ai

一切尽在，你来

1.3 环境搭建第一章 langchain入门与环境准备 1.1 AI大模型应用开发和Langchain的关系 1.2 LangChain 1.2.7 版本核心特性与升级点 1.3 环境搭建（Python 版本要求、langchain/langchain-core 1.2.7 安装与版本验证） 1.4 LangChain 1.2.7 核心架构概览（Runnable、Prompt、Agent、Memory 核心链路）

AI绘画哇哒哒

【干货收藏】深度解析AI Agent框架：设计原理+主流选型+项目实操，一站式学习指南一个成熟的AI Agent框架，本质是一套“大脑-双手-记忆-中枢”的协同系统。四大核心模块相互支撑，决定了Agent的智能化水平与适用场景，这也是框架设计的核心命题。

程序设计实验室

AMD显卡也能畅玩AI画图！ROCm+ComfyUI部署全指南在上一篇文章中，我们已经在 Windows + AMD显卡 + ROCm 环境下，成功用 PyTorch 训练了一个简单的 CNN 模型（详情可戳：训练MNIST数字识别模型）。不过那个任务相对基础，甚至普通CPU都能快速跑完，很难发挥出AMD显卡的性能优势。

bruce_哈哈哈

Claude Code--Feishu-Skill-democlaude code 安装Claude Code-从安装开始 -CSDN博客Claude Code 的插件架构包含 5类，组合起来使用威力无穷。

User_芊芊君子

HCCL高性能通信库编程指南：构建多卡并行训练系统HCCL（Huawei Collective Communication Library）是CANN生态中基于NPU硬件的高性能集合通信库，为单机多卡及多机多卡间的数据并行、模型并行提供通信方案。本文将系统介绍HCCL的通信原语、编程模型、优化技巧及实践案例。

对比源码解读：ops-nn中卷积算子的硬件加速实现原理卷积算子作为卷积神经网络（CNN）的核心计算单元，其执行效率直接决定了神经网络模型在训练与推理阶段的整体性能。CANN（Compute Architecture for Neural Networks）作为华为面向AI异构计算打造的核心架构，为昇腾AI处理器量身打造了ops-nn神经网络算子库，其中卷积算子经过深度的硬件级加速优化，充分挖掘了昇腾硬件的众核计算、内存调度潜力，相比通用CPU的原生实现，性能实现了数量级的提升。

CANN算子开发实战：手把手教你基于ops-nn仓库编写Broadcast广播算子在异构计算领域，CANN（Compute Architecture for Neural Networks）作为连接上层深度学习框架与底层昇腾（Ascend）硬件的桥梁，提供了强大的算力支持。对于开发者而言，深入理解并掌握CANN算子的开发流程，是释放NPU潜能的关键。

User_芊芊君子

CANN数学计算基石ops-math深度解析：高性能科学计算与AI模型加速的核心引擎在人工智能和科学计算领域，数学运算是最基础也是最重要的计算单元。从矩阵乘法到三角函数，从指数运算到复杂数学变换，高效的数学算子实现直接影响着整体应用的性能。CANN开源社区推出的ops-math是一个专门面向数学类基础计算的高性能算子库，为NPU上的科学计算和AI模型训练提供了坚实的数学基础。

程序员泠零澪回家种桔子

Spring AI框架全方位详解Spring AI 是 Spring 生态体系下专为 AI 应用开发打造的开源框架，核心定位是“降低 Java 开发者集成 AI 能力的门槛”——通过提供统一 API 与标准化抽象，屏蔽不同 AI 供应商（如 OpenAI、Anthropic、阿里云通义）、不同模型类型（聊天、图像生成、嵌入模型）的底层差异，让开发者无需关注复杂的 AI 接口适配，即可快速在 Spring 应用中嵌入 AI 功能。以下从核心定义、核心特性、技术架构、适用场景、核心价值五个维度展开详解：

数学计算加速利器：ops-math在昇腾平台的应用详解在深度学习与科学计算中，基础数学运算（如矩阵乘、向量归约、三角函数、指数对数等）构成了模型训练与推理的底层基石。尽管这些操作看似简单，但其性能直接影响整个系统的吞吐与能效。尤其在大模型时代，一次 GEMM（通用矩阵乘）或 Softmax 的优化，可能带来数倍的端到端加速收益。

