Revert "Decouple the technical documentation section"

.github/workflows/ci.yaml

@@ -0,0 +1,41 @@
+name: CI
+
+on:
+  push:
+    branches:
+      - master
+  pull_request:
+    branches:
+      - master
+
+jobs:
+  build:
+    runs-on: ubuntu-latest
+
+    strategy:
+      matrix:
+        node-version: [18.x, 20.x]
+
+    steps:
+      - name: Checkout code
+        uses: actions/checkout@v4
+
+      - name: Setup Node.js ${{ matrix.node-version }}
+        uses: actions/setup-node@v4
+        with:
+          node-version: ${{ matrix.node-version }}
+          cache: 'npm'
+
+      - name: Install dependencies
+        run: npm ci
+
+      - name: Build project
+        run: npm run build
+
+      - name: Upload build artifacts
+        if: matrix.node-version == '20.x'
+        uses: actions/upload-artifact@v4
+        with:
+          name: build-output
+          path: doc_build/
+          retention-days: 7

docs/en/_meta.json

@@ -1,4 +1,9 @@
 [
+  {
+    "text": "technical documentation",
+    "link": "../zh/technical/1-Overview",
+    "activeMatch": "../zh/technical/1-Overview"
+  },
   {
     "text": "Announcement",
     "link": "/announcement/",

docs/zh/_meta.json

@@ -1,4 +1,9 @@
 [
+  {
+    "text": "技术文档",
+    "link": "../zh/technical/1-Overview",
+    "activeMatch": "../zh/technical/1-Overview"
+  },
   {
     "text": "社团公告",
     "link": "/announcement/",

docs/zh/technical/1-Overview.md

@@ -0,0 +1,71 @@
+# 技术文档
+
+## 欢迎
+
+📢 欢迎来到我们的技术文档目录！这里包含了关于 Linux 运维、音视频开发、Docker 环境配置等方面的详细技术文档，帮助你更好地理解、使用和贡献我们的技术资源。
+
+## 目录
+
+- [技术文档](#技术文档)
+  - [欢迎](#欢迎)
+  - [目录](#目录)
+  - [Linux 运维](#linux-运维)
+  - [音视频开发](#音视频开发)
+  - [Docker 环境配置](#docker-环境配置)
+  - [数据库](#数据库)
+  - [环境配置](#环境配置)
+  - [基础知识](#基础知识)
+  - [其他主题](#其他主题)
+  - [贡献指南](#贡献指南)
+
+## Linux 运维
+
+- [基本的 Linux 命令行操作](./Basic-knowlegde/Linux_command.md)
+- [conda环境名称无法显示的解决方案](./Back-end/C/Conda.md)
+- [Linux_grub启动](./Operation-and-Maintenance/Linux_grub.md)
+- [smb文件传输协议的使用](./Operation-and-Maintenance/linux_smb.md)
+- [三种shell的介绍](./Operation-and-Maintenance/shell.md)
+- [用户权限问题](./Operation-and-Maintenance/user_rights.md)
+- [ssh连接超时问题](./Operation-and-Maintenance/ssh_connect.md)
+- [root远程登录](./Operation-and-Maintenance/Linux_ssh_root.md)
+
+## 音视频开发
+
+- [音频处理入门指南](https://gitee.com/TSGU-OSC/ffmpeg_learn)
+- [视频编码和解码原理](https://gitee.com/TSGU-OSC/ffmpeg_learn/tree/master/command/codec)
+
+## Docker 环境配置
+
+- [使用 Docker 部署和管理应用](./Operation-and-Maintenance/CentOS-Stream-9-Docker.md)
+
+## 数据库
+
+- [Mysql环境配置](./Back-end/Java/MysqlMarkdown.md)
+
+<!-- - [Redis环境配置](./Back-end/Java/RedisMarkdown/redisStudy.md) -->
+
+- [Minio环境配置](./Back-end/Java/MinioMarkdown.md)
+
+## 环境配置
+
+- [vs code C开发环境搭建](./Back-end/C/C_Environment_Configuration/1-README.md)
+
+- [Conda及python的环境配置](./Back-end/C/Conda_Environment.md)
+
+- [Node.js环境配置](./Front-end/nodeJsMarkdown.md)
+
+## 基础知识
+
+- [总览](./Basic-knowlegde/1-Overview.md)
+
+## 其他主题
+
+- [MC服务器搭建](./Operation-and-Maintenance/mc_server.md)
+- [Stable Diffusion本地Docker快速部署](./AI/Stable_Diffusion.md)
+
+## 贡献指南
+
+🌟 如果你有兴趣贡献文档或发现了错误，请参考我们的 [贡献指南](./2-Contributing.md)。
+
+
+---

