ESP-IDF + arduino组件开发
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ESP-IDF基础
## ESP-IDF基础 项目地址：https://github.com/espressif/esp-idf.git 文档：https://docs.espressif.com/projects/esp-idf/zh_CN/release-v5.5/esp32s3/get-started/index.html （左上角选择硬件和版本） 安装VS code扩展：ESP-IDF，c++（cursor安装vsix版）、CMake Tools
模型部署框架xinference
## 模型部署框架xinference ## 安装xinference https://inference.readthedocs.io/zh-cn/latest/index.html xinference是一个llm部署框架，和ollama类似，是一个快速运行llm和嵌入模型的框架 部署前确定已经在当前虚拟环境和目录中`source venv/bin/activate` `uv pip install xinference` 或者带推
weaviate向量数据库
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ray-rllib强化学习框架
## ray-rllib强化学习框架 文档：https://docs.ray.io/en/latest/rllib/index.html `uv pip install "ray[rllib]" torch` 这里的torch最好自己根据条件去手动安装对应版本 `uv pip install "gymnasium[atari,accept-rom-license,mujoco,classic-control]"` 如果要运行模拟 `uv
LightRAG 知识图谱+Nginx+fastapi鉴权
## LightRAG 知识图谱+Nginx+fastapi鉴权 项目地址：https://github.com/HKUDS/LightRAG 前置条件(如果不指定系统会使用本地文件模拟)： Graph：Neo4J图数据库 KV：PGKVStorage / RedisKVStorage / MongoKVStorage kv库 Vector：Milvus / Qdrant / Faiss / PGVector DocStatus：例如
LangGraph+MCP智能体开发
## LangGraph+MCP智能体开发 文档：https://langchain-ai.github.io/langgraph/ langgraph是什么？ 用编程语言画出一个流程图，AI 沿着图中路径一步一步执行，支持循环、跳转、条件判断、记忆状态等。 `pip install langgraph` 安装 `pip install langgraph-checkpoint-postgres` 使用postgre作为记忆 `pi
qwen3开发
## qwen3开发 qwen 文档：https://qwen.readthedocs.io/zh-cn/latest/ 示例：https://github.com/QwenLM/Qwen-Agent/tree/main/examples mcp服务列表：https://github.com/modelcontextprotocol/servers `pip install "qwen-agent[mcp,code_interprete
NvRTX-UE5.5分支
## NvRTX-UE5.5分支 使用官方推荐vs版本Visual Studio Installer》单个组件》搜索MSVC v143，找到 14.38版本，非常重要 在单个组件中找到windows 10 sdk勾选 Unreal Engine installer勾选 从https://developer.microsoft.com/en-us/windows/downloads/windows-10-sdk 下载安装器后运行winsd
comfyUI
## comfyUI https://docs.comfy.org/zh-CN/installation/system_requirements https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI **如果内存大于32G下载专用版本效果更好** **** 安装pytorch后 `pip install -r requirements.txt -i https://mirrors.cloud.tencen
折磨我们的往往是想象，而不是事实 -- 塞内卡