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Shell 里给变量赋值为多行文本
编程
Shell 里给变量赋值为多行文本
2024-11-18 20:25:45 +0800 CST
view 1704
在Shell中,通常只能给变量赋值单行文本。为了实现多行文本赋值,可以使用`read`命令结合`EOF`标记符。通过`read-r-d''var<<EOF`的方式,可以读取多行文本并赋值给变量。此外,还可以从外部文件读取内容并赋值。此方法简单方便,适用于多种场景。
Shell编程
脚本
命令行
Flutter 2026 深度解析:Impeller 接管 Android、Wasm 颠覆 Web 端——跨平台框架的底层革命
编程
Flutter 2026 深度解析:Impeller 接管 Android、Wasm 颠覆 Web 端——跨平台框架的底层革命
2026-05-11 07:21:12 +0800 CST
view 379
Flutter 2026深度解析:Impeller渲染引擎全面接管Android解决卡顿,Wasm成为Web默认实现原生性能,AI原生架构重塑跨平台开发
Flutter
Impeller
Wasm
跨平台
渲染引擎
AI原生
MoneyPrinterTurbo 深度实战:用 AI 大模型一键生成高清短视频——从 LLM 调度策略到批量视频生产的工程化完全指南(2026)
编程
MoneyPrinterTurbo 深度实战:用 AI 大模型一键生成高清短视频——从 LLM 调度策略到批量视频生产的工程化完全指南(2026)
2026-06-02 19:44:20 +0800 CST
view 245
MoneyPrinterTurbo 深度实战,详解用 AI 大模型一键生成高清短视频的完整工程化方案,涵盖 LLM 调度、素材检索、TTS 配音、FFmpeg 合成与批量生产优化。
AI视频生成
LLM应用
Python实战
短视频自动化
FFmpeg
Vite 6 深度解析:Rolldown 引擎替换 + Environment API,前端构建工具的终极进化
编程
Vite 6 深度解析:Rolldown 引擎替换 + Environment API,前端构建工具的终极进化
2026-05-11 07:55:02 +0800 CST
view 267
Vite6深度解析:Rolldown引擎替代Rollup让构建速度提升7-30倍,Environment API标准化client/server/edge多环境构建,详析迁移指南和实战性能数据
Vite6,Rolldown,EnvironmentAPI,前端构建,Rust打包器
Stanford CS336 深度实战:从零实现大语言模型——数据清洗、Transformer 架构、FlashAttention 系统优化到 RL 对齐的完全指南(2026)
编程
Stanford CS336 深度实战:从零实现大语言模型——数据清洗、Transformer 架构、FlashAttention 系统优化到 RL 对齐的完全指南(2026)
2026-06-02 20:14:38 +0800 CST
view 107
Stanford CS336 课程深度解读:从零实现大语言模型,覆盖 Tokenizer、Transformer、FlashAttention-2、FSDP 分布式训练、Scaling Law、Common Crawl 数据清洗去重、SFT 与 GRPO 对齐,配完整代码示例。
LLM
Transformer
Stanford CS336
FlashAttention
PyTorch
AI工程
分布式训练
强化学习
Headroom 深度实战:让 LLM Token 消耗暴减 95% 的压缩引擎——从语义熵编码到 RAG 块优化的完全指南(2026)
编程
Headroom 深度实战:让 LLM Token 消耗暴减 95% 的压缩引擎——从语义熵编码到 RAG 块优化的完全指南(2026)
2026-06-02 21:19:20 +0800 CST
view 711
Headroom 是专为 LLM 设计的通用压缩层,以 Library、Proxy、MCP Server 三种形态存在,在信息不丢失的前提下把 Token 消耗砍掉 60-95%。本文从信息论底层原理讲起,完整拆解四层压缩管线,结合真实代码实战演示接入方式。
LLM
Token优化
GitHub Trending
Python
RAG
当编译器成为自动驾驶的最后一块拼图:MLIR 如何让特斯拉 FSD 反应快 20%
编程
当编译器成为自动驾驶的最后一块拼图:MLIR 如何让特斯拉 FSD 反应快 20%
2026-04-11 12:56:32 +0800 CST
view 387
从特斯拉 FSD V14.3 的 MLIR 重写出发,系统讲解多级中间表示(MLIR)编译器框架的核心原理、方言系统、以及在自动驾驶 AI 推理中的应用。
MLIR
编译器
特斯拉
FSD
自动驾驶
LLVM
Goose:Block 开源、Linux 基金会托管——本地 AI 编程代理的终极答案
编程
Goose:Block 开源、Linux 基金会托管——本地 AI 编程代理的终极答案
2026-05-11 09:23:06 +0800 CST
view 289
Goose 是由 Block 开源、现已捐献给 Linux 基金会 AAIF 的本地 AI 编程代理。最新版本 v1.32.0(2026年5月6日)支持 Exa AI 搜索、桌面通知、@agent 协作、/skills 命令、自动压缩上下文、语音听写等功能。Rust 开发,支持 MCP 协议,可连接任何 LLM(OpenAI、Ollama、Kimi Code 等),完全本地运行无需订阅。
