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Yan 的杂物志_个人主页分享
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Obsidian插件开发指南
Created2025-04-04|2_Note0_Technic0_工具笔记工具Obsidian开发
1 Obidian 开发 Obsidian 基于 Electron 框架开发(开发者可以使用 Web 技术构建桌面应用,Google 的 Flutter 也是类似的框架),主要使用 HTML、CSS 和 JavaScript。后端则依赖 Node.js(Node.js 是基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行环境),使 JavaScript 能在服务器端运行。 开发 Obsidian 插件时,需要掌握 JavaScript 和 Node.js。比如,利用 Node.js 提供的模块和 API 进行文件操作、访问系统资源、处理网络请求等。 2 开发环境 我的开发环境是:VSCode + Node Docker + Copilot。这样不仅不会影响我的宿主机环境,开发起来也很舒适,还可以利用辅助编码工具。 如果想开发 Obsidian 插件,就需要安装 Node.js 环境。Node.js 提供了 JavaScript 的运行环境和许多内置模块;同时,安装 Node.js 也会安装 npm,用于管理插件项目的依赖项。 推荐使用 Node.js 的第 18 版: 12$ ...
法律行业算法比赛解读
Created2025-04-04|2_Note0_Technic2_算法7_模型增强AgentAgent实战
1 比赛介绍 第三届琶洲算法大赛 -GLM 法律行业大模型挑战赛道 赛题页面:https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/532221/information 解题示例:https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/532221/customize444 说明文档:https://zhipu-ai.feishu.cn/wiki/M6lCwkSEWiBQIKkQLtIcTuV2nqh?spm=a2c22.12281976.0.0.536f7dd2Pg0INK 2 问题概述 在法律服务领域,基于智谱 GLM-4 大模型和相关业务 API,构建一个能回答法律问题的 Agent(问题机器人)。该 Agent 需要在一小时内回答 200 道问题。 这种整体方案可以应用于许多专业领域。我们也可以通过比较优化和未优化的情况下,看看效果如何。(初赛 A 榜的前 100 名得分都在 80-90 分区间内,查看了一些代码后,我觉得稍加改进也能达到 70+) 3 问题类型 简单问题:查单表和几个字段。 ...
OpenAI的CUA_ComputerUseAgent
Created2025-03-28|2_Note0_Technic0_工具GPT应用Agent工具
2025 年 1 月 24 日,OpenAI 发布了其首款 AI 智能体 Operator。这是一款能够在浏览器上执行简单在线任务的网络应用,例如预订音乐会门票和在线购买杂货。 Operator 由新模型 Computer-Using Agent(CUA)驱动,该模型基于 GPT-4o 构建。目前,该应用仅面向订阅每月 200 美元 ChatGPT Pro 服务的美国用户开放,未来将逐步向其他用户推广。 官方介绍: https://openai.com/index/computer-using-agent/ 原理: 将 GPT-4 的推理能力结合视觉功能,用于操作电脑桌面(类似于操作浏览器)。 基于桌面解析和文字识别技术,可以控制键盘和鼠标,并在沙箱环境中进行操作。 问题: 安全问题:适合操作商场中机器人,对于个人数据/公司数据可能涉及安全问题。 目标用户是谁:像 Dify,扣子也有此问题。 应用场景: 浏览器使用:语法检查、退款总计、更新许可证、客户查询。 电脑使用:下载讲座、合并 PDF、压缩图像、计算价格、导出图像。 其它: 要 200 刀的 pro 才能用,而 ...
Manus和OpenManus
Created2025-03-28|2_Note0_Technic0_工具GPT应用Agent工具
1 Manus 1.1 概述 官网: https://manus.im/usecases 根据 Manus 发布会的数据,Manus 的功能覆盖了 76% 的垂直类 Agent 项目。其官网展示了 50 多个用例,主要应用于数据分析、调查研究和效率提升。工程方面,Manus 付出了大量努力,整体交互比其他产品优化了许多。 从个人体验来看,Manus 的推广和设计非常出色,与浏览器的整合也令人印象深刻。它有效填补了市场空白,市面上虽有众多开源的 agent 工具,但普遍缺乏易用性;即便是 coze 的图形化界面模块拼接,也存在一定的使用门槛。 Manus 的另一大优势在于其示例表现。一句简单提问,即能获得优质输出。在国内,类似体验的产品有 kimi(检索)和 deepseek-R1(推理),但它们通常只处理单个简单问题。而 Manus 不仅可以在线搜索数据,还能够进行多步操作,解决复杂问题。这一特点似乎填补了市场空白。不过,其实际效果及成本如何,尚需进一步观察和讨论。 1.2 用户交互 界面:打开网站上的实例,可以清晰看到工作过程,左侧展示模型思考,右侧展示工具调用,左右分区的交互流畅。 ...
LLM 中的 role
Created2025-03-25|2_Note0_Technic0_工具GPT应用
1 取值 role 有 3 个取值: system: 设置 AI 助手的行为指南和身份定位 user: 用户输入的内容 assistant: AI 的回复内容 2 示例 123456messages = [ {"role": "system", "content": "你是AI助手"}, {"role": "user", "content": "你好"}, {"role": "assistant", "content": "你好,我能帮你什么?"}, {"role": "user", "content": "解释下Python"}] 3 说明 system 消息设定 AI 的行为规范和专 ...
