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哥布林学者

深度学习进阶（十五）通道注意力 SE至此，在之前的内容里，我们已经介绍了传统卷积网络和 Transformer 架构两条路线在 CV 任务中的发展研究。实际上，我们可以这样总结一下：

一切皆是因缘际会

AI数字分身的底层原理：破解意识、自我与人格复刻的核心难题当下AI技术飞速迭代，对话机器人、虚拟数字人、个性化AI助手已经走入大众视野。但目前绝大多数AI产品都存在一个无法突破的核心瓶颈：只能模仿人类语言与行为，无法形成真正属于个体的自我人格，更不能完成人类意识与自我的延续。

vLLM全解析：定义、用途与竞品对比vLLM（Very Large Language Model inference）是由加州大学伯克利分校LMSYS团队于2023年6月开源的高性能大模型推理与服务引擎，专注解决大模型部署中的显存效率低、吞吐量瓶颈、延迟高三大核心问题。

GLM API 介绍 - Ace Data CloudAce Data Cloud 提供了一整套强大的 GLM（Generative Language Model）API，支持 Zhipu AI 的全系列大型语言模型。该平台允许用户以 OpenAI 兼容的格式集成 GLM 模型，涵盖推理、对话、视觉等多种应用场景。本文将手把手教你如何使用 GLM API，快速上手，助力你的开发工作。

Java小白中的菜鸟

obsidian安装claude报错：Claude Code native binary not foundError: Claude Code native binary not found at C:\Users\EDY\AppData\Roaming\npm\claude. Please ensure Claude Code is installed via native installer or specify a valid path with options.pathToClaudeCodeExecutable.

不懂的浪漫

把 AI Skill 做成系统：路由、领域技能、自我复盘和进化飞轮很多 AI Agent workflow 在软件开发场景里已经非常成熟。它们可以帮助用户分析需求、阅读代码、拆分任务、执行测试、提交变更。这类 coding-first workflow 对开发者很有价值，但它也带来一个隐藏问题：

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ROS2 C++开发系列12-用多态与虚函数构建可扩展的ROS2机器人行为模块📺 配套视频：ROS2 C++开发系列12-用多态与虚函数构建可扩展的ROS2机器人行为模块在 ROS2 机器人的复杂系统开发中，代码的可维护性、扩展性和运行效率是衡量架构质量的关键指标。C++ 作为 ROS2 的核心语言之一，提供了丰富的面向对象编程（OOP）特性。本教程将深入探讨 Getter/Setter 封装、静态方法、虚函数与多态、this 指针以及指针运算符等核心概念，并通过具体的机器人场景示例，展示如何将这些特性应用于实际开发中，从而构建出模块化且高效的机器人软件系统。

运维开发王义杰

告别发文繁琐，专注价值表达：Blogger-Agent 让知识积累产生复利在飞速发展的 AI 时代，作为一个专业人士，我们比以往任何时候都更需要长期的知识积累与协同效应。然而，现实中许多人面临着共同的困境：缺乏持续学习的习惯，或者因为精力不聚焦导致积累极其缓慢。更致命的是，由于缺乏及时的正向激励，很多学习计划最终都不了了之。

大模型基础（三）：大模型是怎么炼成的-从预训练到强化学习的完整流程你有没有好奇过，ChatGPT是怎么从一个只会"预测下一个字"的语言模型，变成能理解你问题、给出优质回答的智能助手？这篇文章带你一探究竟。

开源 | ai-memory v2.6.2：不用配 API Key，一行命令把 Cursor 对话变成结构化知识库开源地址：https://github.com/hyxnj666-creator/ai-memory npm：npx ai-memory-cli@latest 协议：MIT

Claude Code 深度拆解：多 Agent 协作 3 — Task 状态机、SendMessage 与消息邮箱Hi，大家好，欢迎来到维元码簿。本文属于《Claude Code 源码 Deep Dive》系列，专注于多 Agent 协作中的任务系统与 Agent 间通信板块。如果你想了解整个系列，可以先看系列开篇 | Claude Code 源码架构概览：51万行代码的模块地图。

