• 原文地址：https://cloud.tencent.com/developer/article/1424423
• 原文作者：汪志宾

Mac自带terminal，以及比较好用的iTerm2命令行工具，都缺乏一个功能，就是远程SSH连接，无法保存密码。

一种方法是将本机的ssh_key放到远程服务器中实现无密码登录。这种方法在很多情况下无法实现，因为远程服务器大多是客户的。

本文介绍一个简单、轻量级的命令行工具——sshpass，通过它我们能够向命令提示符本身提供密码（非交互式密码验证），这样...

• 原文地址：https://blog.csdn.net/qq_38238956/article/details/156717907
• 原文作者：程序员大龙虾

以下镜像站经实测验证，按“直接访问型”“文件加速型”“知名项目专属型”分类，标注实时可用性，方便按需选择。

此类镜像站完全复刻GitHub界面，支持搜索、浏览仓库、查看代码文件，操作逻辑与官网一致，适合日常代码查阅。

• 原文地址：Mixture of Experts (MoE)
• 原文作者：Sebastian Raschka

混合专家（Mixture of Experts, MoE）是近年来开源大模型能够拥有极高的总参数量，又不会使每次推理的代价同等昂贵的主要原因之一。

其基本思想是，用多个专家型前馈块（FeedForward blocks）替换单一的稠密前馈块，然后通过路由让每个 token 只激活其中的一小部分。

• 架构画廊
• 《从零构建大模型》章节

引自 大语言模型架构对比：主要结构的变化非...

• 原文地址：https://skae.top/p/copilot-api/
• 原文作者：^薄荷布丁^

这篇文章教你怎么自己编写代码，把你的Github Copilot订阅的API接出来用。

大致流程是：

1. 发起 Device Flow 请求，获取device_code和user_code（XXXX-XXXX）。
2. 在浏览器访问 https://github.com/login/device，输入`user_code`。
3. 轮询换取access_token（ghu_开头的 token）。
4. 用access_token...

macOS 自带的 zip 命令因缺少 UNICODE_SUPPORT 编译选项，无法正确处理 UTF-8 编码的中文文件名。解决方案是通过 brew install zip 安装支持 Unicode 的 zip 版本。

在 macOS 上创建一个包含中文文件名的测试目录进行复现：

# 创建测试目录和文件
$ mkdir -p test/文档
$ touch test/文档/需求说明.txt
$ touch test/文档/用户手册.pdf

# 使用 macOS 内置 zip 压缩
$ zip ...

在 浅析 Embedding 模型 中，我们分析了 MedImageInsight 的 Text Encoder，本文将继续基于 lion-ai/MedImageInsights 版本（以下简称 MI2），分析其 Image Encoder，以及 MI2 是如何对图像和文本的嵌入结果进行相似度预测的。

MedImageInsight/ImageEncoder 中实现了 Convolutional Swin Transformer 和 DaViT 两个版本的 Encoder。
在 2024.09.27...

下载安装影视仓：

• 百度网盘
• UC网盘
• 夸克网盘

可从下面链接获得 tvbox 源、IPTV 源，配置后即可使用。

• https://github.com/youhunwl/TVAPP
• https://github.com/noimank/tvbox
• https://gitlab.com/noimank/tvbox/-/raw/main/tvboxmuti.json
• https://iptv.hacks.tools/

• https://www.bilibili.com/read/cv31017900...

豆瓣评分 8.7

把握总体走向，抓住建立的头寸，这就是我在股票市场上领悟到的一切。

价格与别的东西相同，都按照最小阻力线波动。怎样走着省劲儿，它们就怎样走，所以，假如上涨的阻力小于下跌，它们就会向上运动，反过来也是这样。

在狭窄的市场里，要是市场不能走出一个确定的方向，总在这么狭小的范围里来回震荡，你想推测下一次市场的走势是上涨还是下跌，无异于大海捞针。

他先买进100股某活跃股，要是这只股之后涨了1%，那么他会再加码100股，如果它又涨了1%，就接着追加，然后一直这样下去。他总...

• 原文地址：https://my.oschina.net/u/876354/blog/3064227
• 原文作者：雪饼

卷积（convolution）是深度学习中非常有用的计算操作，主要用于提取图像的特征。在近几年来深度学习快速发展的过程中，卷积从标准卷积演变出了反卷积、可分离卷积、分组卷积等各种类型，以适应于不同的场景，接下来一起来认识它们吧。

卷积核（Kernel）：卷积操作的感受野，直观理解就是一个滤波矩阵，普遍使用的卷积核大小为3×3、5×5等；

步长（Stride）：卷积核遍历特征图...