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03:55 AM · Nov 07 ,2025
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keima-kai 頭像

keima-kai - The Future Of Design: Human-Powered Or AI-Driven?

This article has been kindly supported by our dear friends at STUDIO, a web design app supercharged with AI for unparalleled design freedom. Thank you! For years, reports have been warning

ux , AI , Design

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lying7 頭像

躺柒 - 讀共生：4_0時代的人機關係04前景展望

1.顛覆式技術變革 1.1.通常會歷時數十年 1.1.1.從磁帶、光盤、MP3播放器、智能手機到流媒體播放服務的演變 1.1.2.從大哥大、翻蓋手機、配備鍵盤的手機、配備觸摸屏的智能手機到最近配備語音界面的智能手機 1.1.3.每十年都會發生一輪全新變革 1.2.每十年都會發生一輪全新變革。過去五十年中，每個十年的特點都是圍繞一代技術對上一代技術的取代（或

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lying7 頭像

躺柒 - 讀共生：4.0時代的人機關係13科技公司（上）

1.技術與責任 1.1.在亞馬遜和谷歌，並非所有員工都對自己公司的前景感到滿意，他們在那時普遍擔心公司會搖身一變，從民用商業產品開發者變成國防承包商和“老大哥”監控技術的供應商 1.2.數據庫可能會被黑客入侵。分析軟件可能會被改換用途，用於在數百萬人不知情的情況下創建他們的用户畫像，然後有針對性地向他們傳達量身定製的政治信息、將他們標記為可能持不同政見者，或者跟蹤他們的線上和線下行為 1.3.消

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qlzmgeo 頭像

奇林智媒GEO - 2026年成都品牌主，如何選擇AI優化搜索（AI GEO）合作伙伴，附壓箱底選購技巧

近期，在與多位成都消費品領域的企業家交流中，一個共識逐漸清晰：當消費者開始習慣向AI助手詢問“成都本地有哪些設計感強的傢俱品牌”或“小户型廚房用什麼廚電更巴適”時，傳統的營銷打法正在失效。品牌突然面臨一個緊迫的挑戰：在AI驅動的全新決策入口中，自己彷彿成了一個“隱形者”。 這一困境源於數字營銷環境的根本性變遷。過往的官網、電商詳情頁、社交媒體內容等資產，與生成式AI（AIGC）的語義理解和推薦邏輯

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躺柒 - 讀人工智能全球格局：未來趨勢與中國位勢04六十年沉浮錄

1.人工智能1.0時代 1.1.推理與搜索佔據主導 1.2.達特茅斯會議後的20年，是人工智能1.0時代 1.3.符號主義幾乎主導了人工智能領域的研究，推理和搜索成為人們的主要研究對象，啓發式搜索、知識表示和機器翻譯等技術獲得了很大的發展 1.4.1956年IBM公司科學家亞瑟·塞繆爾在電視上首次展示了會下西洋跳棋的人工智能程序，給當時的人們留下了很深的印象 1.4.1.可以記住175

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lying7 頭像

躺柒 - 讀人工智能全球格局：未來趨勢與中國位勢18專家視角(下)

1.倫理研究 1.1.劉哲 1.1.1.北京大學哲學系副主任、長聘副教授 1.1.2.《中國機器人標準化白皮書》 1.2.法律規制具有一定的滯後性，當人工智能和機器人帶來的現實問題還未出現的時候，是很難從法律方面進行監管的 1.3.從英美這些國家的做法來看，它們意圖把倫理價值融入人工智能和機器人技術設計初期，而不是等事情發生了再去敲打 1.4.倫理難題 1.

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u_15644617 頭像

u_15644617 - 告別繁瑣操作！這款神器用 AI 輕鬆繪製專業圖表！

大家好，我是 Java陳序員。 在日常工作中，我們常常要繪製架構圖、流程圖等。 你是否也曾經歷過這些場景：對着空白的 Draw.io 界面發呆，想畫個系統架構圖卻不知從何下手？花兩小時調整流程圖佈局，結果元素還是擠成一團？好不容易畫完的雲架構圖，領導一句“重新排版”讓你心態崩潰？ 今天，給大家推薦一款製圖神器，用 AI 幫助你輕鬆繪製專業圖表！

yyds乾貨盤點 , drawio , deepseek , AI , aigc , AI作畫

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epdfs 頭像

到天涯看書 - 谷歌大佬開源AI Agent設計模式-《智能體設計模式:智能系統構建實戰指南》- 免費PDF下載

內容簡介 本書是谷歌大佬Antonio Gulli為人工智能領域編寫的一本實戰型指南，全書通過邏輯嚴密的框架設計與真實場景的案例演示深入闡述了構建現代智能體的核心設計模式與落地方法論，非常適合想學習瞭解 Agent 智能體的開發者。 2025 年 10 月初，谷歌資深工程主管、傑出工程師 Antonio Gulli 免費公開發布了一本長達 400 多頁的新書——《Agentic Design

