德里克文：【AI办公工具】小红书文案利器分享

最新推荐文章于 2025-04-25 15:24:01 发布
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文章标签： 人工智能
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副业怎么做？职场新人怎么写出好的小红书文案？我来推荐下实用的免费工具。

德里克文：【AI办公工具】小红书文案利器分享

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德里克文：【AI办公工具】小红书文案利器分享

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 注：本文源自乾坤AI，作者：德里克文，更多内容请关注乾坤AI。​
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【转载】100个思维模型（不一定都适用，各取所需）
我驾驶汽车从不是为了从A点到达B点，我喜欢去感受汽车，与之交流，与之融为一体。
01-09 1万+
世界上最有智慧的人是怎样理性思考的？他们在商业活动和个人生活中是如何做决策的？ 95岁的智慧老人查理·芒格的“多元思维模型”，相信大家都不陌生。他提倡要学习在所有学科中真正重要的理论，并在此基础上形成所谓的“普世智慧”，以此为利器去研究商业投资领域的重要问题。因为每个学科都是从一个独特的角度去切入了解这个世界，都是一个摸象的瞎子。要对世界有真实的了解，就必须掌握多个学科的核心思维方式。本文是对查理·芒格100个思维模型的重磅汇总，值得收藏起来反复研读、推敲精进。正文：对查理·芒格的100个思维模型的汇总是希
查理芒格推荐的100个思维模型
Mage25的博客
10-11 1万+
1.机会成本思维模型 机会成本是指为了某种东西而所要放弃另一些东西的最大价值；也可以理解为在面临多方案择一决策时，被舍弃的选项中的最高价值者是本次决策的机会成本；还指厂商把相同的生产要素投入到其他行业当中去可以获得的最高收益。 2.直觉思维模型 又称为直观，通常被描述为，一种不用经过太多思考过程，很快就能出现的直接想法、感觉、信念或者偏好。当我们有某种信仰，但是不确知它的原因时，通常会将它归于是一种直觉。认知科学认为这是因为生存的演化压力而产生的人类心智能力，让人类可以快速做出判断，采取行动，它通常与
知识图谱记录
weixin_46238304的博客
02-08 1661
知识图谱记录
【精品收藏】世界上最有智慧的人是怎样理性思考的？查理·芒格的100个思维模型...
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查理·芒格的100个思维模型世界上最有智慧的人是怎样理性思考的？他们在商业活动和个人生活中是如何做决策的？查理·芒格说：“思维模型会给你提供一种视角或思维框架，从而决定你观察事物和看待...
100个思维模型（不一定都适用，各取所需）
varyall的专栏
03-22 8949
世界上最有智慧的人是怎样理性思考的？他们在商业活动和个人生活中是如何做决策的？ 95岁的智慧老人查理·芒格的“多元思维模型”，相信大家都不陌生。 他提倡要学习在所有学科中真正重要的理论，并在此基础上形成所谓的“普世智慧”，以此为利器去研究商业投资领域的重要问题。 因为每个学科都是从一个独特的角度去切入了解这个世界，都是一个摸象的瞎子。要对世界有真实的了解，就必须掌握多个学科的核心思维方式。 本文是对查理·芒格100个思维模型的重磅汇总，值得收藏起来反复研读、推敲精进。 ...
如何构建你的认知体系？查理芒格的100个思维模型
十多年IT经验,专注机器视觉,智能制造半导体行业
12-10 7513
构建你的认知体系：查理芒格的100个思维模型1. 机会成本 思维模型2.直觉思维模型3.局部最优与全局最优思维模型4.决策树思维模型5.沉没成本思维模型6.易得性性偏差 思维模型7.确认偏误 思维模型8.损失规避 思维模型9.效率思维模型10.时光机思维模型11.不平衡性思维模型12.非sr思维模型13.隐含前提思维模型14.破束缚思维模型15.卡尼曼双系统思维模型16.九宫格分析思维模型17.启发式偏差思维模型18.六顶帽思维模型19.诺依曼思维模型20.三层解释思维模型21.风险概率思维模型22.完型融
Python项目--基于计算机视觉的手势识别控制系统
exlink2012的专栏
04-23 1750
随着人机交互技术的快速发展，传统的键盘、鼠标等输入设备已经不能满足人们对自然、直观交互的需求。手势识别作为一种非接触式的人机交互方式，具有操作自然、交互直观的特点，在智能家居、游戏控制、虚拟现实等领域有着广泛的应用前景。 本项目旨在开发一个基于计算机视觉的手势识别控制系统，通过摄像头捕获用户的手部动作，实时识别手势类型，并将识别结果转化为相应的控制命令，实现对计算机或其他设备的非接触式控制。
人工智能(AI)对网络管理的影响
最新发布
ITmoster的博客
04-25 458
AI正从工具演变为网络管理的“核心大脑”，其价值不仅在于效率提升，更在于为复杂问题提供系统性解决方案。
LibrePhotos本地部署打造个人云相册安全存储和分享家庭照片(1)
YYDsis的博客
04-24 1246
手机里塞满了珍贵回忆，却担心一不小心就被偷看？别怕，今天我就教你一个绝招——使用自建私有云相册。这不仅比Google Photos更安全可控，还无需公网IP或域名，因为咱们有cpolar这个神器来帮忙打通内网壁垒！跟着我一起，让你的照片管理从此变得既酷又安全吧！
