摘要：
What is Agno? Agno is a multi-agent framework, runtime and control plane. Built for speed, privacy, and scale. It provides a rich set of tools for bui 阅读全文
posted @ 2025-11-09 21:59
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摘要：
LangChain、LangGraph 和 DeepAgents 都是同一个生态系统中的工具，但它们各自具有不同的核心功能和设计目标。LangChain 提供基础组件，LangGraph 专注于复杂的控制流编排，而 DeepAgents 则是一个专注于构建高度自治、长期运行的智能体的框架。 主要功能 阅读全文
posted @ 2025-11-04 11:13
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摘要：
https://github.com/yuxiaopeng/Github-Ranking-AI About A list of the most popular AI Topic repositories on GitHub based on the number of stars they hav 阅读全文
posted @ 2025-11-03 10:31
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摘要：
Docling, Markitdown, and Marker are all tools used to convert documents into Markdown format, primarily for use in Large Language Model (LLM) pipeline 阅读全文
posted @ 2025-11-03 10:00
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摘要：
  阅读全文
posted @ 2025-10-07 12:12
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摘要：
Understanding Kubernetes Security Components In Kubernetes, security is implemented through several components that work together to control access an 阅读全文
posted @ 2025-09-22 12:20
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摘要：
Agentic AI refers to autonomous AI systems capable of independent decision-making, planning, and action to achieve pre-defined goals, unlike tradition 阅读全文
posted @ 2025-09-12 22:45
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摘要：
https://amirmalik.net/2025/03/07/code-sandboxes-for-llm-ai-agents# 比较LLM生成Python代码执行的沙箱方案 ## 方案比较 ### 1. Linux容器 (LXC/Docker) **优点:**- 成熟的技术栈，广泛应用- 资源 阅读全文
posted @ 2025-09-12 22:33
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摘要：
https://drawnix.com/ https://github.com/plait-board/drawnix https://excalidraw.com/ https://github.com/excalidraw/excalidraw draw.io https://app.diagr 阅读全文
posted @ 2025-09-12 21:38
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摘要：
https://appwrite.io/blog/post/10-git-commands-you-should-start-using#4-git-sparse-checkout-efficiently-handle-large-repositories 10 个你今天就应该开始使用的全新 Git 阅读全文
posted @ 2025-09-02 18:11
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摘要：
引言 在人工智能快速发展的今天，传统的工作流自动化工具已经无法满足企业对智能化、自适应的业务需求。想象一下，当客户支持团队使用AI驱动的工作流自动化时，系统能够实时分析收到的询问，按紧急程度分类票据，将其路由给最合适的代理，并在交互过程中提供AI生成的建议——这正是AI Agent工作流的魅力所在。 阅读全文
posted @ 2025-08-31 20:38
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摘要：
AI PandasAI 入门到精通：让数据会说话的智能分析神器 1. 什么是PandasAI？ PandasAI 是一个开源的Python库，它为广受欢迎的数据分析和操作工具Pandas添加了生成式人工智能（Generative AI）功能。简单来说，它是一个能让您的数据“会说话”的智能分析助手。 阅读全文
posted @ 2025-08-30 13:02
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python charts: https://github.com/holtzy/The-Python-Graph-Gallery (based on plotly, seaborn, matplotlib) https://gallery.pyecharts.org/#/README (based 阅读全文
posted @ 2025-08-24 15:17
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摘要：
幻灯片 1: 标题页 标题: AI 智能体革命：从大型语言模型到Agent 副标题: AI 智能体、框架与协议简介 演讲者: [您的姓名/公司名称] 日期: 2025年8月18日 幻灯片 2: 议程 标题: 议程 如何利用大型语言模型（LLMs）？ 什么是 AI 智能体？ AI 智能体的核心组件 热 阅读全文
posted @ 2025-08-23 20:20
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摘要：
SSE（Server-Sent Events，服务端推送事件）是一种基于 HTTP 协议，允许服务端单向向客户端持续发送数据的技术。它最初在 HTML5 中被标准化，通常与前端的 EventSource 接口搭配使用。相较于 WebSocket 双向通信而言，SSE 更适合“服务器持续向客户端推送更 阅读全文
posted @ 2025-08-23 20:18
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摘要：
