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梓源 - 從圖靈測試到Deepseek 張偉界哈工大

解鎖AI知識體系：從圖靈測試到DeepSeek的深度探索 在人工智能技術席捲全球的當下，哈爾濱工業大學推出的“人工智能：從圖靈測試到DeepSeek”公開課，猶如一座指引方向的燈塔，為渴望深入瞭解AI領域的人們提供了系統化、全景式的學習路徑。這門課程不僅梳理了AI從理論萌芽到技術爆發的演進脈絡，更以DeepSeek等中國原創技術為案例，展現了AI在科研、產業與教育領域的變革性影響。 溯源：圖

deepseek , 後端

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程序員阿偉 - 《深析遊戲社交量化邏輯：解鎖留存付費的核心傳導路徑》

很多時候量化社交影響的誤區，不在於指標不夠繁雜，而在於誤將“社交行為數量”等同於“社交關係價值”，比如單純統計好友數量、互動頻次，卻忽略了社交關係的雙向性、協作依賴性、圈層歸屬感這些核心維度，反而讓量化結果失去落地指導意義。真正有效的量化分析，核心是拆解社交關係的“價值內核”，區分不同社交形態（強協作、弱互動、圈層綁定）對留存付費的差異化影響，比如公會內長期協作的戰友關係，與隨機匹配的臨時隊友關係

遊戲

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程序員阿偉 - 《構建遊戲實時流失預警模型的核心邏輯》

玩家流失預警的關鍵痛點從來不是捕捉顯性的行為衰減，而是解碼藏在時序流轉裏的隱性流失信號—那些散落在跨模塊交互、行為節奏變化中的序列異動，往往比單純的在線時長縮短、任務參與度下降更早暴露玩家的離開傾向，也是實時預警模型能否實現“提前干預、精準留客”的核心突破口。早期探索流失預警時，很容易陷入靜態指標堆砌的誤區，比如僅聚焦登錄頻次、付費間隔、副本通關率等孤立數據，卻忽略了玩家行為本身是連貫的時序整體，

遊戲

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KAI智習 - 時代週刊致敬“AI建築師”，螞蟻開源 LLaDA 2.0，谷歌 NotebookLM 升級

2025 年的尾聲比想象中來得更熱鬧一些。 科技圈，既有象徵意義極強的“年度人物”定調，也有真金白銀的百億級算力豪賭。從國外的 Anthropic、Mistral 到國內的螞蟻技術研究院，大家似乎都在趕着交出一份年度答卷。 🏆 《時代》週刊：致敬“AI 建築師” 歷史總是驚人的相似。繼當年“個人電腦”登上封面後，《時代》週刊宣佈將 “人工智能的建築師”（The Architects of

機器學習 , llm , 資訊 , 人工智能

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人工智能AI技術 - 【SD教程】提示詞

提示詞用於描述想要的畫面，也就是想生成什麼就寫什麼。 舉個例子，如果想要繪製一個荷花場景，可以用以下文字進行描述：“在廣闊的湖面，波光粼粼，有無數的荷葉，有的是淺綠色，有的是深綠色，真是太美了。” SD內核只支持英文輸入，不過，漢化界面上提供了將中文翻譯為英文的功能。 在編輯框“請輸入新關鍵詞”裏輸入中文後，按Enter回車鍵即可翻譯為英文，注意系統會在最後一個單詞後面自動添

插入圖片 , 3c , 人工智能 , 深度學習 , fish

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無邪的課本 - VMware Workstation 17.5 安裝教程（小白也能看懂）

​ 準備文件： 安裝包下載：https://pan.quark.cn/s/2ae56b99cc65，先下載好VMware-workstation-full-17.5.0-22583795.exe，放桌面或者容易找的地方。 1. 雙擊運行安裝包 找到剛才下載的 exe 文件，雙擊打開。 如果彈出用户賬户控制（就是問你要不要允許這個程序改電腦），點是。 2. 開始安裝嚮導 出來一個歡迎界面，直接點下一

windows

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deephub - DeepSeek-R1 與 OpenAI o3 的啓示：Test-Time Compute 技術不再迷信參數堆疊

過去2年，整個行業彷彿陷入了一場參數競賽，每一次模型發佈的敍事如出一轍：“我們堆了更多 GPU，用了更多數據，現在的模型是 1750 億參數，而不是之前的 1000 億。” 這種慣性思維讓人誤以為智能只能在訓練階段“烘焙”定型，一旦模型封裝發佈，能力天花板就被焊死了。 但到了 2025 年，這個假設徹底被打破了。 先是 DeepSeek-R1 證明了只要給予思考時間，Open-weight

llm , 人工智能 , 深度學習

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軟件求生 - 小米的奇幻編程之旅：當 JavaScript 語法變成了一座魔法城

很多人第一次學 JavaScript 語法時，都覺得它像一座迷宮：規則很多、坑也不少。 而我那天晚上敲代碼敲到困，眼睛一閉一睜，居然穿越到了一個叫 “JS 魔法城” 的奇怪地方。城門口立着一塊大牌子，上面寫着： “來者止步：進入本城，請遵守 JavaScript 語法，否則法術失敗、代碼報錯、Bug 會追着你跑。” 我揉揉眼睛，心説：這

