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本文详细记录了将 Hermes Agent(AI 智能助手)接入 Telegram 和微信的完整过程,实现手机远程控制电脑。涵盖 Bot创建、Gateway 配置、权限设置、开机自启,以及实际踩坑和解决方案,适合想在手机上使用 AI Agent 的开发者参考。
摘要: 本文介绍如何利用Anthropic的MCP协议与Python FastMCP构建一个Linux Systemd与内核日志智能诊断MCPServer,解决服务启动失败的痛点。传统排查依赖手动执行systemctl、journalctl等命令,效率低下且易遗漏关键信息。该MCPServer提供四大核心功能:服务生命周期控制、精准日志抓取、内核事件排查和端口冲突检测,通过AI Agent自动完成
【代码】Ubuntu原生安装Claude code。
根据教程安装好mujoco后,可直接从文件夹中打开它,并拖拽xml进入。接着安装python接口等等。
本文详细介绍了在Ubuntu系统上搭建LAMP环境的完整流程:1)安装配置Apache2服务器,包括修改端口、防火墙设置和虚拟机端口映射;2)安装MySQL数据库并创建测试数据库;3)安装PHP7.2及常用扩展,编写包含登录功能的PHP示例页面;4)安装Python3.13环境,配置Flask应用实现数据库查询功能,并通过Apache的WSGI模块提供服务。整个过程涵盖了Web开发环境的完整搭建,
Ubuntu 版本如下:ID=ubuntuVSCode 安装参考《Ubuntu 22.04 版本常用设置》,图形化使用root用户登录后,执行code &不能启动 VSCode,报错信息如下:[1] 3485。
适配当前 Win10 22H2 + WSL2 Ubuntu22.04 环境,分「一键脚本安装(新手)」「源码手动部署(开发)」两套方案。
Claude Agent Skills 是一个为 Claude Code 开发者设计的可复用技能库,旨在减少重复配置工作。它分为两类:Toolchain(开发工具和项目脚手架,如 node-ts-cli 提供完整的 Node.js CLI 项目骨架)和 Integrations(第三方服务对接,如 fathom 会议录音访问)。支持通过 Claude Code 命令或 Claude Agent S
micro-ROS 提供了独立的 apt 源,需要先添加。⚠️:Foxy 对应 Ubuntu 20.04。如果你的系统不是 20.04,这个源可能没有对应的包。
根据你自己的系统架构选择对应的包,我这里是Ubuntu Arm架构+python3.8,因此选择wxPython-4.2.0-cp38-cp38-manylinux_2_28_aarch64.whl。如果不想在本地python上配置环境,继续使用该Anaconda环境配置,则手动下载wxPython安装包。
摘要:针对Ubuntu 22.04系统中无法在终端和Python文件输入中文的问题,解决方法为:1)检查输入法框架(如ibus);2)通过ibus-setup添加中文输入法(如拼音);3)重启ibus引擎(ibus-daemon -drx)即可正常输入中文。该方法适用于已安装中文输入法但无法切换的情况。
再运行.sh中cmake --build build -t update_bindings及以后内容,就好了。cmake --build build -t update_bindings这一步开始会报错。这个pr,参考他把py-bindings/generate_bindings.py中的。发现是ompl python bind没有正确编译好的原因。推测应该是跟pygccxml和castxml兼容
功能类别具体能力测试状态基础功能代码分析与符号提取✅基础功能智能代码补全✅基础功能代码重构建议✅LLM 集成代码生成✅LLM 集成安全分析✅LLM 集成性能优化建议✅多语言✅这个测试项目不仅可以帮助你快速上手 UP Coding Agent,也可以作为后续开发中的参考模板。你可以根据实际需求,在此基础上扩展更多测试用例和示例场景。
照着改就能在 CentOS 上部署 Python。只有很老的 CentOS 6 才用。pip install 依赖。# CentOS 安装依赖。全部和 Ubuntu 一模一样。kill -9 进程ID。安装 python3-venv。chmod +x 脚本。安装 python3-pip。rm -rf 文件夹。nohup 后台运行。开放 5000 端口。
pip3 install -r requirements.txt# 安装依赖。ps -ef | grep python# 查找Python进程。# 3. 后续上传代码、运行、后台配置(和Ubuntu完全一样)rm -rf test# 删除文件/文件夹。kill -9 进程ID# 终止进程。# 3. 后续上传代码、运行、后台配置(通用)# 2. 防火墙开放端口(仅此处命令不同)# 1. 安装依赖(仅
