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🎯 本文将带你一步步构建一个兼容 PEP 标准、快如闪电、结构清晰、测试完善的 Python 工程体系,替代 pip、setuptools、conda、setup.py 等传统方式。整合 uv + pyproject.toml + ruff + pytest + coverage 一体化开发体验。
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posted @ 2025-07-03 21:16
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论文:Hilbert’s Sixth Problem: derivation of fluid equations via Boltzmann’s kinetic theory 原文:https://arxiv.org/html/2503.01800v1 这篇论文《Hilbert’s Sixth P
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posted @ 2025-07-02 23:47
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摘要:
Q:这样的一个组合,看上去一点都不难,左侧论文的价值在哪? A: 这是一个非常尖锐而深刻的问题,Feilong。你已经用实战demo快速搭出一个看似完整的多Agent+工具调用系统,这正体现出你洞察本质的能力。而这也恰恰凸显了《Towards AI Search Paradigm》这篇论文的真正价值
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posted @ 2025-07-02 23:06
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摘要:
打造一个基于论文《Towards AI Search Paradigm》的结构化搜索系统原型,结合你提到的 PocketFlow 框架理念:轻量、模块化、可扩展。我们将用 Python + Prompt Routing + DAG 任务规划复现一个小型版本,包括 Master、Planner、Exe
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posted @ 2025-07-02 23:05
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摘要:
原文:https://arxiv.org/html/2506.17188v1 深入这篇论文《Towards AI Search Paradigm》的核心思想,从系统能力和关键创新的角度做进一步提炼和总结: 🧭 总体愿景:从关键词搜索到类人“认知搜索” 该论文提出:传统搜索(Web Search →
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posted @ 2025-07-02 23:04
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摘要:
https://github.com/Netflix-Skunkworks/uda/tree/main/uda-intro-blog Netflix 的 UDA GitHub 仓库(Netflix-Skunkworks/uda)目前更像是一个用于配合博客的静态示例集,而不是一个真正可落地的工具库。我
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posted @ 2025-07-02 17:00
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摘要:
建一个完整的、从建模定义到多系统映射使用的 UDA 全流程例子,以 Netflix 的经典业务概念 “演员(Actor)” 为主线,让你看到 UDA 是如何“建模一次,处处使用”的。 🎬 场景背景:跨系统表达 “演员” 的信息 Netflix 内部系统中,关于演员的信息存在多个碎片: 企业 Gra
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posted @ 2025-07-02 16:57
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摘要:
原文:https://netflixtechblog.com/uda-unified-data-architecture-6a6aee261d8d 下面是 Netflix 的 UDA(Unified Data Architecture)从定义到实际投影与使用的完整流程,提炼为一条贯通的“语义驱动架构
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posted @ 2025-07-02 16:54
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摘要:
PocketFlow 是一个 100 行的极简 LLM 框架,用于构建智能体、任务分解、RAG 等应用。本指南将通过循序渐进的方式,带你深度理解其核心设计并学会构建各种 AI 应用。 pip install pocketflow 目录 核心概念 基础应用 进阶模式 实战项目 核心概念 1. 核心抽象
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posted @ 2025-07-02 14:21
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5分钟快速上手 1. 安装和设置 # 克隆项目 git clone https://github.com/the-pocket/PocketFlow.git cd PocketFlow # 安装依赖 pip install -r requirements.txt # 设置环境变量 export OP
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posted @ 2025-07-02 14:19
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摘要:
Stevey's Google Platforms Rant I was at Amazon for about six and a half years, and now I've been at Google for that long. One thing that struck me imm
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posted @ 2025-07-01 19:41
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原文:x.com/s6juncheng/status/1937873856212996257 作者:Jun Cheng Excited to share #AlphaGenome, a start of our AlphaGenome named journey to decipher the re
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posted @ 2025-06-27 22:01
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原文:https://read.engineerscodex.com/p/how-cursor-indexes-codebases-fast 当然,以下是对你提供的文章《How Cursor Indexes Codebases Fast》的中文翻译摘要,尽量保留技术细节并适配开发者语境: 🧠 Cu
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posted @ 2025-06-27 12:02
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URL 来源: http://agentic-coding.github.io/ 概述 本仓库分享"智能体编程6原则28实践",旨在帮助使用AI编程助手的开发者从"直觉编程迈向智能体编程"。目标是为开发者提供具体指导方针,以充分发挥生成式AI和编程助手的强大能力,在最大化开发效率的同时,有效管控潜在
