用C#+AI割韭菜月入20万：小红书爆文生成器源码全公开

在当下副业刚需的时代，利用新兴技术开辟赚钱途径成为许多人的追求。今天，为大家带来一个极具潜力的项目——使用C#搭配AI，开发一个小红书爆文生成器，通过低成本的投入，实现月入20万的可能。收益对比：惊人的成本差距在传统的营销文案创作中，人工撰写一篇高质量的小红书营销文案，成本大约在80元左右。这其中包含了文案策划、撰写以及多次修改的人力投入。与之形成鲜明对比的是，使用我们基于C#和AI搭建的小红书爆...

在副业需求增加的背景下，利用C#和AI开发小红书爆文生成器成为新的赚钱方式。人工撰写文案成本高达80元，而AI生成仅需0.1元，利润显著提升。通过调用OpenAI和DeepSeek的API，用户可快速生成高质量文案，实现月入20万的目标。

AI C# 利润副业小红书文案生成源码生成器

原文中文，约2200字，阅读约需6分钟。发表于：。

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NCCL 源码解读(17): Primitives Simple

本文是 NCCL 源码解读系列之一, NCCL 源码解读系列使用 NCCL 版本: v2.25.1-1. 本文介绍 Primitives<ProtoSimple> 相关实现细节. 前景提要在之前关于 p2p transport 的文章中, 我们已经介绍了在发送方会在 p2pSendSetup 时分配 sizeof(ncclSendMem) 大小显存, 接收方会分配...

本文介绍了 NCCL 源码中 Primitives<ProtoSimple> 的实现细节，包括内存分配、连接过程及基本通信原语的构造。通过构造 Primitives 对象，分配线程角色以实现数据传输，并详细解析了 waitPeer、reduceCopy 等函数和字段，展示了数据在通信中的流动与处理过程。

NCCL Primitives 内存分配数据传输源码通信原语

原文中文，约8700字，阅读约需21分钟。发表于：。

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π0源码剖析——从π0模型架构的实现(如何基于PaLI-Gemma和扩散策略去噪生成动作)，到基于C/S架构下的模型训练与部署

ChatGPT出来后的两年多，也是疯狂写博的两年多，年初deepseek更引爆了下从曾经15年创业后每年2-6篇的，干到23年30篇、24年65篇，25年前两月18篇，成了我在大模型和具身的原始技术积累如今一转眼已到25年3月初，纪念这两年多，然近期和团队接了好几个大客户订单，使得3月起不得不全力加速落地，自己也得每天抠paper、搞代码，今年可能没法像去年那样干65篇，不过，我还是争取保持月月更新。

本文回顾了作者在过去两年中在大模型和具身技术方面的研究进展，尽管面临客户订单压力，仍保持每月更新。文章分析了π0模型的源码结构，重点介绍了多模态输入处理、注意力机制和模型训练过程。作者欢迎更多伙伴加入开发。

c π0模型具身技术多模态输入大模型注意力机制源码

原文中文，约9900字，阅读约需24分钟。发表于：。

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Linux系列：如何调试 malloc 的底层源码

一：背景1. 讲故事上一篇我们聊过 C# 调用 C 的 malloc 代码来演示heap的内存泄露问题，但要想深入研究得必须把 malloc 的实现库 libc.so 给调试起来，大家都知道在Linux 上 libc 和 Windows 的 Win32 API 是一个层级的，由于 Linux 重度依赖 libc，比较吐槽的是两者各自为政，如果手工编译 libc，容易搞出很多兼容性问题，这一点真的...

本文介绍了在Linux上手动编译libc库的过程，重点调试malloc的内存管理。通过下载源代码、编译和配置C代码，作者成功加载自定义libc并使用gdb调试，深入探索malloc的实现，提供了对内存管理的实践理解。

Linux libc malloc 内存管理源码调试

原文中文，约6200字，阅读约需15分钟。发表于：。

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Linux系列：如何调试 malloc 的底层源码 - 一线码农

一：背景 1. 讲故事上一篇我们聊过 C# 调用 C 的 malloc 代码来演示heap的内存泄露问题，但要想深入研究得必须把 malloc 的实现库 libc.so 给调试起来，大家都知道在Linux 上 libc 和 Windows 的 Win32 API 是一个层级的，由于 Linux 重

本文介绍了在Linux上手动编译libc库的过程，重点调试malloc的内存管理。通过下载源代码、编译和配置C代码，作者成功加载自定义libc并使用gdb进行调试，深入了解malloc的实现，提供了内存管理的实践经验。

Linux libc malloc 内存管理源码调试

原文中文，约5300字，阅读约需13分钟。发表于：。

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std::any 的性能开销：基于 libstd++ 源码分析

C++17 中引入了 std::any，可以非常方便地将任意类型的变量放到其中，做到安全的类型擦除。然而万物皆有代价，这种灵活性背后必然伴随着性能取舍。 std::any 的实现本身也并不复杂，本文将基于 libstd++ 标准库源码深入解析其实现机制与性能开销。底层存储 std::any...

