apostle的数字花园

1. 背景互联网上有许多开源的大模型软件，每种软件都有其独特的功能和优缺点。我曾试用过许多大模型软件，但最终效果和具体内容都未能完全记住。因此，本文将主要记录我所了解和使用过的大模型软件。此外，文中还包含一些我需要阅读的相关论文，作为我的待办事项。 待办功能 VAD：音频检测 ASR：发展历史 3D speaker：声纹识别 大模型软件待使用 Dify：agent框架 AnythingLLM：RAG框架 Open-WebUI：聊天对话 geekanMetaGPT(GPT提示词) ragflow MCP实操 minimind：超小型大模型训练，学习大模型框架 GPT_Academic：论文阅读 llm-course：大模型学习框架 chatbox：和open-webui类似的对话大模型 Multi Agent具备规划、记忆、多Agent协调处理、编代码执行和汇总 OpenManus：不太好用 Owl：也不太好用 open interpreter：不太好用 Agent开发框架 MetaGPT： AutoGPT AgentGPT LangChain 浏览器操作智能体 browser use computer use 自动编写代码 OpenHands：自动写代码，学习对应的AGENT框架 开源多模态大模型测试 agentic-od：吴恩达多模态模型 VLM-R1：基于dp-R1的多模态模型 PaliGemma 2 mix：谷歌开源的多模态模型 大模型论文待看 MCP(model context protocol) deepseep -R1论文 agentic-od 2. 软件列表2.1 【AGENT】Dify GitHub地址：https://github.com/langgeni 搭建使用：http://dify.apostle9891.cn ...

最近销售谈了好几个项目都让我很是郁闷，明显感觉到C端的销售和B端的销售有着明显的差别。在B端，大家都是综合来看整个项目，了解项目的规模，项目的预期，项目的关键角色，根据项目的大小提供产品的弹性，以便于能够实现双方的共赢。在C端，就是谈产品单价，至于你卖给谁，卖了多少钱，我不管，但是不能乱我的价格。 举个最简答的例子，如果是B端的一个销售： 我们的产品软硬件的成本在20W左右，一个100W的企业巡检项目，B端销售首先会了解甲方巡检的目的，项目的预算100W的分配和构成，主体是甲方发起巡检项目，集成商作为乙方承接实施安装，我们作为丙方提供产品。然后开展谈判和溢价，最终的结果我们50万给集成商，集成商100W给客户报价，并返点30W。在这个过程中，不断的试探和谈判，最终期望到一个共赢的状态。 如果是C端的销售，那么结果是： 集成商找上来们来告诉有个项目需要软硬件，需要报个价格。C端销售按照60%毛利报50W，最后被集成商压到30W，最后谈到35W。C端的逻辑是我出货给你，这事就算是完了，你卖给谁，我不关心，我只赚我赚的钱。 C端的做法，还是百货走量的思维，量大管饱有优势。但是要详细经营一个B端项目，这个玩法我觉得是不对的。正好分享一些我在B端项目的经验，请记住：==B端的项目核心是在于人，而不是在于产品==。 1....

因为借助大模型一直在emlog上增加东西，但是线上的目录因为权限、安全的原因又不能直接git pull,因此重新梳理部署的安装流程。 1. 整体思路线上emlog下有3个目录： releases/<时间戳>：每次发版的只读代码副本 shared/：持久写入目录（uploads/ cache/ runtime/ storage/ logs 等） current -> releases/<时间戳>：Nginx/Apache 指向这个软链（原子切换）云端/构建机：git pull、构建产物，然后用 rsync 拷到线上新建的 release 目录，最后切软链 1.1 线上服务准备123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142# 新增emlog，专门作为部署emlogsudo adduser --disabled-password --gecos "" ubuntu || truesudo usermod -aG www-data ubuntu# 目录结构cd /var/www/deploymentsudo mkdir -p ./{releases,shared}# 共享写入目录（按你项目实际增减）sudo mkdir -p shared/{uploads,cache,runtime,storage,logs}sudo mkdir -p shared/content/{backup,cache,uploadfile}# 权限设置：目录属主 emlog，组 www-data；目录继承组位cd /var/wwwsudo chown -R ubuntu:www-data deploymentsudo find deployment -type d -exec chmod 2775 {} \;sudo find...

