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linux 常用命令,基础知识,常用工具。。。
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posted @ 2014-04-12 11:52
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posted @ 2011-01-31 14:25
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摘要:
本系列针对Bash Shell,其他的比较流行的Shell还有Korn shell (ksh)和"Tenex C shell" (tcsh)。一 简单过程1)可以使用任意一种文字编辑器,比如nedit、kedit、emacs、vi等来编写shell脚本。ubuntu中可以使用gedit,notpad...
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posted @ 2009-04-07 21:52
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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
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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
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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
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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
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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
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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。
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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。
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posted @ 2025-08-30 13:02
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摘要:
python charts: https://github.com/holtzy/The-Python-Graph-Gallery (based on plotly, seaborn, matplotlib) https://gallery.pyecharts.org/#/README (based
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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
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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
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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
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posted @ 2025-08-18 21:37
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smolagents codeAgent E2B docker pyodide deno webasembly sandbox https://github.com/huggingface/smolagents https://huggingface.co/docs/smolagents/index
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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
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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
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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。- *
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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
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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
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posted @ 2025-07-27 11:49
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posted @ 2025-07-26 14:58
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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
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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) ───
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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
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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
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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
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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
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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
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posted @ 2025-06-03 22:52
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摘要:
以下是 Python 中被广泛使用的 高级功能,适用于构建复杂系统、提升代码效率和可读性: 1. 生成器(Generators) 用途:惰性求值(Lazy Evaluation),节省内存。 语法:使用 yield 关键字。 适用场景:处理大数据流、文件读取、无限序列等。 def fibonacci
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posted @ 2025-06-03 22:39
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摘要:
ai-agents-for-beginners https://microsoft.github.io/ai-agents-for-beginners AI Agents are systems that enable Large Language Models(LLMs) to perform a
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posted @ 2025-06-03 21:55
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摘要:
https://github.com/HKUDS/LightRAG/blob/main/lightrag/api/README-zh.md LightRAG 服务器和 Web 界面 LightRAG 服务器旨在提供 Web 界面和 API 支持。Web 界面便于文档索引、知识图谱探索和简单的 RAG
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posted @ 2025-06-02 23:53
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摘要:
https://fast-agent.ai/#getting-started fast-agent lets you create and interact with sophisticated Agents and Workflows in minutes. It's multi-modal -
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posted @ 2025-06-02 23:45
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摘要:
随着大模型的能力的增强,使用像google adk类似的工具开发AI agent 变得相当容易。 ADK 旨在使开发人员能够构建、管理、评估和部署 AI 驱动的代理。它为创建对话和非对话代理提供了一个强大而灵活的环境,能够处理复杂的任务和工作流程。 simple agent: import date
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posted @ 2025-06-01 21:01
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