<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Posts on My blog,welcome~</title><link>https://lunarveil.top/post/</link><description>Recent content from My blog,welcome~</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><managingEditor>3415320767@qq.com (Lunarveil)</managingEditor><webMaster>3415320767@qq.com (Lunarveil)</webMaster><copyright>本博客所有文章除特别声明外，均采用 BY-NC-SA 许可协议。转载请注明出处！</copyright><lastBuildDate>Tue, 21 Jul 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://lunarveil.top/post/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>大语言模型提示词工程原理</title><link>https://lunarveil.top/post/prompt-engineeringpebasics/</link><pubDate>Mon, 23 Mar 2026 00:00:00 +0000</pubDate><author>3415320767@qq.com (Lunarveil)</author><guid>https://lunarveil.top/post/prompt-engineeringpebasics/</guid><description>
<![CDATA[<h1>大语言模型提示词工程原理</h1><p>作者：Lunarveil（3415320767@qq.com）</p>
        
          <h2 id="提示词工程prompt-engineering核心原理与实践持续更新">
<a class="header-anchor" href="#%e6%8f%90%e7%a4%ba%e8%af%8d%e5%b7%a5%e7%a8%8bprompt-engineering%e6%a0%b8%e5%bf%83%e5%8e%9f%e7%90%86%e4%b8%8e%e5%ae%9e%e8%b7%b5%e6%8c%81%e7%bb%ad%e6%9b%b4%e6%96%b0"></a>
提示词工程（Prompt Engineering）核心原理与实践（持续更新）
</h2><p>由于本人水平有限，本文仅供简单的入门学习，如果需要深入系统学习，请参考<a href="https://www.promptingguide.ai/zh">提示工程指南 | Prompt Engineering Guide</a></p>
        
        <hr><p>本文2026-03-23首发于<a href='https://lunarveil.top/'>My blog,welcome~</a>，最后修改于2026-07-21</p>]]></description></item><item><title>基于windows系统下openclaw部署</title><link>https://lunarveil.top/post/openclaw%E9%83%A8%E7%BD%B2/</link><pubDate>Sun, 12 Apr 2026 00:00:00 +0000</pubDate><author>3415320767@qq.com (Lunarveil)</author><guid>https://lunarveil.top/post/openclaw%E9%83%A8%E7%BD%B2/</guid><description>
<![CDATA[<h1>基于windows系统下openclaw部署</h1><p>作者：Lunarveil（3415320767@qq.com）</p>
        
          <h2 id="openclaw部署">
<a class="header-anchor" href="#openclaw%e9%83%a8%e7%bd%b2"></a>
openclaw部署
</h2><p>本人是采用的npm安装，采用<strong>ollama本地大模型部署+openclaw</strong>进行测试</p>
<p><strong>但是，说实话，没啥条件的真别上ollama+openclaw的思路，目前开源的小参数本地大模型能力有限，工具调用能力很差，逻辑思维不缜密，很容易搞混淆与出错，老老实实用API就行</strong></p>
        
        <hr><p>本文2026-04-12首发于<a href='https://lunarveil.top/'>My blog,welcome~</a>，最后修改于2026-04-12</p>]]></description></item><item><title>提示词大宝典</title><link>https://lunarveil.top/post/ai%E6%8F%90%E7%A4%BA%E8%AF%8D%E5%A4%A7%E5%AE%9D%E5%85%B8/</link><pubDate>Fri, 10 Apr 2026 00:00:00 +0000</pubDate><author>3415320767@qq.com (Lunarveil)</author><guid>https://lunarveil.top/post/ai%E6%8F%90%E7%A4%BA%E8%AF%8D%E5%A4%A7%E5%AE%9D%E5%85%B8/</guid><description>
<![CDATA[<h1>提示词大宝典</h1><p>作者：Lunarveil（3415320767@qq.com）</p>
        
          <h2 id="操作建议">
<a class="header-anchor" href="#%e6%93%8d%e4%bd%9c%e5%bb%ba%e8%ae%ae"></a>
操作建议
</h2><ol>
<li><strong>探明防御机制</strong> — 发送简单命令测试模型是通过关键词&quot;flag&quot;还是语义理解/安全对齐来拦截</li>
<li><strong>多上组合拳</strong> — 组合多种攻击向量</li>
<li><strong>Token注意力劫持</strong> — 把核心指令放在最前面(前50个token)或最后面(最后20个token)</li>
<li><strong>多轮上下文污染</strong> — 不要被拒绝就开新会话，在同一上下文中不断诱导模型</li>
<li><strong>对抗特殊防御</strong> — 如果有单独的审核模型过滤输入/输出，使用&quot;双重意图攻击&quot;</li>
</ol>
<p>总结：要形成<strong>流水线模式</strong>的攻击。</p>
        