本来是参考emlog的开发文档, 直接调用emlog的API接口。但是发现有几个问题，因此借助大模型快速修复了一下，最新的代码已修复，大家可进行下载。 1git clone https://github.com/apostle9891/emlog_modify.git 1 emlog 问题1.1 文章发布文章发布发现传入正确的sort_id分类管理并不生效，在include/controller/api_controller.php原因是多了2个空格，在以下： 123456789101112131415161718124 $logData = [125 'title' => $title,126 'content' => $content,127 'excerpt' => $excerpt,128 'author' => $author_uid,129 'sortid' => $sort_id,130 'cover' => $cover,131 'date' => strtotime($post_date ?: date('Y-m-d H:i:s')),132 'hide' => $draft === 'y' ? 'y' : 'n',133 'checked' => $checked,134 ...

因为我一开始是使用的hexo来做博客，但是编写文章一直都是使用obsidian来进行编写的，然后通过obsidian的git推送到云端，触发云端git仓库的钩子，将obsidian的文档同步到对应的文件夹，并重新进行编译。详情可以查看我的博客文章：obsidian和hexo设置本次将博客迁移到emlog，主要是emlog比较轻量，另外一个是有一个我比较喜欢的主题。因此参考原有的obsidian和hexo的同步，参考emlog的开发文档,重新开发了一个简单的python同步程序。 1 云端部署1.1 git部署首先你要有一台云端的服务器，新建git，并且和你的博客最好是同一个服务器，新建用户。 1234567# 添加一个git用户并生成目录sudo useradd -m git# 输入密码sudo passwd gitsu gitmkdir ~/.ssh && chmod 700 ~/.sshtouch ~/.ssh/authorized_keys && chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys 上面创建的git用户可以通过ssh连接，进行任何操作。为了安全性，我们需要将git用户的活动限制在与Git相关的范围，也就是把git用户的shell改成 git-shell 1sudo chsh git -s $(which git-shell) 创建blog 对应的git仓库，可以在 /var/repo下，创建一个空的blog.git仓库，地址请灵活替换。 123mkdir /var/repocd /var/repogit init --bare blog.git 配置git-hooks，这是git的钩子函数，当git push同步以后，会执行对应的脚本 1vim /var/repo/blog.git/hooks/post-receive 添加如下代码，意思是将blog.git仓库里代码/文档复制到/var/www/emlog/data下 12#!/bin/bashgit...

又重新折腾了一下博客。原有的博客基于hexo进行搭建，使用butterfly的主题，说实用性和可读性非常好，但是整体风格还是不太喜欢，最终又换了第三个博客emlog。本次记录emlog的安装过程和同步过程。 1 安装和下载我是使用的源码部署，我的系统是ubuntu24.04，参考官方链接要求如下： PHP：支持 PHP 5.6 / 7 / 8（推荐 7.4+） 数据库：**MySQL 5.6+ 或 MariaDB 10.3+**（若用 MySQL 8，推荐 PHP 8.1+） 1.1 环境依赖1234567891011121314# 1) 基础更新sudo apt update && sudo apt -y upgrade# 2) 安装 Nginx、Gitsudo apt -y install nginx git# 3) 安装 MySQL 8sudo apt install -y mysql-serversudo mysql_secure_installation# 4) 安装 PHP 7.4及扩展sudo add-apt-repository ppa:ondrej/php -ysudo apt updatesudo apt install -y php7.4 php7.4-fpm php7.4-mysql php7.4-xml php7.4-mbstring php7.4-gd php7.4-curl php7.4-zip php7.4-bcmath php7.4-intl php7.4-cli 1.2 创建数据库123456789# 创建数据库sudo mysql -u root -p# 进入sql以后执行,创建用户名emlog_user，密码emlg123,可以根据自己要求修改CREATE DATABASE emlog_db DEFAULT CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci;CREATE USER...

