• 原文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/582280054
• 原文作者：痞子汤

很多初学者在学习数据结构与算法的时候，都会觉得很难，很大一部分是因为数据结构与算法本身比较抽象，不好理解。对于这一点，可以通过一些可视化动画来帮助理解。

下面推荐几个学习数据结构和算法的可视化工具。

1、Data Structure Visualizations

https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/Algorithms.html...

Dify 在 v1.13.0 版本中引入了 Human Input 节点，以支持在工作流关键环节进行人工介入与决策，使用场景如表单填写、流程审批等。

人工节点的表单投递渠道，目前支持 Web App 和 Email 两种方式，但对于通过 API 调用的 Dify 流程，如何提交人工节点的表单数据，并触发流程继续执行，目前还没有清晰的文档说明。

本文以一个实际例子，介绍在 Dify v1.13.3 版本中通过调用接口触发包含人工节点的方式。

构造一个简单的 人工节点测试.yml 流程，先由 LLM...

• 原文地址：https://blog.csdn.net/u010633266/article/details/88722980
• 原文作者：_双眸

network工具功能强大，能够让我看到网页加载的信息，比如加载时间，和先后顺序，是否是并行加载，还是堵塞加载。

默认情况下有八列:

1. Name:表示加载的文件名。
2. Method:表示请求的方式。
3. Status:表示状态码（200为请求成功，304表示从缓存读取）。
4. Type:表示文件的MIME Type的类型。
5. Initiator:表示发出这个...

• 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...