
昇腾平台 DeepSeek-R1 与 Qwen2.5 RL 训练优化及 cann-recipes-train 仓库解析
cann-recipes-train 仓库提供了两个昇腾平台强化学习训练样例:基于 Atlas A2 单卡的 Qwen2.5-1.5B 入门任务,和基于128张Atlas A3的DeepSeek-R1高吞吐优化实践。DeepSeek样例通过veRL与vLLM-Ascend适配、训推一体化参数重排、old_log_prob免计算及推理多步加速,将长序列推理吞吐…
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cann-recipes-train 仓库提供了两个昇腾平台强化学习训练样例:基于 Atlas A2 单卡的 Qwen2.5-1.5B 入门任务,和基于128张Atlas A3的DeepSeek-R1高吞吐优化实践。DeepSeek样例通过veRL与vLLM-Ascend适配、训推一体化参数重排、old_log_prob免计算及推理多步加速,将长序列推理吞吐…

想让 AI 不只是聊天,就得让它调用 API、访问网络。这篇文章给出了一个精简的 AI Agent 执行框架和 ReAct 循环的实现代码,并讨论了选模型、评估效果、控制成本的实战经验,最后提醒避免过度自动化。

这篇内容整理了 Windows 上安装 Git、配置用户名和邮箱、生成 SSH 密钥、设置 Notepad++ 作为提交编辑器,以及从 git init、git add、git commit 到关联远程仓库和 push 的基本流程。后半部分还补了三个新手常见问题:先写好 .gitignore,避免把编译产物和依赖目录提交上去;大文件不要直接进 Git,必要时…

Qwen 3.5 MoE 开源后,可以用 Ollama 直接在本地跑起来,不必先搭 Python 和 PyTorch 环境。文章按显存给出选型建议:4GB 以下选 0.8B/2B,6GB 到 8GB 可试 7B,12GB 到 16GB 更适合 14B,24GB 以上再考虑 32B 或 35B。随后给出 ollama pull 和 ollama run 的基本…

准备海康机器人 DP 系列 3D 激光轮廓仪时,需要先备齐电源、网线、运动平台和授权加密狗,再安装 3DMVS 客户端。软件主要用来做设备发现、预览、参数配置和标定,安装后可以直接在设备列表里确认相机是否上线。实际调试前还要关掉防火墙和杀毒软件,并把电脑电源模式切到高性能,减少网络和供电相关的干扰。

Ubuntu 24.04 LTS(Noble Numbat)适合需要稳定环境的桌面和开发场景。文章先说明了系统需求和官方下载地址,再按虚拟机安装流程展示了创建虚拟机、挂载镜像、断开网络、选择中文简体、擦除磁盘并安装等步骤。最后补充了常用软件安装命令,包括 open-vm-tools-desktop、net-tools、vim、gcc、g++ 和 make,用…

RunningHub把图形、视频和内容生成流程拆成可视化节点,并用云端算力降低了本地硬件门槛。平台一边提供 7000+ 预置节点和零代码工作流,一边开放 Python/JS 开发与分成机制,形成创作、复用和变现的闭环。文章还对比了传统设计方案,展示了它在电商、教育视频和长视频生成上的效率优势,以及后续向 3D、医疗、建筑等垂直场景扩展的路线。

记录用 C++ 模板与仿函数,从红黑树逐步封装出 set 和 map 容器,涉及键提取、迭代器实现、常量正确性及 operator[] 等细节。

整理了大模型微调的核心概念和主流方法,包括何时需要微调、有监督微调的过程,以及指令微调、全微调和 PEFT 的对比,同时讨论了迁移学习、多任务学习等相关概念,并给出了实践中的关键建议。

整理115道网络安全面试真题,涵盖SQL注入、Web漏洞、提权、内网渗透、应急响应等方向,按模块分类并去除重复问题,适合面试前针对性复习。

Copilot Cowork 代表了 AI 从辅助工具向自主智能体的转变,具备感知、规划与执行闭环。基于 Kotlin 语言,演示如何通过标准 HTTP 请求调用大模型接口来模拟 Agent 的核心工作流。重点展示了如何利用 Prompt 工程引导模型输出结构化任务计划,并结合 OkHttp 处理网络交互。这种实践帮助开发者理解 Agent 底层机制,为构建…