1. 背景大语言模型（LLM）从最初的“一问一答”，到能够分步推理，再到具备自查自改能力，经历了多个关键阶段。每一阶段都针对实际应用中的新需求，不断提升模型的可靠性、可解释性和稳健性。了解这条成长路线，有助于我们理解“反思机制”出现的背景及其价值。 LLM成长路线：先快后稳大语言模型（LLM）自诞生以来，最初的“亮点”在于极强的生成能力：你问什么，它都能一次性给出完整答案。这一阶段的模型像极了答题迅速的学霸小明——速度快，但对过程和结果缺乏验证机制。模型表面自信，但底层推理往往不可见，容易出现“跳步”或“幻觉”错误。 Chain-of-Thought：让推理过程外化为了解决“黑盒式”推理带来的不确定性，研究者提出了思维链（Chain-of-Thought, CoT）方法。简单来说，就是强制模型在解题时，逐步写下每一个推理环节。这一策略让大模型的答案变得“可读”且“可查”，像在草稿纸上做演算——既提升了正确率，也让出错点更容易被定位。 新瓶颈：仅有草稿还不够然而，实际应用中我们发现，即使模型学会了写“草稿”，还是会犯错。理科生都知道，很多题目在“写完”之后，靠自查才能发现隐蔽的错误。这就像考试时，真正拉开分数差距的是最后几分钟的自查和修正——简单的流程改进往往带来明显的性能提升。 反思机制：引入自查与修正的闭环因此，当前 LLM 的研究重点逐步转向“反思机制（Reflection）”：让模型在完成初步推理后，主动复盘自己的答案，定位潜在错误，并进行修正。这一机制实质上为模型引入了“自检查”环节——模型从单轮输出进化为“生成-自检-再生成”闭环，大幅提升了稳定性与可控性。典型代表包括 Reflexion 等架构，通过多轮自省，显著提高了任务准确率和鲁棒性。 2. 反思测试原始测试使用deepseek-R1 提示词如下： 12345`````## 反思机制## 反思机制修改

1. 国际免费图库（CC0 或类似宽松授权，可商用） 推荐站 特点 适合场景 Unsplash 600 万+ 高分辨率照片；主题覆盖最广 纯照片背景、全屏 Hero 图 (Unsplash) Pexels 自带简易滤镜 & 视频素材 想要快速配色或动效背景 Pexels) Pixabay 5.6 百万张照片 + 插画 + 矢量 需要矢量/插画风大图 (Pixabay) StockSnap 每周上新；支持按下载/热度排序 寻找热门/流行风格 (

相信最近大家在使用cursor的claude4.0的时候突然发现提示：是因为在7月16日的时候cursor收到claude政策影响，不能在中国使用。如果不能使用claude，本身我20美刀/月的会员费用其实就没有什么用了。后来发现可以配置一下的。 需要有上网工具打开clash工具，改为虚拟网卡模式。这里说一下2者的区别： 系统代理：系统代理是windows提供的代理接口，所有应用程序可以自愿遵守windows代理规则也可以不遵守（浏览器都是遵守的，其他应用不好说） 虚拟网卡：虚拟网卡原理是clash新建了一个虚拟网卡，检查所有经过虚拟网卡的流量判断是否需要代理，这样的方式保证所有的请求都会经过clash判断是否代理 cursor设置打开设置-cursor设置-网络，选择http1.1,然后就可以使用了。

1 背景在去年的产品创新会上，我就提议可以利用360摄像机的红外灯作为红外遥控器，对家庭需要遥控的设备进行远程遥控。其原理是因为360摄像机的红外灯发射的是860nm和940nm波长，和遥控器使用的波长一致，并且360摄像机的灯大多数是1-2W功率，比手持遥控器的功率更强，理论上可以利用房间里光的折射，在不对着电器的情况下对设备进行控制。当时并不确定是否可行，经过本人在T32方案验证后，本方案已经论证成功，本文在此背景下对整体方案进行梳理和论证，以及编写后续的产品方案。本方案可通过红外灯遥控控制电视和空调，视频如下： 您的浏览器不支持视频播放。...