haa_y的博客

《Antigravity深度体验：20天真实使用报告》摘要（148字） 体验Antigravity20天后发现其三大亮点：1）多Agent并发与共享记忆功能显著提升效率，新Agent自动继承项目背景知识；2）Fast模式保持思维链的同时确保心流不中断，终端操作更流畅；3）预览功能优化明显。不足包括MCP仅支持本地连接、Workflows功能割裂。相比Cursor，Antigravity在并发处理和创新功能上更优，但生态成熟度稍逊。建议追求效率的用户尝试，保守用户可维持现有工作流。目前免费政策降低了体验门槛。

摘要：Google AI Studio的Build模式是一个被低估的无代码应用生成工具。它不仅提供Gemini 3.0 Pro的免费使用，还能一键生成设计感十足的网页应用。相比秒哒等平台，其优势包括：可自由修改代码、超高免费额度、出色的前端审美。虽然存在预览功能有限等小缺点，但对于快速验证想法或创建小型网站来说，这个完全免费的工具非常值得尝试。演示案例中，用"潦草小狗"图片生成的画廊网站展现出令人惊喜的杂志级设计感。

现在编程模型的迭代速度真的很快说不定今天大家在聊某个首月9.9的包月模型明天就有人发朋友圈说“某某新版本真的好用”后天又冒出一篇“对标/超越某某 4.5”的长文你很难只忠于一家供应商， 也很难只跟一个模型谈一辈子恋爱。

本文系统介绍了逻辑回归算法的核心概念与实现过程。首先阐述了二分类问题的数学表示方法，包括特征向量维度和训练集矩阵构建。重点讲解了逻辑回归的假设函数（采用sigmoid函数将线性输出转换为概率）、代价函数（交叉熵损失）及其梯度下降优化方法。详细推导了单个样本和多样本情况下的参数更新公式，并强调了向量化计算的重要性。通过Python/Numpy的广播机制实现高效矩阵运算，避免显式循环。最后说明了前向传播、反向传播和参数更新的完整计算流程，以及Python中处理向量维度时的注意事项。全文以计算图为工具，清晰展现了

本文为零基础读者介绍AI中解决优化问题的四种方法：1）局部搜索（如爬山算法）通过逐步改进当前解来寻找最优，但易陷入局部最优；2）模拟退火通过概率性接受较差解来跳出局部最优；3）线性规划适用于目标和约束均为线性的问题；4）约束满足问题（CSP）通过回溯和一致性检查解决离散优化问题。文章提供了每种方法的伪代码实现和适用场景，并建议根据问题特点选择合适方法，如地形复杂用模拟退火，约束多用CSP等。最后给出常见错误提醒，如邻域定义不清、忽略启发式等。

局部搜索算法通过维护单个节点并移动到相邻节点来寻找最优解。爬山算法通过选择当前节点的最佳邻居进行优化，但可能陷入局部最优。模拟退火算法通过温度参数控制接受劣解的概率来避免局部最优。线性规划用于优化线性目标函数，约束满足问题则通过变量、域和约束来建模。回溯搜索通过试错方法寻找解，结合启发式选择和一致性维护提高效率。算法包括最小剩余值启发式和最小约束值启发式来优化搜索过程。

摘要： 从52张牌中抽到黑桃或2的概率计算：共有13张黑桃和4张2（含黑桃2）。使用概率公式P(黑桃或2)=P(黑桃)+P(2)-P(黑桃且2)=13/52+4/52-1/52=16/52≈0.308。 抛两枚硬币出现一正一反的概率：可能的组合为正正、正反、反正、反反。有利情况有2种，故概率为2/4=0.5。 因果图分析题：当已知火车准时，轨道维护与否不影响预约出席概率（正确），因为维护仅通过影响火车准点率间接影响出席。 联合概率计算：电池由A厂生产且缺陷的概率=0.6（A厂生产概率）×0.02（A厂缺陷率

本文介绍了概率论在AI中的应用，从基础概念到贝叶斯网络和隐马尔可夫模型(HMM)。主要内容包括：1)概率公理和随机变量；2)条件概率与贝叶斯公式；3)联合概率和常用规则；4)贝叶斯网络的图结构表示和推断方法；5)马尔可夫假设和HMM模型，包括状态转移和观测发射模型；6)近似推断方法如采样技术。文章强调AI通过概率计算处理不确定性，为从静态到动态的推理问题提供了系统方法。

摘要：本文介绍了概率论中的核心概念，包括世界概率、无条件/条件概率、随机变量及其分布。重点讲解了贝叶斯规则及其应用，联合概率的计算方法，以及概率运算规则（否定、容斥、边际化）。详细阐述了贝叶斯网络的数据结构表示和推理方法，包括枚举推断和采样技术（拒绝采样、似然加权）。最后介绍了马尔可夫假设、马尔可夫链转移模型，以及隐马尔可夫模型的基本原理，说明了如何通过可观测状态推断隐藏状态。全文系统性地构建了概率推理的知识框架。

如果你也被扫雷 AI 的“超能力”吸引过——打开一片安全区、精准标雷、偶尔摆烂随机一手——那么这篇文章正好适合你。我们会从零到一，用最轻松的方式，带你实现一个能自己推理的扫雷 AI：它懂知识表示，会做逻辑推理，还会在没招时优雅地随机一把。

