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v0.1.0 · develop-b7da819 · 构建于 2026-10-22 17:39 UTC

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共 106 篇

2026

10-19一个人做小程序：WorkBuddy 六步流程，提示词可照抄
10-18WorkBuddy做PPT：省下一整天的关键，是把需求先问清楚
10-15不再只给你建议！三集B站教程带你玩转国产AI Agent：WorkBuddy入门指北
09-04【工具总结】新一代Agent驱动的评测系统
06-29【工具技巧】Codex+CC-switch使用国产大模型教程
01-05【工具技巧】使用mcp工具进行tapd的快速操作

2025

12-19【工具技巧】ClaudCodeRouter的使用方法简介
11-12【工具技巧】通过ClaudeCode的Skills实现Excel文件的读写
11-04【工具技巧】通过ClaudeCode的Skills实现周报自动发送
10-30【工具技巧】通过ClaudeCode实现技术交底书agent
10-24【项目实战】通过ClaudeCode进行one-api系统改造的实践过程总结
10-23【工具技巧】Claude Code 使用技巧
09-30【工具技巧】Claude Code+Deepseek模型的配置使用方法
07-17【工具技巧】通过Claude Code+K2模型编写Dify插件的实践过程
06-09【项目实战】通过多模态+LangGraph实现PPT生成助手
04-10【模型测试】基于OpenCompass实现Agent最为苛刻的基准评测：GAIA
04-07【模型测试】基于OpenCompass构建Dify应用的自定义评测体系
04-07【模型测试】基于OpenCompass的ai-eval-system在线评测系统
03-31【学习总结】MCP协议之使用AgentSDK调用MCP-server
03-31【学习总结】MCP协议之MCP-server(sse方式)实践
03-27【学习总结】MCP协议之MCP简述
03-15【模型测试】大模型评测工具OpenCompass使用方法总结
03-15【模型部署】在Dify中接入ComfyUI+Flux实现文生图
02-18【模型测试】大模型评测工具lm-evaluation-harness的使用方法总结
02-16【模型测试】大模型测评体系的构成
02-06【产品体验】DeepSeek的三种接入使用方法
02-05【论文简读】DeepSeek LLM：以长远主义拓展开源语言模型
01-24【产品体验】豆包大模型实时语音本地化部署及功能体验
01-23【项目实战】基于esp32开发板+大模型实现的语音助手-软件篇
01-23【项目实战】基于esp32开发板+大模型实现的语音助手-模型篇
01-21【项目实战】基于esp32开发板+大模型实现的陪伴助手-硬件篇
01-09【模型部署】在AutoDL上使用Xinference部署模型
01-08【模型训练】在AutoDL上使用LLamaFactory进行模型训练
01-03【模型部署】在趋动云上使用xinference部署模型
01-02【模型部署】在趋动云上使用vllm部署模型