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dmx778 頭像

大模型玩家七七 - RAG 不是萬能解，這些場景你一開始就不該用

RAG 最常見的失敗，並不是“沒效果”，而是“用錯地方” 如果你觀察過一段時間大模型落地項目，會發現一個非常有意思的現象。 很多團隊做 RAG，並不是因為認真分析過需求， 而是因為： “大家都在用 RAG。” 於是 RAG 成了一種默認選項： 有知識問題 → RAG 模型不懂 → RAG 業務效果不好 → 再加一層 RAG 結果就是： 系統越來越

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efancn 頭像

nafe - 考研高等數學筆記01：函數與極限 緒論

考研高等數學筆記01：函數與極限 緒論 1 緒論 1.1 微積分研究的主要內容 微積分研究的主要內容是：事物運動中的數量變化規律，包括： \[事物運動中的數量變化規律 \begin{cases} 觀察方式\begin{cases}宏觀\\微觀\end{cases}\\\\ 變化方式\begin{cases}均勻變化\\非均勻變化\end{cases} \end{cases} \] 1.2 微觀

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joas-pambou 頭像

Joas Pambou - A Simple Guide To Retrieval Augmented Generation Language Models

Suppose you ask some AI-based chat app a reasonably simple, straightforward question. Let’s say that app is ChatGPT, and the question you ask is right in its wheelhouse, like, “What is Langchain?” T

Techniques , Tools , AI

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znai 頭像

老艾的智能世界 - 最新AI換臉軟件，全面升級可直播，Mirage下載介紹（支持cpu）

Mirage是一款功能強大且操作簡單的AI換臉工具，它採用先進的人工智能技術，基於PyTorch+TensorRT框架構建，憑藉雙加速特點實現換臉速度提升數倍，打破了傳統換臉工具在速度與效果上的瓶頸，為用户提供圖片、視頻、網絡直播等多場景的逼真換臉體驗 針對圖片和視頻換臉場景，用户只需導入待換臉的圖片與目標人臉圖片、視頻，軟件會自動識別人物面部特徵並精準完成替換，相比傳統換臉工具，Mirage優

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yldeveloper 頭像

yLDeveloper - 一隻菜鳥學深度學習的日記：入門卷積

本文以作者閲讀《Dive into Deep Learning》為線索，融合串聯了自身理解感悟、原始論文、優秀文章等。如有無意侵權，請聯繫本人刪除。 卷積神經網絡，由圖像處理而生，但在NLP等方面仍有較大作用。 圖像分辨率大時，對模型參數數量要求很多 原理： 物體是什麼 與 物品所在的位置 無關 --- 平移不變性 最初只探索圖像中的局部區域，忽略不同空間的關係 --- 局

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yupi 頭像

程序員魚皮 - 剛剛，Claude Opus 4.6 和 GPT-5.3-Codex 同時炸場！AI 編程要變天了

大家好，我是程序員魚皮。 今天凌晨，AI 圈又雙叒炸了。Anthropic 和 OpenAI 幾乎同時發佈了自家的最新大模型 —— Claude Opus 4.6 和 GPT-5.3-Codex，中門對狙，火藥味十足。 這次兩家是真往編程和實際工作能力上捲了，不是那種 “跑分升了 2 個點” 就發篇博客的敷衍更新。 下面我帶大家快速瞭解一下，這兩個模型到底更新了什麼？對我們程序員和 AI 玩家來

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lying7 頭像

躺柒 - 讀智能新物種03新物種

1.新物種 1.1.動物世界包含擁有各種各樣才能的物種，其中許多動物的能力都超越了人類 1.2.當談到機器人和人工智能時，我們卻關注着某些特殊的智能和技能，即我們自己所擁有的 1.3.在思考人工智能時總是使用人類的大腦作為模型，這樣做的部分原因在於，從歷史上看，最早的人工智能開發者的目標正是：再現人類的智能 1.4.弄清楚人類是如何學習的，並試圖在機器中再現這一過程 1.5.自動化已經並將繼續對

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wintersun 頭像

PetterLiu - 實戰利用LLM輔助小程序逆向與HTTP報文漏洞挖掘

摘要： 在Web安全與小程序逆向分析中，面對成千上萬條HTTP請求日誌，人工審計往往效率低下且容易遺漏邏輯漏洞。本文將介紹一種高效的新型工作流：“Fiddler抓包 + 文本導出 + LLM智能體分析”。通過一個真實的婚戀交友SaaS小程序案例，我們演示瞭如何利用大模型快速破解簽名算法，並從Raw報文中精準挖掘出嚴重級越權（IDOR）與未授權圖牀漏洞。 1. 核心思路：讓LLM成為