Goose
AI编程
本地LLM
MCP
Rust
Linux基金会
Block
TradingAgents 深度实战:71.4K Star 的 AI 多智能体交易系统——从多 Agent 投研体系到生产级量化策略的完全指南(2026)
编程
TradingAgents 深度实战:71.4K Star 的 AI 多智能体交易系统——从多 Agent 投研体系到生产级量化策略的完全指南(2026)
2026-06-02 22:14:57 +0800 CST
view 115
TradingAgents 用7个专业LLM Agent完整复刻华尔街投研流程,GitHub 71.4K Star,本文从架构设计、Agent协作机制、LLM调度策略到生产级部署全面深度拆解。
AI交易
多智能体
量化交易
LLM
LangGraph
TriAttention深度解析:用三角函数革命性压缩KV Cache,让长推理从「显存地狱」中脱困
编程
TriAttention深度解析:用三角函数革命性压缩KV Cache,让长推理从「显存地狱」中脱困
2026-05-17 04:14:18 +0800 CST
view 223
深入解析MIT韩松团队提出的TriAttention方法,利用Pre-RoPE空间Q/K集中性和三角函数级数实现革命性的KV Cache压缩,在AIME25上以3072 KV budget达到与Full Attention持平的40.8%准确率,同时实现10.7倍KV显存压缩和2.5-6.3倍吞吐量提升。
LLM
KV Cache
TriAttention
MIT
英伟达
浙大
长推理
KV压缩
三角函数
RoPE
Attention优化
TradingAgents 深度实战:7个LLM Agent复刻华尔街投研——从LangGraph多智能体架构到AI量化交易生产部署(2026完全指南)
编程
TradingAgents 深度实战:7个LLM Agent复刻华尔街投研——从LangGraph多智能体架构到AI量化交易生产部署(2026完全指南)
2026-06-02 22:15:17 +0800 CST
view 138
TradingAgents 用7个专业LLM Agent完整复刻华尔街投研流程,GitHub 71.4K Star,本文从架构设计、Agent协作机制、LLM调度策略到生产级部署全面深度拆解。
AI交易
多智能体
量化交易
LLM
LangGraph
最全面的 `history` 命令指南
代码
最全面的 `history` 命令指南
2024-11-18 21:32:45 +0800 CST
view 1679
本文全面介绍了Linux和Unix系统中的`history`命令,包括其基本用法和高级选项。用户可以通过该命令查看、清空和管理命令历史记录,使用不同选项如`-c`、`-d`、`-w`等来操作历史记录。此外,文中还讨论了如何通过环境变量设置来优化历史记录的管理和使用。
Linux
Unix
命令行
Shell
技术
【重制版】TriAttention深度解析:三角函数如何让长推理从显存地狱中脱困
编程
【重制版】TriAttention深度解析:三角函数如何让长推理从显存地狱中脱困
2026-05-17 04:14:33 +0800 CST
view 205
深入解析MIT韩松团队提出的TriAttention方法,利用Pre-RoPE空间Q/K集中性和三角函数级数实现革命性的KV Cache压缩,在AIME25上以3072 KV budget达到与Full Attention持平的40.8%准确率,同时实现10.7倍KV显存压缩和2.5-6.3倍吞吐量提升。
LLM
KV Cache
TriAttention
MIT
英伟达
浙大
长推理
KV压缩
三角函数
RoPE
Attention优化
Unsloth 深度实战:从 Triton 内核优化到 70% 显存压缩——2026 年 LLM 本地微调的工业级完全指南
编程
Unsloth 深度实战:从 Triton 内核优化到 70% 显存压缩——2026 年 LLM 本地微调的工业级完全指南
2026-05-23 20:00:37 +0800 CST
view 132
深度剖析 Unsloth 如何通过手写 Triton 内核、智能显存管理和 LoRA/QLoRA 优化,实现训练速度 2-5 倍提升、显存占用降低 70% 的技术奇迹。
LLM
微调
Unsloth
LoRA
深度学习
Microsoft MarkItDown 深度实战:把整个世界搬进 Markdown——从多格式解析引擎到 LLM 知识管道完全指南(2026)
编程
Microsoft MarkItDown 深度实战:把整个世界搬进 Markdown——从多格式解析引擎到 LLM 知识管道完全指南(2026)
2026-06-02 23:44:03 +0800 CST
view 141
Microsoft 开源的 MarkItDown 在 2026 年引爆 AI 工程圈。本文从源码级架构解析、多格式解析引擎、与 LLM 工具链的集成实战、性能优化到生产级 RAG 管道,全面拆解这款改变 AI 工程范式的工具。
Microsoft
MarkItDown
Markdown
LLM
RAG
Python
文档解析
AI工程
Rust 正在吃掉前端:Rolldown、Oxc 与 Vite 8 统一工具链的技术真相与行业启示
编程
Rust 正在吃掉前端:Rolldown、Oxc 与 Vite 8 统一工具链的技术真相与行业启示