ML算法的分类●有监督学习（Supervised Learning）：从给定的训练数据集中学习出一个模型，当新的数据输入时，可以根据这个模型预测结果。在监督学习中训练数据既有特征又有标签，通过训练，让机器可以自己找到特征和标签之间的联系，在面对只有特征没有标签的数据时，可以判断出标签。常见的监督问题 阅读全文
posted @ 2025-08-18 21:37
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摘要：
smolagents codeAgent E2B docker pyodide deno webasembly sandbox https://github.com/huggingface/smolagents https://huggingface.co/docs/smolagents/index 阅读全文
posted @ 2025-08-05 09:05
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摘要：
docs.copilotkit.ai React UI + elegant infrastructure for AI Copilots, AI chatbots, and in-app AI agents. The Agentic last-mile 🪁 CopilotKit is the ea 阅读全文
posted @ 2025-08-04 22:17
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摘要：
厂商 产品名称 技术亮点 核心场景 现状 腾讯 CodeBuddy IDE • 支持“产设研一体化”：设计稿转代码（精度99.9%）<br>• 深度集成微信生态，一键发布小程序<br>• 支持多模型（Claude/GPT/混元）28 企业级全流程开发、微信生态项目 内测阶段，需申请资格 阿里 通义灵 阅读全文
posted @ 2025-07-28 22:22
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摘要：
在 Kubernetes 中，`readiness`、`startup` 和 `liveness` 探针可以同时定义，并且它们的生命周期和作用是不同的。以下是它们的详细区别和生命周期： ### 1. **Readiness Probe**- **作用**: 用于判断容器是否已经准备好接收流量。- * 阅读全文
posted @ 2025-07-28 10:37
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摘要：
Node taints 和 tolerations 是 Kubernetes 中用于控制和影响 pod 调度到节点上的机制。它们帮助确保某些 pod 仅调度到特定节点，或者防止 pod 调度到不适合它们的节点。 ### **Node Taints****taint** 是应用于节点的一种属性，用于标 阅读全文
posted @ 2025-07-28 10:24
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摘要：
minikue ssh到node上可以直接访问pod 和 service。 例如curl pod_ip 或者curl servcie_ip。 如果想在外面访问： 需要ingress 或者nodePort类型，curl $(minikube ip) 或者需要port-forward，curl $(mi 阅读全文
posted @ 2025-07-27 11:49
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posted @ 2025-07-26 14:58
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摘要：
在提升模型强推理能力的努力上，SFT蒸馏和强化学习被社区广泛探索： 直接利用SFT蒸馏可以学习到数据中的推理范式，虽然在推理分数上的表现有所提升，但是更多是去拟合数据中的Pattern, 很难学习到数据背后的数学规律和MetaCoT 强化学习则是通过试错和尝试，鼓励模型在最大化奖励过程中学习到推理背 阅读全文
posted @ 2025-06-13 12:10
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摘要：
NLP and transform https://github.com/datawhalechina/happy-llm/tree/main ──────────────────────────────────────────────────────── 预训练（Pre-training） ─── 阅读全文
posted @ 2025-06-11 21:48
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摘要：
LLaMA-Factory https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory 什么是 LLaMA-Factory？ LLaMA-Factory 是一个由开源社区开发的工具包，旨在简化 Meta 推出的大型语言模型 LLaMA 的配置、训练和部署过程。它提供了一组易于使 阅读全文
posted @ 2025-06-11 21:46
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摘要：
LLM deploy for inference (tensor parallelism, data parallelism, pipeline parallelism, expert parallelism for MOE) vLLM worker or SGLang worker or http 阅读全文
posted @ 2025-06-11 21:42
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摘要：
TensorFlow、PyTorch和Triton是机器学习领域常用的深度学习框架和工具，而CUDA和Google的TPU则是与硬件加速相关的技术和产品。它们在机器学习模型的训练和推理中发挥着重要作用，利用GPU或TPU可以显著提升计算速度和效率。 TensorFlow： 由Google开发的开源机 阅读全文
posted @ 2025-06-11 21:34
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摘要：
LLM蒸馏过程是指将大型语言模型（LLM）中的知识和权重转移到一个较小的模型中，以减少计算成本和内存占用，同时保持原有模型的性能。这个过程也被称为模型蒸馏或知识蒸馏。以下是LLM蒸馏过程的概述： 背景 大型语言模型虽然能够取得非常好的性能，但其计算成本和内存占用非常高，这使得它们难以部署在资源有限的 阅读全文
posted @ 2025-06-11 21:32
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摘要：
在 Python 中，协程（asyncio）、多线程（multithreading）和多进程（multiprocessing）是实现并发和并行的三种主要方式。它们各有优劣，适用于不同场景。以下是它们的比较、使用实例和适用场景。 🔄 一、概述 1. 协程（Coroutines） 基于事件循环（asy 阅读全文
posted @ 2025-06-03 22:52
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