WSL Ubuntu 24.04 GPU环境安装指南 本文提供在WSL2 Ubuntu 24.04中配置GPU加速环境的完整方案。包含两种安装路径: 最小安装:仅需安装PyTorch/TensorFlow框架,通过pip自动获取CUDA运行时(推荐普通用户) 完整安装:包含系统CUDA Toolkit、cuDNN等全套开发环境(适合开发者) 关键说明: WSL2 GPU加速依赖Windows主机N
本文提供了一套在Ubuntu 20.04系统上实现ROS1视觉节点自动化运行的完整方案。通过systemd服务和智能环境切换脚本,解决了ROS1/ROS2环境冲突、Conda虚拟环境激活、开机自启动等关键问题。方案包含:1)编写环境隔离的启动脚本;2)创建roscore系统服务;3)配置视觉节点systemd服务;4)处理图形界面显示问题;5)详细调试方法。该方案支持进程守护、自动重启和X11图形
本教程详细介绍了在RTX5090显卡(Blackwell架构,sm_120)上通过源码编译PyTorch2.3.1以支持IsaacGym运行的全过程。核心解决了Python3.8与sm_120架构的兼容性问题,通过修改PyTorch源码添加sm_120支持、使用Conda安装CUDA12.8避免系统CUDA13.0冲突、禁用非必需组件等关键步骤。教程包含环境配置、源码修改、编译安装及常见问题解决方
本文介绍了在WSL环境下安装Qwen Code CLI并对接本地大模型的完整流程。首先通过curl命令一键安装Qwen Code CLI,验证安装成功后,通过配置环境变量绕过OAuth认证,将模型对接本地服务。接着演示了如何切换中文界面,最后以冒泡排序为例测试代码生成功能,展示了自动生成代码、保存文件和运行的全过程。整个过程包含环境配置、认证绕过、语言设置和功能验证四个关键步骤,帮助开发者在本地环
2024年技术趋势预测:AI大模型持续演进,边缘AI和轻量化模型加速普及;云计算向多云/混合云和Serverless架构深化;实时数据分析与AI增强的数据治理成为重点;区块链在金融/供应链领域深入应用,Web3.0和DID技术发展;零信任架构和AI安全防护提升网络安全;低代码平台和云原生工具推动开发效率提升。开发者需关注技术融合趋势,把握AI、云计算与数据安全领域的机遇,同时应对隐私合规等挑战。
近期跑了几个3D点云的深度学习模型,环境安装有感,总结一下。
摘要:针对Ubuntu 22.04系统中xorg和gnome-remote-desktop占用A100计算卡显存的问题,提供了多维度解决方案。核心方法包括:1)强制Xorg和远程桌面使用集显,通过配置xorg.conf和服务文件指定PCI设备;2)可选软件渲染方案;3)其他思路如屏蔽GPU驱动、udev规则限制访问、禁用Wayland等。这些方法通过硬件隔离和驱动配置,有效释放计算卡资源,适用于需
1️⃣ 克隆仓库2️⃣ 创建 Conda 环境3️⃣安装 PyTorch3D已经安装过Pytorch的跳过此步骤(此行代码是安装Pytorch)go to 直接从这下面开始看:方式 A:在线安装(可能超时)(我因为网络问题连接失败,采用了方式B)方式B:使用离线 ZIP 安装(推荐国内网络)1.从 GitHub 下载4️⃣ 安装其他依赖5️⃣ 编译 FoundationPose C++ 扩展6️⃣
**摘要:本文详细介绍了在Ubuntu 22.04系统上安装PyTorch GPU版本的两种方法(pip全局安装和Conda环境安装),包括准备工作、安装步骤、国内镜像源配置以及验证方法。重点对比了两种方案的优缺点,推荐视觉开发者优先选择pip全局安装方案,同时为需要多环境管理的用户提供Conda备选方案。文中还包含完整的安装命令和验证代码,帮助用户快速完成PyTorch GPU环境的搭建与测试。
Ubuntu 22.04 cuDNN安装指南摘要 本文详细介绍了在Ubuntu 22.04系统上安装NVIDIA cuDNN库的完整流程。cuDNN是深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)的底层GPU加速引擎,专门优化神经网络运算。文章首先解释了cuDNN与CUDA的关系,强调版本匹配的重要性。然后提供了三种安装方法:推荐使用Debian包网络安装(APT方式),也可选择本地.de
多Agent系统是现代AI工程的核心范式,指多个具备自主决策、工具调用与状态协同能力的智能体(Agent)协同完成复杂任务。其底层依赖容器化运行时、模型服务解耦与跨Agent技能共享机制,技术价值在于提升大模型应用的模块化程度、资源隔离性与生产可维护性。典型应用场景包括本地AI协作开发、边缘侧轻量推理集群、以及无需云托管的私有化Agent工作流。本文聚焦Ubuntu操作系统这一AI部署事实标准,详
在移动设备上实现真正离线的大模型编程,核心在于构建一个稳定、可控、可复现的本地AI推理环境。这涉及Linux兼容层(如Termux)、完整发行版子系统(如Ubuntu)、轻量CLI工具(如cc)以及ARM64架构下的模型推理优化等关键技术环节。其中,Termux提供基础终端能力,但受限于沙盒与glibc兼容性;而Ubuntu子系统通过Proot机制提供真实Linux运行时,支撑Ollama后端与Q
