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惊了!瑞幸居然真的推出了智能体?实测终端一键点咖啡!☕️

瑞幸咖啡推出AI开放平台,支持MCP协议并发布CLI命令行工具,让开发者能在终端用自然语言点咖啡。用户安装CLI后,需绑定个人账号并配置大语言模型API(如Ollama、OpenAI等),即可通过指令完成下单、定制等操作。MCP协议实现了AI智能体与瑞幸服务的标准化对接,为开发者提供自动化集成可能。此举展现了传统餐饮企业拥抱AI技术的创新尝试,标志着AI从对话向实际服务操作的跨越。该工具目前主要面

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#架构#微服务
DeepSeek-R1 V3.2 V4架构训练推理性能实测分析,企业私有化部署选型对照表

本文全部基于DeepSeek-R1、DeepSeek-V3.2-Exp、DeepSeek-V4三份官方首发技术白皮书原始一手实测数据与研发文档,无任何第三方非标主观评测数据、无商业营销化渲染包装、无夸大宣传与噱头炒作。全文从研发核心战略定位、底层网络架构深度设计、训练迭代核心技术范式、稀疏注意力专项技术体系搭建、全维度官方基准评测实测性能表现、模型核心优势与现存短板系统化分析、企业业务落地场景精准

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#架构
红队新神器!哪吒网络安全:DeepSeek 驱动的终端 AI 渗透指挥台

哪吒网络安全(nezha_cyber)是一款专为安全人员设计的开源终端AI指挥台,基于Rust开发,集成DeepSeek大模型能力。核心功能包括:1)自动化渗透测试任务,支持Claude Code风格工具调用与危险操作确认;2)SQLite持久化对话管理;3)Rust高性能实现,低资源占用;4)Docker安全部署方案。适用于红队演练、渗透测试等场景,可通过Cargo或Docker快速安装。项目已

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#web安全#人工智能#安全
我熬夜写的安全守门人,抵不过一句「AI三分钟就能搞定」

《一个安全工程师的独白:当AI取代了底线,谁为风险负责?》 凌晨一点四十,安全工程师发现生产数据库裸奔公网,无密码无认证。这成为他职业困境的缩影——在追求速度的团队中,安全防护总被视作阻碍。他开发了自动化安全工具AWSGateKeeper,试图证明安全与效率可共存,却被团队以"AI三分钟就能搞定"为由拒绝。 AI生成的安全方案徒有其表:开放超级管理员权限、留空核心防护模块,却因外表规范被采纳。工程

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#安全#人工智能
IdentityCardOCR 源码深度解析:从工业级身份证识别到生产级架构设计

IdentityCardOCR是一个开源项目,专注于解决银行系统中身份证OCR识别的三大核心痛点:图像质量参差不齐、水印文字重叠干扰以及数据格式不统一。该项目基于事件驱动架构,支持中国和马来西亚身份证件的识别,提供完整的离线部署方案。 项目采用四层技术架构:输入层(S3事件触发器)、处理层(Tesseract OCR引擎)、解析层(正则匹配+校验算法)和持久化层(DynamoDB+EventBri

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#aws
国内环境Ollama安装与DeepSeek-R1:1.5b部署全攻略

在安全测试中需要一个能理解复杂日志、分析攻击链路的AI助手,却又担心敏感数据传到云端?想部署本地大模型,却被繁琐的环境配置和龟速的模型下载劝退?今天,我们就来解决这个痛点——在国内网络环境下,用Ollama部署DeepSeek-R1:1.5b蒸馏模型,打造属于网安人的专属推理引擎。

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#web安全#安全#网络安全
DeepSeek-R1 V3.2 V4架构训练推理性能实测分析,企业私有化部署选型对照表

本文全部基于DeepSeek-R1、DeepSeek-V3.2-Exp、DeepSeek-V4三份官方首发技术白皮书原始一手实测数据与研发文档,无任何第三方非标主观评测数据、无商业营销化渲染包装、无夸大宣传与噱头炒作。全文从研发核心战略定位、底层网络架构深度设计、训练迭代核心技术范式、稀疏注意力专项技术体系搭建、全维度官方基准评测实测性能表现、模型核心优势与现存短板系统化分析、企业业务落地场景精准

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#架构
红队新神器!哪吒网络安全:DeepSeek 驱动的终端 AI 渗透指挥台

哪吒网络安全(nezha_cyber)是一款专为安全人员设计的开源终端AI指挥台,基于Rust开发,集成DeepSeek大模型能力。核心功能包括:1)自动化渗透测试任务,支持Claude Code风格工具调用与危险操作确认;2)SQLite持久化对话管理;3)Rust高性能实现,低资源占用;4)Docker安全部署方案。适用于红队演练、渗透测试等场景,可通过Cargo或Docker快速安装。项目已

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#web安全#人工智能#安全
极客实战 | 万字拆解 Google AI Edge Gallery:从纯英文代码重构到本地大模型部署

Google AI Edge Gallery 是一个端侧AI参考实现,集成了LiteRT推理引擎、Gemma模型和工具链,解决大模型部署中的工程难题(如下载管理、内存映射等)。作者提交的PR #904移除了不完整的中文本地化资源,主张在项目早期阶段保持英文单一源以维护开发效率,避免半成品翻译带来的体验问题。该Android项目要求Android 12+设备,通过WorkManager实现可靠的大模

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#人工智能#edge#重构
极客实战 | 万字拆解 Google AI Edge Gallery:从纯英文代码重构到本地大模型部署

Google AI Edge Gallery 是一个端侧AI参考实现,集成了LiteRT推理引擎、Gemma模型和工具链,解决大模型部署中的工程难题(如下载管理、内存映射等)。作者提交的PR #904移除了不完整的中文本地化资源,主张在项目早期阶段保持英文单一源以维护开发效率,避免半成品翻译带来的体验问题。该Android项目要求Android 12+设备,通过WorkManager实现可靠的大模

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#人工智能#edge#重构
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