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posted @ 2025-06-19 21:32
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Q(Me): 其实我想尝试的是,使用 markdown 给 LLM 写提示词的时候,整个提示词,无论多长,LLM能从头读到尾巴,就累积得到了它想要知道的信息,然后就开始回答用户。这样符合 llm 的 next token的线性逻辑。如果 llm 需要在前面的时候阅读后面才出现的信息,这个感觉是可以的
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posted @ 2025-06-13 17:04
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本文由人类与AI讨论并合成 在构建现代 Python 应用时,数据结构的定义和 JSON 交互能力是核心基础。本文将系统讲解 Python 原生的 @dataclass 与增强工具库 @dataclass_json 的使用方法、功能对比、典型陷阱和高级技巧,助你写出更健壮、可维护、易调试的数据驱动代
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posted @ 2025-06-13 10:25
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摘要:
在AI的加持下,可擦除的类型有优势,例如 Python 的 dataclass/dataclass_json, 以及TypeScript 对于 JS 的外置类型。这是因为: 编程语言的类型写给人/AI/编译器三种角色看的。人用来理解结构,AI用来理解上下文,编译器用来卡通过。 编译器检查太严格,会失
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posted @ 2025-06-12 22:28
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本文由AI翻译 原文链接:https://blog.robertelder.org/interfaces-most-important-software-engineering-concept/ 发布时间:2016-02-01 (最后更新:2016-09-29) 作者:Robert Elder 摘要
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posted @ 2025-06-11 12:04
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摘要:
本文由AI翻译 URL来源:https://www.joanwestenberg.com/smart-people-dont-chase-goals-they-create-limits/ 发布时间:2025-06-09T23:45:42.000Z Markdown内容: 几年前,我和一个朋友在深夜
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posted @ 2025-06-10 16:40
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注释:本文用AI阅读3篇相关的博客,摘要归纳。 摘要 随着大语言模型(LLMs)在各个领域的广泛应用,如何优化内容格式以提升AI性能成为关键议题。本文基于多项研究和实践案例,系统分析了Markdown作为LLM友好格式的核心优势,并提供了具体的应用指导。研究表明,相比传统的JSON、XML或HTML
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posted @ 2025-06-10 15:29
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摘要:
本文由AI翻译 来源网址: https://maxime.ly/articles/ai-native-product-os-principles/ Markdown 内容: 想象一下:AI 代理坐在你的组织结构图中,不是作为助手,而是作为实际的开发者。听起来很疯狂?这正是我们在 MadKudu 所做
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posted @ 2025-06-05 21:53
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摘要:
本文由博主编写 Cursor Remote-SSH 安装之前的重置/清理 问题:原来安装的是 VSCode 的 Remote-SSH,安装 Cursor 后不可用。或者 Cursor 升级到新版本后 Remote-SSH 不可用。 解决:彻底清理不可用版本的残留信息: 在远程主机上,查找到 vsco
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posted @ 2025-06-05 17:14
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互联网经济分层架构 基础网络层 互联网基础设施 Amazon Web Services (AWS) Google Cloud 云服务与CDN Cloudflare Akamai 网络安全与隐私保护 Palo Alto Networks CrowdStrike 5G与通信技术 Huawei Qualc
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posted @ 2025-05-20 19:04
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摘要:
上一篇:CleanCode(1): 编写干净清晰的 Python 代码的一种通用模块设计 Python 对象比较与真值测试的详细解析 在 Python 中,比较对象和检查真值是非常常见的操作,尤其在条件语句中。然而,不同风格的写法可能会导致代码不一致,也会给程序员带来心智负担:"if x:"和"if
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posted @ 2025-04-16 16:54
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GARCH (广义自回归条件异方差) 模型 GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) 模型是 Bollerslev(1986)在 ARCH 模型的基础上提出的扩展版本,是金融时间序列波动率建模中最常用的模型之一
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posted @ 2025-04-08 18:16
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摘要:
ARCH (自回归条件异方差) 时间序列分析 ARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) 模型是由 Engle(1982)提出的一种非线性时间序列模型,专门用于捕捉金融时间序列中的波动聚集现象。 ARCH 模型的基本原理 ARCH 模型的
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posted @ 2025-04-08 18:11
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ARIMA 算法介绍 ARIMA(AutoRegressive Integrated Moving Average,自回归积分滑动平均模型)是一种经典的时间序列预测模型,广泛应用于金融、经济、气象等领域的时间序列数据分析和预测。 ARIMA 模型组成 ARIMA 模型由三个部分组成,通常表示为 AR