docs/zh/technical/2-Contributing.md

@@ -0,0 +1,60 @@
+# 贡献指南
+
+欢迎您对我们的开源技术文档仓库做出贡献！我们非常感谢您的帮助，以下是一些建议和指导，以确保贡献的顺利进行。
+
+## 贡献方式
+
+您可以通过以下方式贡献：
+
+1. **报告问题**：发现了文档中的错误或有改进的地方？请创建一个 Issue 来报告问题。
+
+2. **提出改进建议**：如果您有关于文档结构、内容或样式的建议，请通过 Issue 提出您的想法。
+
+3. **提交文档**：如果您有自己的技术文档并希望分享，欢迎提交 Pull Request。
+
+## 报告问题和提出建议
+
+1. 在我们的 [Issues 页面](https://gitee.com/TSGU-OSC/OSC_main/issues) 创建一个新的 Issue。
+
+2. 选择相应的标签，例如“bug”或“enhancement”。
+
+3. 提供清晰而详细的说明，包括问题的复现步骤（如果是报告问题）或您的建议。
+
+## 提交文档
+
+1. Fork 这个仓库并在本地克隆它：
+
+    ```bash
+   git clone https://github.com/your-username/your-repo-name.git
+    ```
+2. 在此目录下新建目录，以内容命名
+    ```bash
+    cd ./blog
+    mkdir your_directory
+    ```
+3. 进入您刚刚创建的目录，创建并编辑您的markdown文档
+    ```bash
+    cd ./your_directory
+    touch README.md
+    vim README.md
+    ```
+4. 提交您的修改
+    ```bash
+    git add .
+    git commit -m "Add/modify your-documentation-file.md"
+    ```
+5. 推送到您的Fork
+    ```bash
+    git push origin feature/your-feature
+    ```
+6. 创建一个 Pull Request（PR）：
+
+- 到您的 Fork 页面，点击 "New Pull Request"。
+- 选择要将您的修改合并到的目标分支。
+- 提供清晰而简洁的 PR 描述。
+7. 我们将审查您的 PR，并在需要时提出建议或请求修改。
+
+## 注意事项
+- 请确保您的文档使用正确的 Markdown 语法，并注意格式的一致性。
+- 如果您贡献的是新的主题，请在目录中添加相应的链接。
+- 我们鼓励包含适当的图片、图表等以提高文档的可读性。如有图片请将图片放入image目录下。