论文阅读_Search-R1:大模型+搜索引擎
Created2025-03-21|2_Note0_Technic2_算法15_强化学习
1234567英文名称:Search-R1: Training LLMs to Reason and Leverage Search Engines with Reinforcement Learning中文名称:Search-R1:训练大型语言模型进行推理并利用搜索引擎的强化学习链接: http://arxiv.org/pdf/2503.09516v2代码: https://github.com/PeterGriffinJin/Search-R1 (1.4K Star)作者: Bowen Jin, Hansi Zeng, Zhenrui Yue, Dong Wang, Hamed Zamani, Jiawei Han机构: 伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校,马萨诸塞大学阿默斯特分校日期:2025-03-12 1 读后感 由于大语言模型(LLM)的知识更新不够迅速,LLM 结合搜索的应用场景变得非常普遍。未来的发展趋势可能会是“小而美”的 LLM 与强大的 Agent、工具、搜索、RAG 等结合,而不是追求“大而全”的 LLM 来解决所有问题。 这篇文章主要探讨大模型与搜索的结合策略:如何 ...
录视频有感_聊聊一种技不如人的羞愧感
Created2025-03-19|2_Note0_Technic0_工具发贴
1 录制实感 今天想分享一些录视频过程的感受:一种技不如人的“羞愧感”。 录几个视频介绍我开源工具的用法,这个任务已经列在我的周计划里,可能都有十周以上了,但一直没有录。一方面是因为界面一直在更改,一方面是我对录视频这件事非常抵触。别提把人录上了,哪怕只是录个声音,我都感到很有压力。 可能是平时看视频的时候,给我推荐的都是一些顶尖 UP 主的视频,质量很高,我就觉得别人的水平都很高。录的时候会不自觉地预测别人的反馈,注意力没办法集中在内容上,就更加磕磕绊绊的;要么就是需要录很多次,或者花费大量精力来调整自己的注意力。 每一次对自己录的效果都不满意,这种纠结和负面情绪对之后再做这件事来说,又是一个减分项。 可能很多刚开始录视频的小伙伴都有这种感觉。 这次更新之后,界面的操作确实有些复杂,还包含了很多细节,录视频确实是最直观的方法。只好咬牙又重新开始录制。但仍然有磕巴,停顿,口头语,声音忽大忽小的问题…… 忽然想起去年年底开发了一个视频编辑工具,当时因为忙其他事情,也没怎么用。这次才真正开始用上。 2 借助工具 流程如下: 使用视频会议录屏并导出 mp4 也可以用其他方法进行录屏 ...
TabPFN
Created2025-03-19|2_Note0_Technic2_算法4_机器学习
1 简介 TabPFN(Tabular Prior-Data Fitted Network)是由 Meta AI 团队开发的针对表格数据的神经网络分类器。 1.1 主要特点是 无需超参数调优:TabPFN 与 XGBoost、LightGBM 等传统树模型不同,它即插即用,不需调整超参数。 极快的推理速度:TabPFN 训练和预测时间不到一秒,远超深度学习模型。 基于 Transformer:尽管规模小,它在预训练时利用大量合成数据,实现对新数据集的良好泛化能力。 适合小型数据集(<10K 样本):TabPFN 在小数据集上表现出色,但对大规模数据暂不是最佳。 1.2 适用场景 对于小型表格数据集,希望能够快速获得高质量的分类结果。 不希望投入太多时间在参数调优上,需要一个即插即用的分类器。 2 原理 TabPFN 通过元学习(Meta-Learning)预训练一个 Transformer,让其学习各种合成数据的模式,从而可以在新数据集上实现零训练和极速推理。对于小型表格数据分类任务,它是一个开箱即用且无需调参的强力工具。 3 阶段 预训练阶段(Offline Lear ...
doocs-md
Created2025-03-18|2_Note0_Technic0_工具笔记工具markdown
doocs-md 是一个开源的公众号 Markdown 编辑器,能实时将 md 语法渲染成公众号图文,其亮点在于:提供多种 CSS 风格。 目前在 Github 上有 6.9K star 主要语言:Vue3, TypeScript,JavaScript 在线使用:https://doocs.github.io/md/ 项目地址:https://github.com/doocs/md 用法: 将 md 文档导入编辑器,选择合适的公众号风格和格式,如果有图片且为本地图,默认需手动依次上传 复制 ->内容粘贴到公众号后台。 doocs-md 的发布功能需要配合浏览器插件“微信公众号同步助手”使用,可将文章发布到多个平台。 支持本地图片转换成线上图片。 问题: 不如 ob 插件上传图片那么方便 优点: 可传多个平台 标题,margin,字体大小都很合适,有一些可选格式
Obsidian文章发布到公众号时的排版方法
Created2025-03-18|2_Note0_Technic0_工具笔记工具Obsidian插件
1 引言 我们常常使用 obsidian 写文章,发布到公众号和其他公共平台,其中有两个比较麻烦的问题:一个是将 markdown 转换成合适的网页格式,另一个是上传图片。这往往会花费很多时间,尤其是当文章较长,包含各层标题、引用、代码和公式时,需要花费更多的时间。此外,由于公众号文章需要有封面图,文章中也需要一些插图,因此就需要将图从 ob 中复制出来,再上传到公众号平台。 所以一直在找一键发布的方案。找到几个工具可以简化上述操作,但也都有各自问题。比如: 使用壹伴工具进行公众号排版,其中预设了很多风格排版,还可以以插件方式在公众号网页中使用;但是它是收费的,且将 markdown 转为 HTML,以及处理图片的问题仍不可避免。 使用开源工具 doocs-md 直接将 markdown 转成公众号格式的 HTML 也不错。它支持直接输入 markdown 格式,但也无法解决图片上传的问题,且风格相对有限。 安装 Obsidian 插件 obsidian-wechat-public-platform,它可以自动上传图片,将 markdown 转换为 HTML,并保存到公众号草稿箱;但 ...
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