估计阅读时长: 12 分钟https://github.com/xieguigang/Microsoft.VisualBasic.Drawing 最近在Linux服务器上面搞数据分析，因为Linux服务器只能够是通过SSH远程登陆上去的，没有图形化界面，所以想查看生成的结果图的话，只能够将图片文件通过FileZilla工具从服务器上下载下来在本地查看。这种方法非常的繁琐，至少相对于在服务器上跑完了程序后直接查看结果这样子的操作要复杂一些。 如果要能够直接在Linux服务器上查看图片，可行的一个方法就是，如果你有服务器的Root权限的话，可以将你的目录通过smb协议共享出来，在windows上挂在为共享文件夹，这样子在Linux服务器上跑完命令后，再回到Windows的Explorer程序上刷新一下。但是这个对于网络地理位置较远的服务器而言，可能网络速度不是很好，对于几十兆的图片结果文件，可能刷新会存在延迟，你可能需要刷新好几次才会更新Windows上的图片缩略图；并且通过smb开放共享文件夹你还需要记住smb的第二套账号密码，如果账号密码过于简单，那么你的Linux服务器上的数据安全性就会存在问题。 另一个方案就是通过SSH-FS方案，通过你的ssh账号将远程Linux服务器挂载为本地硬盘，来查看服务器上生成的图片文件。但是这个也和上面的方案一样会受限于网络传输速度的影响。 看来，我们只能够在Linux的终端上想办法来进行图片文件的查看了。 Order by Date Name Attachments Capture • 269 kB • 11 […]
估计阅读时长: 4 分钟假设我们现在拥有魔兽世界游戏的GM权限，那么我们可以怎样来组织一场有一千个玩家参加的PvP战斗呢？ Order by Date Name Attachments 762191341 • 619 kB • 22 click 2025年6月7日AddonList • 35 […]
估计阅读时长: 10 分钟 https://github.com/rsharp-lang/athena 在这博客篇文章中的Idea来自于最近进行AI Agent的开发：希望可以有一个方便的框架，能够让我像写普通的R#程序包的方式，为大语言模型编写对应的工具包，实现AI Agent功能。经过了大概一天的摸索，搞定了这样子的AI Agent的框架。我将这个框架取名为雅典娜系统。关于这个系统的名称，我们首先来看看DeepSeek是怎么说的： “我现在正在开发一个和大语言模型助手相关的工具，这个工具可以完成通过自然语言聊天的方式调用相应的工具完成生信数据分析，我需要为这个项目取一个名称，要求这个项目的名称应该是符合下面的需求的：女孩英文名称，和智慧相关的，和科学相关的。为我列举一些候选名称” 根据你的需求（女孩英文名、智慧与科学相关），结合搜索结果中的历史文化名人和寓意，以下是推荐的候选名称及来源解析： 名字 寓意 关联 Athena 源自希腊神话的智慧女神，象征智慧与科学战略。 雅典娜不仅是智慧化身，也代表理性思维，适合强调数据分析与策略的项目。 Clara 拉丁语“明亮、清晰”，象征清晰的科学思维。 […]
估计阅读时长: 8 分钟 https://github.com/xieguigang/LLMs 已知，现在我们可以成功的和正在运行的大语言模型服务勾搭了，现在能够让大语言模型为我们做些什么。很遗憾的是，由于大语言模型本质上只是一个数学模型，其作用只是针对我们的输入找出最佳的字符输出组合。如果我们没有额外的针对大语言模型进行拓展，我们所勾搭上的大语言模型充其量也只是一个聊天机器人，他既不能帮我们发送email，也不能够帮助我们调节屋内的灯光，只能够做到分析我们输入的文本，然后输出一段最佳的文本。所以我们需要通过针对大语言模型添加额外的拓展来帮助我们实现各种功能。 又已知，大语言模型的本质就是进行文本的结构化分析，那么假如我们的输入信息中包含有某些工具函数的描述信息，而且大语言模型能够正确的分析出我们的输入文本和输入信息中所包含的工具函数之间的对应关系，那么大语言模型的输出就可以专门定向的变换为一种针对输入信息所对应的函数调用的结构化文本信息输出。当运行大语言模型的基础服务捕捉到这种结构化文本(例如json)输出后就可以通过这种结构化文本信息的内容解析结果来调用对应的外部工具，这样子我们就可以让大语言模型来帮助我们完成特定的任务了。这种特性就是大语言模型的Function Calling功能。
估计阅读时长: 10 分钟 https://github.com/xieguigang/LLMs 大语言模型从2023年开始，在最近几年非常的火爆。在最近的一段时间，有大语言模型自动化处理数据的需求，开发了一个基于Ollama服务的客户端来通过大语言模型执行自动化任务。在这里记录下这个开发过程。 Ollama介绍 Ollama 是一个开源的大型语言模型（LLM）服务工具，专注于简化本地环境中大模型的部署与管理。它通过类似 Docker 的框架设计，让用户能以极低门槛在个人电脑或服务器上运行各类开源模型（如 Llama 3、Mistral、DeepSeek 等），实现数据隐私与离线推理的平衡。 Order by Date Name Attachments […]
估计阅读时长: 2 分钟Docker镜像信息 GCModeller以R#语言的软件包的形式提供给客户使用，相应的R#语言的分析环境以Docker镜像的形式进行打包盒发布，Docker的基础镜像为ubuntu 22.04。 dotnet环境：.NET 6 R#语言安装位置：/usr/local/bin R#程序包安装列表： 索引 包名称 Github 1 GCModeller https://github.com/SMRUCC/GCModeller 2 REnv https://github.com/rsharp-lang/R-sharp […]
估计阅读时长: 6 分钟CentOS查看系统版本信息 cat /etc/redhat-release # CentOS Stream release 8 cat /proc/version # Linux version 4.18.0-489.el8.x86_64 (mockbuild@x86-05.stream.rdu2.redhat.com) (gcc […]
[…] 【图像处理】基于Contour Tracing 方法获取多边形轮廓 b. […]
[…] a. 【图像处理】基于Contour Tracing 方法获取多边形轮廓 b. 绘制等高线图 […]
"Her rigorous scientific spirit deserves recognition! Suggest she livestream 'High-altitude Free-fall Physics' next time—title it On Gravity and the Shattering…
[…] 这个时候，可能你就会惊呼了，这怎么可能，我们通过ssh远程上去的Linux终端就是一个纯文本组成的命令行，怎么可能直接显示图片呢。只要思想不滑坡，办法总是有的。可能你之前会了解过通过ASCII Art的方式在Linux终端上显示图像：对于ASCII Art方式，我们会将不同像素点的亮度信息（或者说灰度信息）映射到占据不同显示面积的字符上，从而组成了一副可以显示灰度差异的黑白字符画。这个方法可以解决我们的一部分显示需求，但是不多。 […]
Hello. And Bye.