“在本教程中，我将教你如何编写自己的虚拟机（VM），它可以运行汇编语言程序，例如我朋友的 2048 或我的 Roguelike 游戏。如果你会编程，但想更深入地理解计算机内部发生了什么，并更好地理解编程语言的工作原理，那么这个项目非常适合你。 编写自己的虚拟机听起来可能有点吓人，但我保证你会发现它出奇地简单且富有启发性。 最终代码大约有 250 行 C 语言（适用于 Unix 和 Windows

“一份从零开始的机器学习指南——涵盖经典算法、神经网络、Transformer、计算机视觉和智能体。”

光给AI开放数据没用！真正的壁垒是把顶尖员工的经验、判断力与业务流程，打包成AI可复用的“技能”。通用模型谁都有，但企业独有的工作方法对手抄不走。挖掘隐性经验，打造你的专属技能库！

布朗大学（Brown University）2026年春季学期计算机科学课程 《CSCI 1377: Tools for Thought》（思维工具） 的官方课程网站。该课程由布朗大学认知工程实验室（Cognitive Engineering Lab, CEL）的助理教授 Will Crichton 讲授。 以下是关于该网站及这门课程的详细介绍： 课程主旨 课程的

让学校变“好玩”的激进改革往往无效。实证表明，对普通学生而言，传统的“直接指导+大量练习”才是最高效的。受限于大脑认知瓶颈，花哨的AI或游戏化教学常缺乏有效学习密度。而“超速学习”仅适用于极度自律者，无法直接套用于缺乏动力的普通课堂。

现代LLM多基于Transformer。文本先转为词元与嵌入向量获取语义，注入位置编码理清顺序。接着，注意力机制让词元交互关联，前馈网络处理并存储知识，辅以残差与归一化稳定网络。最终，模型通过不断循环预测下一个词元生成长文。

CopilotKit 是一套面向代理与生成式界面的前端框架，专为 React、Angular 等多端应用打造。它将 AI 代理能力无缝嵌入到产品界面，让开发者在几分钟内就能构建出具备聊天、工具调用和动态渲染能力的智能应用。 框架提供完整的聊天 UI、后端工具渲染、生成式 UI、共享状态以及人工介入流程，同时支持同一代理逻辑在 Web、移动端和 Slack、Teams 等渠道复用。无论你是想快速接

turbovec 是一套基于 TurboQuant 算法的高性能 Rust 向量索引，并提供 Python 绑定。它用极低的内存占用实现了百万级向量的快速检索：1000 万条 1536 维向量仅需 4 GB 内存即可完成存储与搜索，速度比 FAISS IndexPQFastScan 更快。 无需训练阶段即可在线增量添加向量，支持在搜索时直接传入允许 ID 列表进行过滤，真正做到“先过滤后打分”。

本课程深度研究并总结了业内最前沿的 Harness Engineering（工具马具/脚手架工程）理论与实践。 通过系统的环境设计、状态管理、验证与控制机制，本课程旨在帮助你让 Codex 和 Claude Code 等 AI Agent 能够真正可靠地完成真实工程任务。它通过明确的规则和边界约束你的 AI 编程助手，帮助你更可靠地构建功能、修复 Bug 并自动化开发任务。

一个用于展示、学习和复用中华传统色的开放图片项目。当前仓库收录 538 张传统色色卡图片，每张色卡包含色名、HEX、RGB、CMYK、配色推荐和气质关键词。

强化学习原理 + 强化学习代码实现 + 强化学习框架 + 强化学习论文

它以 Claude Code 插件形式提供，输入题目后即可生成包含完整解析与可视化模型的自包含 HTML 页面。目前首发技能 edu-solid-geometry 专注立体几何，采用坐标系与向量法，由 sympy 精确计算，再用 Three.js 呈现可旋转缩放的 3D 模型，左边解析、右边模型同步高亮，答案与中间值完全一致。 主要功能： 一键生成交互式立体几何课件，支持线面角、二面角、异面

它基于 Claude 与多家安全团队的合作经验，将威胁建模、扫描、分类、修补等环节整合为可复用的流程，同时提供可定制的自主扫描框架。 它既包含交互式技能（/quickstart、/threat-model、/vuln-scan、/triage、/patch、/customize），也包含完整的自主流水线（recon → find → verify → report → patch），可针对 C/

Open Code Review 是一款 AI 驱动的代码审查 CLI 工具。它的前身是阿里集团内部官方 AI 代码审查助手，过去两年在内部服务了数万开发者，识别了数百万个代码缺陷。经过大规模充分验证后，我们将其孵化为开源项目，对社区开放。只需配置一个模型端点即可使用。 它读取 Git diff，通过具备工具调用能力的 Agent 将变更文件发送至可配置的 LLM，生成具有行级精度的结构化审查意

一键将 PPT、Word、PDF 课件转化为结构清晰的知识清单和交互式测试题，让复习事半功倍。 适用人群：大学生、各个阶段老师、其他需要对付短期考试的朋友 支持 PPTX / DOCX / PDF，递归扫描目录，按章节自动分组 提取文字、表格、图片（Claude 多模态分析；非多模态模型自动走 MinerU/PaddleOCR 回退） 生成知识清单 HTML：MathJax 公式完美渲染，双色标注

Prism Desktop 是一款专为 Home Assistant 用户打造的桌面客户端，旨在提供原生、轻量的智能家居控制体验。它以系统托盘形式常驻后台，让用户无需打开浏览器即可实时管理灯光、温控、摄像头、传感器等设备。 支持 Windows 与 Linux 平台，界面支持自由拖拽与尺寸调整，并提供多种边框特效与按键配色。用户可通过长按控件展开精细调节，实时同步来自 Home Assistan

核心是将繁重的“交付环节”全权交由AI模型（如Kimi）处理，自己仅负责需求决策与质检。他用不到300美元的月成本替代了5人团队，实现了超90%的惊人利润率，彻底打破“业务扩张必须招人”的传统魔咒。

大多数决策死于盲从经验。真正的第一性原理思维要求我们打破既有假设：1. 剥离问题中的惯性约束；2. 区分软硬限制，从客观事实出发正向推导；3. 通过“假设反转”寻找破局点。别让你多年前不再质疑的陈旧经验，成为创新路上最昂贵的代价！

本课程由 DeepLearning.AI 与 Red Hat 合作打造，并由 Red Hat 高级开发者布道师 Cedric Clyburn 授课。 要以低延迟、合理成本为大量用户高效部署开源大语言模型，关键主要在于内存管理。两类内容会竞争这些内存：模型权重和 KV 缓存。 一个 700 亿参数的模型，仅权重就大约需要 140 GB 内存，而 KV 缓存会随着你服务的每个请求不断增长。 在本

2026年春，加州大学伯克利分校计算机课不及格率飙升至35.3%。教授直指两大元凶：过度依赖AI代写导致考试“抓瞎”，且数学基础极差。为此，教授们拒绝曲线调分以暴露真实水平，并呼吁恢复SAT考试，告诫学生必须直面难题，重新“流下学习的汗水”。