目前llama cpp官方提供的llama.cpp提供的docker 镜像下载命令：docker pull ghcr.io/ggml-org/llama.cpp:server-cuda-b6222
服务器下载速度非常的慢。
比较好的方法是把ghcr.io替换为国内镜像源地址ghcr.nju.edu.cn进行下载：
// 官方命令： docker pull ghcr.io/ggml-org/llama.cpp:server-cuda //国内源地址命令 docker pull ghcr.nju.edu.cn/ggml-org/llama.cpp:server-cuda 速度快了几十倍，非常节约时间 推荐给大家！
大家好，我是顾北！ 最近你有没有这种体验： 让 Claude Code / OpenClaw 帮你调个 bug，AI 试了两下，然后很礼貌地说： "I'm unable to resolve this issue. Please check your environment configuration." 我的环境怎么了？配置有什么问题？你 TM 就是在甩锅啊！ 好消息是，现在有人把这件事做成了开源项目——用大厂 PUA 话术驯服 AI，让它不敢摆烂、不敢放弃、主动出击。 而且，还有另一个项目，把整个 AI 提示词操控技术系统化成了一本「学术框架」——配完整的龙虾评级体系。 🦞 先说那只改变了一切的龙虾 时间回到
第一章：CoPaw 是什么？国产 AI 数字搭档的核心魅力 现在市面上的 AI 智能助理不少，但要么门槛高得劝退普通人，要么功能单一没灵魂。而 CoPaw 不一样——它是通义实验室（阿里） 靠着 AgentScope 智能体生态做的国产 AI 数字搭档，既是 OpenClaw 的平替升级款，还把**「好用」** 和**「实用」** 拉满了，就算你不是技术出身，也能轻松拿捏专属智能助理。 跟传统 AI 工具比，CoPaw 最戳人的点就是既会干活又有温度： * 有长期记忆还懂你：能自定义专属人设，不管是称呼、性格还是相处模式，都由你说了算。系统会自动记着你的偏好、待办和重要决定，越用越合心意，再也不用面对冷冰冰的问答机器人； * 电脑杂活全包揽：重复又繁琐的活直接甩给它就行——定时清理桌面、查天气查股价、编辑
文章目录 * 什么是人工智能 * 人工智能的定义 * 人工智能的分类 * 什么是机器学习 * 机器学习的基本概念 * 机器学习的工作流程 * 机器学习的主要类型 * 什么是深度学习 * 深度学习的基本概念 * 深度学习的优势 * 深度学习的应用领域 * AI、机器学习、深度学习的关系 * 三者的层次关系 * 三者的发展历程 * 如何选择合适的方法 * 实际应用案例分析 * 案例一：垃圾邮件过滤 * 案例二：图像识别 * 案例三：推荐系统 * 学习路径建议 * 第一阶段：打好基础 * 第二阶段：深入学习 * 第三阶段：实战提升 * 总结 本篇文章将带你深入理解人工智能的核心概念，厘清AI、机器学习、深度学习之间的关系，为后续的学习打下坚实的基础。 什么是人工智能 人工智能的定义 人工智能，英文名称为Artificial Intelligence，简称AI，这个概念最早由约翰·麦卡锡在1956年的达特茅斯会议上提出。那么什么是人工智能呢？简单来说，人工智能就
在人工智能时代，AI Agent凭借其强大的任务处理能力，逐渐成为开发人员手中的得力工具。今天，我们就来一起动手，用Python打造一个能够调用工具的AI Agent，实现根据电脑信息对电脑配置进行专业评价的功能。 一、项目创建与目录结构 1.1 项目创建 首先，我们需要创建一个新的项目环境。这里使用UV进行项目创建。 uv init demo 项目创建完成后，进入项目文件夹并安装必要的包， 比如安装psutil uv add psutil 安装的包都会记录在pypoject.toml, 看看我都安装了哪些包 [project] name = "demo" version = "0.1.0" description = "Add your description here" readme = "README.