Conv+BN+Add+ReLU 融合机制简介
本文探讨了神经网络推理阶段的算子融合技术，重点分析了Conv+BN与Conv+BN+Add+ReLU两种融合模式的原理与实现。
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最佳实践：用 EMR Serverless StarRocks AI Function 实现金融行业文本分类
本文中的最佳实践介绍了如何利用 StarRocks AI Function，通过纯 SQL 实现情感分析、智能分类、信息抽取和 PII 脱敏，实现“数据不出库”的端到端智能分析。
量化训练时 fusebn/withbn 简介
本文介绍了Batch Normalization（BN）的核心原理及其在深度学习中的三种应用场景：常规训练、freezebn冻结模式（适用于迁移学习/微调和小批量训练）以及量化部署时的conv与bn融
Agent 系列（9）：多 Agent 架构设计模式——Supervisor 与 Pipeline
深度解析多 Agent 的两种核心架构模式：Supervisor（LLM 分类 + 确定性路由）与 Pipeline（固定线性链）。包含三个可运行的 LangGraph Demo，实测对比效果
给小龙虾配个浏览器：学习 browser 工具
前两篇我们把 OpenClaw 的内置工具箱挨个过了一遍，末了还留了个尾巴：其中有两个工具细节比较多，打算各开一篇单独讲，一个是浏览器工具 browser，一个是 ACP。这一篇就先来学习 OpenC
基层管理的三板斧，在AI时代行不通了
在效率当先的时代背景下，我们需要的不是能发现问题、指出问题、抛出问题的人，而是能真正推进事情、拨乱反正、抽丝剥茧、力挽狂澜，把事情推向好结果的人。这是公司对人的要求。
从 Claude Code 到 QClaw：AgentSkills 规范的跨生态实践与工程取舍！
@[toc] 腾讯在 2026 年 3 月前后陆续上线了 QClaw、WorkBuddy、CodeBuddy 三款 AI Agent 产品，加上更早开源的 OpenClaw 框架，业内将其合称为 Cl
（六）模型微调效果测试：基于 BERT 的中文评价情感分析[附源码]
上一篇文章完成了 BERT 在 ChnSentiCorp 上的微调训练，并保存了验证集最优参数与最后一轮参数。训练时的 loss、验证集 acc 只能说明「学得好不好」，还要关注模型判得准不准： 微调
现在面试官竟然这么问问题，你知道吗？😮
前段时间我去面一家公司的全栈工程师岗位，由于最近 AI Agent 火热，面试官就问了我一个看似很简单的问题： 说实话，这个问题问得很有水平。它不考死记硬背的 API，也不考八股文，而是看你有没
AI Agent 入门：理论、原理与5分钟代码实战
从智能体的定义出发，梳理了五种类型、PEAS 环境分析框架和核心运行机制，用不到 100 行代码构建了一个能自主完成"查天气 → 推景点"的旅行助手
【黄啊码】程序员真正该担心的，不是 AI 会写代码
去年这个时候，身边开始有人说：以后不用学编程了，AI 全能写。 今年再看，这批人里，已经有用 AI 1 天内就上线了一个工具赚到了钱，也有人拿着 AI 生成的代码在生产环境踩了坑，改了两周没改完。 所
AI Agent 的"记忆进化"：Skills 自进化框架如何让 Agent 越用越聪明？
解析 Skills 自进化 Agent 核心架构（执行→提炼→存储→检索→进化），含完整 Python 示例，助你理解 Agent 如何越用越聪明。