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03:55 AM · Nov 07 ,2025
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躺柒 - 讀人本智能產品設計6原則09鏈接(上)

1.鏈接 1.1.進行智能社交需要具有高強度的認知能力，需要產品花費時間，並具備一定的計算能力才能完成 1.2.體重秤、追蹤器、計步器和整個健身行業的“健身”設備在內的現有設備在這方面都已經做得足夠好了 1.2.1.變化的原因是現在所有的設備都可以相互連接 1.3.Noom服務 1.3.1.關鍵是一項可以連接所有信息服務的強大功能，它可以讓我一目瞭然地瞭解我的減肥進步歷史，並將食

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HuiZhu - 3小時變成30分鐘：AI把"案例分析"從玄學變成流水線

一個MBA學生，每門課要做3-5個案例研究。 一個商業分析師，每月要產出10+份競品分析。 一個產品經理，每次上線前要覆盤5-8個歷史項目。 這些數字背後，是一個殘酷的現實：大多數人的案例分析，本質上是在"寫讀後感"。 哈佛商學院做過一項研究，同樣的案例材料，專業分析師和普通學生的產出質量差距高達300%。差距不在智商，而在分析框架。 專業分析師腦子裏有一套"模板"：PESTEL分析宏

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lying7 頭像

躺柒 - 讀人本智能產品設計6原則11整合(上)

1.整合 1.1.設計一件聰明的社交智能產品，其方法是要承認界面的侷限性，而不是急於嘗試複製人類可能做的事情 1.2.Phonekerchief 1.2.1.一款用銀纖維製成的手帕，可用來屏蔽手機來電和短信 1.2.2.使用Phonekerchief手帕可以用一種可見的方式提供更加明確的社交信號，並且手帕更適用於休閒的社交環境，它會與餐巾、桌布融為一體 1.2.

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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 第二週：詞嵌入（二）詞嵌入模型原理

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 本篇為第五課的第二週內容，2.4到2.5的內容以及一些相關知識的補充。 本週為第五課的第二週內容，與 CV 相對應的，這

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sheng-jie 頭像

「聖傑」 - AI 時代，.NET 開發者是向左還是向右？

AI 時代，.NET 開發者向左還是向右？ Microsoft Agent Framework vs LangChain 1.0 —— 一場關乎未來的技術選擇 開篇：十字路口的抉擇 2025年11月的某個深夜，你剛寫完最後一行代碼，準備提交。 突然，技術總監在羣裏發了條消息： "下個季度要上AI智能體項目，大家調研一下技術方案，週五討論。" 你打開搜索引擎，映入眼簾的是： La

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wintersun 頭像

PetterLiu - 採用自動化與智能體數據管道技術

一.戰略挑戰：當前數據工作流程的瓶頸與高昂成本 數據是驅動現代企業分析、決策與創新的核心引擎，而數據管道正是確保數據在企業內部高效、可靠流動的關鍵基礎設施。然而，我們當前依賴手動配置和維護的數據工作流程，正面臨着日益嚴峻的效率瓶頸和成本壓力，這已成為制約我們業務敏捷性和增長潛力的戰略性障礙。 基於對行業實踐的深入研究，當前數據管道的開發與維護流程中存在以下幾個核心痛點，其影響已被精確量化： •

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Coding茶水間 - 基於深度學習的雜草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 基於深度學習的雜草檢測系統演示 1. 前言​ 在農業生產中，雜草的及時檢測與精準識別對作物生長、產量保障及農藥科學施用具有重要意義。傳統雜草識別多依賴人工田間巡查或人工判讀影像，不僅費時費力，而且受主觀經驗和環境條件影響，易出現漏檢或誤判。隨着精準農業和智慧農業的發展，利用計算機視覺與深度學習技術實現自動化雜草檢測成為研究熱點。 目前，基於深度學習的目標檢測算法已在植物表型分析和農田監測

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yjmyzz 頭像

菩提樹下的楊過 - Agent設計模式學習(基於langchain4j實現)(10) - ReACT

這次我們不再討論前文的招聘場景，而是學習一種更為廣泛使用的Agent模式：ReACT (推理+行動)。先來看示意圖： 這跟人類解決問題的思考方式很像：loop(思考-行動)。當我們遇到一系列問題時，通常先思考，逐個想方案(plan)，然後執行(action)，解決1個後（解決過程中，可能會藉助工具），再來解決下1個，直到所有問題都處理完。 定義ReAct Agent 1 pub

