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春哥的Agent通关秘籍08:从【向量】到【句向量】
本章我们将浅显地了解一下 `LLM` 大语言模型中几个关键术语,区分清楚【向量】,【词向量】,【句向量】这几个词的基本概念和差异。
GuardDog安全扫描工具中Zip炸弹漏洞可导致拒绝服务攻击
本文详细分析了GuardDog工具中CVE-2026-22870漏洞的技术细节,该漏洞源于safe_extract()函数在处理ZIP文件时未进行解压大小验证,攻击者可构造zip炸弹恶意包耗尽目标系统
软件工程重构:以 AI 为核心的“新工程”范式
产研效能提升 10 倍的秘密:以 AI 为核心的“新工程” 当研发速度提升 10 倍,传统的管理模式将彻底失效。本文续接《文档即系统》,深度阐述了 AI 如何重塑软件工程全生命周期
AI 写了我的项目,我重构了 AI 的架构
我写了十几年代码,在 nginx 团队工作。最近做了个实验:让 AI 从零写一个 HTTP 可编程压测工具。C + QuickJS,大概两千行,一天就能跑。 然后我花了几周,把它的架构重新做了一遍。
mcp学习笔记(一)-mcp核心概念梳理
Model Context Protocol (MCP) ,即模型上下文协议,是一个开放标准和开源框架,旨在为大型语言模型(LLMs)应用提供一个标准化的接口,使其能够无缝集成和交互外部数据源、工具和
好的架构就是刚刚好:不多不少
前几篇一直在修问题、改代码。这篇停下来想想:到底什么是好的架构。 如果让我用一句话回答"架构是什么",我的理解是:架构是管理复杂度的方式。 管理复杂度 一个系统要做的事有多复杂,它就有多复杂——这是客
AI 写的代码全部通过测试,但每个请求都失败了
上一篇说到代码组织——文件命名、前缀风格、构建分离。那些是架构的骨架。但骨架搭好之后,真正考验架构的,是它能不能支撑住功能的演进。 这一篇,我用一个具体的问题来讲架构改进:fetch() 不支持并发。
重构 AI 生成的 C 代码:一个 nginx 工程师的标准
上一篇说过,jsbench 的第一版基本是 AI 写的。能跑,测试也过了。"Make it work",AI 已经做到了。 但 "make it right" 呢?这正是我接下来要做的事——重构架构。
AI 写了一个类似 wrk 的可编程压测工具
压测工具这个东西,做后端的都用过。但你有没有发现一个尴尬的现状? wrk,性能顶级,但脚本用 Lua。想做个"先登录拿 token 再压接口"的场景?写到你怀疑人生。 k6,JS 脚本,功能齐全。但装
OpenClaw 遭遇大规模投毒,我开源了安全工具
OpenClaw 遭遇大规模投毒,我开源了安全工具 封面图 一键安装,立即扫描你的 Skills: 或手动克隆:git clone https://github.com/smartchainark/s
看 YouTube 不再缺中字:用 AI 从 0 到 1 做了款实时字幕翻译扩展
作为 AI 博主,记录在 AI 辅助下从 0 到 1 制作 YouTube 实时字幕翻译 Chrome 扩展的过程,以及对这款插件产品功能上的思考
OpenClaw架构揭秘:178k stars的个人AI助手如何用Gateway模式统一控制12+通讯频道
📋 目录 背景:为什么需要个人AI助手? 项目概览:178k stars的OpenClaw 核心架构:Gateway WebSocket控制平面 多频道接入:12+通讯频道的秘密 Pi Agent:A
深入解析CVE-2025-61882:Oracle EBS高危RCE漏洞
本文详细解析了CVE-2025-61882漏洞,该漏洞是影响Oracle E-Business Suite(EBS)版本12.2.3至12.2.14的认证前远程代码执行(RCE)高危漏洞,CVSS评分
Trae Solo Mode 实战:3分钟完成数据库集成的AI开发新范式
3分钟搞定数据库集成:Trae Solo模式实战教程 写在前面 之前我们团队开发问卷网站时,一直用豆包、gemini这些AI对话工具生成代码。 但很快就遇到了问题: 对话太长:聊着聊着AI就忘了前面说
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IDE衰落:曾最强大的编程工具如何一夜间沦为“二等公民”
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用 Claude Code 远程分析生产日志,追踪 Claude Max 账户被封原因
你好,我是易安。 昨天晚上发现 AI编程巴士 的两个 Claude Max 账户挂了。一个报 400 "Organization disabled", 另一个报 403 "OAuth not allo
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你好,我是易安,见字如面。 2 月 5 号凌晨两点,Anthropic 放出了 Opus 4.6。 A社还良心的送了一些增金,让付费订阅用户试用最新模型 翻译下:试用我们最新的模型,赠送 $50 额外
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多分类的交叉熵损失
1. 求导 1.1 定义基本公式 首先,定义 Softmax 函数 $p_{i}$ 和 交叉熵损失 $L$。对于输入向量 $\mathbf{z}$: $$ p_{i}=\frac{\exp (z_{
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