Google 的 Code Wiki 是一个由 Gemini AI 驱动的代码理解工具，于 2025 年 11 月 13 日以公共预览版发布。它提供自动化、智能化的 wiki 平台，用于代码仓库的文档维护和交互，帮助开发者快速理解代码库，支持与代码“聊天”查询，并生成持续更新的结构化文档。 目前完全免费，支持公共仓库，未来将扩展到私有仓库和Gemini CLI。 这不仅是DeepWiki的升级版，更为复杂项目提供了极佳支持，极大降低了代码学习和维护的门槛。开发者们对其表现出极大期待，称其可能彻底改变团队协作和代码管理方式。 类似工具还有DeepWiki、DeepGraph和GitDiagram，分别侧重代码库可视化和理解，形成了AI辅助代码理解的生态圈。 这场由AI驱动的代码理解革命，不仅节省了大量学习时间，也推动了软件开发效率的飞跃。未来，理解代码不再是负担，而是轻松的对话与探索。
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Guided lab sessions：一套深度学习主题的引导式实验笔记本合集，涵盖从基础知识、PyTorch、JAX，到自动微分和模型可解释性，适合系统学习和动手实践。每个笔记本独立成篇，方便逐个攻克，适合初学者和进阶者。 这套资源不仅涵盖理论与算法实现，更注重“从零开始”的实操体验，帮助你真正理解深度学习的每个环节。学深学透，方能不被工具所奴役。
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Linux内存管理核心解读 Linux内存管理掌控着操作系统如何高效利用RAM、交换空间及虚拟内存，保障每个进程获得所需资源，同时维持系统稳定和高性能。其基于虚拟内存机制，为每个进程提供独立且安全的地址空间。 虚拟内存使得即便物理内存有限，进程也能像拥有连续大内存一样运行。Linux通过页表将虚拟地址映射到物理内存，既保证进程隔离，也提升内存利用率，支持大型应用。 内存被划分为固定大小的“页”（通常4KB），进程运行时，内核按需将页加载至RAM。内存不足时，闲置页被移至交换空间（swap），实现多任务高效切换。 MMU（内存管理单元）负责虚拟地址到物理地址的硬件转换，TLB缓存加速这一过程，关键于整体访问速度和性能。 物理内存分配依赖Buddy系统（大块连续内存）和Slab分配器（内核对象），有效减少内存碎片，加快分配速度。 交换空间为内存溢出时的“缓冲区”，虽速度远不及RAM，但保证系统不卡死。常用命令包括`swapon -s`查看交换，`free -h`监控内存使用。 Linux按硬件需求划分内存区域（ZONE_DMA、ZONE_NORMAL、ZONE_HIGHMEM），确保针对不同架构的合理分配。 缓存机制利用空闲内存加速文件访问，包括页面缓存和缓冲区缓存，缓存会根据需求自动释放，确保内存灵活使用。 当内存和交换空间耗尽，Linux启动OOM Killer，终止占用内存最多的进程，保护系统不崩溃。 监控工具丰富：`free -h`, top, htop, vmstat, `/proc/meminfo`等，帮助用户实时掌握内存状态，定位问题。 /proc文件系统提供详细内存信息，调试内存泄漏和分析进程内存布局的重要利器。 NUMA架构下，Linux智能分配内存，优先使用靠近CPU的内存，优化多核服务器的性能表现。 Linux内存管理系统复杂而高效，虚拟内存、分页、缓存等机制协同工作，保障系统公平、隔离和稳定。深入理解这些工具与原理，不仅能提升系统调优能力，更能助力解决实际问题。
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Linux内存管理核心解读 Linux内存管理掌控着操作系统如何高效利用RAM、交换空间及虚拟内存，保障每个进程获得所需资源，同时维持系统稳定和高性能。其基于虚拟内存机制，为每个进程提供独立且安全的地址空间。 虚拟内存使得即便物理内存有限，进程也能像拥有连续大内存一样运行。Linux通过页表将虚拟地址映射到物理内存，既保证进程隔离，也提升内存利用率，支持大型应用。 内存被划分为固定大小的“页”（通常4KB），进程运行时，内核按需将页加载至RAM。内存不足时，闲置页被移至交换空间（swap），实现多任务高效切换。 MMU（内存管理单元）负责虚拟地址到物理地址的硬件转换，TLB缓存加速这一过程，关键于整体访问速度和性能。 