成年人务必要跟上时代的步伐 ...

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最近这两年,AI技术在不断发展,能够创造出依托于AI的全新产品或者服务,可以改变我们的生活方式和工作方式。

不仅如此,AI技术还会在医疗、金融、教育、交通、艺术、互联网等多个领域得到实际的应用。

我们今天的主角,AI破局俱乐部,正是全国最大的AI交流社区,没有之一!

这个社区的内容基本就是涵盖各行各业的了,你想了解哪方面的内容,都可以找到对应的知识,比如AI提示词、AI小红书、AI公众号、AI数字人、AI大模型、职场办公技能、AI绘画及编程等多个AI热门领域。

不管你懂或者不懂,擅长或者不擅长,哪怕你是普通人、新人小白,只要肯行动总会有收获。

身为普通人,如果想要逆袭,最好的方式就是吃红利,不断地吃红利,毫无疑问,AI就是今天最大的红利,你真的应该早点入局。

如果你也想入局AI,抓住红利机会,我和几位年入百千万大佬,开放了AI破局俱乐部门票最低价的预约通道,限时免费,欢迎扫码入群围观。4df2fc5883d07ea755ff0195ce681ca3.jpeg

群里满200人就进不去了,先到先得。

如果你确定想购买AI俱乐部星球,可以提前扫下面的码支付定金50元,我可以直接邀请你进付费陪伴群学习。

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跟着小猿加入「AI破局俱乐部」,除了能享受我们战队扶持和抽奖100万的战队福利,我还能赠送价值129元的小猿的付费ChatGPT知识星球。

小猿微信:itcodexy

加入AI破局俱乐部能给你带来什么?

AI破局俱乐部是国内付费AI社群TOP 1,是一个涵盖AI相关课程、项目、实战、资源、活动和交流的平台,是AI+IP搞钱类大社群,已有3万多付费用户。

俱乐部里面有AI前沿机会和一手情报,有大量的实操干货和行动指南,还有数不清的专项训练营、实战航海,是每一个想从事互联网行业,自媒体行业,以及利用AI工具进行变现的小白和老玩家必经之路&必去之处。

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在这一年里,你可以获得以下权益:

● 实战侧:

1.大型航海实战

全年最少五次,所谓大型,意味着船员过万,第一年我最大的遗憾是前三次航海规模太小,原因主要是教练和志愿者不太够。现在我们教练和志愿者的储备已经空前强大,我们完全可以在【破局第二期】组织五次万人大航海。

提前预告下,3月中下旬,新一期的首次AI大航海即将起航,这次AI大航海我们将会新增AI+教育、AI+ RPA、AI电商企业服务等多个模块,预计AI领域课程多达20个以上,非AI领域课程10多个。届时我们将看到30多条航线的波澜壮阔。

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2.专项快闪训练。

全年超28次AI快闪,这项破局首创的服务我们将继续坚持,还记得AI赛博朋克快闪这个起点,它让几百名破局圈友赚到了工作之外的第100块、1000块、1万块。AI快闪,值得,2024年我们将加大AI快闪的力度争取每周一次,确保全年28次以上。

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3.AI之心写作训练营

全年超5次小林和皮特领衔的AI之心写作训练营我们要继续做深做透,这两位大咖的写作训练课程市场价已经过千元,但他们愿意无私奉献出来,给到所有破局圈友。

● 内容侧:

1.会员日福利抽奖

每个月的24号就是破局的会员日,这一天我们将为圈友们准备丰富的奖品(超过10万元),让运气好的圈友们先富裕起来。

2.提升服务,加强服务细节我们会增强对圈友的精细化服务,增加私密直播福利。

增加新手村板块,让大家带着升级打怪的心态在AI破局俱乐部完成AI领域的小白到入门。同时我们会对知识库做细分,让大家更好的搜索到想要的信息,我们还会对专栏进行全方位的升级迭代。

