提炼方法：将大小方法化小方法的手艺

最新推荐文章于 2025-12-16 10:46:15 发布
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本文介绍了一种从复杂代码中提炼简洁方法的有效策略，帮助开发者更好地理解并应用重构技术中的提取方法原则，通过实例演示了如何将冗长的代码块转化为独立的功能模块。
Agentic AI跨文化应用的迭代周期管理：提示工程架构师的经验
AI架构全栈开发实战笔记
08-14 908
想象一下：一个旨在为全球用户提供个性化金融建议的Agentic AI，在北美市场表现出色，却在东南亚遭遇滑铁卢——它推荐的“稳健投资”被视为“过于保守缺乏魄力”，其礼貌的开场白在某些文化中被解读为“不够专业”。这并非科幻场景，而是Agentic AI（智能体AI）在跨文化应用中可能面临的真实挑战。随着大语言模型（LLM）能力的飞速发展，Agentic AI因其自主性、目标导向和环境交互能力，正成为企业全球化战略的关键推动力。
AI人工智能：多模态数据融合为智能诊断系统赋能
AI 原生应用开发的博客
07-05 1249
想象一下，如果你生病了去看医生，医生只看了你的一张X光片就确诊，你会不会觉得不够放心？现实中，医生诊断时需要综合看你的CT/MRI图像、血液检查报告、过往病历、症状描述等多种信息——因为疾病往往像一个“多面小偷”，不会只在一种数据上留下痕迹。但传统的AI诊断系统大多是“偏科生”：有的只会分析图像（比如识别肺结节），有的只会处理文本（比如从病历中提取病史），它们就像戴着“单镜片眼镜”，只能看到疾病的一个侧面。多模态数据融合。
构建自定义融合算子 以MlaProlog为蓝本的Ascend C开发方法论
JarryStudy的博客
12-05 728
本文深入解析CANN架构中的混合计算模型与控制(MCMC)技术，提出三大核心技术突破：1）动态计算路径选择实现4.2倍性能提升；2）多层次资源管理架构使资源利用率达92%；3）混合精度协调算法平衡计算效率与精度损失。通过状态机模型、计算图智能划分、动态资源调整等创新设计，MCMC成功应用于万亿参数模型训练，将收敛时间从28天缩短至10天。文章提供完整的算法实现代码、性能监控体系和故障诊断框架，为AI基础设施开发者提供关键技术参考，展现了混合计算在下一代AI系统中的核心价值。
看Deepseek论文，老彭总结了8 招降低大模型训练参数量的方法！【下载】
weixin_52346300的博客
10-12 647
论文数据显示，最终版 DeepSeek-R1 的有效参数量（实际参与训练更新的参数），比同规模全量训练模型少了 45%，但在 MMLU、Codeforces 等 benchmark 上的表现反而更高。彭友们好，我是老彭。传统大模型用 PPO 算法训练时，得同时维护 “策略模型” 和 “价值模型” 两个大模型，还得用 GAE（广义优势估计）计算奖励，相当于 “雇两个人干一件事”，参数和算力都浪费。论文里提到，用规则化奖励训练的模型，比用神经奖励模型的模型，参数利用率提升了 30%，训练时间缩短 25%。
小图标大生意：如何用图标设计打响（国内&海外）ASO优化第一枪
柚鸥ASO优化服务商
08-19 4860
如果您的应用程序充满乐趣和活力，但您的图标很沉闷，那么它就不匹配了。如果用户感觉从您的图标到应用程序的过渡很顺利，那么您就成功了。锯齿状或不规则的边框可能暗示应用程序的创意或异类性质，而时尚、均匀的边框可以传达专业精神。对于您的应用程序图标，这意味着将其核心标识归结为一个单一的、强大的视觉提示。：当您从较大的屏幕移动到较小的屏幕时，细节可能会丢失，或者更糟糕的是，看起来失真。每个设备独特的屏幕尺寸和分辨率为您的应用程序图标提供了不同的画布。将您的应用程序推向国际市场时，调整您的图标以适应当地口味是明智的。
产品读书《赋能：打造应对不确定性的敏捷团队》
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女王の专属领地
03-20 1万+
目录 作者简介 摘要 第一部分，应对不确定性 2 还原论的时代与全新的时代 3 从复杂到错综复杂 4 建立有效组织 第二部分：化繁为简 5 建立互信和目标共享的团队 6 突破“深井”，建立关系 第三部分：信息共享 7 打造体系思维 8 共享意识 10 击败“囚徒困境” 第...