物理内存分配依赖Buddy系统（大块连续内存）和Slab分配器（内核对象），有效减少内存碎片，加快分配速度。 交换空间为内存溢出时的“缓冲区”，虽速度远不及RAM，但保证系统不卡死。常用命令包括`swapon -s`查看交换，`free -h`监控内存使用。 Linux按硬件需求划分内存区域（ZONE_DMA、ZONE_NORMAL、ZONE_HIGHMEM），确保针对不同架构的合理分配。 缓存机制利用空闲内存加速文件访问，包括页面缓存和缓冲区缓存，缓存会根据需求自动释放，确保内存灵活使用。 当内存和交换空间耗尽，Linux启动OOM Killer，终止占用内存最多的进程，保护系统不崩溃。 监控工具丰富：`free -h`, top, htop, vmstat, `/proc/meminfo`等，帮助用户实时掌握内存状态，定位问题。 /proc文件系统提供详细内存信息，调试内存泄漏和分析进程内存布局的重要利器。 NUMA架构下，Linux智能分配内存，优先使用靠近CPU的内存，优化多核服务器的性能表现。 Linux内存管理系统复杂而高效，虚拟内存、分页、缓存等机制协同工作，保障系统公平、隔离和稳定。深入理解这些工具与原理，不仅能提升系统调优能力，更能助力解决实际问题。
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计算机科学的核心，涵盖从算法到存储的关键原则：帖子 - 哈希实现快速查找，排序支持高效搜索； - 追加写入保障写入吞吐，内存存储带来极致速度； - 概率性数据结构（如布隆过滤器）在空间与误判间取得平衡； - B-tree优化磁盘访问，写前日志保证数据持久不牺牲性能； - 缓存和索引让读写更迅速，压缩减少存储成本但需付出计算代价； - 分片和复制实现横向扩展与高可用，列式存储加速分析型查询； - LSM tree适合高写入，跳表简化锁机制，哈希一致性确保扩容时数据平衡； - Trie树、高效前缀匹配，环形缓冲区维持边界内内存使用； - 拷贝写入节省内存，默克尔树实现篡改检测和同步； - 线段树、费恩维克树支持快速区间和前缀计算，并查集优化连通查询； - 后缀数组和倒排索引提升字符串及全文检索效率，空间索引助力地理查询； - 时间序列数据库专注时序数据的压缩存储，事件溯源保存完整审计链； - CRDT实现无协调开销的最终一致性，无锁数据结构支持高并发； - 分区提高性能，物化视图加速复杂查询，增量压缩节省存储空间； - Heap、Rope和Radix tree带来优先队列、大文本操作和内存高效的前缀存储； - 自适应数据结构根据访问模式自我优化，批处理提升吞吐率。 这些基础与设计模式，是构建任何复杂系统的基石。掌握它们，才能在数据密集和高并发的时代游刃有余。 深度理解，不止于记忆，更在于如何灵活运用。每一个数据结构和算法，都是对性能、资源和场景的权衡。成为高手，先从理解这些核心开始。
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Bas van Opheusden分享了他加入OpenAI的面试经验，给求职者提供了宝贵的洞见和实用建议。| 首先，面试过程压力巨大，别忘了保护好心理和身体健康，保持支持网络，合理作息。面试虽看似竞争，实则大家目标一致——希望你成功通过并接受offer。 面试难免会有失败，重要的是坚持和成长。即使被拒，别气馁，未来依然有机会。多家AI/ML公司面试经历告诉我们，面试其实也很有趣——你会接触顶尖专家，学习新技能，体验编程挑战。 准备是成功关键：建议至少投入约100小时刷题，如Leetcode，另花类似时间阅读论文、复习基础知识、模拟面试。所有对话都非“随便聊聊”，每次交流都是展现自我和热情的机会。 技术面试中，面试官希望你成功，切勿紧张。掌握策略：保持简洁介绍，解决一个问题后迅速进入下一个，适应白板和Python编码。善用“todo”注释和断言帮助自己理清思路，遇难题可适当调整思路。 行为面试重在讲故事，使用STAR(I)法则，准备涵盖领导力、失败经历等主题的真实案例，展现成长和反思。 领域面试需熟悉基础与前沿知识，准备好讨论论文和当前项目。利用ChatGPT、Deep Research等工具辅助学习。 拿到面试机会往往靠可见的优秀成果和人脉推荐。保持活跃，发布作品，参加活动，善用LinkedIn和个人主页。面试前务必了解招聘经理背景，真诚表达对职位和团队的热情。 谈判时别只盯着薪资，关注团队、使命、文化和生活品质。最终选择让你每天都乐于工作的地方。 AI research interviews | #面试 #经验