2026-04-20 18:19:12 +0800 CST
view 381
深度解析 Rust 如何通过 Rolldown、Oxc 与 Vite 8 重塑 JavaScript 工具链格局,探讨 Rust 在前端领域渗透的深层逻辑与开发者行动建议。
Rust
Vite
Rolldown
Oxc
前端工具链
BitNet 1.58-bit:微软如何用三个值就让大模型在 CPU 上飞奔
编程
BitNet 1.58-bit:微软如何用三个值就让大模型在 CPU 上飞奔
2026-05-11 13:55:11 +0800 CST
view 232
微软开源BitNet 1.58-bit大模型推理框架,2B参数模型仅需0.4GB内存、29ms/token推理速度。核心创新:训练时量化、-1/0/+1三值权重、位运算加速,精度损失<5%却比INT4表现更好。纯CPU运行,71%能耗降低。
BitNet,1.58bit,微软,大模型量化,1bit LLM,CPU推理,bitnet.cpp,训练时量化,位运算加速,模型压缩
Superpowers 深度拆解:123K Star 的 AI 编程工作流框架,如何让 Claude Code 秒变资深工程师
编程
Superpowers 深度拆解:123K Star 的 AI 编程工作流框架,如何让 Claude Code 秒变资深工程师
2026-05-02 07:33:08 +0800 CST
view 284
Superpowers 是 123K Star 的 AI 编程工作流框架,核心理念是 Process over Prompt。本文深度拆解其 Skills 系统设计、TDD 工作流、子代理驱动开发等核心技术,并提供完整实战案例。
Superpowers
Claude Code
AI编程
TDD
开源项目
Skills Framework
MarkItDown 深度解析:微软10万星开源工具如何重塑 LLM 时代的文档处理范式
编程
MarkItDown 深度解析:微软10万星开源工具如何重塑 LLM 时代的文档处理范式
2026-04-21 05:47:35 +0800 CST
view 375
深度解析微软开源工具MarkItDown:如何将PDF、Word、Excel等20+格式转换为结构化Markdown,为LLM和RAG场景提供高质量的文档预处理方案。涵盖架构设计、实战代码、性能优化与生产部署最佳实践。
MarkItDown
文档转换
LLM
RAG
Python
开源工具
微软
Zabbix 7.4 深度解析:嵌套低级别自动发现如何重新定义企业监控的自动化边界
编程
Zabbix 7.4 深度解析:嵌套低级别自动发现如何重新定义企业监控的自动化边界
2026-05-11 16:53:52 +0800 CST
view 241
Zabbix 7.4 引入嵌套低级别自动发现,彻底改变企业监控的自动化边界。本文深度解析嵌套LLD原理、发现原型机制、主机向导配置,并提供Kubernetes多层级监控的完整实战代码。
Zabbix
监控
运维
LLD
自动化
DevOps
170亿参数撬动万亿算力:Llama 4 Scout/Maverick如何用MoE架构重新定义开源大模型
编程
170亿参数撬动万亿算力:Llama 4 Scout/Maverick如何用MoE架构重新定义开源大模型
2026-05-11 20:48:39 +0800 CST
view 262
深度解析Llama 4 Scout/Maverick的MoE架构、128专家设计、1000万token超长上下文,附本地部署实战与许可证分析
Meta
Llama4
MoE
开源大模型
混合专家架构
Scout
Maverick
iRoPE
Zig 0.14 深度实战:从 comptime 编译时元编程到跨平台 C 互操作——2026 年系统编程新锐的工程化完全指南
编程
Zig 0.14 深度实战:从 comptime 编译时元编程到跨平台 C 互操作——2026 年系统编程新锐的工程化完全指南
2026-05-24 08:35:12 +0800 CST
view 229
深入剖析 Zig 0.14 核心特性:comptime 编译时元编程、错误联合类型、分配器设计、泛型实现、C 互操作、交叉编译,以及与 Bun/Rust/Go 的对比分析,附完整代码实战。
Zig
系统编程
comptime
C互操作
LLVM
交叉编译
内存管理
CVE-2026-7482深度剖析:30万台Ollama服务器的内存裸奔危机与防御实战
编程
CVE-2026-7482深度剖析:30万台Ollama服务器的内存裸奔危机与防御实战
2026-06-03 17:44:19 +0800 CST
view 84
Ollama高危漏洞CVE-2026-7482(BLEEDING LLAMA)深度剖析,CVSS 9.1分,攻击者可远程读取30万台服务器内存数据,提供企业级修复方案
安全
Ollama
GGUF
CVE
AI
大模型
漏洞
花3块钱、2小时训练一个64M的"小破模型",能干啥?
编程
花3块钱、2小时训练一个64M的"小破模型",能干啥?
2026-04-21 09:05:56 +0800 CST
view 296
MiniMind:从零手写完整LLM训练流水线,64M参数,2小时+3块钱训练完成,支持预训练+SFT+RLHF+工具调用,适合Multi-Agent/自动化/端侧集成
开源
LLM
PyTorch
模型训练
MiniMind
AI
工具调用
RLHF
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