HarmonyOS6 ArkTS 中 Tabs 组件通过 barMode 属性控制 TabBar 布局。BarMode.Fixed 为固定均分模式,适合少量页签;BarMode.Scrollable 为可滚动模式,支持横向滑动适应大量页签。开发者需根据导航位置、页签数量及内容特性选择合适模式以优化 UI 体验。

通过 Node.js 脚本扫描 ~/.claude 目录,自动生成映射文档,使 GitHub Copilot 能识别并调用 Claude Code 的本地 Skills、Agents 和 Commands。解决编辑器与 CLI 工具能力割裂问题,实现 AI 助手间的能力复用。

攻防世界 Web 漏洞题解涵盖 Lottery 与 ics-05 两题。Lottery 利用 PHP 弱类型比较漏洞,通过传入布尔值数组绕过数字比对获取奖金;ics-05 结合文件包含与 preg_replace 正则执行特性,在特定 IP 下构造参数实现命令执行读取 Flag。重点在于理解 PHP 类型转换机制及正则表达式修饰符的安全风险。

学生成绩统计系统采用 Spring Boot 3.x 与 MyBatis-Plus 构建,结合 AI 辅助开发流程。涵盖用户管理、成绩录入、多维度查询及报表导出功能。通过自然语言生成实体类与接口,自动化处理数据库表结构设计与 SQL 脚本。实现了 MVC 架构下的 RESTful API,支持 Excel 批量导入与分数校验。测试表明系统可运行且响应正常,有…

Formality 原语机制通过将 RTL 代码及门级网表中的标准单元统一映射为内部原语来实现标准化等价性检查。RTL 层被转换为内部原语表示,而网表层的标准单元(如 D 触发器)则被分解为多个内部原语的组合。验证时,系统对比的是这些映射后的内部原语而非原始单元,从而确保跨层级逻辑的一致性。理解这一映射关系有助于排查复杂网表中的等价性问题。
AMD 显卡用户可利用 ComfyUI-Zluda 结合 ZLUDA 技术部署 Stable Diffusion。内容包含环境检查、一键安装脚本执行、缓存管理与精度调节策略。针对 RX 6000 系列及以上显卡提供具体操作指引,涵盖 VAE 精度切换、条件缓存技术及常见驱动问题排查。通过模块化工作流模板,帮助用户在 AMD 硬件上实现高效稳定的 AI 图像生…

基于 FPGA 的高速实验深度强化学习框架(FeDRL)解决了真实实验条件下 DRL 控制的数据采集和推理实时性挑战。该框架控制频率最高达 10 kHz,比传统 CPU 框架高出两个数量级。在 Mach 2 超音速后台阶流动实验中,仅需 10 秒风洞运行即可训练出优于最佳定频控制的闭环控制律,剪切层速度脉动增加 21.2%,显著提升了控制律优化效率。

MAVROS 作为 ROS 与飞控的关键中间件,详述其在 Ubuntu 下的安装流程及 GeographicLib 配置,解析 global、local、body 坐标系转换逻辑。重点梳理了状态订阅、位置控制等常用话题与服务接口,并通过 C++ 代码演示了 OFFBOARD 模式切换、解锁起飞及位姿更新的具体实现步骤,为无人机二次开发提供基础参考。

前端地图开发中折线与多边形是核心矢量覆盖物,广泛应用于物流路线、行政区域及电子围栏场景。内容涵盖矢量图形创建原理、坐标投影与闭合逻辑、样式定制、顶点编辑交互及性能优化策略。重点解析海量坐标点渲染卡顿、自相交处理、坐标系偏移等常见问题,提供几何算法判断与轨迹回放方案,帮助开发者实现高效稳定的地图业务功能。