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从零开始实现GPT和Llama模型，带来的不仅是代码，更是深刻的实践体悟。本文作者总结了六大核心经验，值得每个深度学习工程师反复品味： 1. 放弃notebooks依赖，拥抱代码仓库。Colab和Kaggle方便，但真正的项目价值在于结构清晰、易维护的git repo，养成使用专业编辑器和工程化脚本的习惯，才是通向工业级开发的必经之路。 2. GPU永远不能闲着。深度学习的加速根本在于大规模并行计算。就像撕散书页在桌面铺开，GPU能同时处理海量数据。利用Wandb等MLOps工具实时监控GPU使用率，避免资源浪费，是保证训练效率的关键。 3. 持续优化代码细节。比如作者通过替换Parquet Reader为Dataloader、用PyTorch内置的Scaled Dot Product Attention替代自定义实现，token处理速度提升近10倍。性能提升往往藏在内核融合和内存优化的细节里，别放过任何提升空间。 4. 时刻关注张量维度。深度学习中Tensor维度变化频繁，做好注释、标明形状，避免因转置、reshape导致的逻辑混乱，是代码可读性和debug效率提升的基础。 5. 深刻理解模型组件差异。GPT用LayerNorm，Llama改用RMSNorm。拆解每个子模块，理解其设计动机和作用，才能更好地把握整张架构图，代码实现也能更加准确高效。 6. 善于横向比较架构演进。新模型往往在旧模型基础上做局部创新，比如Mixture of Experts用多个小网络替代大网络结构。通过对比，抓住关键创新点，快速洞察论文核心，有助于精准实现和性能评估。 最后，初学时别怕依赖如Grok、GPT、Gemini等工具，失败是成长的必经阶段，坚持下来终能独立驾驭复杂模型。 Learnings after coding GPT & Llama from scratch :) | #经验
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谷歌悄然向6.5亿用户推出了Gemini 3，这一自动化智能代理彻底颠覆了AI咨询行业。过去那些收费1.5万美元、耗时6周的“AI定制方案”，现在只需4分钟，手机上即可完成。| 帖子 Gemini 3的核心变化： - 自动规划多步工作流程，完全自主执行，无需任何指导 - 面向非技术用户，无需计算机专业背景 - 已在移动端上线，触手可及 与那些“AI机构”高价卖战略方案不同，谷歌直接将真正的自动化能力带给了比ChatGPT用户还多的人群。AI自动化的门槛瞬间降至：只需一部手机，4分钟设置。 现实是，很多企业还在固守“半年规划+技术团队+高额咨询费”的老思维，殊不知时代已经变了。真正的竞争力来自把AI当作本能，而非项目。 更深层的启示是：自动化变得轻松，不代表价值消失，而是价值上移。低阶重复的流程被机器取代，高阶的判断力、策略设计和运营模式将成为稀缺资产。
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10个权威网站获取博士论文资源，轻松下载全球开源学位论文： 1. Open Access Theses and Dissertations — 海量免费论文库 2. Open Thesis — 多学科开放存取论文平台 3. DART-Europe E-theses Portal — 欧洲博士论文集中地 4. ProQuest Dissertations & Theses — 国际知名学术资源 5. MIT Theses — 麻省理工学院论文资源 6. Digital Library of Theses & Dissertations — 数字化学位论文库 7. Caltech Thesis — 加州理工学院学术论文 8. British Library — 英国国家图书馆论文收藏 9. Electronic Theses & Dissertation Centre — 电子论文中心 10. Harvard DASH — 哈佛大学开放存取论文