C++17 引入的 std::any 允许存储任意类型，但灵活性带来了性能开销。其通过 _Storage 存储数据和 _M_manager 管理类型信息，采用小对象优化以提升性能。尽管方便，std::any 仍存在内存浪费和额外开销。

C++17 std::any 内存浪费小对象优化性能开销源码

原文中文，约2700字，阅读约需7分钟。发表于：。

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【橙子老哥】C# CAP源码原理剖析深入解读

hello，大家好呀，欢迎来到橙子老哥的分享时刻，希望大家一起学习，一起进步。欢迎加入.net意社区，第一时间了解我们的动态，文章第一时间分享至社区社区官方地址：https://ccnetcore.com(上千.neter聚集地)(当前注册人数：1908)官方微信公众号：公众号搜索意.Net官方微信小程序：小程序搜索意.Net添加橙子老哥微信加入官方微信群：chengzilaoge5201、...

本文介绍了CAP，一个开源工具包，用于解决分布式事务的最终一致性问题。文章分析了CAP的核心流程，包括初始化、消息发布和调度执行。CAP通过消息驱动方式结合数据库事务，确保消息表与业务一致性，提高服务通讯效率，并支持消息重试机制。

CAP c# 分布式事务最终一致性消息驱动源码重试机制

原文中文，约12000字，阅读约需29分钟。发表于：。

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解剖DeepSeek四把刀，一场深到源码，大到行业，细到人心的手术盛宴

在这个算力与算法疯狂博弈的时代，DeepSeek就像一剂强效兴奋剂，能让追赶者瞬间爆发，却有可能治不好核心技术的贫血症，下一个十年AI王座的归属，恐怕要看谁能再这条钢索上走出最精妙的平衡。反观OpenAi彻底闭源的API模式，DeepSeek这招即赚了口碑，又卡住了技术咽喉。第三刀：刺穿精度幻象，在数学推理测实际上，DeepSeek-R1确实追评了GPT-3，但当用医疗影像诊断任务实测时，F...

DeepSeek是一个国产大模型，采用FP8混合精度训练和MoE架构，显著降低算力需求，但在医疗影像等任务中存在精度问题。尽管吸引开发者，仍深度依赖英伟达架构，面临技术风险。这反映了中国AI发展的复杂性。

DeepSeek FP8 MoE 医疗影像技术风险源码

原文中文，约1000字，阅读约需3分钟。发表于：。

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MLA实现及其推理上的十倍提速——逐行解读DeepSeek V2中多头潜在注意力MLA的源码(图、公式、代码逐一对应)

想来也是巧，最近deepseek实在是太火了，就连BAT这类大厂全部宣布接入deepseek，更不用说一系列国企、车企等各行各业的传统行业、企业都纷纷接入deepseek与此同时，也有很多公司、开发者对本地部署deepseek的诉求居高不下，我们也服务了一些B端客户，本文也提供了一些本地部署的方法结果，在网上看KTransformers资料的时候，无意中看到一篇帖子《DeepSeek-V2...

本文探讨了DeepSeek从教育向科技转型的过程，重点关注V3和R1模型的开源内容及复现问题。尽管V3未开源核心训练数据，但仍具科研价值。Open R1复现了R1的前两个训练阶段，并提供相关代码和实现细节，以帮助更多人理解和应用这些技术。

DeepSeek R1 V3 复现开源源码

原文中文，约2700字，阅读约需7分钟。发表于：。

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π0开源了且推出自回归版π0-FAST——打造高效Tokenizer：比扩散π0的训练速度快5倍但效果相当(含π0-FAST源码剖析)

最近，多项研究开发了通用机器人策略[这些策略是在越来越大的机器人学习数据集，比如52-Open-X上进行训练的训练通用策略的一种有前途的方法是视觉-语言-动作模型VLAs，包括且不限于10Rt-239-Openvla7-π063-Tinyvla11-GR-2这些模型是在互联网上规模庞大的图像和文本数据上预训练的，用于机器人控制使用具有数十亿参数的大型视觉-语言模型骨干，为拟合大型机器人数据集...

深度寻求（deepseek）近期引发全球关注，推动了大模型的热度。文章探讨了π0_FAST模型在高频机器人控制中的应用，提出了一种基于时间序列压缩的新分词技术，旨在提高VLA模型的训练效率和性能。该技术通过减少连续动作间的相关性，显著提升训练效果，并在多任务机器人操控中表现优异。

VLA模型 π0_FAST模型时间序列压缩深度寻求源码高频机器人控制

原文中文，约6200字，阅读约需15分钟。发表于：。

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