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Goblinscholar 頭像

哥布林學者 - 吳恩達深度學習課程五：自然語言處理 第一週：循環神經網絡 （四）RNN 中的梯度現象

此分類用於記錄吳恩達深度學習課程的學習筆記。 課程相關信息鏈接如下： 原課程視頻鏈接：[雙語字幕]吳恩達深度學習deeplearning.ai github課程資料，含課件與筆記:吳恩達深度學習教學資料 課程配套練習（中英）與答案：吳恩達深度學習課後習題與答案 本篇為第五課的第一週內容，1.8的內容以及一些相關基礎的補充。 本週為第五課的第一週內容，與 CV 相對應的，這一課所有

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Goblinscholar 頭像

哥布林學者 - 吳恩達深度學習課程四：計算機視覺 第一週：卷積基礎知識（一）圖像處理基礎

此分類用於記錄吳恩達深度學習課程的學習筆記。 課程相關信息鏈接如下： 原課程視頻鏈接：[雙語字幕]吳恩達深度學習deeplearning.ai github課程資料，含課件與筆記:吳恩達深度學習教學資料 課程配套練習（中英）與答案：吳恩達深度學習課後習題與答案 本篇為第四課的第一週內容，1.1到1.3的內容。 本週為第四課的第一週內容，這一課所有內容的中心只有一個：計算機視覺。應

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longlong688 頭像

longlong688 - 魔搭社區-2025文旅智能體創新大賽-參賽作品記錄

智能行程規劃工具2.0 一. 網頁初嘗試 一開始通過HTML寫，發現調用智能體的api密鑰只能明文保存，通過加密讀取存在問題， 也不會用魔搭社區的py語法讀取保存密鑰。 二. 前後端連接 瞭解和嘗試使用後端，在豆包的幫助下，成功跑通本地電腦和雲服務器，用其他雲服務器嘗試也可以和後端連上。 嘗試部署到創空間，發現創空間只認https鏈接網址，通過http+ip（域名）連接不上，用海外服務器連接

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Coding茶水間 - 基於深度學習的野外環境下野生動物檢測系統演示與介紹(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+訓練代碼+數據集)

視頻演示 基於深度學習的野外環境下野生動物檢測系統 1. 前言​ 大家好，歡迎來到Coding茶水間！ 今天我們要分享的項目是《基於YOLO算法的野外環境下野生動物檢測系統》。 在當前的計算機視覺領域，雖然算法迭代迅速，但在複雜多變的野外環境中實現高精度的實時檢測依然面臨挑戰。針對這一現狀，我們團隊完成了一套成品級的解決方案。該系統利用YOLO系列算法，能夠精準識別包括郊狼、鹿、野豬、兔子和浣

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Coding茶水間 - 基於深度學習的吸煙檢測系統演示與介紹(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+訓練代碼+數據集)

視頻演示 基於深度學習的吸煙檢測系統 1. 前言​ 大家好，歡迎來到Coding茶水間。今天我們要聚焦一個與公共健康、安全管理緊密相關的技術方案——基於YOLO算法的吸煙檢測系統。在正式演示前，不妨先聊聊這個領域的現狀與挑戰：隨着公共場所禁煙法規的普及（如機場、醫院、校園、生產車間）和安全生產監管的強化，吸煙行為的精準識別已成為維護無煙環境、預防火災風險的關鍵環節。然而，傳統檢測方式高度依賴人工巡

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u_16099337 頭像

IT獨行俠客 - 常用數據清洗方法大盤點_51CTO博客

大數據清洗：從“髒數據”到“黃金礦”的魔法變身術 關鍵詞：數據清洗、髒數據、ETL、數據質量、大數據優化、特徵工程、Pandas實戰 摘要：大數據時代，“數據是黃金”的説法早已深入人心，但剛從業務系統、傳感器或用户行為中採集到的數據，往往像剛從河裏撈上來的沙子——混着泥土、石頭、碎玻璃，甚至還有爛葉子。要想從這些“髒

spark , 髒數據 , 大數據 , 數據清洗 , 數據 , AI

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Coding茶水間 - 基於深度學習的交通事故檢測系統演示與介紹(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+訓練代碼+數據集)

視頻演示 基於深度學習的交通事故檢測系統 1. 前言​ 大家好！歡迎來到Coding茶水間。今天我們將深入探討一個極具現實意義的技術方案——基於YOLO算法的交通事故檢測系統。在正式演示前，不妨先聊聊這個領域的現狀與挑戰：隨着城市化進程加快，道路交通事故頻發已成為威脅公共安全的重要隱患。傳統交通事故監控依賴人工巡檢或簡單視頻回放，不僅效率低下（漏檢率高、響應滯後），更難以應對海量交通數據的實時分析

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Lynch_Warren - 產品評測：Visual Paradigm AI 聊天機器人 —— 開發者建模的“AI加速器”真實體驗

作為一名常年與 UML 圖表打交道的開發者，我曾經歷過： 畫一個用例圖，花半小時拖拽、調位置、畫箭頭 為「include」和「extend」到底怎麼畫而糾結 團隊開會時，大家看着一張“看不懂”的圖，反覆解釋 直到我試了Visual Paradigm AI 聊天機器人（chat.visual-paradigm.com），我才真正體會到： 原來建模，可

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