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论文语言晦涩难懂，阅读门槛高？alphaXiv 推出 quickarxiv，帮你一键转换arXiv论文链接，生成图文并茂、直观易懂的博文版解读。它利用DeepSeek OCR技术，快速提取关键信息和图表，让科研内容变得触手可及。| 帖子 | #论文 #工具 用法简单：只需将arXiv链接中的“arxiv”替换为“quickarxiv”，立刻获得清晰明了的论文摘要和深入见解。例如：quickarxiv.org/abs/2510.26692 这一创新不仅提升了学术传播效率，也让非专业读者更容易理解前沿科研成果。未来期待支持多篇论文对比和更丰富的交互功能，推动知识共享和跨领域交流。
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NotebookLM最新力作——Deep Research正式上线！这项功能能自动浏览数百个网站，帮你生成结构清晰的研究报告，并附带详细注释和来源列表，方便深入学习，且可直接保存到笔记本里，极大提升信息整理与复盘效率。 用户反馈热烈，称赞团队响应迅速、产品设计出色，真正实现了从“与PDF对话”到全方位智能研究助理的飞跃。大家期待更多个性化功能，比如语音高级模式、保存对话、搜索栏、思维导图和自动字幕等，让学习和工作更智能、更高效。
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JokeGold5455：在过去六个月的密集使用中，我打造了一套强大且实用的Claude Code工作体系，助力我单人重写30万行代码，提升质量与效率。这篇长文分享我的经验和实操技巧，希望给你带来启发。 核心亮点包括： 1. 技能自动激活系统 过去技能往往静默无用，我通过TypeScript钩子实现自动激活。每次提交请求前，系统会分析关键词、意图、文件路径等，智能注入相关技能指导，确保Claude主动遵循最新最佳实践。完成后再进行代码风险自检提醒，保证代码质量。 2. 分层模块化技能设计 遵循Anthropic建议，将大型技能拆分成500行以下主文件加多个资源文件。这样Claude初始加载轻量主文件，按需调用资源，大大提升上下文效率，减少Token浪费。 3. 开发文档系统，防止上下文丢失 通过为每个任务建立三份文档（计划、上下文、任务清单），让Claude即使在重启或上下文压缩后依然能快速“接盘”，避免走偏或遗忘细节。 4. PM2进程管理实现后端日志实时监控 7个后端微服务由PM2统一管理，Claude可实时查看日志、自动重启服务，极大提升调试效率和稳定性，摆脱人工复制日志的低效。 5. 钩子系统确保无遗漏质量管控 - 编辑后自动跟踪文件和仓库 - 会话结束时自动执行构建检查，捕获TypeScript错误 - 错误提醒钩子温和提示错误处理是否完善 - （曾试过自动Prettier格式化，后因Token消耗大已弃用） 这些钩子形成闭环，杜绝错误遗留，代码始终整洁一致。 6. 专用代理（Agents）和快捷命令（Slash Commands） 我构建了十多个专责代理，负责代码审查、重构规划、测试认证路由、错误定位修复等，搭配多种快捷命令，极大简化重复操作，提升工作流连贯性。 7. 附加实用脚本与工具 例如测试认证路由的脚本，自动化生成测试数据，数据库重置及备份，提升整体开发体验。推荐所有实用脚本都写入相关技能或文档，方便复用。 8. 理念与心得 - AI不是魔法，碰到复杂逻辑或常识问题时，适时介入修正，避免浪费时间。 - 多次重试和反思提示设计，提升输出质量。 - 规划先行，详细计划是成功的关键。 - 文档与技能互补，文档聚焦项目架构与流程，技能聚焦最佳实践和模式。 - 提问要具体且中立，避免引导性问题以获得更客观反馈。 这套系统让我从混乱的技术债务和零测试覆盖，转变成拥有稳定流程、可维护代码和高生产效率的现代项目。虽然搭建过程费时费力，但回报丰厚，尤其适合大规模代码库和复杂项目。
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现代Linux系统的资源监控工具往往功能复杂且难以上手，而below提供了一款简洁高效的解决方案。 below 是一个开源的时间旅行资源监控工具，支持实时查看和录制历史系统数据，包括硬件资源利用率、cgroup层级和进程信息、压力停滞指标（PSI）等。 | #工具 它不仅支持实时模式监控系统状态，还能录制数据以便回放分析，方便排查历史性能问题。通过dump命令还能导出JSON、CSV、OpenMetrics格式数据，方便与Prometheus和Grafana等监控系统集成。 主要功能包括： - 实时监控系统资源使用情况； - 支持cgroup和进程信息展示； - 压力停滞信息（PSI）监控； - 录制和回放系统历史数据； - 脚本友好的数据导出接口； - 支持与Prometheus/Grafana集成。 支持Fedora、Alpine、Gentoo等多种Linux发行版，安装简单，且提供Docker镜像方便快速部署。适合系统管理员和运维工程师使用。
