[Abstrak]1. Pentingnya menjembatani pustaka Python rpy2 # pip install rpy2 Versi bahasa R saya adalah 4.1.3, yang memerlukan rpy2 3.5."ggplot2", "ggstatsplot"membaca teks lengkapnya PakarPBN A Private Blog Network (PBN) is a collection of websites that are controlled by a single individual or organization and used primarily to build backlinks to a “money site” in order […]
Saat membuat host uji di OCI, 200G jelas dialokasikan ke disk boot, tetapi setelah memasuki sistem, eksekusi df -htetapi direktori root hanya sekitar 30G. Dalam kasus ini, disk tidak berhasil dialokasikan, namun partisi dan LVM tidak menggunakan ruang yang tersisa. 01 | Mari kita lihat dulu apakah 200G itu ada Di lingkungan penulis,df -h Apa […]
Ketika sistem berjalan dengan lancar, Anda adalah arsitek yang mengambil keputusan, mendorong kerangka kerja LLM dan cloud native untuk berjalan secara liar di tingkat makro. Tetapi ketika server mogok di tengah malam, dan ketika penjelasan yang diberikan oleh AI semuanya hanyalah halusinasi, Anda harus dapat dengan cepat mengabaikan omong kosong abstrak dan menjadi orang yang […]
前言 如果你最近关注 AI Agent 领域，一定被各种新术语轰炸过:Prompt Engineering、Context Engineering、Harness Engineering、Loop Engineering……这些带”Engineering”后缀的概念层出不穷，让人眼花缭乱。 它们到底是什么关系?是技术演进的不同阶段，还是互相包含的层级结构?当别人在会议上说”我们在做 Loop Engineering”时，他到底在说什么? 这种困惑不止你一个人有。在和同行讨论 agent 系统时，经常出现这种状况: 老板说”Harness”，可能指的是 Claude Code 这个产品 同事说”Harness”，可能指的是 解决问题和评估的agent分开 这种设计模式 你说”Harness”，可能指的是项目里的 AGENT.md 配置文件 三个人用同一个词，说的完全不是同一个东西。这篇文章的目的就是把这些边界理清楚。 这篇文章适合谁? 工程师:在构建 agent 系统时需要做架构决策、和团队对齐术语 产品/业务/管理者:想理解工程师在说什么，做技术选型时心里有底 研究者/学生:想了解工业界 agent 工程的概念演进，看清论文和产品之间的关系 任何想搞清楚概念的人:哪怕只是刷推特被术语轰炸得头晕，想找一张地图 我查阅了大量论文和工程实践文章，包括 Anthropic、LangChain、学术界的权威资料。核心发现是:这些概念不是简单的上下层级关系，而是抽象程度的演进。从 Prompt 到 Loop，解决的问题越来越宏观，但它们并非互斥，而是互相包含和补充。 读完这篇文章，你将能够: 在讨论中精确表达:不再笼统地说”multi-agent 系统”，而是说”topology=multi, coordination=orchestration 的 harness 切片” 做技术判断时更清晰:无论是做架构决策还是评估别人的方案，都能用同一套框架思考 让我们开始这趟概念之旅。 一、Prompt Engineering：LLM 时代的”调参” 如果说传统机器学习的调参是需要考虑特征权重与统计边界的寻优，而深度学习时代的调参是摸索网络架构与梯度下降的动力学，那么 LLM 时代的‘调参’就是 […]
Dhiskusi beda penting antarane desain domain-driven (DDD) lan modeling ontologi (Ontology), lan ngerti sistem teoritis lan mekanisme operasi konco. 1. Pemodelan rong dimensi: ambane logis lan jembar semantik Cara pemodelan lan metode pangembangan sistem bisnis sing kompleks bisa dipérang dadi rong rute: Paradigma DDD: deningkode aplikasiFokus ing pangembangan, kita nggunakake obyek rame lan konteks diwatesi […]
Pambuka Aku uga matèni acak dening AI ing game iki. Aku ora main ing babak kapindho pwn sawise nulis bab iku kanggo nalika. Iku rada medeni. Aku lunga kanggo muter Piala Xingtu mengko. Nggolek maneh saiki, aku bener nindakake proyek apik ing pitakonan pwn. Aku uga matur nuwun kanggo ziran kanggo mangsuli akeh pitakonan lan […]
[Abstrak]Pwn lompat waktu dulu menggunakan ida untuk melihat pertanyaan menu umum. Perbandingan pertama adalah 1234 karakter, jadi jika Anda mengetik karakter dan mengetik 2 maka akan ada heap stack. Cukup ketik ret2libc. exp sebagai berikut: #!/usr/bin/env python3 from pwn import * import sys from ctypes import * #fr Baca teks lengkap PakarPBN A Private Blog […]
Artikel 1: Lali desain sistem memori PowerMem, saka neuron nganti rekayasa kode Artikel sadurunge babagan desain lali saka sistem memori PowerMem, saka neuron kanggo kode engineering, ngedika bab mekanisme lali saka perspektif ilmu kognitif, kalebu plasticity synaptic, Ebbinghaus lali kurva, Ambalan spasi lan kangelan becik. Iki minangka sawetara teori kognitif sing menarik banget. Artikel iki […]
0x00 概要 可能是3年前，那时候很多人都在说AIOS，但是到了今天，恐怕Agent OS这个名词更符合目前的趋势。 本文核心论点：Agent 面临的不确定性有 6 个来源，其中 3 个——概率性主体、窗口约束、假设腐化——是在传统系统中较少遇见（或者未遇见）的。但好消息是：计算机 70 年历史已在 10 个领域积累了成熟的对抗经验。我们可以提炼这些经验为可复用的范式。即： Agent OS Engineering = 在”执行者本身是概率性的”这一新约束下，重新组合计算机 70 年来五种驯服不确定性的成熟范式。 全文逻辑架构如下： Part 1 (WHY)：问题空间 → Agent 面临的 6 种不确定性 + 10 领域全景 + 分布式深度对标 + 认知演进四阶段 Part 2 (WHAT – 理论)：五种范式 → 冗余/反馈/约束/确定性优先/隔离 → 10 领域到此 5 范式的映射 + 组合策略 Part 3 (WHAT – […]
[Abstrak]Ringkasan seluruh rangkaian langkah analisis macet thread ASP.NET (rutin pemecahan masalah standar) 1. Langkah 1: Lihatlah indikator keseluruhan di tingkat makro! tp Periksa jumlah total pekerja di kumpulan Thread, Running / Idle, dan antrian; Fitur: Berjalan = total thread, Idle = 0, antrian backlog ribuan → Sejumlah besar thread terjebak secara permanen dan tidak akan […]