我们会设置新手SOP自动化流程,引入AI机器人智能陪伴大家的学习。我们还会考虑引入系统和星球对接,让大家发帖的点赞和评论随时被知悉,让大家能享受接近一对一的服务。

● 链接:

1.分城市线下活动10倍规模、两场大型线下干人见面会

我们将上线组局系统,方便大家线下自由组局,我们将举办两场干人大会,方便大家深度链接。

线上聊干遍不如线下见一面,2024年,我们要把线下链接做深做透,这次去杭州,有一个圈友凭借破局线下链接开了一家AI公司,一个月盈利过百万,这个案例给了我很大启发。

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2.嘉宾直播分享

全年我们会组织超过12次的专题直播分享,我们会邀约12个有影响力的星球KOC在AI赚钱的各个领域展开深度直播。并让大家和这些嘉宾大佬产生深度链接。

● 其他:

1.AI之心分红

3月份我们会拿出星球门票利润的5%给AI之心持有者进行分红,让我们的精神股东跟我们绑定得更深入。

2.AI之心权益兑换及交易体系

3月份我们会开启AI之心兑换破局门票和多种商品,同时开启AI之心交易体系,让AI之心更值钱

3.AI企业培训业务

AI破局企业培训中心已经成立,2024年我们将把它做大做强,给圈友提供培训及线下赚钱的机会,这项服务将成为AI破局的王牌服务。

所以,如果你是这样的人,欢迎你加入我们:

渴望深入了解AI,想掌握它带来的无限可能,这里就是你的起跑线;

有志于借助AI实现自我提升和转型的人,AI破局将助你一臂之力;

寻求系统化AI学习路径,喜欢实战和解决实际问题的人;

希望接触到AI领域的专家和行业前沿,获得一对一的指导和反馈;

希望通过学习AI,为自己的事业或企业找到新的增长点的人;

希望探索新鲜事物,有空杯心态,愿意和大家一起成长的人;

如果你也想入局AI,抓住红利机会,我和几位大佬,开放了AI破局俱乐部门票最低价的预约通道,限时免费,欢迎扫码入群围观。

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如何跟着我们一起抓住AI红利,顺势起飞?

你既然这么耐心看到这里了,说明还是很想加入我们的,但是信息繁多,怕你依然觉得茫然:

这么多帖子和内容,我该从哪里开始看?

这么多实战活动,我该不该参加?参加哪一个?

怎么才能快速融入Ai破局俱乐部星球?怎么才能发挥门票的最大价值?

那么,这就是你通过小猿加入Ai破局俱乐部星球的最大原因了。

目前是有史以来最低价,允许提前定金锁位,等你成功通过小猿渠道购买后,我还会送你价值高达100万的课程、实体产品等等礼物。

1、确定跟着小猿加入Ai破局俱乐部星球的宝贝

你可以现在扫码立刻解锁专属的AI交付群,加我微信:itcodexy  备注:AI破局俱乐部星球购买。 定金锁位99,我抱你进群。

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2、有意向,还犹豫的宝贝

可以扫码前面的二维码,进入预约围观群,限时免费,先到先得哦。

3、AI陪伴群交付

帮你修改帖子,让你获得精华,获得AI之心,AI之心权益包括获得投融资服务、参加AI企业拜访会、受邀参加AI之心俱乐部、参加专属见面会、还能参与AI破局俱乐部年度分红,获得星球活动优先权等等。

也就说你在AI破局俱乐部星球的一切学习和搞钱,我们都会管你的,让你从此不再是流落在外的野生圈友。

4、抽奖价值100万的礼物

唯一门槛:就是要通过我们战队的推荐码购买今年的「AI破局俱乐部星球」星球,我们战队就是千军一发战队。

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恭喜你,看到了末尾,还能解锁这么多的福利,你真的很幸运啊!