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苹果悄然推出“App Store迷你应用合作伙伴计划”，这背后蕴藏的影响远超表面，或将重塑未来软件生态。| 文章 1. 苹果正式承认“超级应用”模式将成西方趋势。 过去中国有微信小程序，印度有PhonePe Switch，而西方市场缺少类似模式。苹果此次允许开发者在原生大应用内嵌入HTML/JS迷你应用，并对合格内购给予85%的分成支持，这意味着超级应用时代在西方迈出关键一步。 2. 分发“套利”再现。 无需再说服用户下载独立应用，开发者只需与主应用合作，嵌入迷你应用即可获得用户流量。这对初创者是“捷径”，比如旅行APP嵌套细分工具、健身APP内置迷你训练、市场类APP整合微型实用工具。 3. 苹果创造了新经济层级：“嵌入式SaaS”。 想象一下，CRM迷你应用嵌入垂直工具，数学解题器嵌入教育APP，日历功能内嵌于生产力工具……无需独立安装，工具即服务的市场正快速垂直扩张。 4. 85%收益分成激励开发者。 苹果主动降低分成率，显示其对该生态成长的重视。每当苹果降低抽成，都预示着平台战略的重大转变。 5. AI驱动下，迷你应用价值爆发。 大型语言模型（LLM）催生的小型应用如计算器、规划器、智能助理，天然适合迷你应用模式。苹果为AI原生微型工具铺设了商业化通路。 6. 主应用成为“分发房东”。 拥有用户流量的大应用即成平台，可以承载迷你应用，赚取分成，打造开发者生态，开辟新型变现模式。 7. 带来大量二阶机会。 包括帮助主应用搭建迷你应用平台的服务商、迷你应用开发工作室、迷你应用电商工具、性能分析与发现引擎等产业链新角色。 苹果正在将高流量应用变身超级应用，将独立开发者转变为生态合作伙伴。App Store未来将更加模块化、组合化，消费者应用将不再是孤立产品，而是由大量迷你应用互联共生的生态系统。这是近年来最重要的分发创新之一。
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Meta推出REFRAG，彻底解决了RAG（检索增强生成）系统的最大痛点：大量无用信息浪费计算资源。传统RAG会检索上百个文本块，导致模型处理成千上万无关token，成本高且效率低。| 帖子 REFRAG创新地在embedding层面进行压缩和筛选： - 每个文本块先压缩成单个embedding向量 - 通过强化学习策略对embedding进行相关性评分 - 只展开最相关的文本块送入LLM，其他保持压缩或被过滤 - 这样LLM只处理真正重要的信息，显著降低token数量 结果惊人： - 首个token响应速度提升30倍以上 - 支持16倍更大的上下文窗口 - 处理token数量减少2到4倍 - 在16个RAG基准测试中超越LLaMA表现 工作流程简单高效： 1. 编码文档并存入向量数据库 2. 查询时检索相关embedding块 3. 强化学习策略筛选最优embedding 4. 展开选中块为完整token向量 5. 其余保持压缩状态 6. 所有信息一并输入LLM处理 这不仅极大提升了速度和规模，还保证了准确性零损失。REFRAG用“压缩-筛选-展开”的方法，优雅解决了RAG中“token膨胀”的隐藏成本。 这一突破彰显了向量空间和强化学习结合在大模型优化中的巨大潜力，也暗示未来检索系统将越来越依赖智能筛选策略，而非盲目堆积信息。它让我们思考：真正的效率，不是无尽扩容，而是精准提炼。
