MedDocOCR-Interpreter 源码导读：医疗文档 OCR、结构化抽取与报告解读原型
MedDocOCR-Interpreter 是一个面向医疗单据的 OCR 与报告解读原型项目。它的目标不是直接训练一个完整医疗大模型，而是先把“医疗文档从图片/文本到结构化结果，再到可解释解读”的工程链路搭起来：输入可以是检验报告...
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23 篇文章
Claude Code 上下文管理机制：从 Microcompact 到 Auto Compact
这篇文章整理的是 Claude Code 上下文管理机制的源码阅读笔记。先给结论： Claude Code 的上下文管理不是一个固定的“60% 用 A、70% 用 B、80% 用 C”的十层阶梯。更准确地说，它是三部分组合： 请求前的轻量...
GoFoundry 项目详解：基于 Go 的后端基础框架套件设计
GoFoundry 是一个基于 Go 的后端基础框架套件项目。它不是单独实现一个 Web 框架，也不是只写一个 ORM，而是围绕后端基础设施中最常见的几类能力做模块化重构：Web 框架、ORM、分布式缓存、分布式锁、消息队列和压测工具。 项...
CloudVault 项目详解：基于 Go 的云端存储与网盘系统架构设计
CloudVault 是一个基于 Go 的云端存储与网盘系统，面向大文件传输、高并发访问和文件管理场景设计。它的核心目标不是简单做一个“文件上传下载 Demo”，而是围绕真实网盘系统中的关键问题展开：大文件如何稳定上传、分片如何管理、断点续...
OpenClaw 源码导读：个人 AI 助手的网关、通道、插件与运行时架构
OpenClaw 是一个开源的个人 AI 助手项目。它的定位不是单纯的聊天网页，也不是只有一个 CLI，而是一个“运行在自己设备上的多通道 AI 助手”：用户可以通过 WhatsApp、Telegram、Slack、Discord、Goog...
Week 4：数据库速成——从 Storage、Index、Query Optimization 到 Vector DB 与 RAG
Week 1 我们理解了 Autograd，Week 2 理解了 GPU 推理加速，Week 3 理解了分布式系统。Week 4 要补的是数据库，但目标不是成为数据库内核工程师，而是学会用数据库视角理解 AI 系统里的 Vector DB、...
Week 3：分布式系统速成——MapReduce、Raft、容错与 Distributed KV Store
Week 1 我们用 mini autograd 理解了深度学习框架的本质；Week 2 我们从 GPU、Kernel、KV cache 和 batching 理解了推理系统的性能瓶颈。Week 3 要补的是另一块底层能力：分布式系统思想。...
Week 2：GPU 与推理加速——从 Kernel、算子融合到 LLM Serving
Week 1 我们从 Autograd 理解了深度学习框架的训练本质：Tensor、计算图、反向传播和内存优化。Week 2 要切到更贴近论文和系统落地的部分：GPU 与推理加速。 如果说训练框架的核心问题是“如何自动求梯度”，那么推理系统...
Week 1：DL 框架与 Autograd——从计算图、反向传播到 Mini Autograd 实现
如果只用一句话概括 PyTorch / TensorFlow 的本质：它们是在张量计算之上，自动构建计算图，并用链式法则自动求梯度的系统。训练神经网络看起来是调用 loss.backward() 和 optimizer.step(...
无锁并发入门：从 CAS 到 Atomic Ring Buffer
这篇文章整理几个无锁并发里经常一起出现的概念：CAS、busy polling、atomic ring buffer、release/acquire、store buffer 和 CPU cache warmup。它们看起来分散，...