6.1 核心组件（Agent）Agents 结合语言模型与工具，构建能够推理任务、决策工具使用，并逐步推进解决方案的系统。create_agent 提供了可直接用于生产环境的 Agent 实现。

从零搭建CNN：如何高效调用ops-nn算子库在深度学习研究和工程实践中，我们通常使用TensorFlow、PyTorch等高级框架来构建卷积神经网络（CNN）。然而，当我们需要在特定硬件平台上获得极致性能，或深入理解神经网络底层计算原理时，从基础的算子库开始搭建模型就变得至关重要。

CANN ops-nn 算子解读：AIGC 风格迁移中的 BatchNorm 与 InstanceNorm 实现本文基于 CANN ops-nn 仓库中的归一化算子，解析其在 AIGC 风格迁移场景中的关键作用。还记得 Prisma 应用吗？它让普通照片瞬间变成梵高、毕加索风格的艺术画作，一度风靡全球。这背后的技术正是 AIGC 风格迁移。如今，从抖音滤镜到 AI 绘画工具，风格迁移已成为最受欢迎的 AIGC 应用之一。

说实话起个名字真难啊

用docker来安装openclaw虽然最近openclaw火的不行，但是他依然是一个高速发展和成长中的系统或者说软件，还不是很成熟：看看他开源代码，一天一个release也常见。

金融RPA机器人丨实在智能

Android Studio开发App项目进入AI深水区：实在智能Agent引领无代码交互革命随着 Gemini 3 Pro Preview 模型正式渗透进开发者工具链，2026年初的 Android Studio开发App项目生态正经历着前所未有的范式转移。根据最新的行业数据显示，Android 15 已以 19.3% 的装机率占据市场主流，而 Android 16 也在发布仅七个月后迅速覆盖了 7.5% 的设备。在这个由 AI 驱动代码生成、Aluminium OS 开启“安卓电脑”新赛道的时代，企业与开发者面临的挑战已不再仅仅是编写代码，而是如何在碎片化的操作系统与日益收紧的权限管理（如

Vibe Coding 工程化实践本文只介绍思想，尽量避免涉及具体工具的选型与使用Vibe Coding 不是"用 AI 写代码"，而是人与 AI 的工程协作。

ops-nn算子库深度解析：昇腾神经网络计算的基础在AI技术高速发展的当下，神经网络模型的复杂度与计算量呈指数级增长，对底层计算架构的算力支撑和优化能力提出了极高要求。CANN（Compute Architecture for Neural Networks）作为华为面向AI场景打造的异构计算架构，是昇腾AI处理器发挥极致算力的核心支撑，而ops-nn作为CANN生态中核心的神经网络类计算算子库，更是昇腾平台实现神经网络高效计算的底层基础。ops-nn为昇腾硬件量身打造了覆盖CNN、DNN、RNN等主流神经网络的核心计算算子，通过底层硬件级优化和标准化封

Elastic 中国社区官方博客

Elasticsearch：Workflows 介绍 - 9.3工作流（Workflow）是一个通过自动化来实现特定结果的、已定义的步骤序列。它是一个可复用、可版本化的 “配方”，用于将输入转化为行动。

Solon AI (Java) v3.9 正式发布：全能 Skill 爆发，Agent 协作更专业！仍然支持 java8！Solon AI 迎来 v3.9 重磅更新！本次升级不仅大幅扩充了 Agent 的“技能书”（Skill），更在底层核心（Core）与智能体架构（Agent）上进行了深度进化。从多模态支持到复杂的 HITL（人工干预）机制，Solon AI 正在变得更强、更稳、更丝滑。

这款国产 AI，让 Python 小白也能玩转编程在编程学习的赛道上，Python 凭借简洁的语法、广泛的应用场景，成为无数小白入门编程的首选。但即便门槛相对较低，仍有大量新手被晦涩的语法规则、复杂的代码调试、繁琐的环境配置拦住去路——记不住函数用法、写代码频频报错、想实现简单功能却无从下手，最终只能无奈放弃。