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PolyOS 是面向 RISC-V 架构的智能终端和 AIoT 开源操作系统(基于开源鸿蒙)

PolyOS 是面向 RISC-V 架构的智能终端和 AIoT 开源操作系统,作为一款面向架构的智能终端操作系统,我们希望能够构建卓越的特性和创新的生态系统来引领未来移动操作系统技术的发展。该操作系统基于开源项目,旨在为潜在的硬件和软件市场构建一个强大的移动操作系统和生态系统。

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#risc-v#harmonyos
在Ubuntu22.04 jammy下用qemu模型riscv32环境装鸿蒙(未完成,待续)

子目录包含部分Qemu RISC-V虚拟化平台验证的OpenHarmony kernel_liteos_m的代码,目录名为。RISC-V 虚拟化平台是一个的目标设备,通过它来模拟一个通用的、基于RISC-V架构的单板。这次模拟的配置是:RISC-V架构,1个CPU,128M内存。提示: 系统内存硬编码为128MB。

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#harmonyos#华为
走近科学指东打西版:记着是打开DevEco Studio编辑器,结果变成了打开VS Code编辑器

迷迷糊糊的打开电脑,按键盘的“窗口”键,然后点windows“菜单”最上面的DevEco Studio 图标,结果等了一会儿启动后,发现界面是英文,这就有点奇怪了,因为我的VS Code是英文界面,DevEco是中文界面,仔细一看,打开的竟然是VS Code编辑器。百思不得其解,只能认为是自己晕头按错了。但是问题是VS Code的图标是隐藏在“展开”里面的,自己记得就是那么一点.....反正人在越

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#编辑器#windows
鸿蒙里面编译时用到的hb是啥?

hb是啥工具?当时看鸿蒙的编译文档,里面直接出来了hb命令,把我都看傻了。后来才知道:hb是HarmonyOS2.0里新增加的编译构建命令行工具。需要Python 3.7.4及以上版本的支持,建议安装3.8.x。源码在OpenHarmony\build\lite\hb这个目录下。

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#harmonyos#华为
opencode:专为终端打造的AI编程智能体(目前免费)

OpenCode是一款开源的AI编程智能体,专为终端环境优化设计。该项目在GitHub上获得3.2万星标,采用MIT许可,支持多种AI模型(包括Anthropic、OpenAI等)和本地部署。核心特性包括LSP协议支持、客户端/服务器架构、终端优先的TUI体验。提供npm、curl、brew等多种安装方式,支持Windows/macOS/Linux系统。相比同类工具ClaudeCode,OpenC

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#人工智能
opencode:专为终端打造的AI编程智能体(目前免费)

OpenCode是一款开源的AI编程智能体,专为终端环境优化设计。该项目在GitHub上获得3.2万星标,采用MIT许可,支持多种AI模型(包括Anthropic、OpenAI等)和本地部署。核心特性包括LSP协议支持、客户端/服务器架构、终端优先的TUI体验。提供npm、curl、brew等多种安装方式,支持Windows/macOS/Linux系统。相比同类工具ClaudeCode,OpenC

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#人工智能
自己用wikijs架设wiki网站:安装篇

本文详细记录了在FreeBSD的Linux Jail环境中安装Wiki.js的过程。首先通过npm安装yarn,克隆Wiki.js源码并修改配置为SQLite数据库。由于FreeBSD不支持inotify,需设置CHOKIDAR_USEPOLLING=1环境变量才能启动开发服务器。安装过程中遇到依赖编译错误,最终耗时80分钟完成。配置完成后成功访问3000端口完成初始化设置,并实现了中文界面支持。

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Auto-Coder调用SCNet VLLM部署的mirothinker模型报错问题(乌龙了,是自己配置错误导致的。同时也顺便解决了MiroThinker-v1.5-30B在SCNet下双卡部署)

摘要:本文记录了MiroThinker-v1.5-30B模型部署问题的排查过程。最初报错"NoneType has no attribute 'input_tokens_count'"是由于配置遗漏base_url参数导致的乌龙事件。作者成功解决了双卡部署问题,并通过--served-model-name参数优化了长模型名称显示。测试中发现模型在Auto-Coder中会陷入重复

#前端
Warp为 21 世纪打造的智能终端

Warp是一款基于Rust开发的现代化终端模拟器,将现代代码编辑器的优秀体验引入命令行。其核心功能包括:类似IDE的多行编辑、智能补全和多光标操作;创新的命令区块化显示;深度集成AI辅助,支持自然语言转命令和错误调试;强大的协作功能支持会话共享。此外,Warp具备极快的响应速度,支持自定义主题和快捷键,并提供跨平台支持(macOS/Linux/Windows)。目前Windows版本已发布,但部分

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#人工智能
在启智社区使用MindFormers本地部署大模型(未解决)

在启智社区使用MindFormers本地部署大模型非常简单方便,因为启智社区已经提供了NPU算力环境,不需要自己再去配置和调试了。

#语言模型
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