        <hr><p>本文2026-04-10首发于<a href='https://lunarveil.top/'>My blog,welcome~</a>，最后修改于2026-04-10</p>]]></description></item><item><title>openclaw参考案例（仅供参考，概不负责）</title><link>https://lunarveil.top/post/openclaw%E5%8F%82%E8%80%83%E6%A1%88%E4%BE%8B%E4%BB%85%E4%BE%9B%E5%8F%82%E8%80%83%E6%A6%82%E4%B8%8D%E8%B4%9F%E8%B4%A3/</link><pubDate>Sun, 22 Mar 2026 00:00:00 +0000</pubDate><author>3415320767@qq.com (Lunarveil)</author><guid>https://lunarveil.top/post/openclaw%E5%8F%82%E8%80%83%E6%A1%88%E4%BE%8B%E4%BB%85%E4%BE%9B%E5%8F%82%E8%80%83%E6%A6%82%E4%B8%8D%E8%B4%9F%E8%B4%A3/</guid><description>
<![CDATA[<h1>openclaw参考案例（仅供参考，概不负责）</h1><p>作者：Lunarveil（3415320767@qq.com）</p>
        
          <h2 id="免责声明">
<a class="header-anchor" href="#%e5%85%8d%e8%b4%a3%e5%a3%b0%e6%98%8e"></a>
免责声明
</h2><p>本文仅提供一些基础技术信息参考，并为安全防护方案提供个人思路，对用户部署过程中可能产生的任何风险概不负责。请在部署前充分评估自身技术能力与安全需求。</p>
        
        <hr><p>本文2026-03-22首发于<a href='https://lunarveil.top/'>My blog,welcome~</a>，最后修改于2026-03-22</p>]]></description></item><item><title>windows下llama.cpp试用</title><link>https://lunarveil.top/post/windows%E4%B8%8Bllama.cpp%E8%AF%95%E7%94%A8/</link><pubDate>Tue, 17 Mar 2026 00:00:00 +0000</pubDate><author>3415320767@qq.com (Lunarveil)</author><guid>https://lunarveil.top/post/windows%E4%B8%8Bllama.cpp%E8%AF%95%E7%94%A8/</guid><description>
<![CDATA[<h1>windows下llama.cpp试用</h1><p>作者：Lunarveil（3415320767@qq.com）</p>
        
          <h1 id="windows下llamacpp试用">
<a class="header-anchor" href="#windows%e4%b8%8bllamacpp%e8%af%95%e7%94%a8"></a>
windows下llama.cpp试用
</h1><p>因为觉得ollama的资源调度实在过于拉胯，在L站上偶然得知关于ollama的负面信息：</p>
<pre tabindex="0"><code>Ollama 因违背开源原则、性能与诚信问题失去用户信任。

性能与技术缺陷：视频数据显示，llama.cpp 的推理速度比 Ollama 快 1.8 倍（161tokens 每秒 vs89tokens 每秒）；Ollama 自研基于 ggml 库的后端后，重新引入 llama.cpp 已解决的 bug，导致结构化输出、视觉模型故障，还不支持新的 GPT-OSS 模型。
</code></pre><p>同时得到替代工具推荐：视频推荐 llama.cpp、LM Studio、Jan、koboldcpp、ramalama 等工具，这些工具无锁定、社区驱动或开源本地优先。</p>
        
        <hr><p>本文2026-03-17首发于<a href='https://lunarveil.top/'>My blog,welcome~</a>，最后修改于2026-03-17</p>]]></description></item><item><title>ollama的创建与管理</title><link>https://lunarveil.top/post/%E5%85%B3%E4%BA%8Eollama%E7%9A%84%E6%9C%89%E5%85%B3%E5%91%BD%E4%BB%A4/</link><pubDate>Tue, 17 Mar 2026 00:00:00 +0000</pubDate><author>3415320767@qq.com (Lunarveil)</author><guid>https://lunarveil.top/post/%E5%85%B3%E4%BA%8Eollama%E7%9A%84%E6%9C%89%E5%85%B3%E5%91%BD%E4%BB%A4/</guid><description>
<![CDATA[<h1>ollama的创建与管理</h1><p>作者：Lunarveil（3415320767@qq.com）</p>
        
