Knowledge EviGraph 是一个基于 Neo4j 和大语言模型的知识图谱管理系统，能够将非结构化文档（如 PDF 工程规范）转化为可查询、可推理的知识图谱。系统采用 Python/Flask 后端和 Vue 3 前端技术栈，支持文档智能解析、知识图谱构建、检索与 AI 问答、图谱可视化等核心功能。通过 LLM 驱动语义分块和 Neo4j 知识网络构建，实现条款、术语、实体等知识元素的关

最近长沙跑了半个多月，跟甲方客户对了下项目指标，许久没更新回来后继续研究如何实现 grafana实现HAMi vgpu虚拟化监控，毕竟合同里写了需要体现gpu资源限制和算力共享以及体现算力卡资源共享监控先说下为啥要用HAMi吧， 一个重要原因是公司有人引见了这个工具的作者， 很多问题我都可以直接向作者提问。

由于现代计算环境通常配置了多个GPU，合理地选择和管理这些资源变得至关重要。：在共享计算环境中，其他用户的任务可能会占用GPU资源。该代码可以动态查询GPU状态，确保选择的GPU在实际使用时是最优的。：通过检查GPU的可用性和状态，该代码可以防止由于选择了不可用或性能较差的GPU而导致的运行时错误。：用户可以通过参数调整选择策略，如优先考虑内存大小或功耗，从而灵活适应不同的计算需求和环境。：多个G

OpenClaw：文件即记忆的AI架构革新 本文介绍OpenClaw提出的"文件即记忆"创新架构，通过将AI记忆存储为可读写的Markdown文件，解决了传统RAG方案的黑盒性、高维护成本和迁移困难三大痛点。核心亮点包括： 三大记忆文件类型： 会话日志(JSONL)：记录详细对话过程 长期记忆(MEMORY.md)：存储核心偏好和原则 日常日志(按日期Markdown)：记录每

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每个数据库的结构（表、列、外键）在多个问题中都会被重复使用。如果每个问题都附带完整的schema信息，会导致数据冗余，增加存储和处理的开销。所以，将schema单独存储为table.json，可以让不同的数据条目引用同一个数据库模式，减少重复数据。拆分后的结构需要更高效的数据管理，例如在训练模型时，根据每个问题的db_id去table.json中查找对应的schema信息。T5 是一个强大的自然语

planning-with-files 是一款专为 Claude Code 及兼容 IDE（如 Cursor、VS Code）设计的 AI 协作增强插件。它旨在解决大模型在长任务中常见的上下文记忆丢失、目标漂移及重复犯错问题，通过文件系统为 AI 赋予“持久记忆”能力。

因为本人gpu卡的机器系统是centos 7, 直接使用ollama会报所以ollama使用镜像方式进行部署， 拉取镜像ollama/ollama启动命令查看ollama 是否启动成功，Ollama 没有用户界面，在后台运行。打开浏览器，输入 “http://xx:11434/”，显示 “Ollama is running”。deepseek-r1 目前有7b, 32b, 70b, 671b 多个