摘要:
在macOS上使用kimi-cli的plot-skill技能,通过D2和Python matplotlib创建科研/技术图表,采用统一的马卡龙配色方案和奶油色背景. 阅读全文
在macOS上使用kimi-cli的plot-skill技能,通过D2和Python matplotlib创建科研/技术图表,采用统一的马卡龙配色方案和奶油色背景. 阅读全文
posted @ 2026-05-02 20:56
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摘要:
在macOS上使用kimi-cli的latex-to-pdf技能,通过Tectonic排版引擎将LaTeX文档编译为PDF,支持中文和数学公式混排. 阅读全文
posted @ 2026-05-02 20:51
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摘要:
在macOS上配置kimi-cli通过matrix-cli技能发送消息和文件到Matrix聊天房间. 阅读全文
在macOS上配置kimi-cli通过matrix-cli技能发送消息和文件到Matrix聊天房间. 阅读全文
posted @ 2026-05-02 20:46
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本文基于 Vision Transformer (ViT) 架构,在 MNIST 数据集上完成图像分类任务的端到端实践。通过 Patch Embedding、可学习位置编码、CLS Token、Multi-Head Self-Attention 与 MLP 分类头的模块化构建,配合 AdamW + CosineAnnealingLR 训练策略,在 PyTorch框架的CPU/GPU 环境下完成 20 轮训练。本方案的核心价值在于验证 ViT 从零构建、训练、推理的完整工程链路。
本文介绍 CudaSharp 项目在 CUDA SIFT 算法上的两项核心优化:**GA102 芯片(RTX 3080/3080 Ti)端到端 GPU 加速**与 **SafeMem 内存/显存安全体系**。通过将特征检测、方向分配、描述子生成等关键瓶颈环节全面 GPU 化,配合共享内存 tile 优化与显存池管理,大图像处理速度提升 **1.62x**;同时引入自定义 SafeMem 库,系统性解决内存泄漏、越界访问、Use-After-Free 等安全问题,将代码健壮性提升至工业级标准。
使用CUDA在GPU上加速SIFT特征提取与匹配算法, 并封装为CSharp库, 支持图像相似度评分和模板缓存.
在Windows上配置kimi-cli通过WriteFile和ReadFile间接调用Shell, 解决`Tool Runtime Error`问题.
使用CUDA在GPU上完成高像素图片动态阈值二值化, 并封装为CSharp库.
将OpenEuler系统上NVIDIA Tesla A100 SXM4-40GB的驱动从460.106.00(CUDA 11.2)更新至595.58.03(CUDA 13.2),实现大模型推理环境的现代化升级。更新后支持最新CUDA生态,为运行Qwen3-30B-A3B等新一代大模型提供硬件基础。
浙公网安备 33010602011771号