          <h2 id="有关命令">
<a class="header-anchor" href="#%e6%9c%89%e5%85%b3%e5%91%bd%e4%bb%a4"></a>
有关命令
</h2><div class="highlight"><pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">ollama serve                    <span class="c1">#启动ollama</span>
</span></span><span class="line"><span class="cl">ollama create                   <span class="c1">#从模型文件创建模型</span>
</span></span><span class="line"><span class="cl">ollama show                     <span class="c1">#显示模型信息</span>
</span></span><span class="line"><span class="cl">ollama run                      <span class="c1">#运行模型</span>
</span></span><span class="line"><span class="cl">ollama pull                     <span class="c1">#从注册表中拉取模型</span>
</span></span><span class="line"><span class="cl">ollama push                     <span class="c1">#将模型推送到注册表</span>
</span></span><span class="line"><span class="cl">ollama list                     <span class="c1">#列出模型</span>
</span></span><span class="line"><span class="cl">ollama cp                       <span class="c1">#复制模型</span>
</span></span><span class="line"><span class="cl">ollama rm                       <span class="c1">#删除模型</span>
</span></span><span class="line"><span class="cl">ollama <span class="nb">help</span>                     <span class="c1">#获取有关任何命令的帮助信息</span>
</span></span><span class="line"><span class="cl">ollama ps                       <span class="c1">#查看运行模型及其占用</span>
</span></span><span class="line"><span class="cl">ollama run model_name --verbose <span class="c1">#模型运行中提供tokens数据（模型运行快慢的指标）</span>
</span></span></code></pre></div><h2 id="有关环境变量设置">
<a class="header-anchor" href="#%e6%9c%89%e5%85%b3%e7%8e%af%e5%a2%83%e5%8f%98%e9%87%8f%e8%ae%be%e7%bd%ae"></a>
有关环境变量设置
</h2><p>先去ollama官网上进行下载，官网链接：Ollama (<a href="https://ollama.com/search#/">https://ollama.com/search#/</a>)</p>
<p>这个下载还是挺慢的，要提前预留至少1-2小时的时间</p>
        
        <hr><p>本文2026-03-17首发于<a href='https://lunarveil.top/'>My blog,welcome~</a>，最后修改于2026-03-17</p>]]></description></item><item><title>【图像恢复算法】使用Real-ESRGAN进行超分辨率</title><link>https://lunarveil.top/post/%E4%BD%BF%E7%94%A8real-esrgan%E8%BF%9B%E8%A1%8C%E8%B6%85%E5%88%86%E8%BE%A8%E7%8E%87/</link><pubDate>Fri, 06 Feb 2026 00:00:00 +0000</pubDate><author>3415320767@qq.com (Lunarveil)</author><guid>https://lunarveil.top/post/%E4%BD%BF%E7%94%A8real-esrgan%E8%BF%9B%E8%A1%8C%E8%B6%85%E5%88%86%E8%BE%A8%E7%8E%87/</guid><description>
<![CDATA[<h1>【图像恢复算法】使用Real-ESRGAN进行超分辨率</h1><p>作者：Lunarveil（3415320767@qq.com）</p>
        
          <h1 id="图像恢复算法使用real-esrgan进行超分辨率">
<a class="header-anchor" href="#%e5%9b%be%e5%83%8f%e6%81%a2%e5%a4%8d%e7%ae%97%e6%b3%95%e4%bd%bf%e7%94%a8real-esrgan%e8%bf%9b%e8%a1%8c%e8%b6%85%e5%88%86%e8%be%a8%e7%8e%87"></a>
【图像恢复算法】使用Real-ESRGAN进行超分辨率
</h1><blockquote>
<p>注：本文部分原配图已遗失，相关步骤以文字说明为准，不影响操作。</p>
</blockquote>
<h2 id="什么是esrgan以及什么是real-esrgan">
<a class="header-anchor" href="#%e4%bb%80%e4%b9%88%e6%98%afesrgan%e4%bb%a5%e5%8f%8a%e4%bb%80%e4%b9%88%e6%98%afreal-esrgan"></a>
什么是ESRGAN，以及什么是Real-ESRGAN
</h2><h3 id="1esrgan">
<a class="header-anchor" href="#1esrgan"></a>
1.ESRGAN
</h3><p>​        ESRGAN 由 Xintao Wang 等人于 2018 年提出，旨在通过对抗生成网络（GAN）进一步提升图像超分辨率重建的视觉效果。它是在 SRGAN（Super‑Resolution GAN）的基础上改进而来，重点解决了高频细节表现不足和生成结果偏“平滑”的问题。</p>
        
