小龙虾是什么? 小龙虾(OpenClaw)是什么,简单来说就是你 24 小时的个人助理。 个人助理这个词大家可能听腻了,太多所谓的助理实际用起来傻不拉几的。但这次小龙虾之所以火遍全球,是因为它真的做到了: 能自动打开浏览器,操作所有和网页相关的任务,想象空间很大; 能操作你的电脑,安装软件、开发程序 ...
这篇文章记录一次典型的 OpenClaw Control UI 远程访问踩坑过程:在 macOS 的 Mac mini 上运行 OpenClaw(Web UI 端口 18789),希望在另一台同一 Tailnet 内的 MacBook 上访问。过程会遇到 DNS、证书、Tailscale Serve ...
良好的代码习惯和高效的类型定义在项目中扮演着至关重要的角色。typedef,它不仅是一个语法糖,更是提升代码质量和可维护性的利器。在这篇文章中,将为你介绍typedef 4 种应用方式。 ...
week1 test_your_nc 直接nc上去,发现好像是不同进制的加减乘除,让ai写一个脚本解决 from pwn import * import re # 连接远程服务器 r = remote('challenge2.pctf.top', 31297) context.log_level = ...
国内文章 《HelloGitHub》第 118 期 https://www.cnblogs.com/xueweihan/p/19535889 HelloGitHub 分享了有趣且入门级的开源项目,涵盖多种编程语言。用户可以快速上手,感受开源的魅力。推荐的项目包括支持 C# 的 LLPlayer,它能 ...
并查集是非常灵活和高效的数据结构,常见应用是维护无向图的连通分量个数、大小,最小生成树的 Kruskal 算法和最近公共祖先等。 并查集维护了若干个不相交的集合,每个集合通过一棵树来组织,根节点为该集合的代表。 三个基本操作: init(n) :初始化含有 \(n\) 个集合的并查集,每个集合的代表 ...
项目介绍 用于在Android、iOS、MacOS和Windows平台显示PDF文件的库。 .NET MAUI .NET 9 .NET 10 Platform Android iOS MacOS Windows 支持 ✅ ✅ ✅ ✅ 项目地址 https://github.com/vitalii-v ...
title: Agent 的能力体系 author: 凌杰 date: 2026-02-19 tags: Prompt MCP Skills categories: 人工智能 [!NOTE] 笔记说明 这篇笔记是《[[Agent 的基础应用]]》一文的后续。其中记录了我学习 Agent 应用的能力体 ...
长期以来,软件行业之所以能够提供庞大的就业规模,与软件开发的特殊性有关。软件系统虽然抽象,但实现过程往往依赖大量人工编码,因此行业形成了一种典型结构:少量系统设计者,大量代码实现者。 在这种结构下,大部分程序员的工作是: 将需求转化为代码 维护和修改已有系统 使用框架实现业务逻辑 因此,行业真正培养 ...
Purification and Anti-purification 相关工作 纯化方法利用生成模型在分类前去除对抗噪声,从而增强对对抗性操作的抵抗能力。 DiffPure 在此基础上,DiffPure利用扩散模型的前向与反向过程来净化对抗样本。 对抗训练,即在对抗样本上训练神经网络。然而,大多数对 ...
在并发编程领域,volatile 关键字是最基础也最容易被误解的知识点之一。很多开发者只知道它能保证“可见性”,却不清楚其底层依赖的内存屏障机制,更不了解 CPU 缓存模型如何影响并发程序的执行结果。本文将从底层原理出发,层层拆解 volatile、内存屏障与 CPU 缓存之间的关联,结合具体代码示 ...
在学习操作系统的过程中,“进程”和“线程”是绕不开的核心概念。无论是面试求职、日常开发,还是理解程序运行的底层逻辑,搞懂这两个概念的区别与联系都是基础中的基础。本文将从通俗类比、核心定义、关键区别、实际联系、代码实战等维度,带你彻底吃透线程与进程,让你不仅“知其然”,更“知其所以然”。 一、先搞懂: ...
你的 Agent 够聪明,但它在帮你赚钱吗?OpenClaw 爆火的秘密不是模型,而是一套让助理"住进"你日常聊天的插件系统——把重复工作变成自动工作流,把你解放出来。本文从源码拆解它如何把 Teams、iMessage、电话变成 AI 稳定入口,以及为什么 MCP 差了关键一截。 ...
背景与目标 宽表已包含工单名、工单总结(长文本)和聊天记录。传统 SQL 或关键词搜索无法有效挖掘语义层面的重复模式、根因及最佳实践。 本方案目标: 从月度 2 万条(或百万级)工单文本中自动发现 10–30 个知识主题 生成可读知识卡片(主题名称、典型描述、根因、推荐方案) 每条结论附原始工单 I ...
目录1. 题目理解什么是“均匀随机”?2. 为什么不能直接用数学公式?3. 核心解法:拒绝采样 (Rejection Sampling)思路推导解法一:标准拒绝采样(推荐)复杂度分析4. 进阶优化:减少 rand7() 调用次数优化思路解法二:优化版代码5. 总结与对比 1. 题目理解 目标:实现一 ...
这是 「AI是怎么回事」 系列的第 10 篇。我一直很好奇 AI 到底是怎么工作的,于是花了很长时间去拆这个东西——手机为什么换了发型还能认出你,ChatGPT 回答你的那三秒钟里究竟在算什么,AI 为什么能通过律师考试却会一本正经地撒谎。这个系列就是我的探索笔记,发现了很多有意思的东西,想分享给你 ...
前言 去年9月,我写了一篇文章:Django过时了吗?从ASGI到AI时代的思考 当时痛陈 Django 的几个痛点:SSE/WebSocket 支持繁琐、框架太重不够轻量化……甚至立了 flag:新项目不会优先考虑 Django。 然而,谁能想到回旋镖来得这么快。 仅仅几个月后,经历在其他技术栈的 ...
重要说明: Microsoft Agent Framework 目前处于公开预览版(Public Preview)阶段 本文档中的代码示例基于 Azure OpenAI SDK 实现,展示 Function Calling 和 AI 代理的核心概念 部分工作流(Workflow)示例为概念性设计,展 ...
简单 RAG 入门 本文是 refine-rag 系列教程的第一篇,带你体验一下 RAG 的简单流程。 本文所有代码都在:https://github.com/zonezoen/refine-rag 前言 在学习 RAG 之前,我们先来对比一下 RAG 和 AI Agent 的概念,只有先了解这些概 ...
使用中介者模式轻松实现命令查询职责分离,构建高内聚、低耦合的应用系统 一、知识点回顾 1. 什么是CQRS? CQRS是Command Query Responsibility Segregation的缩写,一般称作命令查询职责分离。从字面意思理解,就是将命令(写入)和查询(读取)的责任划分到不同的 ...