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面试被问到低代码细节？听我这样吹🤯（含架构和原理）
面试没有项目说，想拿低代码来吹吹牛？但是又不知道具体细节怎么实现，那就赶紧看过来吧，轻松拿捏面试官。
5分钟手把手系列(六)：本地编写多Agent来对话写文章（Qwen2.5 + Autogen + Ollama）
背景 在AI应用搭建的实际场景中，单一的基座模型、或者微调后的单一垂类模型已经无法满足实际的业务需求，受限于模型预训练、微调的数据集限制，市面上很难有一个款能基本满足所有场景的模型。 通用模型不够专业
5分钟手把手系列(一)：使用Mac Book Pro本地部署大模型（Ollama+Llama3.1_8B+Docker+OpenWebUI）
背景 随着行业内越来越多的AI产品落地，很多同学都对AI技术产生浓厚的兴趣，但苦于目前动作几十G上百G的大模型，并且手上的消费级电脑也无法满足各种模型部署运行要求，本文就是基于此背景，介绍如何使用Ma
5分钟手把手系列(二)：本地部署Graphrag（Pycharm+Ollama+LM Studio）
背景 大型语言模型（LLM）的前沿研究中，一个核心挑战与机遇并存的领域是扩展它们的能力，以解决超出其训练数据范畴的问题，如目前比较火热的AI Agent的解决方案，使得LLM有了自己的分析决策能力，并
5分钟手把手系列(三)：本地编写一个AI Agent（Langchain + Ollama）
背景 随着AI技术的不断升级，AI智能体的应用场景也非常多应用场景下不断普及与落地，很多线上零代码编排平台也如雨后春笋一般的普及开来，那作为天生爱专研的阿里人，肯定不满足于各种封装好的平台工具使用，也
5分钟手把手系列(四)：如何微调一个大模型（Colab + Unsloth）
背景 随着行业内越来越多的通用大模型进行开源，目前huggingface上的模型数量已达93w之多，相信过不了几天就会突破百万甚至千万，大家也是基于业内的开源大模型，针对某些特殊使用场景（如问题回答、
机器学习梗图串讲
看到一篇由meme组成的机器学习入门blog就搬运过来了，看些梗图永远不会吃亏！原文内容在翻译过程中有一定删改，部分meme经过了译者的汉化。
React Native新架构：恐怖的性能提升
自2018年以来，React Native团队一直在重构其核心架构，以便开发者能够创建更高质量更好性能的体验。最近在 React Native 的官网看到他们在安利他们的新的架构，本文将我所了解到的一
图解Nestjs - 适合中国宝宝的入门指导
Nestjs很好用，但刚入门时也挺让人迷糊，本文会尽量简单的展示Nestjs是如何运作的，适合正在入门但仍然迷糊Nestjs的人阅读
使用 SRI 解决 CDN 劫持
最近项目频频遇到 CDN 劫持的事情，学习到可以通过 Subresource Integrity 的方式有效应对。 SRI 全称 Subresource Integrity - 子资源完整性，是指浏览器通过验证资源的完整性（通常从 CDN 获取）来判断其是否被篡改的安全特性。 …
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