2024

12-25【项目实战】深度学习：二手车价格预测(含深度学习考试参考资料)
12-15【产品体验】本地搭建混元HunyuanVideo量化版体验文生视频功能
12-04【学习工具】Transformer学习利器：transformer-explainer可视化工具
11-14【操作攻略】GPU云环境的使用介绍
11-12【产品体验】使用Coze平台开发一个看图配诗的智能体
10-27【项目实战】通过LLaMaFactory+Qwen2-VL-2B微调一个多模态医疗大模型
10-23【产品体验】使用LinkAI部署微信公众号智能客服
10-18【重拾数学知识】矢量的点乘和叉乘
10-14【课程总结】day34：多模态大模型之ViT模型、CLIP模型论文阅读理解
10-13【课程总结】day33：文生图StableDiffusion模型初步了解以及部署体验
10-10【课程总结】day32(下)：Xinference部署向量化模型
10-09【课程总结】day32(上)：多模态大模型Qwen2的深入了解
09-30【课程总结】day31：多模态大模型初步了解
09-18【项目实战】基于Agent的金融问答系统：RAG的检索增强之上下文重排和压缩
09-18【项目实战】基于Agent的金融问答系统：RAG的检索增强之ElasticSearch
09-18【项目实战】基于Agent的金融问答系统：代码重构
09-18【项目实战】基于Agent的金融问答系统：前后端流程打通
09-18【项目实战】基于Agent的金融问答系统：Agent框架的构建
09-17【项目实战】基于Agent的金融问答系统：RAG检索模块初建成
09-17【项目实战】基于Agent的金融问答系统：项目简介
08-30【课程总结】day30：大模型之Agent的初步了解
08-29【课程总结】day29：大模型之深入了解Retrievers解析器
08-25【课程总结】day28：大模型之深入探索RAG流程
08-23【产品体验】趋动云上使用LLaMaFactory进行模型微调的流程体验
08-21【课程总结】day27：大模型之初识RAG
08-20【课程总结】day26：大模型应用开发之Prompt进阶使用
08-16【课程总结】day25：大模型应用开发之Prompt初步了解
08-15【课程总结】day24（下）：大模型部署调用(vLLM+LangChain)
08-14【课程总结】day24（上）：大模型三阶段训练方法(LLaMa Factory)
08-14【课程总结】day23：大模型训练策略（BERT模型与GLM模型）
08-13【课程总结】day22：大模型体验之Qwen2模型
08-13【课程总结】day21（下）：大模型的三大架构及T5体验
08-11【课程总结】day21（上）：Transformer源码深入理解之预测过程
08-11【课程总结】day20：Transformer源码深入理解之训练过程
08-03【课程总结】day19（下）：Transformer源码深入理解之构建模型流程
08-02【课程总结】day19（中）：Transformer架构及注意力机制了解
08-01【课程总结】day19（上）：大模型简介
07-31【课程总结】Day18：Seq2Seq的深入了解
07-30【课程总结】Day17（下）：初始Seq2Seq模型
07-30【课程总结】Day17（中）：LSTM及GRU模型简介
07-30【课程总结】Day17（上）：NLP自然语言处理及RNN网络
07-29【课程总结】Day16：对抗生成网络GAN
07-28【课程总结】Day15（下）：图像分割之旋转目标检测
07-27【课程总结】Day15（中）：图像分割之实例分割
07-20【课程总结】Day15（上）：图像分割之语义分割
07-05【课程总结】Day14：MTCNN过程的深入理解
07-01【课程总结】Day13（下）：人脸识别和MTCNN模型
06-30【课程总结】Day13（上）：使用YOLO进行目标检测
06-26【课程总结】Day12：YOLO的深入了解
06-25【课程总结】Day11（下）：YOLO的入门使用
06-25【课程总结】Day11（中）：手势图像识别实战(Vgg16和ResNet)
06-24【课程总结】Day11（上）：手势图像识别实战(LeNet模型)
06-20【课程总结】Day10：卷积网络的基本构成
06-13【课程总结】Day9：机器学习主要知识点梳理
06-13【课程总结】Day8（下）：计算机视觉基础入门
06-12【课程总结】Day8（上）：深度学习基本流程
06-11【课程总结】Day7：深度学习概述
06-11【重拾数学知识】导数、极值和最值
06-07pytorch安装使用常见问题指南
06-07【课程总结】Day6（下）：机器学习项目实战–成人收入预测
06-05【课程总结】Day6（上）：机器学习项目实战--外卖点评情感分析预测
06-03【课程总结】Day5（下）：PCA降维、SVD分解、聚类算法和集成学习
06-02AutoDL平台的使用指南
06-02【课程总结】Day5（上）：科学计算神器Numpy、Pytorch和数据预处理
05-31【课程总结】Day4：信息论和决策树算法
05-29【课程总结】Day3：概率和贝叶斯算法
05-28【重拾数学知识】向量、内积、余弦定理
05-23【课程总结】Day2：KNN算法
05-22【课程总结】Day1：人工智能的核心概念
05-17本地通过open-webui+ollama部署大模型
05-13Llama3模型试用笔记