估计阅读时长: 9 分钟https://github.com/rsharp-lang/Rnb 之前使用Python脚本进行编写代码的时候，十分的羡慕Python脚本可以基于ipynb记事本进行文档化的编码。在之前R#脚本是缺少相关的代码库模块将可执行的R#脚本渲染成可视化文档。但是经过几天的开发工作时候，现在R#脚本编程已经具备有了文档化编程的基本框架了。 Order by Date Name Attachments 01510007-school-notebook • 32 kB • 240 click 2021年10月30日renderHtml_cli • […]
估计阅读时长: 6 分钟https://github.com/xieguigang/linux-profiler 废话不多说，首先给出一个 demo报告链接 给大家看看这个小工具的成品输出。 在去年的工作中，因为公司需要购买新的服务器做集群计算，需要一个工具来记录之前的服务器在数据分析上的性能瓶颈。于是花了两天的时间赶出来了这个专门应用于Linux系统的性能记录工具。这个小工具是一个开源项目，大家可以在Github上阅读这个开源项目(linux-profiler)的源代码。 Order by Date Name Attachments systemLoad • 53 kB • 282 […]
估计阅读时长: < 1 分钟Welcome to WordPress. This is your first post. Edit or delete it, then start writing!
[…] 《为大语言模型运行添加工具调用》 […]
[…] 《从头创建一个DeepSeek客户端》 […]
[…] 在上面的工具调用消息数据结构中，我们可以清楚的看见有需要进行调用的工具名称，以及参数列表。当我们拿到这样子的调用信息后，就可以基于一定的规则找到需要执行的运行时中的函数来完成功能的实现。对于.NET平台上，我们一般是使用自定义属性加反射操作来解析相关的名称绑定结果。在.NET平台上对于这样子的一个根据调用信息来进行运行时解析和调用的方法，可以稍微参考《【Darwinism】Linux平台上的VisualBasic高性能并行计算应用的开发》的反射代码方法。 […]
[…] 在前面的文章《从头创建一个DeepSeek客户端》的请求消息的数据结构的基础上，我们在这里再增加一个工具信息的列表，在这个工具信息列表中，包括了工具的名称，工具的描述信息，以及工具的参数信息。对应的新增加的数据结构如下所示： […]
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