其实前两年我做自媒体的时候,也是一无所有的,到现在很多人加上我就说:小猿,我知道你,我从哪里听到有人介绍你,推荐你。

还有人说:小猿你的课程和图书,我就是要入手;你推荐的产品,我也是闭眼入。

这一路走来,想给大家分享一些深刻道理。

如果你先天认知不足,后天就需要通过付费开眼弥补。

除了生病,人吃的大部分苦,都来源于认知不足,甚至有一些生病,都来源于认知不足,因为不懂节制、不懂预防大于治疗、不懂上医治未病。

就连执行力不足,也来自于认知不足,因为不懂绝知此事要躬亲,因为没有把行动、持续行动放在应有的优先级。

以及很多事,试错的成本低,但错过的成本更高,比如做自媒体、做销售、做副业、做个人品牌、学习AI,低门槛、高天花板。

但大部分人都在做亏损无下限,盈利有上限的事情,比如白嫖,贪的是小便宜,但丢的是机会成本和贵人缘。

【AI破局俱乐部】开始拉新了,但凡你是知道【AI】的,一直心动犹豫的,怕买了没人带着玩的,都从小猿这里入。

有史以来最低价499,后续还是会涨价的,现在不入就亏了!

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最后:为什么要通过小猿加入呢?

你无法拒绝的理由!

1.小猿跟许多合伙人都有丰富的线上&线下大型项目经验,成绩斐然。在这里,年百千万大佬很多,你可以学习我们成功的运营技巧,掌握裂变、转化、处理舆情的全部技能,迅速成长,直至独当一面。

2.我们为参与拉新以及通过我们战队加入的新会员准备了总价值超过100万+的礼物,包括课程和实物,诚意满满,实力强劲。拉新结束后,我们将举行抽奖活动,瓜分奖品池,且通过我们战队加入的新会员还可以享受为期一年的社群陪伴,搞钱干货分享以及帮你改破局的稿子等。

跟着小猿加入「AI破局俱乐部」,2月28日21:00限时开启全网最低价。

如果怕到时候抢不到最低门票,可以先交50元定金,锁定最低价,并且可以拿到提前交定金的额外福利 。

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欢迎你来,抓住AI风口,2024年一起龙年暴富 !

船载 OpenHarmony AIS 航海工作台:告警与防碰撞预警系统 船载OpenHarmony AIS航海工作台的告警与防碰撞系统,集成十余类告警(超速、偏航、会遇、SOS等),通过网格空间索引实现高效邻近判定,保障实时性。告警管理器统一调度规则、去重、通知与日志,支持悬浮球、语音、跑马灯、弹窗多渠道触达,确保航行安全。SOS紧急通道独立运行,避免干扰。系统设计强调性能优化与多场景适配,为航海安全提供核心支撑。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

视频隐私脱敏工程化:CSRT/KCF追踪算法在本地推理中的实现与边界

在短视频内容合规审查中,动态遮挡(Dynamic Masking)是高频且高耗时的环节。传统手动关键帧打码不仅效率低下,且在目标快速移动或遮挡时极易出现遮罩漂移。本文从计算机视觉工程角度,解析基于CSRT与KCF算法的目标追踪方案在视频隐私处理中的技术路径、性能权衡及落地实践。

Mysssone的博客 352

ssm框架搭建

这个是一个在idea上成功跑起来的ssm框架项目,保存在这里方便以后使用直接下载

AI 问数真的能替代 BI 报表吗?

AI问数赋能自然语言查询,提升临时分析效率,但无法替代传统报表。报表适用于稳定输出与持续监控,AI则擅长探索性提问。企业用好AI问数,关键在于夯实数据模型、统一指标口径、健全权限体系与结果校验机制。合理组合报表、仪表板与AI,才能实现高效、准确的业务洞察。

葡萄城技术团队博客 280

AI Agent之核心框架

A: 显式 Thought 有三类价值:可解释性(便于人类审计)、可调试性(定位哪一步选错工具)、学习信号(可做监督微调或评估中间步骤质量)。ReAct 把推理与 可执行行动 绑定,每一步行动后都有 真实 Observation 反馈,从而用工具结果约束生成,降低闭卷幻觉。做完不等于结束——还要 评估做得好不好,把 教训 记下来,下次 带着教训重试,反思作为 记忆,影响后续尝试的策略。工作流程:Action → Evaluation → Reflection → Retry。A: 普通 CoT 只在。

