人工智能

【GitHub项目推荐--AIMangaStudio:AI驱动的漫画创作工具】⭐⭐⭐

简介​AIMangaStudio​ 是一个创新的AI驱动漫画创作工具,旨在为独立创作者和工作室提供端到端的漫画创作解决方案。该项目由morsoli开发,集成了剧情生成、分镜设计、角色设定和连续性分析等功能,简化了从脚本到完整漫画的制作流程。 🔗 ​GitHub地址​:

OpenClaw:2026年最火的开源AI Agent框架

概览OpenClaw(原名Clawdbot/Moltbot)是2026年最火爆的开源AI Agent框架,由奥地利开发者Peter Steinberger(@steipete)创建,已被誉为“GitHub史上增长最快的项目”。截至2026年2月底,GitHub stars已超过238,000&

Codex 配置自定义 AI API 完整指南:从零到一接入你的专属模型

Codex 配置自定义 AI API 完整指南:从零到一接入你的专属模型 前言作为一名开发者,我们经常需要在终端环境中使用 AI 编程助手。OpenAI 的 Codex 是一个非常强大的命令行 AI 编程工具,但默认情况下它只能调用 OpenAI 官方的 API。那么问题来了:如果我们有自己的 API 服务(比如部署了国产大模

Apache Flink——集群部署模式

前言 在一些应用场景中,对于集群资源分配和占用的方式,可能会有特定的需求。Flink 为各种场景提供了不同的部署模式,主要有以下三种: 会话模式(Session Mode) 单作业模式(Per-Job Mode) 应用模式(Application Mode) 它们的区别主要在于:集群的生命周期以及资源的分配方式;以及应用的 main 方法到底在哪里执行——客户端(Client)还是 JobMa

第一章Scala简介

1.scala介绍 scala是运行在 JVM 上的多范式编程语言,同时支持面向对象和面向函数编程。 多范式:就是包含多种编程思想。目前主流的编程思想有4中,即面向对象、面向过程、面向函数、以及泛型 面向函数一句话形容:函数也是一个对象,可以作为参数进行传递。 也就是: 面向对象 :传递的参数是具体的对象或者值 函数式编程:传递的参数可以是一个函数(处理逻辑) Scala 是 Scalable

从零开始强化学习(四)——策略梯度

四. 策略梯度(Policy Gradient) 4.1 期望奖励(Expected Reward) 在强化学习中有3个组成部分:演员(actor),环境(environment)和奖励函数(reward function) 演员就是一个网络,输入状态,输出动作 环境就是一个函数,输入状态和动作,输出状态。环境是基于规则的规则,是确定不变的 奖励是在某一个状态下采取某个动作能够获得的分数。环境是

也许,这样理解K8s的Pod自动化扩缩容机制更容易

本文尝试以通俗的方式向读者介绍K8s的Pod的自动化横向扩缩容的领域模型。其实是以领域驱动设计(DDD)的思考方式来学习一项技术。希望能对读者帮助。 问题是什么 当要理解一个解决方案时,我们从问题域开始理解,会更容易。 比如存在一个场景:基于Pod的CPU使用率进行自动化扩容。当一个Pod的CPU使用率大于60%,并持续15秒时,我们就希望Pod的数量从10个扩到13个。 要实现这个场景,我们推断

可视化:和弦图

  和弦图(chord Diagram),是一种显示数据间相互关系的可视化方法,节点数据沿圆周径向排列 (节点的权重决定了节点的大小),节点之间使用带权重 (越大条带越宽) 的弧线 (也可以带有方向性) 链接。 绘图   circlize包专门用于绘制圆圈图的R包,和弦图算是其中的一个类型,该包也有一个专门用于绘制和弦图的函数chordDiagram,用起来还是挺方便的。该函数接受的数据格式可以是