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Branko分享了一个Docker镜像优化案例：将镜像从2.1GB缩减到180MB，部署速度提升8倍。| 帖子 原始镜像的问题在于： - 以ubuntu:latest为基础，体积庞大 - 通过apt安装大量开发依赖和无用包 - 复制整个项目目录，留下构建遗留物 - 没有合理利用缓存和分层优化 - 安全扫描发现47个漏洞 - 镜像拉取耗时6-8分钟，部署极慢，存储成本高 优化措施包括： 1. 基础镜像换成轻量的alpine:latest（5MB） 2. 使用多阶段构建，只保留生产依赖，剔除开发包 3. 合理利用Docker缓存，先复制依赖文件，后复制源码 4. 编写.dockerignore排除.git、测试、文档等无用文件，减去800MB 优化后效果： - 镜像体积降至180MB - 拉取时间从6分钟降到45秒 - 构建时间缩短75% - 部署频率从每天2次提升到15次 - 存储成本从340美元降至60美元/月 - 安全漏洞减少到3个 - Kubernetes启动时间从90秒缩短到12秒 这告诉我们：每多一MB镜像都在消耗时间和金钱。Docker镜像优化应像代码优化一样被重视。 社区也提醒，alpine的musl libc与常见glibc差异可能带来兼容和调试难题，开发环境和生产环境可用不同镜像，避免调试痛点。合理使用多阶段构建和.dockerignore，是解决大部分Docker镜像问题的关键。 优化Docker镜像不仅是节省资源，更是提升安全与部署效率的必经之路。对每个开发者、运维工程师来说，这都是值得深入思考和实践的“必修课”。
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开发者经常需要快速搭建现代化的 React 应用，但从零开始实现网站克隆和重构费时费力。 Open Lovable 是一个开源项目，可以秒级克隆并重建任何网站为现代 React 应用。它集成了 AI 辅助聊天，帮助你快速生成和修改 React 代码，极大提高开发效率。 主要特点： - 支持通过 AI 聊天即时生成 React 应用代码； - 简单克隆任意网站，快速重现页面结构和样式； - 多种 AI 模型接入，灵活选择适合自己的接口； - 开源免费，MIT 许可，适合个人和企业使用； - 支持本地快速启动，开发调试便捷。 安装只需克隆项目、安装依赖（pnpm、npm 或 yarn），配置 API Key 即可开始开发。对想要借助 AI 提升前端开发效率的工程师来说，Open Lovable 是不可多得的利器。
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佐治亚理工开发出一种全新“机器人眼睛”，其视力甚至超越人类！ 这款眼睛采用光响应性水凝胶镜片，能在不耗电的情况下自动调焦，通过光驱动的水凝胶膨胀与收缩，实现极致细节捕捉——甚至能看清蚂蚁腿上的毛。 | 详文 这项技术潜力巨大，将革新软体机器人、医疗器械、可穿戴设备及显微镜领域，实现高精度、低能耗的自主视觉系统。 专家指出，生物兼容的水凝胶让植入式传感器变得更加实用，突破了现有技术的限制。 但从实验室到实际应用仍有挑战，如环境温湿度变化对性能的影响，和如何保证野外环境下的稳定精准。 这不仅是仿生设计的前沿，更是生物学与工程学深度融合的开始。未来，这种非电力驱动的视觉技术可能扩展到更多感官，推动医疗诊断和增强现实等多个领域的创新。 有人畅想，这样的“机器人眼”未来或能实现从显微镜到望远镜的视野切换，甚至全光谱感知，带来全新感官体验。 这不仅是科技进步，更是人类视觉极限的突破。我们正站在智能视觉新时代的门槛上，期待它带来的无限可能。
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Building AI Agents：有人整理了一份超全资源合集，帮你从零开始构建自己的智能代理（agents）。 内容涵盖视频教程、开源代码库、经典书籍、研究论文和在线课程，来自谷歌、Anthropic、OpenAI等大厂，系统讲解大语言模型（LLM）、智能代理和多代理协作（MCP）等核心技术。 这份免费资料以Google文档形式公开，适合开发者和爱好者全面学习与实践。
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N8N基础入门教程 - 从零开始学习自动化工具 N8N是一款开源自动化工具，专注于连接各种AI服务、应用和数据库，实现工作流程自动化，极大提升个人生活幸福感和企业效率。虽然全英文界面和缺少多语言支持让不少初学者望而却步，但掌握基本逻辑思维、勇于动手调试，就能逐步驾驭这一强大平台。 本教程从零开始，涵盖部署、节点使用到实战案例，帮助用户从基础入门到高级应用，打破学习壁垒。无论你是技术开发者还是自动化爱好者，只要愿意深耕，总能在自动化领域找到属于自己的定位。 与Dify和Coze相比，N8N更强调系统打通和任务自动化，完全开源且支持灵活集成任意API；Dify更专注AI应用开发，Coze则偏向多轮对话助手，但闭源且未来可能收费。选择何种工具，关键在于是否满足你的业务目标。