Python机器学习：从入门到精通
YunWisdom
12-13 584
当您翻开此书，您正踏入一场数据与智慧的修行。机器学习，并非冰冷的符码，而是机器模拟人类洞察世界的法门。本书将带您，以Python为舟，泛游于算法之海。我们不只传授“术”，更探求其后的“道”——从数据的生灭流转中观照规律，于模型的迭代演进里体悟得失。愿您合上书卷时，收获的不仅是驾驭数据的技能，更有一双洞悉复杂、化繁为简的“智慧之眼”。现在，让我们一同启程。
Python机器学习：入门指南
weixin_45747731的博客
12-16 412
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Python机器学习：从入门到实战
weixin_45747731的博客
12-16 312
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Python机器学习：从零基础到项目实战
Yuner2000的博客
12-13 1921
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产品经理AI工作流实战(1)：跑通需求到原型第一步
this_lol_egg的博客
04-28 1218
保姆级教程：产品经理利用AI工具迅速跑通从需求到产品！
【MATLAB水果分级实战宝典】：从零实现脐橙图像处理的10大核心技术步骤
在现代农业迈向智能化、自动化的今天，农产品分选早已不再是“看一眼、摸一下”的传统手艺活。以脐橙为代表的高价值水果，其商品等级直接关系到市场售价与品牌信誉——一个外表光洁、色泽均匀、大小适中的优质果，...
brokenmusicbox_mysql_102812_1767856559260.zip
01-08
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基于C语言开发的MySQL数据库连接池管理工具_实现高效稳定的数据库连接复用机制与资源动态分配策略_通过预先建立并维护一定数量的数据库连接对象来避免频繁创建和销毁连接的开销_支.zip
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CSS旋转加载动画实现弹簧效果
01-08
根据原作 https://pan.quark.cn/s/532fdb43f8f5 的源码改编 css-3d 一个纯css3实现的酷炫3d动画（走马灯->正方体旋转） demo地址：http://bupt-hjm..io/css3-3d
垃圾分类检测数据集-20251120-062945.zip
01-08
数据集介绍：垃圾分类检测数据集 一、基础信息 数据集名称：垃圾分类检测数据集 图片数量： 训练集：2,817张图片 验证集：621张图片 测试集：317张图片 总计：3,755张图片 分类类别： - 金属：常见的金属垃圾材料。 - 纸板：纸板类垃圾，如包装盒等。 - 塑料：塑料类垃圾，如瓶子、容器等。 标注格式： YOLO格式，包含边界框和类别标签，适用于目标检测任务。 数据格式：图片来源于实际场景，格式为常见图像格式（如JPEG/PNG）。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发： 数据集支持目标检测任务，帮助构建能够自动识别和分类垃圾材料的AI模型，用于自动化废物分类和回收系统。 环境监测与废物管理： 集成至监控系统或机器人中，实时检测垃圾并分类，提升废物处理效率和环保水平。 学术研究与教育： 支持计算机视觉与环保领域的交叉研究，用于教学、实验和论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖全面： 包含三种常见垃圾材料类别，覆盖日常生活中主要的可回收物类型，具有实际应用价值。 标注精准可靠： 采用YOLO标注格式，边界框定位精确，类别标签准确，便于模型直接训练和使用。 数据量适中合理： 训练集、验证集和测试集分布均衡，提供足够样本用于模型学习和评估。 任务适配性强： 标注兼容主流深度学习框架（如YOLO等），可直接用于目标检测任务，支持垃圾检测相关应用。
MyBooklet开发者笔记管理应用_一款专为程序员和软件开发工程师设计的跨平台智能笔记本软件_支持Markdown富文本编辑与代码高亮功能_内置Git版本控制集成系统_提供云端同.zip
01-08
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这是一个非官方的用户脚本项目专门针对DeepSeek官方网页版应用在长时间持续对话处理复杂查询或进行多轮交互后可能因JavaScript内存未能及时释放DOM节点累积事件.zip
01-08
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Android代码-Tucao.tv客户端
最新发布
01-08
代码转载自：https://pan.quark.cn/s/6a75a49b97ac Coding Android客户端代码说明 编译环境 Android Studio 3.1.3，根据 选择编译企业版或个人版。 修改 为 并修改文件中 相关的环境变量，编译企业版的时候， 设置为 ,因为用 引用的许多第三方库，所以第一次加载会有点慢，加载完毕后要 一下，这些带下划线的类（比如 ）会在build之后自动生成。 包说明 common 基类和工具类 >comment 评论区 >enter 输入框 >network 对网络做了一点封装 >photopick 图片多选控件 >umeng 封装了umeng hide 进入staging界面 maopao 冒泡界面 message 消息界面 model 一些数据结构 project 我的项目界面 setting 设置界面 task 我的任务界面 third 一些第三方代码 user 好友界面 一些觉得有必要提一下的 因为不想写一堆绑定函数，所以项目用了 androidannotations，如果以前没用过最好先看看。 显示图片用的universal-image-loader，网络库用的android-async-http，因为登录以后保存的cookie都在android-async-http，有些图片需要登录后的cookie才能取到（例如项目文件里面的图片），这种情况就会用先用android-async-http下载图片（AttachmentimagePagerFragment.java）。 Application用的是MyApp.java，用静态变量保存了用户信息，屏幕长宽等信息（理论上来说不是好的做法，但是这些基本都是只读的...
隧道爆破信号去噪新方法：CEEMDAN与小波包分析
根据给定的文件信息，我们可以提炼出以下知识点： ### 标题知识点 #### CEEMDAN—小波包分析降噪 - **CEEMDAN（Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise）**: 这是一种信号处理...
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