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1. 项目背景与整体架构怎么搭1.1 HISAI本地部署到底在解决什么这几个月一直在帮几家医院做院内大模型的落地调研,微信上被问得最多的一个问题是:HIS、EMR、PACS这些系统已经够复杂了,为什么还要在院内本地部署AI大模型?直接调用云…
阅读更多 →/* MD / 富文本中的 .toc(含博客园搬家等嵌套结构);.toc-box 在侧栏,不受影响 */#content_views .toc,/* 编辑器常在目录前后插入空 p(:empty 仍占 20px),一并去掉避免顶空隙 */#content_views.markdown_views > p:empty:has(+ .toc),#content_views.markdown_views …
阅读更多 →风光互补制氢合成氨这个方向,这几年在新能源圈子里的讨论度一直很高。原因很直白:风电光伏天生波动大,直接并网冲击不小,但要是把多余的电拿来制氢,再把氢和氮合成氨,就相当于把不稳定的电能变成了稳定可控…
阅读更多 →先说清楚:这篇文章里的“从编辑器到运行时”,不是讲编译器,也不是讲IDE插件的内部机制,而是Web前端架构里特别常见、但又特别容易被写成一坨if/else的一类问题——一个可视化编辑器窗口,要把内容或配置实时同步给另一个…
阅读更多 →凌晨两点,告警群里一条消息炸了锅:线上报表任务失败,下游看板数据全空。我打开调度平台,从出问题的表开始一层层往上追上游依赖。追到第三层,发现源头是一张每天凌晨跑批的 Hive 表被一个临时需求改了清洗逻辑…
阅读更多 →最近在刷多模态大模型安全对齐方向的论文时,看到一篇很值得聊的工作:GuardAlign。它的核心思路是在测试阶段对多模态大模型做安全对齐,而不是像主流方案那样把安全训练塞进微调过程。这个角度我比较感兴趣,因为做过多模态大模型落…
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阅读更多 →说实话,我第一次看到opencode这个名字,是在一个技术群里。有人贴了一张终端截图,满屏的彩色日志和一个交互式对话框,配了一句话:“Claude Code能干的活,这货也能干,而且开源。”我当时的反应是半…
阅读更多 →1. 这不是发型,是前端工程里悄然落地的“ ponytail ”——一个被误读却极其实用的 CLI 工具链 最近在几个前端团队的内部分享会上,我连续三次听到有人问:“ponytail 是不是那个新出的 React UI 库?”“它跟 Preact 有关系吗&#…
阅读更多 →我最早用 tmux 纯粹是因为一个很现实的需求:SSH 到服务器上跑训练脚本,结果网络一抖,终端一断,所有进度全没了。后来 AI 编程工具越来越多,从 Cursor、Copilot 到 Claude Code、Aider 这类终端里的 AI 编程助手&#x…
阅读更多 →如果你最近在研究怎么让Anthropic的大模型帮你操作实验设备,或者正站在一台机械臂面前试图给它的控制系统接上AI,那你应该已经感受到了物理AI这波浪潮的来势。物理AI想做的事,是让AI不再只待在对话框里写代码、出主意,而是能直接驱…
阅读更多 →新能源工厂的产线数据每天都在膨胀,但真正能把数据变成决策的人没几个。今年我带着团队把一个智能体系统直接架到了车间级的低代码平台上,不是搞论文,也不是做Demo,而是让一线的工艺员、设备工程师能自己拖拽节点、改逻辑、调参数…
阅读更多 →开头先不绕弯子。“#斯坦李吐槽dc 所以超人是无缘无故会飞的嘛哈哈哈哈哈哈哈锤哥真是技术人才啊!#雷神 #复联”这类调侃式短标题,第一波冲击力在于它把两个宇宙的角色塞进同一个吐槽箱里,但细想一下就能发现,它真正碰到的根本不是…
阅读更多 →把“蜘蛛侠 vs 超人”放在 CSDN 上聊,可能很多人第一反应是走错片场了。但如果把这两个角色看成“两个持续运营了 80 多年的文化产品”,你会发现,这场比较本质上是两个不同 IP 策略的长期结果对比:超人赢在定义了整个超级英雄题材…
阅读更多 →简介:本资源是一套面向通信工程与信号处理方向学习者、研究者的深度学习实践方案,聚焦调制信号自动检测与识别这一典型无线通信任务,解决传统方法依赖人工特征、低信噪比下性能下降等痛点。压缩包共12个文件(10.73MB)&…
阅读更多 →简介:本资源是一套面向本科毕业设计、课程设计及期末大作业的工业级焊缝缺陷检测实战方案,聚焦深度学习在焊接质量控制中的落地应用,解决传统人工检测效率低、主观性强等痛点。压缩包共26个文件,含9个C源码(如yolo_det…
阅读更多 →分布式服务的决策记录架构演进最怕只有结果没有理由。一次拆分、缓存或队列调整,都应写明当时的瓶颈、备选方案、选择原因和撤回条件。 记录的最小单位 用一页说明解决的任务、依赖、风险和验证方式即可。别把决定写成永远正确的准则;前提变化时…
阅读更多 →创业产品的首版范围首版的任务是验证一个需求,不是展示全部能力。选择用户愿意反复完成、且结果容易判断的动作,把输入、输出和人工兜底都做清楚。 控制范围 先做可撤回、低风险的流程。权限不明、需要复杂协作或结果不可逆的部分先不自动化。 用反馈决定…
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