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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 1568
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
如何编写一个Shell脚本来清空`log.db`数据库中的`logs`表宝塔日志
代码
如何编写一个Shell脚本来清空`log.db`数据库中的`logs`表宝塔日志
2024-11-19 09:55:50 +0800 CST
view 1528
本文介绍了如何编写一个Shell脚本来清空`log.db`数据库中的`logs`表。脚本使用`DELETEFROMlogs;`SQL语句删除所有记录,并提供了执行脚本的步骤和注意事项。强调了操作的不可逆性,并建议在执行前备份数据库文件。还提到可以使用`VACUUM;`来整理数据库空间。
数据库管理
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SQL操作
宝塔日志
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 1547
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。
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LMG2025大会获奖团队开源!Pixelle-Video让AI视频创作变成一句话的事
编程
LMG2025大会获奖团队开源!Pixelle-Video让AI视频创作变成一句话的事
2026-04-21 13:55:15 +0800 CST
view 179
GitHub热榜AI视频项目!LMG2025大会获奖团队开源,输入主题自动生成完整短视频,含数字人口播、图生视频、动作迁移等功能。
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短视频
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保护你的 Shell 脚本:Shell 脚本高效加密指南
综合
保护你的 Shell 脚本:Shell 脚本高效加密指南
2024-11-19 07:28:17 +0800 CST
view 1940
本文介绍了两种常见的Shell脚本加密工具:SHC和gzexe。SHC提供高等级的加密,适合需要严格安全性的场景,而gzexe适用于安全性要求不高的情况。文章详细说明了SHC的安装、使用方法及其生成的加密脚本的执行方式,同时也介绍了gzexe的加密和解密操作,帮助用户根据需求选择合适的加密方式。
Shell脚本
安全
加密工具
X-CMD:给 AI Agent 装上 Shell 超能力,一句话控制你电脑上的软件
编程
X-CMD:给 AI Agent 装上 Shell 超能力,一句话控制你电脑上的软件
2026-04-17 12:55:21 +0800 CST
view 112
介绍 GitHub 开源项目 X-CMD,为 AI Agent 提供 1000+ 轻量命令行工具,一句话控制电脑软件,支持 OpenClaw/Claude Code/Gemini CLI 等。
开源
X-CMD
AI Agent
Shell
命令行工具
GitHub
自动化
Google LangExtract 深度解析:从混乱文本到结构化数据的工程化实践
编程
Google LangExtract 深度解析:从混乱文本到结构化数据的工程化实践
2026-04-29 01:09:56 +0800 CST
view 12
深度解析Google开源的LangExtract库:基于LLM的结构化信息提取框架,精确来源定位、交互可视化、零微调部署。从架构设计到代码实战,全面剖析21k+ Star背后的技术内核。
LangExtract
Google
信息提取
LLM
结构化数据
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caveman 深度解析:当 Claude Code 用「穴居人语言」砍掉 75% Token 消耗,AI 编程正式进入「极简主义」时代
编程
caveman 深度解析:当 Claude Code 用「穴居人语言」砍掉 75% Token 消耗,AI 编程正式进入「极简主义」时代
2026-04-10 00:14:55 +0800 CST
view 256
深度解析 caveman 开源项目:一个让 Claude Code 用「穴居人语言」说话的 skill,砍掉 75% Token 消耗同时保持 100% 技术准确率。
Claude Code
Token优化
AI编程
Prompt Engineering
LLM效率
开源工具
程序员工具
代码审查
GenericAgent 自进化机制深度剖析:分层记忆架构与 Token 效率优化实战
编程
GenericAgent 自进化机制深度剖析:分层记忆架构与 Token 效率优化实战
2026-04-29 06:12:06 +0800 CST
view 9
深度剖析 GenericAgent 的技术架构:仅 3K 行核心代码实现自我进化的 AI Agent,分层记忆系统实现 6 倍 Token 效率提升,支持浏览器注入、系统级控制、ADB 移动设备操作。
GenericAgent
AI Agent
自我进化
LLM
Karpathy的LLM Wiki:一种将RAG从「解释器模式」升级为「编译器模式」的革命性架构
编程
Karpathy的LLM Wiki:一种将RAG从「解释器模式」升级为「编译器模式」的革命性架构
2026-04-19 09:13:12 +0800 CST
view 622
深度解析Karpathy提出的LLM Wiki架构,从算法原理、工程实现、代码实战三个维度讲清楚「编译器模式」如何颠覆传统RAG知识库
LLM Wiki
RAG
知识库
AI Agent
Karpathy
自进化知识库
第二大脑
Sage-Wiki 深度解析:当知识管理从「手动整理」变成「LLM自动编译」
编程
Sage-Wiki 深度解析:当知识管理从「手动整理」变成「LLM自动编译」
2026-04-10 06:03:55 +0800 CST
view 378
sage-wiki 是基于 Andrej Karpathy 想法实现的 LLM-compiled 个人知识库,支持15种格式自动编译成互链 Wiki,MCP 接口让 AI Agent 访问你的知识。
sage-wiki
知识管理
LLM
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编译器
Karpathy
MCP
MarkItDown 深度解析:微软如何用一行命令解决 LLM 文档处理的世纪难题
编程
MarkItDown 深度解析:微软如何用一行命令解决 LLM 文档处理的世纪难题
2026-04-19 17:14:36 +0800 CST
view 172