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【新课●预定】马哥教育-大模型时代·SRE+AI智能运维架构师，完结版。参与众筹发无密mp4格式 支持换课/回收正版课，加入会员免费学。办理请联系 @ashbur_bot
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AutoHedge 是一款开源的多智能体量化交易系统，利用群体智能和 AI 代理，实现市场分析、风险管理和交易执行的全自动化。 它集成了策略生成、技术分析、风险评估和交易执行四大智能代理，实时接入市场数据，提供结构化交易建议和详尽日志，帮助你快速搭建属于自己的自动对冲基金。 主要功能： - 多智能体架构，覆盖策略、量化分析、风险管理及交易执行； - 实时市场分析，支持多股票组合； - 风险优先的仓位管理，自动调整交易规模； - JSON 格式输出，方便二次开发和集成； - 完善的日志系统，支持调试和回溯； - 支持自定义扩展，灵活适配各种交易策略。 支持 Python 3.8+，pip 安装即可快速部署，适合量化交易爱好者和金融科技开发者。
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构思一个产品方案，写技术文档，画架构图总是耗时费力？ VibeDoc 是一个AI驱动的产品经理和架构师助手，能在1-3分钟内根据你的创意自动生成完整的开发计划、技术方案、架构图和AI编码提示。 它不仅覆盖产品概述、技术选型、开发进度、部署策略，还能输出系统架构图、业务流程图、甘特图等专业图表。支持多种AI模型的代码提示，方便开发者快速启动项目。方案文档可导出Markdown、Word、PDF、HTML格式，满足不同场景需求。 项目开源托管在GitHub，支持本地安装和Docker部署，适合开发者、产品经理、创业者快速验证和推进产品想法。 主要功能： - 智能生成产品开发全套方案，覆盖产品定位、技术架构、开发计划和运营策略 - 自动绘制系统架构及业务流程图，助力技术沟通和项目管理 - 生成针对不同AI模型的代码提示，提升编码效率 - 多格式文档导出，方便版本控制和资料分享 - 在线Demo体验，无需安装快速上手 支持Python环境，依赖简单，开箱即用，是想用AI加速产品设计与技术规划的利器。
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在信息安全和OSINT（开源情报）领域，调查数据往往分散且难以整合。Flowsint 是一个开源图谱探索工具，专为可视化和灵活的图形调查设计，帮助用户通过实体关系图进行深入侦查和分析。| #工具 它支持丰富的自动转换模块，覆盖域名解析、IP信息、ASN查询、社交媒体账号搜索、电子邮件泄露检测、加密货币交易追踪等多类数据源，极大提升调查效率。 所有数据均存储在本地，保护隐私安全。项目基于Docker和Make构建，支持快速部署和灵活扩展，适合安全研究人员、记者、执法机构和企业风险分析使用。 主要功能包括： - 图形化界面展示实体及其关系，支持动态探索和自动转换； - 域名、IP、ASN、CIDR等网络基础信息全面查询； - 社交媒体用户名、邮箱、电话号码的跨平台泄露和关联检测； - 组织信息与加密货币钱包的深度挖掘； - 高性能前端，支持海量节点无卡顿操作； - 本地数据存储，确保调查隐私和安全； - 模块化代码结构，方便定制和二次开发。 Flowsint为OSINT调查提供了一站式工具，推动透明、合规和高效的情报分析。
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ElevenLabs最新推出的Scribe v2 Realtime，是迄今最精准的实时语音转文字模型。它专为语音助手、会议记录和直播应用打造，支持90多种语言，响应速度快至150毫秒，涵盖英语、法语、德语、意大利语、西班牙语、葡萄牙语、印地语和日语等。 这款模型不仅在低延迟自动语音识别（ASR）领域树立新标杆，更在嘈杂环境和复杂语义下表现卓越，远超其他竞品。 核心优势包括： - 顶尖的识别准确率 - 全面覆盖多语言需求 - 符合SOC 2、ISO27001、PCI DSS L1、HIPAA、GDPR等多项安全合规标准 - 支持欧盟和印度数据驻留 - 零数据保留模式，保障隐私安全 Scribe v2 Realtime可通过API调用，也集成于ElevenLabs Agents中，助力打造更自然流畅的客服、销售及产品内语音体验。开发者和企业可即刻开始构建，推动语音技术的实时应用迈入新纪元。