docs/zh/technical/AI/Buddy-MLIR_introduce.md

@@ -0,0 +1,63 @@
+# Buddy-MLIR 技术解析与应用研究指南
+
+Buddy-MLIR 是一个旨在简化基于 MLIR（Multi-Level Intermediate Representation）构建人工智能（AI）编译器和工具开发的开源项目。它通过提供更易于上手的工具、模块化组件和清晰的端到端流程，作为开发者的“伙伴”，帮助他们克服原生 MLIR 生态中复杂的学习障碍。
+
+
+## 一、 Buddy-MLIR 的核心优点（为什么选择它？）
+
+Buddy-MLIR 的价值在于它在继承 MLIR 强大功能的同时，极大地提升了开发者的效率和体验。
+
+1. **极大地降低了 MLIR 的学习曲线**  
+   - 清晰的端到端示例：提供从模型导入到代码生成的完整、可运行的示例。这些示例是初学者快速理解 MLIR 编译器工作流的最佳实践。  
+   - 高层抽象的工具链：封装了原生 MLIR 的复杂性，提供更简洁的 API 和工具链，使开发者无需成为 MLIR 专家也能快速构建功能。
+
+2. **增强了模块化和可复用性**  
+   - 解耦的组件：架构设计高度模块化。其运行时（Runtime）、驱动程序和特定的优化 Pass 都是独立的组件，方便开发者抽取并集成到其他 AI 编译器或工具链中。  
+   - 易于定制的后端：开发者可以基于 Buddy-MLIR 的基础架构，轻松地添加或修改针对特定硬件（如自定义加速器、FPGA 等）的后端支持。
+
+3. **提供完整的 AI 编译流程和运行时支持**  
+   - 全流程覆盖：区别于只关注某个转换阶段的项目，Buddy-MLIR 展示了一个从主流 AI 框架模型（如 ONNX/TensorFlow）输入，经过多级优化，直到生成可执行目标代码的完整、可部署的流程。  
+   - 集成的运行时：包含一个轻量级、可定制的 C++ 运行时库，负责关键的部署任务，例如内存管理、权重加载和函数调用。
+
+4. **聚焦于 AI 领域的性能优化**  
+   AI 友好型 Pass：提供针对 AI 模型性能的关键优化 Pass，包括：  
+   - 算子融合 (Operator Fusion)：减少内存访问和内核启动开销。  
+   - 内存布局优化：提高数据局部性（Data Locality）。  
+   - 高性能循环转换：利用循环分块、循环展开等技术提升效率。
+
+
+## 二、 模型优化和编译研究的使用指南
+
+要开始使用 Buddy-MLIR 进行模型优化和编译研究，建议按以下三个阶段循序渐进地深入。
+
+
+### 阶段一：环境搭建与前端（模型导入）
+
+| 步骤 | 目标 | Buddy-MLIR 中的实践方法 | 关键研究点 |
+|------|------|-------------------------|------------|
+| 1. 环境搭建 | 编译并运行 Buddy-MLIR 项目。 | 遵循项目文档，编译 C++ 核心库和 Python 绑定。 | 熟悉 MLIR 编译器依赖和构建流程（CMake）。 |
+| 2. 模型导入 | 将外部模型转换为 MLIR IR。 | 使用 Buddy-MLIR 提供的工具链或示例，将 ONNX/TensorFlow 模型转换为高层 MLIR 方言（如 TOSA 或 MHLO）。 | 研究算子映射的正确性，确保前端转换过程中的语义保真度。 |
+| 3. 基础运行 | 验证 IR 转换的正确性。 | 运行未经优化的模型，验证其在目标硬件上的功能正确性。 | 理解 Buddy-MLIR 的**运行时（Runtime）** 机制及其在数据管理中的作用。 |
+
+
+### 阶段二：中层优化与转换（性能核心）
+
+这是利用 Buddy-MLIR 进行性能优化的核心研究阶段。
+
+| 步骤 | 目标 | Buddy-MLIR 中的实践方法 | 关键研究方向 |
+|------|------|-------------------------|--------------|
+| 1. 算子融合 (Fusion) | 减少开销，提升性能。 | 观察和修改 Buddy-MLIR 中针对 Linalg 或特定 AI 算子设计的融合 Pass。 | 设计更高效的融合策略，以适应不同的模型结构（如 RNN、Transformer）和目标硬件特性。 |
+| 2. 内存布局优化 | 提高数据局部性。 | 实验改变张量内存布局（如 NCHW $\rightarrow$ NHWC）的 Pass。 | 研究最优内存布局的自动选择机制，以及如何在多级缓存（L1/L2）的硬件上实现最佳的缓存命中率。 |
+| 3. 高层转换 | 将 AI 语义降低到 Linalg 方言。 | 学习 TOSA/MHLO 等高层方言如何通过 Pass 转换到 linalg 方言。 | 专注于图优化技术，如常量折叠和图结构重写，以简化后续的编译工作。 |
+| 4. 新优化 Pass 开发 | 实现自己的创新优化想法。 | 以 Buddy-MLIR 的现有 Pass 为模板，学习利用 MLIR 的 PassManager 和 PatternRewriter 来开发新的 Pass。 | 探索基于 MLIR 的硬件无关优化和形状推导。 |
+
+
+### 阶段三：降低与代码生成（硬件适配）
+
+此阶段重点是将优化后的 IR 转换为目标硬件可执行的代码。
+
+| 步骤 | 目标 | Buddy-MLIR 中的实践方法 | 关键研究方向 |
+|------|------|-------------------------|--------------|
+| 1. 逐步降低 | 将 Linalg 降级到 Affine/SCF/Vector。 | 观察 Pass 流水线如何将 Linalg 算子逐步转换为循环 (affine/scf) 和 SIMD 指令 (vector)。 | 研究循环转换（如分块、剥离、展开）的策略及其对性能的影响，并探索自动代码生成工具（如 mlir-opt）的使用。 |
+| 2. 向量化与并行化 | 利用硬件的 SIMD/多核能力。 | 检查 IR 如何降低到 Vector 方言，以及如何利用 GPU 或 LLVM 方言进行并行化。 | 专注于自动向量化的挑战，设计更智能的 Pass 来识别和转换适合并行执行的模式。 |
+| 3. 新硬件后端集成 | 适配自定义或新的硬件架构。 | 在 Buddy-MLIR 的 JIT/AOT 流程中，扩展代码生成后端，以支持目标硬件所需的指令集或运行时 API 调用。 | 研究如何为新的**特定领域架构（DSA）** 定制 MLIR 方言和降低策略，实现高效的编译。 |s

docs/zh/technical/AI/How_to_configure_TableGen_and_MLIR_in_VSCode.md

@@ -0,0 +1,13 @@
+# 在vscode中如何配置TableGen and MLIR
+
+## 第一步：
+如图所示，在vscode中寻找tablegen相关插件
+![Alt text](../../../public/technical/AI/AI_vscode_TableGen_1.png)
+下载图中用红框圈住的插件后进入`ctrl+，`快捷键进入设置界面，输入`tablegen-lsp.includePaths`
+## 第二步：
+![Alt text](../../../public/technical/AI/AI_vscode_TableGen_2.png)
+如图所示，初次进入这里面应该是空白的，我们点击添加项，按照图中的路径找到你的llvm中`build/mlir/llvm`中的include把绝对路径粘贴上去\
+⚠️请注意，如果llvm项目是你所开发项目的依赖，那么请在`Include Path`中添加你项目中`include`的路径，以确保它能够找到你的`.td等文件`
+# 第三步：
+最后一步按 `Ctrl+Shift+P` 运行 Developer: Reload Window，这样就能将你的配置保存起来了。你的tablegen就可以进行定义跳转等功能了
+