        <hr><p>本文2026-02-06首发于<a href='https://lunarveil.top/'>My blog,welcome~</a>，最后修改于2026-02-06</p>]]></description></item><item><title>Java学习笔记——方法篇</title><link>https://lunarveil.top/post/java%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%94%E8%AE%B0%E6%96%B9%E6%B3%95%E7%AF%87/</link><pubDate>Sat, 06 Dec 2025 00:00:00 +0000</pubDate><author>3415320767@qq.com (Lunarveil)</author><guid>https://lunarveil.top/post/java%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%94%E8%AE%B0%E6%96%B9%E6%B3%95%E7%AF%87/</guid><description>
<![CDATA[<h1>Java学习笔记——方法篇</h1><p>作者：Lunarveil（3415320767@qq.com）</p>
        
          <h2 id="java学习方法篇">
<a class="header-anchor" href="#java%e5%ad%a6%e4%b9%a0%e6%96%b9%e6%b3%95%e7%af%87"></a>
Java学习——方法篇
</h2><h3 id="方法">
<a class="header-anchor" href="#%e6%96%b9%e6%b3%95"></a>
方法
</h3><h4 id="什么是方法">
<a class="header-anchor" href="#%e4%bb%80%e4%b9%88%e6%98%af%e6%96%b9%e6%b3%95"></a>
什么是方法
</h4><p>方法是程序中的独立功能，也是最小的执行单元</p>
<p>我们可以把经常使用的代码打包，放在方法当中</p>
<p>这样可以提高程序的复用性和可维护性</p>
        
        <hr><p>本文2025-12-06首发于<a href='https://lunarveil.top/'>My blog,welcome~</a>，最后修改于2025-12-06</p>]]></description></item><item><title>Java学习笔记——判断篇</title><link>https://lunarveil.top/post/java%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%94%E8%AE%B0%E5%88%A4%E6%96%AD%E7%AF%87/</link><pubDate>Wed, 26 Nov 2025 00:00:00 +0000</pubDate><author>3415320767@qq.com (Lunarveil)</author><guid>https://lunarveil.top/post/java%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%94%E8%AE%B0%E5%88%A4%E6%96%AD%E7%AF%87/</guid><description>
<![CDATA[<h1>Java学习笔记——判断篇</h1><p>作者：Lunarveil（3415320767@qq.com）</p>
        
          <h2 id="判断语句">
<a class="header-anchor" href="#%e5%88%a4%e6%96%ad%e8%af%ad%e5%8f%a5"></a>
判断语句
</h2><p>在编程中，判断语句让我们能够根据不同的条件执行不同的代码。生活中的判断无处不在：如果明天不下雨，我就去爬山；如果考试成绩及格，就奖励自己一顿大餐。程序中的判断也是如此——&ldquo;只有满足对应的条件，对应的代码才能执行&rdquo;。</p>
        
        <hr><p>本文2025-11-26首发于<a href='https://lunarveil.top/'>My blog,welcome~</a>，最后修改于2025-11-26</p>]]></description></item><item><title>Java学习笔记——入门篇</title><link>https://lunarveil.top/post/java%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%94%E8%AE%B0/</link><pubDate>Wed, 19 Nov 2025 00:00:00 +0000</pubDate><author>3415320767@qq.com (Lunarveil)</author><guid>https://lunarveil.top/post/java%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%94%E8%AE%B0/</guid><description>
<![CDATA[<h1>Java学习笔记——入门篇</h1><p>作者：Lunarveil（3415320767@qq.com）</p>
        
          <h2 id="java入门">
<a class="header-anchor" href="#java%e5%85%a5%e9%97%a8"></a>
Java入门
</h2><p>说起Java，它可是一门老牌编程语言了，从1995年诞生至今已经有将近30年的历史。Java以&quot;Write Once, Run Anywhere&quot;为核心理念，凭借其跨平台特性、强大的生态系统和稳定的性能，一直占据着编程语言排行榜的前列。无论你是想进入企业级开发、Android开发，还是大数据领域，Java都是一块很好的敲门砖。</p>
        
        <hr><p>本文2025-11-19首发于<a href='https://lunarveil.top/'>My blog,welcome~</a>，最后修改于2025-11-19</p>]]></description></item></channel></rss>