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卡内基梅隆大学春季开设一门“现代人工智能导论（Intro to Modern AI）”课程，聚焦如何用PyTorch从零构建聊天机器人。课程定位直击核心：让学生亲手理解“大家日常见到的AI”到底如何运作——其实远比想象中简单。理解越多，未来越有力量。| 帖子 课程计划公开大量教学资源，包括作业、自动评分系统，甚至希望录制并分享视频讲座，力求成为AI学习的宝贵开放资源。虽为首次开课，难免挑战，但这正是创新与成长的过程。 课程设计巧妙结合作业与闭卷小测，强化实践与概念理解。这种模式能激发学生主动探索，真正掌握AI底层逻辑，而非停留在表面。 评论中，不少AI爱好者和教育者期待远程参与，热切盼望公开材料，甚至提出用AI辅助评分的新思路，体现出这门课引发的广泛共鸣与深远影响。 这门课程不仅是技术训练，更是一次实践与思考的启蒙：AI不是神秘黑盒，而是人人可触及的工艺。掌握它，意味着拥有解读未来的钥匙。
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Design, Develop, and Deploy Multi-Agent Systems with CrewAI 这门课程教你如何设计、开发并部署多智能体系统，实现复杂端到端流程的自动化。通过构建具备规划、推理与协作能力的智能体团队，学员将掌握运用工具、记忆和安全护栏等核心组件，打造可靠且可扩展的生产级系统。 课程涵盖四个模块，实操项目包括自动代码审查员、会议助理和深度研究员，展示了多智能体协同的真实设计模式。你将学习如何： - 利用记忆、工具（如MCP服务器）、执行钩子和护栏构建智能体 - 设计并编排多智能体工作流，运用复杂协调策略实现高效合作 - 通过轨迹追踪、LLM评判测试和人类反馈持续监控与优化智能体表现 - 安全地部署并监控生产环境中的智能体，实现配置版本管理与规模化扩展 课程由CrewAI联合打造，创始人João Moura亲授，结合开源框架与先进实践，帮助AI开发者和技术领导者从原型到生产，跨越多智能体系统开发的关键瓶颈。无论是工程师、开发者，还是技术管理者，都能系统掌握设计多智能体流程、集成应用及安全部署的核心能力。 多智能体系统不仅提升了单一大语言模型的可靠性和协同能力，更是推动AI从响应式转向自主行动和动态适应的关键路径。通过本课程，你将具备构建健壮、可观测且可持续演进的智能体团队的能力，抢占下一代AI应用的制高点。
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多交易所加密货币自动化交易系统，集成网格交易、刷量交易、套利监控和价格提醒等功能，支持 Binance、OKX、Hyperliquid 等多个主流交易所。系统采用分层架构设计，提供灵活配置和丰富策略，包含普通网格、马丁网格、价格移动网格及智能剥头皮等多种交易模式，确保高效稳健的自动化交易体验。 核心功能包括： - 多模式网格交易，支持自动止盈和本金保护； - 挂单和市价刷量交易，提升市场流动性和交易效率； - 实时套利监控，捕捉多交易所价差和资金费率机会； - 价格突破提醒，支持多交易所实时价格监控； 快速启动只需安装依赖，配置交易所 API 密钥，即可运行各模块脚本，实现自动化交易全流程管理。 - 网格波动率扫描器，辅助筛选高收益代币； - 标准化交易所适配层，方便扩展和维护。 支持 Linux、macOS、Windows 多平台，基于 Python 3.8+，依赖 FastAPI、asyncio 和 Rich 终端 UI，适合专业量化交易团队和加密资产管理机构使用。 快速启动只需安装依赖，配置交易所 API 密钥，即可运行各模块脚本，实现自动化交易全流程管理。
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