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躺柒 - 讀人本智能產品設計6原則08情境

1.情境 1.1.設計團隊不僅要考慮設計的方方面面，還要考慮智能產品所處的社交環境如何影響關鍵的設計決策 1.2.從技術上講，這個最終被命名為莫克西的機器人在走廊上漫步的時候正在處理各種關鍵任務，而在這些時刻發生的社交互動將對它的感知產生巨大影響 1.2.1.可以幫助機器人建立對信任、智能和安全的期望，讓機器人對自身的位置、所處的時間以及周圍人在特定時刻的心理狀態保持一定的敏感性，從而有助於

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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 第二週：詞嵌入（四）分層 softmax 和負採樣

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 本篇為第五課的第二週內容，2.7的內容以及一些相關知識的補充。 本週為第五課的第二週內容，與 CV 相對應的，這一課所有

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lying7 頭像

躺柒 - 讀人本智能產品設計6原則03角色感

1.角色感 1.1.外觀都是根據產品設計發明的整體策略方案所設計的 1.2.把這種整體策略方案稱為產品故事，可以通過外觀和材料以強有力的方式表現出來，並通過聲音、燈光、音頻和文本信息以及動作來增強溝通，即使這種溝通交流是隱含的，看不出有意識地進行溝通或翻譯的痕跡 1.3.優秀的產品設計團隊會一起開發故事，這樣可以從一開始就保持一致的設計理念，建立角色感 1.4.定義產品的特性是講述社交產品故事的

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victoryocco 頭像

Victor Yocco - Beyond The Black Box: Practical XAI For UX Practitioners

In my last piece, we established a foundational truth: for users to adopt and rely on AI, they must trust it. We talked about trust being a multifaceted construct, built on perceptions of an AI’s Ab

ux , AI , Design

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Coding茶水間 - 基於深度學習的白細胞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 基於深度學習的白細胞檢測系統 1. 前言​ 大家好，歡迎來到 Coding 茶水間！ 今天要和大家分享的項目是——基於 YOLO 算法的白細胞檢測系統。在醫學檢驗領域，白細胞的分類與計數是血常規檢查的重要環節，傳統人工鏡檢方式工作量大、主觀性強，容易受疲勞和經驗影響。隨着人工智能技術的發展，尤其是目標檢測算法在醫學影像中的應用不斷成熟，利用計算機視覺自動識別不同類型白細胞，不僅能顯著提升

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OBCE666 頭像

OBCE666 - 讓 Cursor AI 助手秒懂向量數據庫 —— Cursor seekdb 擴展插件使用指南

在 AI 輔助編程時代，開發者越來越依賴智能工具來提升編碼效率。然而，當你在 Cursor 中詢問 seekdb 相關問題時，AI 可能無法給出準確的回答——因為它可能還不夠了解 seekdb 這款剛發佈不久的 AI 原生搜索數據庫。 本文將為大家介紹如何通過 seekdb Cursor Extension，讓 Cursor AI 助手擁有 seekdb 專業知識，從而在大家基於 seekdb 進

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wintersun 頭像

PetterLiu - 智能製造與AI人工智能落地

今天先到這兒，希望對AI，雲原生，技術領導力， 企業管理，系統架構設計與評估，團隊管理, 項目管理, 產品管理，信息安全，團隊建設 有參考作用 , 您可能感興趣的文章: 微服務架構設計 視頻直播平台的系統架構演化 微服務與Docker介紹 Docker與CI持續集成/CD 互聯網電商購物車架構演變案例

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huizhudev 頭像

HuiZhu - 代碼考古學：如何讓你的代碼不再是“未解之謎”？

你有沒有經歷過這種“靈魂出竅”的時刻： 盯着一段三個月前自己親手寫的代碼，感覺像是在看外星文明留下的天書。邏輯極其精妙，變量名簡寫得極其瀟灑，但你就是死活想不起來——這玩意兒到底是用來幹嘛的？ 如果説寫代碼是構建一座宏偉的宮殿，那麼寫註釋就是給這座宮殿繪製“導遊圖”。遺憾的是，在趕進度的修羅場裏，我們往往只顧着添磚加瓦，卻忘了留下任何文字線索。 最終，項目變成了一座“數字迷宮”。新來的同事在裏面暈

