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Hermes Agent 源码专题【左扬精讲】—— 会话存储层：SQLite WAL + FTS5 + 血缘追踪 Hermes Agent 的会话存储层负责持久化所有对话历史、消息内容、模型配置等信息。 本篇将深入剖析这一层的实现细节，理解 SQLite WAL 模式如何支撑高并发、FTS5 全文搜 阅读全文
posted @ 2026-07-17 15:57
左扬
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Hermes Agent 源码专题【左扬精讲】—— Provider 运行时解析：凭证与多后端支持 本文聚焦 Hermes Agent 在 运行时 如何解析模型 Provider：插件如何被发现与注册、api_mode 如何决定、api_key/base_url 如何流动、凭证池如何轮换、多后端如何 阅读全文
posted @ 2026-07-16 00:47
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Hermes Agent 核心原理专题【左扬精讲】—— AIAgent 核心循环：消息处理与工具调用 本文深入剖析 AIAgent 的核心对话循环：消息如何组织、工具调用如何解析、迭代如何控制、错误如何恢复。 agent/conversation_loop.py ← 核心对话循环逻辑 run_age 阅读全文
posted @ 2026-07-15 20:20
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机器学习数学基础专题【左扬精讲】—— 深度学习正则化技术详解：从 L1/L2 到参数共享 在深度学习的实践中，过拟合（Overfitting）是一个几乎每个学习者都会遇到的问题。当模型在训练集上表现优异但在测试集上表现不佳时，就说明模型过拟合了。 正则化（Regularization）是一类用于防止 阅读全文
posted @ 2026-07-15 18:08
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Hermes Agent 源码专题【左扬精讲】— 开篇总览 这是 Hermes Agent 源码专题【左扬精讲】系列的 第 1 篇 / 共 40 篇。本篇是 Layer 框架（架构 / 拓扑 / 平台分发场景）。 本篇不是把整个仓库讲一遍，而是把读者第一次接触 Hermes 源码时 最该看到的地图 阅读全文
posted @ 2026-07-15 16:52
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机器学习数学基础专题【左扬精讲】—— PyTorch 深度可分离膨胀卷积详解与实战 在前两篇文章中，我们学习了卷积神经网络的基础知识和基于 CNN 的 MNIST 分类实战。本篇文章将深入探讨两种重要的卷积变体：深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）和膨胀卷 阅读全文
posted @ 2026-07-15 16:02
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机器学习数学基础专题【左扬精讲】—— 基于卷积的 MNIST 手写体分类实战 在上一篇文章中，我们系统学习了卷积神经网络的基础知识，包括卷积运算的数学原理、PyTorch 中 Conv2d 的使用方法、池化操作以及 Softmax 激活函数。本篇文章将这些理论知识付诸实践，从零开始构建一个完整的 M 阅读全文
posted @ 2026-07-15 15:55
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机器学习数学基础专题【左扬精讲】—— 卷积神经网络基础详解：从卷积运算到 CNN 原理 在深度学习的入门旅程中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是每一位学习者必须掌握的核心概念。相比于全连接神经网络，CNN 在处理图像、视频等高维数据时展现出卓越的性能 阅读全文
posted @ 2026-07-15 15:16
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蓝鲸 CMDB 3.14.6 源码专题【左扬精讲】—— storage/dal：MongoDB 实现深度解析 在上一篇下篇预告中，我们已经梳理了 storage/dal 层的接口契约与设计意图。本篇作为正式篇，将带大家深入到 src/storage/dal/mongo/local/ 目录中，逐行精读 阅读全文
posted @ 2026-07-14 19:44
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蓝鲸 CMDB 3.14.6 源码专题【左扬精讲】—— 表结构设计：从TB构造器到MongoDB分片 在蓝鲸 CMDB 的存储层设计中，有一套独特的数据表抽象体系。它以 "TB 前缀" 命名函数族，提供类型安全的表对象获取方式；同时支持 "分片表" 机制，将自定义模型实例按业务隔离存储。 本文从源码 阅读全文
posted @ 2026-07-14 11:37
左扬
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