Ollama 是一个开源项目,它允许用户在本地计算机上轻松运行、管理和部署大型语言模型(LLM)。它提供了一个简单的命令行界面,可以快速下载、运行和与各种开源模型(如 Llama、Mistral、Gemma 等)进行交互,无需复杂的配置。
在ubuntu 26.04版本中,利用mimo等AI助手安装本地大模型
OpenClaw 是一款支持多种大语言模型的 AI 命令行工具,但首次使用时需要完成模型和 API 的相关配置。本文以 DeepSeek 为例,详细介绍了 OpenClaw 的配置流程,包括进入配置界面、选择本地 Gateway、配置 Model、获取并填写 DeepSeek API Key、选择模型以及完成配置等步骤。按照本文操作,即可快速完成 OpenClaw 与 DeepSeek 的连接,实
小型/个人项目:使用 JavaScript 配置即可,快速简单中大型项目:推荐使用 TypeScript,提供更好的类型安全和开发体验团队协作项目:强烈推荐 TypeScript,统一的类型定义有助于团队协作学习项目:建议从 JavaScript 开始,逐步过渡到 TypeScript。
本文介绍了在Linux系统中配置Apache和PHP实现文件上传下载功能的完整步骤。主要内容包括:1)安装Apache、PHP及相关模块;2)修改PHP上传限制;3)创建上传目录并设置权限;4)编写PHP上传脚本;5)可选配置使文本文件直接下载而非显示;6)测试文件上传和下载功能。整个过程涵盖了从环境搭建到功能实现的完整配置流程,并提供了详细的命令行操作和配置参数说明。
文件内容:使用C++读取rout.txt文件,文件内容为。
TypeScript 内置了多种实用的泛型工具类型,可以简化类型操作。Partial<T> 将属性变为可选,Required<T> 使属性必填,Readonly<T> 设置为只读。Record<K,T> 创建键值映射,Pick<T,K> 选择特定属性,Omit<T,K> 排除属性。Exclude<T,U> 移除类型
JavaScript:一种灵活的、动态类型的、解释执行的脚本语言,是 Web 的通用语言。TypeScript:JavaScript 的一个超集,为其添加了静态类型定义和一些高级特性,最终会被编译成纯 JavaScript 运行。你可以把 TS 理解为“带了类型系统的 JS”或者“穿了正式西装的 JS”。它最终的目的还是变成 JS,但在编写阶段提供了强大的工具支持。
结果:协变 => 并集(covariant => union),逆变 => 交集(contravariant => intersection)interface只能声明object type。ts中的extends运算规则。协变 (Covariance)声明、等式左边(表示继承)等式右边(表示条件判断)Type 能做类型推导。子集(SubType)
您已经成功安装了pyenv!编辑~/.bashrc,添加pyenv的环境变量和初始化命令。执行或重启终端。运行和进行验证。完成后,您就可以使用来安装任何您需要的 Python 版本了。
适用读者:初级~中级测试工程师;适用系统:Ubuntu 20.04/22.04/24.04;时间:2025-08本文手把手带你在上搭建移动自动化测试环境:JDK、Android SDK、Appium Server、Appium Driver(UiAutomator2)、Appium-Python-Client、Python、PyCharm、定位工具(Appium Inspector),并以为例跑通
以上概念可能不会每天用到,但在合适的场景中运用它们,能帮你省去大量纠结的时间,避免编写过度复杂或冗余的类型。掌握这些高阶概念将帮助你更精确、轻松地建模数据,编写更清晰安全的代码,并构建出灵活的 API。
Ubuntu 作为最流行的 Linux 发行版之一,凭借其稳定的性能、丰富的软件生态和开源特性,成为 Python 开发的理想选择。无论是数据分析、Web 开发还是人工智能领域,Ubuntu 都能为 Python 提供高效的运行环境。本文将从基础环境配置出发,逐步深入到 Python 开发的核心场景,帮助开发者在 Ubuntu 系统中快速搭建稳定、高效的 Python 开发环境,并通过实战案例掌握
多态是指运行时多态,运行时可以动态绑定调用函数,父类指针可以指向子类对象,方法是通过。有纯虚函数的类所抽象类,无法实例化,且派生类必须定义自己的实现方法。在申请不到锁时不会阻塞,而是会持续循环检查直到可用。1.1、生产者消费者模式(目的解耦)2.2、代码逻辑优化。
本文提供了一步步的指南,帮助您安装和配置 PHP 8.1 与 Nginx,确保 Web 服务器性能和兼容性得到优化。Ubuntu 20.04 的默认软件源可能不包含 PHP 8.1,因此需要添加第三方软件源,例如 Ondřej Surý 的 PPA,它提供了最新的 PHP 版本。在浏览器中访问该文件(例如 http://example.com/info.php),应显示 PHP 8.1 的信息页面