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躺柒 - 讀共生：4_0時代的人機關係05信息技術

1.概述 1.1.每家企業都要變成科技公司，這是勢在必行的 1.1.1.信息技術部門在組織內部如同孤島般“與世隔絕”的日子已經一去不復返 1.1.2.企業需要將一般性信息技術嵌入每個部門和每項業務職能，從微不足道的客户接觸點，到至關重要的高層領導決策，都不例外 1.1.3.不僅僅是一場運營方面的轉變，還是一種思維方式 1.1.4.這種思維方式必須反映

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雲棧開源日記 - n8n-workflows：4300+ 自動化工作流的開源數據中台方案

從數據採集痛點説起 在搭建量化交易系統時，數據採集往往是最耗時的環節。對接交易所 API、爬取財報數據、監控輿情信息……這些重複性工作可能佔據團隊 80% 的開發時間。 最近我們發現了一個開源項目 n8n-workflows，它收錄了 4343 個生產級工作流模板，覆蓋 365 個主流 API 接口。雖然不是專門的量化系統，但在數據管道搭建上展現出了獨特價值。 項目核心能力 n8n-workflo

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codingtea 頭像

Coding茶水間 - 基於深度學習的無人機視角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 基於深度學習的無人機視角檢測系統 1. 前言​ 無人機憑藉其靈活性強、成本低、視角獨特等優勢，已成為環境監測、交通管理、農業勘測等領域的重要工具。然而，無人機航拍圖像中的目標往往尺寸較小、分佈密集，且常受到光照變化、複雜背景及運動模糊等因素干擾，導致檢測難度顯著增加。傳統的目標檢測算法在應對此類場景時，常出現漏檢、誤檢及實時性不足等問題。因此，開發一種高效、精準的無人機小目標檢測系統具有

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aurora-zzm 頭像

一葦江湖 - WebDataset使用指南：構建高效深度學習數據管道

在深度學習項目實踐中，數據加載往往成為限制訓練速度的關鍵瓶頸。當數據集規模達到數百萬甚至數十億樣本時，傳統的文件系統隨機訪問方式會導致I/O效率急劇下降，讓昂貴的GPU資源處於閒置等待狀態。WebDataset通過流式處理和順序讀取的設計理念，可以極大提升數據加載性能。 什麼是WebDataset？ WebDataset是一個基於TAR歸檔格式的深度學習數據加載庫，專為處理超大規模數據集而設

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u_16773655 頭像

向量檢索 - 如何通過HTTP API分組檢索Doc

本文介紹如何通過HTTP API在Collection中進行分組相似性檢索。 前提條件 已創建Cluster：創建Cluster。 已獲得API-KEY：API-KEY管理。 Method與URL HTTP POST https://{Endpoint}/v1/collection

向量檢索 , 大數據 , yyds乾貨盤點 , 數據倉庫 , AI , 數據庫 , 人工智能 , 大模型

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wintersun 頭像

PetterLiu - 釘釘A1與飛書AI錄音豆

釘釘A1與飛書AI錄音豆的全面對比分析表。從整體定位來看，兩款產品分別深度綁定各自辦公生態，面向職場會議場景，但在設計理念和功能側重上有明顯差異： 核心差異總結 對比維度 釘釘A1 飛書AI錄音豆 設計哲學 性能優先：強調專業級錄音質量和大容量存儲

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lying7 頭像

躺柒 - 讀人本智能產品設計6原則02人性温度

1.人性温度 1.1.與智能產品進行情感交流所帶來的強大感覺就是產品設計的靈感來源 1.2.筆記本電腦 1.2.1.可能被認為是終極萬能的智能產品 1.2.2.與筆記本電腦之間的溝通幾乎不需要有意識地進行思考或心理訓練 1.2.3.通過鼠標、鍵盤和觸控板等工具來控制電腦的方式是一種令人不適的、不自然的互動方式 1.2.4.筆記本電腦就變成了一個類似人

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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 （二）循環神經網絡

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，1.2到1.4的內容。 本週為第五課的第一週內容，與 CV 相對應的，這一課所有內容的中心只有

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