如何给 MacOS 更新到指定版本系统
技巧 | 如何给 MacOS 更新到指定版本系统
当需要给 Mac 升级系统时，发现默认是升级到最新版本。
有些小伙伴可能会跟我一样，想要将系统往上升级一个版本就行。我们可以按照以下步骤进行操作：
- 在Apple网站，Apple - 技术支持 - 搜索 (中国)，搜索指定的系统版本做下载网址：support.apple.com/zh-cn/HT211…
- 选择指定版本，点击打开 App Store 进行获取
- 等待下载安装，然后重启
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量化、算子融合、内存映射：C语言实现AI推理的“三板斧“
量化、算子融合、内存映射：C语言实现AI推理的"三板斧" 摘要：做嵌入式AI开发的同学，大概率都遇到过这样的困境：训练好的AI模型（比如CNN），在PC上用TensorFlow/PyTorch跑起来流畅丝滑，可移植到单片机、MCU等边缘设备上，要么内存爆掉，要么推理延迟高到无法使用——毕竟边缘设备的资源太有限了：几百KB的RAM、几MB的Flash、没有GPU加速，甚至连浮点运算都要靠软件模拟。这时，依赖庞大的深度学习框架就成了“杀鸡用牛刀”，甚至根本无法运行。而C语言，作为嵌入式开发的“母语”，凭借其极致的性能控制、内存可控性和无 runtime 依赖的优势，成为边缘设备AI推理引擎的最佳选择。但纯C语言实现AI推理，绝不是简单地“用C重写框架代码”，关键在于掌握三大核心优化技术——这就是我们今天要讲的AI推理“三板斧”：量化、算子融合、内存映射。 它们三者协同作用，能从“体积、速度、内存”三个维度彻底优化AI推理性能：
无线联邦学习：在保护隐私的无线网络中，让AI协同进化
🔥作者简介： 一个平凡而乐于分享的小比特，中南民族大学通信工程专业研究生，研究方向无线联邦学习 🎬擅长领域：驱动开发，嵌入式软件开发，BSP开发 ❄️作者主页：一个平凡而乐于分享的小比特的个人主页 ✨收录专栏：无线通信技术，本专栏介绍无线通信相关技术 欢迎大家点赞 👍 收藏 ⭐ 加关注哦！💖💖 无线联邦学习：在保护隐私的无线网络中，让AI协同进化 一、什么无线联邦学习？ 想象这样一个场景：全国各地的医院都想联合训练一个AI模型来诊断疾病，但患者的医疗数据极其敏感，不能离开医院。传统方法是把所有数据集中到一个中心服务器，但这会造成隐私泄露风险。怎么办？ 无线联邦学习就像一位“知识快递员”——它不收集原始数据，而是让各地的医院在本地训练模型，然后只把模型“更新心得”（梯度或参数）通过无线网络传给中心服务器，由服务器汇总大家的智慧，形成一个更强大的模型。 核心思想 * 数据不动模型动：原始数据永远留在本地设备 * 仅上传模型更新：只传输学习到的参数，而非数据本身 * 无线传输媒介：通过Wi-Fi、5G等无线网络进行通信 本地设备3 本地设备2 本地设
【企业级】RuoYi-Vue-Plus AI 智能开发助手 | Claude Code + Codex 双引擎 | 40+ 专业技能包 | 10 大快捷命令 | 开箱即用
RuoYi-Vue-Plus AI 智能编程助手 商品简介 基于 RuoYi-Vue-Plus 5.X 企业级后端框架，深度定制的 AI 智能编程助手配置包。支持 Claude Code 和 OpenAI Codex 双 AI 引擎，内置 40+ 专业开发技能、10 大快捷命令、智能钩子系统，让 AI 真正理解您的项目架构和开发规范，实现 10 倍开发效率提升。 核心亮点 🚀 双 AI 引擎支持 引擎配置目录说明Claude Code.claude/Anthropic Claude 官方 CLI 工具配置OpenAI Codex.codex/OpenAI Codex CLI
Miniforge详细安装教程（macOs和Windows）
(注：主要是解决商业应用anaconda收费问题，这是轻量级的代替，个人完全可以使用anaconda和miniconda) Miniforge 是一个轻量级的包管理器，类似于 Anaconda 和 Miniconda。它主要用于安装基于 conda 的 Python 环境，专注于兼容 ARM 架构的设备（如 Apple M1/M2 /M3芯片）和其它 CPU 架构。Miniforge 使用 conda-forge 作为默认的包管理渠道。下面是如何在不同系统中安装 Miniforge 的步骤。下面这些是本人安装过程出现的一些问题，及解决办法。 1. 在 macOS 和 Linux 上安装 Miniforge 步骤 1：下载 Miniforge 1. 访问 Miniforge GitHub