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05:34 PM · Oct 25 ,2025
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uiuihaoAICG - [保姆級教程] Roo Code 配置全攻略：接入 DeepSeek、Claude 與 MCP 協議實戰

【摘要】 當 GitHub Copilot 還在做“完形填空”時，真正的 AI Agent 已經開始幫我們寫整個模塊了。本文深度解析開源界的新星——Roo Code（原 Roo Cline）。作為一款 AI 原生 的 VS Code 插件，它憑藉MCP 協議集成、影子 Git 安全網以及完全開源的 BYOK（自帶 Key）模式，正迅速成為高級開發者的心頭好。本文將從架構設計、Token 經濟學、實

編輯器 , ai開發

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comehope - AI實戰：用 TensorFlow 識別數字 0-9

摘要 本項目的目標是使用深度學習來檢測數字 0-9 的語音。 我們將利用深度學習技術，把語音文件轉譯為文本數據，例如把英語 three 的發音轉譯為文本 "three"。 我們將使用 TensorFlow/Keras 來創建模型、訓練模型，再使用測試數據評估它的性能。 本教程的 Jupyter 文件地址： https://openbayes.com/console/public/tutori

tensorflow , librosa , ai開發 , 語音

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超神經HyperAI - 從結合式異構加速到融合式 AI 加速，多位院士齊聚CCF HPC China共探科研新範式

在現代科學研究中，高性能計算（HPC）已成為推動重大突破的核心引擎，其以遠超常規計算機的算力，為科學家提供了探索未知世界的「放大鏡」和「加速器」。從模擬宇宙演化、預測氣候變化，到揭示生命分子的運作機制、加速新藥研發，HPC 正不斷拓展人類認知的邊界。 尤其在數據爆炸與人工智能快速發展的時代，AI for Science 發展提速，在很多科研領域，AI 仍存在精度不足、泛化能力弱、通用性不強等問題，

gpu , ai開發 , 人工智能 , 高性能計算 , cpu

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蛋先生DX - RAG 切片利器 LumberChunker 是如何智能地把文檔切割成 LLM 愛吃的塊

丹尼爾：蛋兄，問個問題唄。RAG 裏的文檔應該怎麼切割比較好呢？按固定的字符數或詞數？按句？按段落？加個重疊窗口？感覺這些都太簡單粗暴，容易把相關的內容給拆散了 蛋先生：恩，你説得對。這些方法一刀切，確實沒辦法考慮上下文的語義關係。現在大模型越來越強大，完全可以藉助它們的能力，比如 LumberChunker 丹尼爾：LumberChunker？ 蛋先生：這個名字起得非常有意思。"Lumber"

llm , ai開發 , 語義化 , 人工智能 , 文檔

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