这是一个通过 15 个可运行 checkpoint 动手实现 Pi-style coding agent 的中文教材与课程代码,涵盖模型协议、流式模型、工具调用、Agent Loop、会话状态、上下文压缩、扩展和评测。每章结合教材、真实 commit、聚焦测试与故障实验,适合学习和练习 Agent 的实现过程。
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其他学习
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这是一个分步骤讲解 Transformer 的学习资料,涵盖整体架构、Self Attention、Multi-Head Attention、Cross Attention、GQA、Flash Attention、位置嵌入及各类网络层。内容还介绍 Mixture of Experts 和 Vision Transformer,适合用于理解 Transformer 与现代大语言模型的组成和数据处理过程。
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这是一个面向授权安全研究的本地代码安全审计系统,通过静态分析与大语言模型追踪跨函数数据流,枚举并验证不可信输入到危险操作的漏洞路径。可用于审计 Web 应用、框架、服务、桌面应用、内核及 Rust crate,识别注入、内存破坏、路径遍历、SSRF、认证授权缺陷、秘密泄露等问题,并生成根因、影响和修复信息。
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这是一个面向餐饮连锁的数字化与 AI 实践蓝图,记录订货、库存、生产、财务、门店运营和拓店招商等 19 个业务模块的流程、数据口径、设计决策与踩坑经验。项目还提供按里程碑编排的 AI 复刻指令,适用于餐饮连锁创始人、IT 负责人和工程师规划或重建业务系统。
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该仓库对应一门 Python 数据科学与机器学习 Bootcamp 课程,用于集中保存课程相关内容。典型场景是跟随课程用 Python 学习数据处理与机器学习基础。
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