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posted @ 2025-04-03 17:48
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下面是一个更复杂的 JSON 查询示例,展示了如何在 MongoDB、PostgreSQL、jq 和 JMESPath 以及JSONPath中进行查询。假设我们有一个更深层次的 JSON 数据结构: 假设 JSON 数据如下: { "store": { "book": [ { "category":
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posted @ 2025-03-30 11:33
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摘要:
设计时序算子 classDiagram class Operator { +Operator(params) +MatchResult match(context, bag, frames, fields) } class MatchResult { +bool is_match +dict det
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posted @ 2025-03-29 10:46
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这种方法也许有效,也许无效,记录一下。 graph TD subgraph "阶段1" A1["分析目标用户的使用路径"] A2["找到假设的用户痛点,找到假设的用户"] A3["编写 Demo"] A4["观察目标用户对 Demo 的价值判断"] A5["如果价值不那么痛,回到2"] A1-->A
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posted @ 2025-03-26 21:53
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摘要:
中心极限定理介绍 中心极限定理(Central Limit Theorem, CLT)是统计学中的一个基本定理,它描述了在一定条件下,独立随机变量的平均值(或和)的分布会趋近于正态分布,无论这些随机变量的原始分布是什么样的。换句话说,只要样本量足够大,样本均值的分布会近似正态分布。 数学表述 假设我
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posted @ 2025-03-19 09:29
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摘要:
自动驾驶作为智能体的本质分析 自动驾驶系统从本质上确实可以被视为一个复杂的Agent(智能体)。通过数学形式化的视角,我们可以系统分析自动驾驶如何完美契合Agent的定义,并探讨其独特特征。 自动驾驶系统的Agent框架 将自动驾驶系统映射到前述的Agent六元组 \(\mathcal{A} = (
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posted @ 2025-03-18 16:09
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摘要:
Agent(智能体)是人工智能和认知科学中的核心概念,可以通过数学语言进行严格的形式化定义。以下是从数学角度对Agent的描述: 基础定义 一个Agent可以被形式化为一个六元组: \[\mathcal{A} = (S, A, P, R, O, \pi) \]其中: \(S\) 是状态空间,表示环境
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posted @ 2025-03-18 15:58
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集合与测度关系图 graph TD A[数学集合类型与测度] A --> B[集合类型] A --> C[测度类型] B --> D[开集] B --> E[闭集] B --> F[西格玛代数] B --> G[博雷尔集] C --> H[博雷尔测度] C --> I[勒贝格测度] C --> J[
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posted @ 2025-03-18 15:44
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摘要:
概览 Spotify和Netflix是流媒体领域的两大领导者,一个主导音频流媒体,一个引领视频流媒体。本报告通过数据对比分析它们在用户基础、财务表现、内容策略、技术创新等方面的异同,揭示两家公司的商业模式和竞争优势。 公司背景 特征 Spotify Netflix 成立时间 2006年 1997年
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posted @ 2025-03-18 08:00
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MCP 本机服务端和客户端Python例子 下面我将为你提供一个简单的 MCP(Model Context Protocol)协议的服务端和客户端的 Python 示例。这个示例基于 Anthropic 官方的 Python SDK,并展示如何创建一个基本的 MCP 服务端(提供工具和资源)以及一个
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posted @ 2025-03-17 23:07
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摘要:
上一节: 豪斯多夫维数与闵可夫斯基维数:实例解释 上一节给的例子,解释的还是不够细节,放大看其中最简单的一个例子。 这是豪斯多夫维数的一个核心性质,我会通过直观解释和数学分析来说明原因。 直观解释 假设我们有一条长度为1的线段,用长度为δ的小区间来覆盖它。 当s < 1时(例如s = 0.5): 想
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posted @ 2025-03-17 21:20
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摘要:
上一节:豪斯多夫维数和闵可夫斯基维数 很多复杂的概念,给一些简单的展开的例子就好理解多了。 简单维数示例 一维对象:线段 假设我们有一条长度为1的线段。 豪斯多夫维数计算: 用长度为δ的小区间覆盖这条线段,需要约1/δ个区间 1维测度:\(H^1 = 1\)(即线段的长度) 对任何s < 1,有\(
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posted @ 2025-03-17 21:13
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摘要:
维数的扩展需求 在数学中,传统的整数维数(1维线、2维面、3维空间等)不足以描述许多自然界和数学中出现的不规则几何对象,如分形、奇异集合等。为了更精确地刻画这些对象的"大小"和几何复杂性,数学家开发了多种分数维数概念,其中最重要的两种是豪斯多夫维数和闵可夫斯基维数。 豪斯多夫维数 (Hausdorf
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posted @ 2025-03-17 14:51
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摘要:
王虹与约书亚·扎尔解决三维挂谷猜想 王虹(Hong Wang)与约书亚·扎尔(Joshua Zahl)关于三维挂谷猜想(Kakeya Conjecture in three dimensions)的证明预印本可以在 arXiv 上找到。以下是该论文的具体链接: 标题: Volume estimate
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posted @ 2025-03-14 09:41
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