由于本人水平有限，难免出现错漏，敬请批评改正。Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。PyTorch 是一个深度学习框架，封装好了很多网络和深度学习相关的工具方便我们调用，而不用我们一个个去单独写了。它分为 CPU

剪枝(Pruning)是一种模型压缩技术，旨在通过移除神经网络中不重要的权重或神经元来减少模型的大小和计算复杂度，同时尽量保持模型的性能。

一场由 AI Agent 掀起的数据库革命，正在瓦解沿用了三十年的数据架构体系。从 2024 年 10 月到 2025 年 5 月，短短七个月内，AI Agent 创建的数据库数量从 30% 爆涨至 80%，远超人类工程师的工作产出。与此同时，Databricks 以 10 亿美元收购 Neon 的消息震动业界——这家人工智能巨头正在用真金白银抢占下一代数据基础设施入口。

其实在 Linux 中有很多中方式进行 IPC(进程间通信)，我用大模型帮我做了一下汇总，截图如下：现如今Linux使用最多的还是POSIX标准，而System V相对来说比较老，为了研究我们写一个小例子观察下基本实现。哈哈，dump分析之旅就是这样，在分析中不断的学习新知识，再用新知识指导dump分析，就这样的不断的螺旋迭代，乐此不疲。

最近做吞吐量调试涉及到输入batch_size的设置，为了把算力和显存用起来，同时不触发out of memory，需要提前估计大模型推理过程中的显存占用，我参考了MindIE官网的这个文档完成了估计：https://www.hiascend.com/document/detail/zh/mindie/20RC2/mindieservice/servicedev/mindie_service010

OpenFold是一种基于深度学习的蛋白质结构预测模型，广泛应用于蛋白质从头预测、功能位点解析、突变效应模拟等领域。该模型的核心目标是通过大规模预训练和多阶段优化，从氨基酸序列中高效、准确地推断蛋白质的三维结构。OpenFold结合了Transformer架构和几何优化模块，显著提高了结构预测的精度和速度。该模型的部署包含详细的微调教程、模型训练、推理优化等内容，为研究人员提供了全面的技术支持。O

很高兴，收到了一份新款 OrangePi AIpro 开发板，这是香橙派第一次与华为昇腾合作，使用昇腾系列 AI 处理器来设计这款高性价比的 AI 开发板。这块开发板不仅性能强大，还支持丰富的硬件接口，为AI开发者提供了一个理想的实验平台。作为一名会点AI的软件工程师，我迫不及待地想要尝试这款设备，将其应用到实际项目中。*^____^*OrangePi AIpro 拥有8-12 TOPS(每秒万亿

​在人工智能技术日新月异的今天，开发者们逐渐不满足于基础问答型AI的能力边界。MCP(Model Control Protocol)服务器的出现，标志着AI技术进入工具集成新时代。本文将深入解析五款开箱即用的MCP服务器方案，带你体验AI与工具的无缝协作。这些开源项目不仅改变了AI的使用方式，更重新定义了人机协作的边界。选择适合的MCP服务器，让你的AI助手真正成为数字世界的瑞士军刀。随着MCP生

•用得好：提升性能，降低服务器压力•用不好：用户看不到新功能永远对缓存保持敬畏！新版本部署时使用灰度发布、查看监控报警。

Geneformer被广泛应用于疾病建模、治疗靶点发掘、基因网络预测与调控分析、基因功能预测与剂量敏感性分析、单细胞转录组数据集成与标准化、遗传变异解释与GWAS靶点优先排序。该案例既有算法原理，也有手把手的昇腾部署教学，包含细胞分类、基因分类、提取细胞嵌入图、细胞多分类的微调任务GeneFormer是一种基于Transformer架构的深度学习模型，专为基因表达数据分析而设计。