摘要：本文解析骑士与无赖谜题中的逻辑约束建模方法。核心要点包括：(1)必须为每个角色添加Or身份约束，确保"非此即彼"的设定；(2)使用Biconditional精确建模角色陈述；(3)多人场景需要完整身份约束才能交叉验证；(4)逻辑符号(∧/∨/↔)分别实现条件组合、身份互斥和真值对应；(5)模型检查通过穷举保证完备性。文章通过4个典型谜题演示了从基础约束到复杂陈述的建模过程，强调符号定义和等式判断对逻辑推理的重要性。

本文介绍了基于知识的智能体（Knowledge-Based Agents）及其逻辑推理的核心概念。主要内容包括： 基本定义：基于知识的智能体通过内部知识表示进行推理和行动，核心概念包括语句（Sentence）、命题符号（Propositional Symbols）和五种逻辑连接词（¬, ∧, ∨, →, ↔）及其真值表。 关键概念：模型（Model）表示可能世界，知识库（KB）存储已知事实，蕴含（Entailment）描述逻辑关系，推理（Inference）是从知识库推导新结论的过程。 模型检验算法：通过枚

本文摘要：知识型智能体通过内部知识表征进行推理，涉及命题逻辑、逻辑连接词（如与、或、蕴含）和真值模型检查。推理方法包括模型枚举（计算复杂度高）和定理证明（如Modus Ponens、归结法）。一阶逻辑（FOL）引入常量符号、谓词符号和量词（全称、存在），扩展了命题逻辑的表达能力。文章还以游戏（如《妙探寻凶》）为例说明逻辑编码的应用，并讨论了合取范式转换和归结推理等关键技术。

这是CS50ai的week0课程我的笔记，文章系统介绍了多种搜索算法及其应用。基础算法包括深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)，对比了它们的路径查找特点；启发式搜索重点分析了贪心最佳优先搜索和A*算法；对抗搜索探讨了Minimax算法及其优化版本Depth-Limited Minimax。在实践部分，通过迷宫最短路径和井字棋游戏项目，展示了算法实现细节，包括节点扩展、边界处理和胜负评估。文章还总结了Python编程技巧，如类的自引用方法和集合操作等。

摘要：本教程详细指导如何在Android手机上通过Termux安装运行Claude Code，实现移动端AI编程。从Termux安装配置、Git/Node.js环境搭建，到Claude Code全局安装、国内API中转服务配置（含环境变量设置），手把手解决常见问题。特别针对国内用户提供了API兼容接口配置方案，让没有官方账号的用户也能使用。完成配置后，手机即可变身便携式AI编程环境，随时随地享受AI辅助编码体验。（148字）

开源应用PromptKey发布，帮助用户高效管理常用prompt，告别重复复制粘贴的烦恼。这款本地化工具支持prompt分类存储、热键快速调用和自动注入目标窗口，采用Rust+Tauri开发，确保数据隐私安全。适用于产品经理、文案、开发者等多种场景，能显著提升工作效率。3步即可完成安装配置，支持Windows系统，开源代码可自由审计和贡献。PromptKey让用户从机械操作中解放，将更多时间留给创造性工作。

本教程介绍在Android手机上通过Termux终端配置Claude Code的详细步骤，包括： 安装Termux并选择适配版本 配置Git和Node.js环境 全局安装Claude Code 配置国内模型API（以GLM为例） 教程包含详细命令和截图指引，帮助用户解决兼容性问题，最终实现手机端使用Claude Code或国产替代模型。操作涉及环境变量设置、API Key配置等关键步骤，适合需要在移动端使用AI编程助手的开发者。

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作者发现当前AI生成PPT存在明显缺陷，如HTML堆叠导致尺寸不一、导出时素材丢失、文字处理风格怪异等问题。为解决这些痛点，作者正在开发WebSlideAi专业网站，采用"AI大纲生成-用户修改-模块化填充"的创新流程，通过飞书链接征集投票支持。该方案旨在平衡AI创意与实用性，突破现有AI生成PPT在编辑性和稳定性方面的局限。

很简单，音频里面有违规内容，你可以使用一些视频编辑器，或者直接用win11自带的clipchamp来做（右键文件就有了，紫色图标），导出后应该是mp4,直接修改后缀为mp3就可以了。说起来挺奇怪的没有提示，最后在我删除了音频中的脏话后成功了我才恍然大悟，不给提示一般还是很难发现的。这个是clipchamp。

我们使用conda和vscode来配置虚拟环境，没有安装conda的可以先移步conda的安装。输入指令,命名环境为camel_env，python环境我选的是3.10，可根据个人情况选用。为了防止某些库以及python的版本冲突，我们配置一个新的虚拟环境。如上图是在vscode打开终端，也可在其他处打开终端。url,api_key填入你的模型对应的url和密钥。在终端的安装运行完后输入指令查看是否成功安装了环境。激活成功时长方形框中环境变为所安装环境地址。成功调用模型便说明安装camel成功。

🤯我用来生成同类型数学题的agent竟然也是恋爱情商训练器？——data whale冬令营第二期记录