DPS Build

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Numpy 的创始人 Travis Oliphant 讲述了如何创建这个库的由来： 1. 早在1999年他就创建了 NumpyIO，用于分析医学图像数据，后面又陆陆续续写了一些类似的工具包； 2. 当时还是高中生的 Robert Kerna 帮他封装了 windows 安装包，一下子就把 Scipy 推火了； 3. 2001年，Eric Jones 邀请他一起把类似的科学计算工具打包成 Scipy； 4. Numpy 的点子就诞生于 Scipy conf 上。当时哈勃望远镜的团队需要处理大量图像数据，正在寻觅趁手的数据。…

原来 1password 还有命令行工具，可以用来管理各种 credentials： https://developer.1password.com/docs/cli/use-cases

港大 Data Intelligence 实验室出品，一系列工具包。包含了 paper to code。 https://github.com/HKUDS/DeepCode

Daily Productive Sharing 1301 - Model Context Protocol (MCP) explained: An FAQ Andrew Qu 说 MCP 协议和 AI 模型的关系就像厨师和厨房： - 厨师决定要做什么（AI 代理） - 厨房决定有哪些工具和食材（MCP 服务器） - 厨师只能使用厨房公开提供的内容 1. MCP 不是一个库或 SDK，而是一个规范，就像 REST 或 GraphQL，但它是为 AI 代理设计的。 2. 模型仍然依赖其训练所得的知识和推理能力，但现在可以通过 MCP 服务器访问专用工具来填补知识空白。 3. 当模型需要引用库存时，不是凭空猜测，而是直接查询真实的库存系统。 4. 核心在于：通过安全的方式，让 AI 有效访问你的系统，从而扩展其能力。 5. MCP 增加了一层：你的工具托管在应用之外的独立服务器上。 https://letters.acacess.com/daily-productive-sharing-1301

Numpy 的创始人 Travis Oliphant 讲述了如何创建这个库的由来： 1. 早在1999年他就创建了 NumpyIO，用于分析医学图像数据，后面又陆陆续续写了一些类似的工具包； 2. 当时还是高中生的 Robert Kerna 帮他封装了 windows 安装包，一下子就把 Scipy 推火了； 3. 2001年，Eric Jones 邀请他一起把类似的科学计算工具打包成 Scipy； 4. Numpy 的点子就诞生于 Scipy conf 上。当时哈勃望远镜的团队需要处理大量图像数据，正在寻觅趁手的数据。 5. 他当时还在申请 tenure track，系里的意见是他花了太多时间在开源上，建议他多做研究多教学。结果他一意孤行，花了更多时间在开源上，创建了 Numpy。 6. 后来在 CalTech 的一个学术会议上展示 Numpy，结果获得全场所有人的起立鼓掌。 7. 当然他的 tenure track 没有被获准 😂 https://youtu.be/-xhai2iu_QY

三个 Google AI Pro 的邀请，可以免费使用 Gemini + NotebookLM + Jules + 2TB Google storage 四个月： g.co/g1referral/CZC3P4FP

自从用上了 Claude Code 之后，agent 的表现越来越好。只要提前配置好 agent，然后设定任务之后，Claude Code 就能一直跑下去。就像打游戏挂了代理似的。 当然 Claude Code 一直跑在终端里或者 IDE 的插件里，似乎没法在远程跑起来。直到 Vibe Tunnel 这一项目的出现。简单来说，这个工具可以让你从浏览器里接入远程的终端。举个例子，在你家里的电脑上配置完之后，你就可以在手机的浏览器里看到家中终端里跑的 Claude，这真是 Claude Code 最方便的用法。…

横向对比了61种 agentic coding tools，各种场景： 他觉得最好用的还是 cursor https://x.com/johnrushx/status/1958363431922500053?s=46

DeepMind 团体出品的作品，介绍如何在 TPU 上部署模型，第十二章介绍了在 GPU 上的部署： https://jax-ml.github.io/scaling-book/

读了这个帖子，就觉得这个世界还是充满希望的。 不满意现成的搜索引擎，Wilson Lin 直接手搓了一个基于神经网络的搜索引擎： 1. 可以更好地理解搜索意图，而不是简单地匹配关键词 2. 耗时两个月，总花费不超过一千美金 3. 不满意现成的工具，直接写了一个 CoreNN，还开源了 当然这哥们也不是一时之勇，早在几年前就把 HackerNews 的所有帖子都扒了下来，然后做了分析。 另外，他的文笔也很不错，清晰详细。 https://blog.wilsonl.in/search-engine/

https://x.com/deyneka_e/status/1957172896146845915?s=46