標識符 , 大小寫 , yyds乾貨盤點 , 嚴格模式 , 前端開發 , Javascript

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愛跑步的香蕉_cKtiNz - 當AI成為同事：HR的“戰鬥力”正在被重新定義

當AI成為同事：HR的“戰鬥力”正在被重新定義 過去十年，HR的競爭聚焦於勤奮度與溝通細緻度；進入AI時代，競爭核心轉變為能否讓AI成為自身“戰鬥力”。行業調查顯示，超68%的企業認為“AI正在改變招聘崗位結構”，超54%的招聘流程將實現自動化，HR的價值也從“做事”轉向“決策”。 一、傳統招聘的現實困境 傳統招聘面臨諸多難題：面試量巨大難以統籌；技術崗面試中，HR難以精準“聽懂”候選

人工智能

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龐然大悟 - NGINX 模塊開發框架：核心鈎子（Hook）機制與模塊編譯加載流程

一、模塊開發框架核心定位：擴展 NGINX 能力的 “接口層” NGINX 採用模塊化架構設計，官方模塊（如 HTTP 模塊、Stream 模塊）僅覆蓋基礎功能，實際業務中需通過自定義模塊實現特殊需求（如請求鑑權、日誌脱敏、自定義負載均衡）。模塊開發框架的核心價值是 提供標準化接口，讓開發者無需修改 NGINX 核心代碼，即可嵌入自定義邏輯，其核心由 “鈎子機制” 與 “編

服務器 , HTTP , 自定義 , 加載 , Nginx

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瀾極美顏SDK - 從源碼到平台上線：基於第三方視頻美顏SDK開發實時直播美顏系統

在實時直播的技術棧中，美顏系統始終是連接技術與用户體驗的關鍵節點。某直播平台技術團隊曾做過一組對比測試：相同主播、相同內容的直播間，啓用優質美顏功能後，觀眾平均停留時長提升53%，主播開播頻次增加27%。對於開發團隊而言，搭建一套穩定、自然的實時直播美顏系統，並非簡單的功能拼接，而是從源碼架構設計開始，經過SDK選型、集成開發、優化測試到最終上線的全流程工程實踐。第三方視

數據 , Android , 人工智能 , 深度學習 , ios

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今晚加個牛腿吃 - PyTorch 全面介紹

和靈活的定製化能力為核心優勢，已成為深度學習領域最主流的框架之一，廣泛應用於科研、工業界的模型研發與落地，尤其在計算機視覺、自然語言處理、強化學習等方向佔據核心地位。 核心優勢 1. 動態計算圖（Dynamic Computational Graph） PyTorch 採用「即時執行」（Eager Execution）模式，計算圖隨代碼運行動態構建，支持在運行時

數據集 , 數據 , pytorch , 人工智能 , 深度學習

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blossom - Rust 模塊化單體架構：告別全局 Migrations，實現真正的模塊自治

在 Rust 後端開發領域，Workspace Modular Monolith（基於工作空間的模塊化單體） 架構正日益流行。這種架構模式巧妙地平衡了開發效率與部署成本：在開發階段，它提供了類似微服務的物理隔離（crates 分離）；而在部署階段，它保留了單體應用的簡單性（單一二進制文件）。 然而，在模塊化的高牆之下，往往隱藏着一個難以忽視的架構短板——數據庫遷移（Database Migrati

後端

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u_13019 頭像

boyboy - coremail日誌格式字段映射

Asp.NetCore源碼學習[2-1]：日誌 在一個系統中，日誌是不可或缺的部分。對於.net而言有許多成熟的日誌框架，包括Log4Net、NLog、Serilog 等等。你可以在系統中直接使用這些第三方的日誌框架，也可以通過這些框架去適配ILoggerProvider 和 ILogger接口。適配接口的好處在於，如果想要切換日誌框架，只要實現並註冊新的 IL

機器學習 , coremail日誌格式字段映射 , logging , 人工智能 , 日誌系統 , ide

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未聞花名AI - 構建AI智能體：四十、K-Means++與RAG的融合創新：智能聚類與檢索增強生成的深度應用

一、前言 前面的文章我們詳細講過，大型語言模型雖在自然語言處理領域展現卓越能力，但仍面臨幻覺問題、知識時效性不足及領域專業性缺失的問題，結合RAG通過“檢索外部知識+增強模型生成”的範式，作為大模型的“外置知識庫”有效緩解上述痛點，無需重新訓練即可動態整合最新領域知識，顯著提升回答準確性與可信度。 然而，傳統 RAG 系統在處理大規模知識庫時存在顯著侷限：全局檢索模式

AIGC二三事 , 聚類 , 人工智能 , 深度學習 , RAG , K-Means++

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編程小匠人傳奇 - MapQuickItem用法sourceItem是否會覆蓋上一個

一、insert ◦1）用insert函數插入pair數據 ◦mapint, string mapStudent; ◦mapStudent.insert(pairint, string(1, “student_one”)); ◦2)用insert函數插入value_type數據 ◦mapint, string mapStudent; ◦mapS

