采用软件工程范式,将创作过程解耦为四层瀑布模型(L1-L4)和三元数据支撑(世界书+RAG历史+RAG技法)。系统通过异质化专家会议(L2)和专业映射(L3)实现"故事"与"叙事"分离,并采用混合检索方案优化RAG效果。当前原型已完成L1测试,包含53个后端文件和10个前端文件,支持40个API路由。

#人工智能
AI辅助网文创作理论研究笔记(十四):工作流画布——两级可编排的模块系统

摘要:本文提出"工作流画布"概念,通过两级可编排模块系统解决传统固定页面导航的局限性。系统采用"芯片+PCB"类比,顶层为模块间连线(PCB),底层为模块内部逻辑(芯片)。每个模块明确定义输入输出引脚,支持全自动流程和手动微操两种模式。初期建议实现单级平铺画布,长期愿景支持嵌套子流程。该系统允许自由调整创作流程(如跳过步骤、并行对比方案),同时与文档库协同工

#人工智能
    共 41 条
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 请选择