剑雨巍巍的博客 254

ChatGPT、Perplexity、Gemini 与 AI Overviews 引用对比:谁的引用更可信

AI 引擎的引用机制差异很大:ChatGPT 以行内引用加 Sources 列表呈现来源,Perplexity 几乎逐句可溯源,Gemini 在回答中内嵌相关来源链接,AI Overviews 则把多源聚合答案与来源列表一起放在搜索结果顶部。本文从引用透明度、来源偏好、可干预性 3 个维度对比这 4 个引擎,并给出 GEO 的 3 点启示,帮企业在多引擎环境下提升被引用的概率。

淡然一笑 的专栏 191

【从零理解 Spring AI · 12】MCP 的两种角色:做客户端还是做服务端

上一篇讲了 MCP 的概念:标准协议、三大角色、M+N 替代 M×N。

nice_lcj520的博客 563

AI 应用开发工程师技术实践:大模型接入、通用组件封装与性能优化

本文提出AI应用从PoC到生产的核心挑战:模型调用的持续可用、可控与可优化。通过构建统一LLM网关实现多供应商路由与故障转移,封装对话、工具调用与RAG组件以解耦业务逻辑,结合前缀缓存、批处理与流式背压治理等性能优化手段,形成“接通→接稳→接快”的工程路径,最终以工程化能力决定AI应用的生产可用性。

2301_79189962的博客 619

抽象主义人工智能和生命体AI的内在联系

彭军辉提出“抽象主义人工智能”作为第四大AI范式,批判符号主义、连接主义、行为主义剥离生命本体的误区,确立“智能是现象,生命是本体”的核心公理。主张原生智能必须依附具备存续诉求的生命本体,提出“生命体AI理论”,构建七层演化阶梯与自闭环工程框架,强调智能不可跳过底层存续机制直接模拟语言。该体系为生成式AI提供科学边界,推动从“仿真表象”向“原生智能”的范式跃迁,开辟硅基人工生命新赛道。

抽象主义人工智能和生命体AI 160

OpenClaw 深度调查:把 AI 助手做成你自己的控制平面

对 openclaw/openclaw 的完整技术尽调:Gateway 架构、Agent 运行时、工具与沙箱、30 个消息通道、181 个插件、安全信任边界、工程代价与采用建议。17 章 / 10 张图,全部数字标注口径,数据截至 2026-10-31。

厚积薄发 294

AI赋能智慧港口建设|造形家快速生成港口全要素三维场景

随着智慧港口、港口数字孪生项目的持续推进,港口三维场景的需求日益旺盛。传统港口三维建模,往往需要航拍倾斜摄影采集数据,再人工搭建吊机、岸桥、船舶、集装箱等大量工业设施模型,项目周期长、人力成本高,修改迭代繁琐,制约港口可视化项目落地效率。国产AI三维建模工具,依托卫星影像 AI 识别能力,无需航拍作业,一键快速搭建港口完整三维场景,为港口数字孪生、方案汇报、投标演示提供高效的场景解决方案。

m0_69539167的博客 51

企业微信iPad协议详解:接口接入、实时消息同步与语音转码实践

深入解析企业微信iPad协议的技术架构与开发思路,涵盖API接口接入、长连接通信、实时消息同步、Silk语音转码、异常重连及高并发优化,帮助开发者了解企业微信自动化系统的设计与实现。

欢迎来到祖安! 428

Product Hunt 热榜 2026-11-13:Plurai Simulation、YouArt Desktop App、Omnigraph

2026-11-13 Product Hunt 新产品精选:Plurai Simulation、YouArt Desktop App、Omnigraph。汇总 15 款产品的中文介绍、功能关键词和产品链接。

LaughingZhu的博客 487
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