深度解析微软开源工具 MarkItDown,10.8万星GitHub热门项目,解决 LLM 文档处理的世纪难题。支持20+格式一键转Markdown,MCP协议与AI工具深度集成。
MarkItDown
Markdown
Python
微软
LLM
MCP
RAG
文档处理
你睡觉,AI 干活:Karpathy 的 AutoResearch 如何让大模型自己学会训练自己
编程
你睡觉,AI 干活:Karpathy 的 AutoResearch 如何让大模型自己学会训练自己
2026-04-19 18:47:36 +0800 CST
view 171
深入解析 Andrej Karpathy 的 AutoResearch 开源项目,揭示其让 AI agent 自主修改训练代码、在真实执行中验证改进的核心机制,探讨对算法工程师职业的影响。
AI研究
机器学习
AutoML
LLM训练
Andrej Karpathy
GitHub开源
自动化调参
Python
研究效率
Agent
Onyx 深度解析:当开源AI平台把「企业级能力」变成「一键部署」
编程
Onyx 深度解析:当开源AI平台把「企业级能力」变成「一键部署」
2026-04-10 07:36:00 +0800 CST
view 155
Onyx 是 26k+ stars 的开源AI平台,提供 Agentic RAG、Deep Research、Custom Agents、MCP 等企业级能力。本文深度解析其架构设计、核心功能和部署实战,是私有AI部署的标准答案。
Onyx
开源AI
RAG
企业AI
LLM平台
60行CLAUDE.md,25K Stars:Karpathy揭示的LLM编程四大致命陷阱与工程解法
编程
60行CLAUDE.md,25K Stars:Karpathy揭示的LLM编程四大致命陷阱与工程解法
2026-04-19 23:44:59 +0800 CST
view 249
深度解析GitHub 25K Stars项目forrestchang/andrej-karpathy-skills,揭示LLM编程工具的四大系统性缺陷,详解Karpathy四大编码原则在工程实践中的落地方法。
Claude Code
LLM
AI编程
Karpathy
工程实践
你睡觉AI在训练:Karpathy AutoResearch如何让AI自主优化GPT模型
编程
你睡觉AI在训练:Karpathy AutoResearch如何让AI自主优化GPT模型
2026-04-11 10:54:43 +0800 CST
view 155
深入解析Karpathy开源的AutoResearch框架,探讨AI自主训练循环的工程实现与研究范式转变
AI
Karpathy
AutoML
LLM
GitHub
GPU白嫖指南:Karpathy AutoResearch把深度学习调参变成AI托管服务
编程
GPU白嫖指南:Karpathy AutoResearch把深度学习调参变成AI托管服务
2026-04-11 10:55:13 +0800 CST
view 162
深入解析Karpathy开源的AutoResearch框架,探讨AI自主训练循环的工程实现与研究范式转变
AI
Karpathy
AutoML
LLM
GitHub
AI Scientist-v2 深度解析:当 AI 第一次独立完成顶会论文并通过同行评审
编程
AI Scientist-v2 深度解析:当 AI 第一次独立完成顶会论文并通过同行评审
2026-04-11 11:46:16 +0800 CST
view 335
AI Scientist-v2 是 Sakana AI 发布的自动化科研论文生成系统,能端到端完成从想法到顶会论文的全流程。本文从程序员视角深入剖析其技术架构、Agentic Tree Search 机制与代码实现,并探讨其对科研和开发者的真实影响。
AI Agent
科研自动化
LLM
机器学习
Nature
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 139
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
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开源工具
微软
AI Scientist-v2 深度解析:当人工智能学会「从零开始做科研」——Agentic Tree Search 如何改写科学发现的游戏规则
编程
AI Scientist-v2 深度解析:当人工智能学会「从零开始做科研」——Agentic Tree Search 如何改写科学发现的游戏规则
2026-04-12 15:55:06 +0800 CST
view 370
AI Scientist-v2 由 Sakana AI 联合牛津大学等机构研发,于 2026 年正式发表于 Nature,首次实现端到端科研自动化。其核心创新 Agentic Tree Search 让 AI 在 ML 领域生成论文通过 ICLR Workshop 双盲评审,获 6.33 分高于 55% 人类投稿。本文全面解析其系统架构、核心算法与未来方向。
AI Scientist
Sakana AI
Agentic Tree Search
科研自动化
AI Agent
LLM
Nature
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 118
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
Kimi K2.6实测:Claude 1/6价格,原生多模态编码,能吃截图能迭代
编程
Kimi K2.6实测:Claude 1/6价格,原生多模态编码,能吃截图能迭代
2026-04-21 09:50:07 +0800 CST
view 221
Kimi K2.6 code preview实测:原生多模态+Tool Calling+Agent能力,价格为Claude 1/6,适合独立开发者做前端复刻和日常编码辅助
AI
LLM
Kimi
K2.6
模型实测
多模态
Agent
编程模型
独立开发
LRT 隐式思维链深度解析:当 AI 学会「静默思考」,推理效率提升数十倍的工程革命
编程
LRT 隐式思维链深度解析:当 AI 学会「静默思考」,推理效率提升数十倍的工程革命
2026-04-12 21:54:21 +0800 CST
view 226
深入解读 ICLR 2026 论文 LRT,揭示如何用轻量级推理网络将冗长的思维链压缩为隐式向量,实现推理效率数十倍提升
AI
LLM
推理优化
思维链
ICLR2026
Karpathy 的 LLM Wiki 深度解析:当知识管理从「解释器」进化为「编译器」——一场关于复利效应的工程革命
编程
Karpathy 的 LLM Wiki 深度解析:当知识管理从「解释器」进化为「编译器」——一场关于复利效应的工程革命
2026-04-13 00:25:08 +0800 CST
view 337
Andrej Karpathy 的 LLM Wiki 方法论深度解析:从解释器模式到编译器模式的范式转移,复利效应的工程实现,三层架构设计,以及规模化挑战与实践路径。
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