二哈赛车手

新人笔记---实现简易版的rag的bm25检索(利用ES)，以及RAG上传时的ES与向量数据库双写本篇笔记是博主自己项目实现的一个简易版的bm25检索方式，大家可以跳着阅读，本篇是接上一篇ES泄露的笔记。此外很多部分的细节代码，没有粘贴出来，太多了不好全部展示，这篇笔记更相当于博主自己写给自己看的，用来梳理思路流程的。

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ROS2 C++开发系列07-高效构建机器人决策逻辑，运算符与控制流实战📺 配套视频：ROS2 C++开发系列07-高效构建机器人决策逻辑，运算符与控制流实战在机器人软件开发中，核心任务往往是将传感器数据转化为具体的执行动作。这一过程依赖于 C++ 强大的逻辑处理能力，其中**运算符（Operators）负责数值计算，而控制流（Control Flow）**则决定了程序的执行路径。本教程将通过一系列贴近机器人场景的代码示例，深入讲解数学运算、条件判断、循环结构以及流程控制语句的实际应用，帮助读者构建稳健的机器人决策逻辑。

Claude Code 权限配置完全指南导读：权限配置是使用 Claude Code 的核心技能之一。合理的权限设置既能让 AI 高效完成任务，又能防止误操作破坏代码或泄露敏感文件。本文将带你从零开始，全面掌握 Claude Code 的权限管理体系。

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ROS2 C++开发系列13-运算符重载让ROS2消息处理更自然📺 配套视频：ROS2 C++开发系列13-运算符重载让ROS2消息处理更自然在机器人软件开发中，数据的组织方式直接决定了代码的可维护性与运行效率。C++ 提供了两种强大的机制来优化自定义数据类型的处理：结构体（Struct）用于逻辑分组，运算符重载（Operator Overloading）用于行为扩展。本文将结合具体示例，深入解析如何在 C++ 项目中应用这两项技术，并探讨其在机器人场景下的实际价值。

大模型训练框架全景解析（2026最新）大模型训练框架按功能定位可分为三类：关键技术趋势（2026）混合并行成为标配：数据并行+模型并行+流水线并行深度融合，3D并行成为千亿模型训练基础

大模型部署全流程深度解析大模型部署是将训练完成的模型转化为稳定、高效、可扩展推理服务的全链路工程，核心目标是在性能、成本、延迟、精度间取得最佳平衡。以下从8大维度展开，覆盖从前期规划到生产运维的完整闭环。

教程：在 Windows WSL 中为 Codex 接入 DeepSeek V4 Pro摘要：在 AI 编程工具领域，由 OpenAI 倾力打造的 Codex 作为一款与 Cursor 齐名的 AI 原生 IDE，凭借其深度集成的 Linux 兼容性和插件生态受到了开发者青睐。而 DeepSeek V4 Pro 作为 2026 年最具性价比的顶级大模型，其代码逻辑推理能力已经稳居行业第一梯队。本文将带你实现在 Windows WSL (Windows Subsystem for Linux) 环境下，将这款来自 OpenAI 的强大助手与 DeepSeek V4 Pro 强强联手，打造最强本

vLLM 全部8种部署方式（按从简单到企业级排序，附适用场景+最简命令）适用：本地开发、调试、二次开发、嵌入RAG/Agent项目特点：最灵活，可自定义推理逻辑、接入业务代码最简用法

AI 平台订阅套餐 Coding Plan 、Token Plan对比指南（2026年4月）更新时间：2026年4月22日数据来源：各平台官方定价页面本指南涵盖 9 大国内 AI 平台的订阅套餐，包含 Coding Plan（按请求数计费）和 Token Plan（按 Token 额度计费）两种模式。