機器學習 , 數據 , 迭代器 , Pair , 人工智能

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我是數據分析師 - 微信小程序progress實現圓形進度

1.實現效果 2.實現原理 前3個常規設置即可，這裏説下第四個樣式 可以看到，這邊有個超出的圓角樣式。 兩種思路： 將整個父元素設置線性漸變色背景，上下兩部分。 設置單個元素的偽元素，偽元素部分設置徑向漸變 思路一： 為父元素設置線性漸變背景

微信小程序 , less , 雲計算 , 微信小程序progress實現圓形進度 , 雲原生 , 偽元素 , Css

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遭老罪的程序猿 - 任務進度停滯怎麼辦？項目管理中推進慢的典型解法

無論項目大小，團隊成員之間的工作進度總是項目管理過程中不可忽視的一環。對於一名產品經理而言，如何突破項目進度受阻的瓶頸，進而保證任務的高效完成，同時維護團隊士氣和文化，是一門既有深度又需要實踐智慧的藝術。 在多年的項目管理經驗中，小編髮現一個普遍的現象：即便項目的目標明確、計劃周密，團隊裏總會有某些成員的任務進度一再拖延，難以推動。這背後的原因複雜多樣，可能涉及到時間預估錯誤、溝通不暢甚至是心理因

教程 , 知識

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遭老罪的程序猿 - 低代碼平台選型全指南：架構、集成、合規與成本2025年最新解析

低代碼平台的核心價值在於“更快、更穩、更可控地把想法變成應用”。選型時，決定成敗的往往不是單項功能，而是平台在企業真實場景中的系統性表現。下面的四個維度是評估主線： 架構與可擴展性：是否能從單應用成長為企業級多租户、多團隊協同的應用羣。 集成與數據流：能否無縫對接現有系統，打通表單、流程、API與消息總線。 治理與安全：開發、發佈、權限與合規是否可審計、可度量、可持續。

教程 , 知識

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遭老罪的程序猿 - 企業售後客服系統怎麼選？選型指南解析

選擇合適的售後客服系統絕非易事，它需要企業綜合考慮內部需求、系統功能、技術要求及供應商水平。一個合適的客服系統能夠幫助企業顯著提升客户體驗，提高運營效率，並最終增強業務競爭力。 隨着技術的不斷髮展，售後客服系統的選擇變得既多樣化又複雜。選對系統能夠提升企業的競爭優勢，而選擇不當可能導致客户流失。本文將詳細探討如何為企業選擇合適的售後客服系統。 一、瞭解企業需求 在選擇售後客服系統之前，首先

教程 , 知識

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夢裏憂鬱 - clusterip內部不通

分佈式ID 生成的ID使用場景 幾乎所有的業務系統，都有生成一個記錄標識的需求，例如：message_id, order_id。這個記錄標識往往就是數據庫中的唯一主鍵，數據庫上會建立聚集索引（cluster index），即在物理存儲上以這個字段排序。 在數據量大時往往需要分庫分表，這些ID經常作為取模分庫分表的依據，為了分庫分表後數據均勻，ID生成往往有“取模

遠程調用 , 分庫分表 , 雲計算 , 數據庫 , 雲原生 , clusterip內部不通

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小屁孩 - contained 使用harbor

字符操作相關_1 1.CONCAT關鍵字 作用:連接字符串 語法:CONCAT(字串1, 字串2) 例如: CONCAT('hello','world') FROM DUAL; 注意:Oracle的CONCAT()只允許兩個參數； 換言之，一次只能將兩個字串串連起來。

contained 使用harbor , 字段 , 虛表 , 字符串 , 雲計算 , 雲原生

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遭老罪的程序猿 - 個人企業郵箱怎麼註冊？5分鐘快速註冊教程

個人企業郵箱是指個人以自己擁有的域名為後綴的電子郵件地址，不同於傳統的免費郵箱服務如 QQ 郵箱、163 郵箱等。目前，越來越多的自由職業者、創業者和小型企業主選擇註冊個人企業郵箱，以提升個人品牌形象和專業度。而 Zoho Mail 作為一款優秀的企業郵箱服務，提供了簡便的註冊流程和豐富的功能。 什麼是個人企業郵箱？ 個人企業郵箱是以您自己的域名為後綴的電子郵件地址。例如，如果您擁有域名

教程 , 知識

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mob64ca140a59b0 - 7900GRE開關

背景 餐廳規劃了一組主燈、兩組燈帶（一組3000k、一組6000k）、一組筒燈。 在後期裝修中餐廳主燈換成了風扇燈，筒燈換成了飛利浦智睿筒燈。但是在餐廳只設置了一個兩位自復位開關。 常規情況下不能滿足主燈、風扇、燈帶、筒燈的開關。 思路 為滿足燈具的控制需求，需要對兩位開關實現一些功能上的複用。 設：左邊開關為 開關1，右邊為 開關

7900GRE開關 , 雲計算 , 雲原生 , 複用 , HTML

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