BLCL的博客小馆

归档 · 2025binance币安理财存U年化收益40% !!牛市躺着就是收钱,闲置资金记得放理财!立即注册立享收益!!

首页

关于

归档

stdout

Windows 自动设置开机锁屏壁纸 V3

之前也写过,Windows下自动设置墙纸 V1,V2,今天发现两种方法都失效了。 于是一气之下搞了个 Bing Image of the Day 版本的。 保存为 change_wallpaper.bat 双击执行。加入自启动或者定时触发。 @if (@X)==(@Y) @end /* set Win10 wallpaper to Bing Image of The Day. By est.im @echo off cscript //Nologo //U //E:JScript "%~F0" exit /b %errorlevel% */ function http_get(url){ var xhr = new ActiveXObject("MSXML2.XMLHTTP") xhr.open..

更多
loading..
LLMAIDeepSeek

DeepSeek-671b-Q4部署

Foreword DeepSeek火了这么久,总算轮到我来部署一下了,部署小模型的挺多的,但是接近满血的大模型的好像很少,遇到的问题也难得有人说。 DeepSeek 设备需求 浪潮 NF5468M6 GPU服务器 CPU:2x6330(2G,28C/56T,42MB,Turbo,205W,3200),2x2400¥ 内存:32x64G DDR4 3200 RDIMM ECC,32x500¥ 硬盘:5x1.6TB SSD NVMe U.2 2.5寸 混合型,5x900¥ 阵列卡:Intel/英特尔 VROC KEY VROCPREMM0D U.2 NVME 阵列 RAID 0/1/5/10激活卡 高级版,1300¥ 网卡1:迈络思 MCX556A 100G 双口网卡,1500¥ 网卡2:X710双..

更多
loading..
LLMAI

AI大模型笔记

Foreword 记录一些AI相关的流程或者是运行逻辑 AI Transform Transform的机制 Benchmark 做一个新模型的时候,最好先建立好一个Benchmark,用来评估当前模型的性能,从而有一个准确的优化方向 微调 微调的流程 微调的后期,要么是有一个专家模型负责评估,要么就是有一个RLHF的反馈环境,不断对模型进行微调,这样整个模型就在不断进化中,效果就能越来越好。 当这个累计到一定时间或者数据以后,就可以考虑直接全参数微调,变成一个新模型 RAG 某些应用既可以通过RAG实现,也能通过微调实现,RAG相当于是外挂一个知识给模型,比较灵活,但是RAG的实现细节也有很多东西要考虑。 Denoise 本质上Diffusion就是..

更多
嵌入式

嵌入式内存溢出检测

Foreword 内存溢出,非常常见的错误,但是对于嵌入式软件而言稍微有点麻烦,因为出问题的时候不一定能被调试,能被追踪到,条件十分严苛。 借鉴前人的经验,做一次实践 内存溢出 笨方法 这个方法比较笨,但是可以防止程序产生更严重的问题,比如在做内存copy或者调用指针的时候,都做一次内存范围检测,如果发现范围溢出了,那么此时就记录一下具体溢出的位置,触发函数等等。 这种方式可以维持一个长期稳定,但是溯源上还是差一些,同时也会影响效率,特别是一些高频操作或者是时间敏感的操作。 canary 最简单的思路,在觉得可能会溢出的地方加上一个溢出标志,那么当溢出的时候就可以直接记录溢出点,然后就能追踪了 这样追踪到的是溢出点,但是如果是哪个地方溢出了,写到了别的内存的位置,这种办法就无法直接溯源,..

更多
loading..
AI

AI模型生成对比

Foreword 研究一下如何把AI相关的AI设计产品融合到目前的艺术设计的工作流中,对比了一下当前模型生成相关的AI,发现区别还是挺大的 图片生成 Stable Diffusion https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui Stable Diffusion是一种图像模型,他背后是Stability AI Midjounery https://www.midjourney.com/ 模型生成 提示词,猫和老鼠中的老鼠,拿着一个烤串 # Core requirements Jerry from Tom and Jerry cartoon, holding a barbecue skewer, # Sty..

更多
loading..
AICursorMCP

如何写一个MCP Server

Foreword 看一下如何写一个MCP服务 FastMCP 翻了一下看到了MCP有一个快速的模式,这种方式不需要写那么多前置代码 # server.py from mcp.server.fastmcp import FastMCP # Create an MCP server mcp = FastMCP("Demo") # 通过注解快速加入一个工具命令 # Add an addition tool @mcp.tool() def add(a: int, b: int) -> int: """Add two numbers""" return a + b # 这里还通过注解,加入了有一部分资源 # 这里的资源可以理解为一个文件或者一段信息,或者说一个特定的内容,这个可..

更多