计算机视觉各类任务评价指标详解
qq_47898999的博客
04-25 870
计算机视觉各类任务评价指标详解
tokenizer的用法
大多_C的博客
04-25 421
可以基于现有 tokenizer 进行修改，如添加自定义的 token（tokenizer.add_tokens([“新词”])），从而扩展词汇表，此时可调用 tokenizer.resize_token_embeddings(model) 更新模型嵌入层。]}，有时还会包含其他信息比如 “token_type_ids”、“offset_mapping”（用于对齐）等。• return_tensors: 指定返回类型，如 “pt”（PyTorch tensor）、“tf” 或 “np”（NumPy 数组）
视频汇聚平台智能边缘分析一体机视频智能分析平台智能分析区域入侵检测算法
LntonCEC的博客
04-22 640
这种设备的广泛应用不仅能够提高安全防范的效率和准确性，还能够为各类场所的安全管理提供强大的支持和帮助，从而为社会的稳定和发展做出了积极的贡献。这种设备通过集成图像处理、智能识别和实时监测等先进技术，能够对特定区域内的入侵行为进行有效的监控和识别，从而及时地发现潜在的安全风险并采取适当的应对措施。智能边缘分析一体机的区域入侵检测功能能够提高安全监控系统的警戒性和反应速度，有效减少安全风险和事件发生的可能性，为各类场所（如公共场所、企业园区、仓库等）的安全管理带来极大的便利和帮助。
PyTorch生成式人工智能实战（3）——分类任务详解
盼小辉丶的博客
04-25 853
在本节中，将学习如何使用 PyTorch 创建深度神经网络来执行二分类和多类别分类任务，以便熟练掌握深度学习和分类任务。具体而言，我们将构建一个完整的端到端深度学习项目，使用 PyTorch 将灰度图像的服装物品分类为不同类别，包括外套、包、运动鞋、衬衫等。目的是创建能够执行二分类和多类别分类任务的深度神经网络，为后续学习奠定基础。
AI 工程师崛起：科技浪潮下的新兴力量
2401_86652632的博客
04-25 591
在当今科技迅猛发展的时代，人工智能（AI）无疑是最热门的领域之一。随着基础模型的涌现和开源 / API 的普及，一种新兴的职业 ——AI 工程师，正逐渐崭露头角。他们在 AI 技术的应用和开发中扮演着关键角色，其崛起背后有着诸多深刻的原因，并且正在重塑整个科技行业的格局。今天，就让我们深入探究 AI 工程师这一职业的发展脉络。
软件专利申请：审查意见是“拦路虎“还是“磨刀石“？
wdip15的博客
04-22 697
根据统计，超过85%的专利申请都会经历至少一次审查意见。这不一定是坏事——经过修改的专利，授权后更经得起无效宣告的挑战。就像璞玉需要雕琢，好的专利也是"磨"出来的。下次收到审查意见时，不妨泡杯茶，仔细看看审查员的"批注"。也许你会发现，这恰恰是让技术方案更严谨的好机会。毕竟，专利申请不是"一锤子买卖"，而是场需要智慧的持久战。申请过软件专利的朋友常问："是不是每次申请都会收到一两次审查意见？"作为过来人，今天咱们就用大白话聊聊这个事儿。
盈达科技GEO解决方案：破解AI时代品牌增长困局
欢迎关注！盈达科技博客专注分享生成式引擎优化（GEO）核心技术，解析AI内容生成与搜索引擎协同优化的前沿方法论。
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盈达科技GEO解决方案：破解AI时代品牌增长困局 ——全域优化策略助力企业抢占生成式AI流量高地
职坐标IT培训提升计算机专业就业竞争力
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职坐标IT培训聚焦计算机专业核心技能提升，通过人工智能、大数据等前沿技术实战教学，结合名企合作项目实训，助力学员掌握行业紧缺技术。专业就业指导+职业规划，帮助计算机专业学生突破技术瓶颈，应对行业变革，斩获高薪offer，实现从校园到名企的无缝衔接。
协同过滤（Collaborative Filtering）
pljnb的博客
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在MF基础上引入隐式反馈（如用户浏览、点击行为），增强用户隐向量的表达能力。将用户-物品评分矩阵分解为低维用户隐向量和物品隐向量的乘积，捕捉潜在特征。通过计算物品之间的相似度，基于用户历史喜欢的物品预测其对新物品的兴趣。通过计算用户之间的相似度，利用相似用户的评分预测目标用户的兴趣。
LSTM如何解决梯度消失问题
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在标准RNN中，隐藏状态更新公式为： ht=tanh⁡(Whhht−1+Wxhxt+bh) h_t = \tanh(W_{hh}h_{t-1} + W_{xh}x_t + b_h) ht​=tanh(Whh​ht−1​+Wxh​xt​+bh​) 梯度计算通过链式法则展开： ∂ht∂ht−1=WhhT⋅diag(tanh⁡′(...)) \frac{\partial h_t}{\partial h_{t-1}} = W_{hh}^T \cdot \text{diag}(\tanh'(...)) ∂ht−1​∂
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