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python

python loguru日志集成,简化日志配置

前置 Loguru 集成配置 关键代码 import os import sys from loguru import logger work_path = os.path.split(os.path.realpath(__file__))[0] logs_path = os.path.join(work_path, "./logs") def logging_init(): # 确保日志目录存在 os.makedirs(logs_path, exist_ok=True) # 移除默认的logger logger.…

2025年 6月 12日 0条评论 27点热度 0人点赞 周凯 阅读全文
其他

mac修改终端显示名称

1. 通过系统设置修改(推荐) 适用于:同步修改“关于本机”名称和终端主机名。 步骤: 打开 系统设置(macOS Ventura 及更新版本)或 系统偏好设置(旧版)。 进入 通用 > 关于本机。 点击名称栏(当前显示“周凯的MacBook Pro”),输入新名称(如 Zhoukai-MacBook-Pro),按回车确认。 重启电脑 或 重新登录终端,终端提示符中的 @zhoukaideMacBook-Pro-2 会自动更新为新名称。 2. 通过终端命令单独修改主机名 如果只想修改终端中的主机名(不影响“关于本机…

2025年 4月 29日 0条评论 187点热度 0人点赞 周凯 阅读全文
AI

为什么我停止使用 AI 代码编辑器[转发]

原文地址 youtube视频 原文翻译 TL;DR:我选择将 AI 的使用作为手动作,因为当我依赖 AI 时,我感觉到随着时间的推移,能力会慢慢丧失,我建议每个人都谨慎行事,将 AI 作为他们工作流程的关键部分。 2022 年底,我第一次使用了 AI 工具,甚至在 ChatGPT 的第一个版本之前。2023 年,我开始在我的开发工作流程中使用基于 AI 的工具。最初,这些 LLM 的功能给我留下了深刻的印象。事实上,我可以将晦涩难懂的编译器错误与 C++ 源代码一起复制和粘贴,并被告知错误的原因,这感觉就像魔术一样…

2025年 4月 7日 0条评论 168点热度 1人点赞 周凯 阅读全文
其他

剪贴板应用 支持mac、windows

剪切板应用下载 功能 自动获取剪贴板文本 自动监控系统剪贴板变化,无需手动操作,复制即可保存内容 强大的搜索功能 快速搜索剪贴板历史内容,再也不用担心找不到之前复制的重要信息 多端同步 支持Android、iOS、Mac、Windows多平台,剪贴板内容自动同步,随时随地可用 历史记录 保存剪贴板历史记录,随时查看和恢复之前复制的内容 安全可靠 采用端到端加密技术,保护您的隐私数据安全,不会泄露敏感信息 快速响应 轻量级设计,占用系统资源少,复制粘贴操作快速响应 预览

2025年 4月 6日 0条评论 141点热度 0人点赞 周凯 阅读全文
linux

tabby 升级之后 登录报错 Authentication rejected

问题现象 使用私钥方式登录 之前可以通过tabby正常登录服务器,升级了tabby之后,就无法正常登录了 SSH Connecting to 服务器 SSH Host key fingerprint: SSH ecdsa-sha2-nistp256 SHA256:OTGiFDZY4fG2K1paEbwequsuENsyhjptiPCEs SSH Trying private key: file:///Users/zhoukai/Documents/私钥 X Authentication rejected 通过mac…

2025年 3月 8日 1条评论 520点热度 0人点赞 周凯 阅读全文
AI

大模型推理框架都有哪些?国产化GPU适配LMDeploy

LMDeploy github地址:https://github.com/InternLM/lmdeploy/blob/main/README_zh-CN.md 开源协议:Apache License Version 2.0 优势: 国产硬件优化框架,支持多模态模型 深度优化CPU-GPU调度 支持华为昇腾等国产芯片 劣势 社区资源较少 更新迭代速度慢 适用场景 国产化环境/政企项目 简介 LMDeploy 由 MMDeploy 和 MMRazor 团队联合开发,是涵盖了 LLM 任务的全套轻量化、部署和服务解决方…

2025年 2月 23日 0条评论 312点热度 0人点赞 周凯 阅读全文
AI

大模型的 B是什么概念

大模型(例如 GPT、Llama、Claude 等)中的 B 一般指的是 参数数量的数量级,即 “十亿(Billion)” 这个数量级。比如: 7B → 70 亿参数(7 Billion) 13B → 130 亿参数(13 Billion) 65B → 650 亿参数(65 Billion) B(参数量)有什么用? 参数数量决定了模型的容量和能力,但并不是唯一的衡量标准。大致来说,参数越多,模型的表达能力越强,能够处理更复杂的任务,但也会带来计算资源、训练难度等问题。 B 大的作用(更大参数量的好处) 更强的理解和…

2025年 2月 23日 0条评论 455点热度 0人点赞 周凯 阅读全文
DeepSeek

DeepSeek-V3和DeepSeek-R1 有什么区别

DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 是深度求索公司(DeepSeek Inc.)开发的不同定位的模型,主要区别体现在技术目标、应用场景和功能特性上。以下是核心差异的总结: 1. 定位与目标 DeepSeek-V3 定位为通用对话模型,属于第三代(V3)迭代版本,注重多轮对话能力、复杂问题解决和跨领域知识覆盖,擅长处理开放域问答、逻辑推理、创意生成等任务。 DeepSeek-R1 专精于检索增强生成(RAG, Retrieval-Augmented Generation) ,通过结合外部知识库或实时数…

2025年 2月 23日 0条评论 338点热度 0人点赞 周凯 阅读全文
ai部署

DeepSeek模型系列 DeepSeek开源了啥?

DeepSeek 系列模型是由中国公司深度求索(DeepSeek Inc.)开发的一系列人工智能模型,涵盖自然语言处理(NLP)、多模态和代码生成等领域。这些模型以高性能、高效训练和广泛的应用场景著称。 DeepSeek开源了啥? Open Source Initiative(简称OSI)专门针对AI提出了3种概念:开源AI系统、开源AI模型和开源AI权重 开源AI系统包括训练数据、代码和权重。代码和权重需要按照开源协议提供,而训练数据只需要公开出处(因为一些数据集确实无法公开提供) 开源模型只需要提供用于推理的代…

2025年 2月 23日 0条评论 357点热度 0人点赞 周凯 阅读全文
ai部署

DeepSeek-R1 私有化部署 ubuntu22.04 3060显卡

引言 春节期间,最火的应该就是DeepSeek了,抖音、知乎等等 海外也引爆了,讨论比较多 查看网上的资料,发现DeepSeek火爆,主要有以下几个原因: 低成本:其研发成本仅为557万美元,极大地降低了AI模型的开发门槛。 开源免费:DeepSeek是开源的,全球开发者可以自由使用和测试,这吸引了大量用户。 减少GPU依赖:DeepSeek有效降低了大规模训练对GPU资源的依赖,推动了AI产业链的重塑。 国际关注:DeepSeek在国际上引起了广泛关注,尤其是在中国和美国的科技圈,被视为AI领域的“黑马”。 使用…

2025年 2月 9日 1条评论 642点热度 0人点赞 周凯 阅读全文
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