如果把人类的历史比作一天……

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如果将100万年的人类历史压缩为一天,直到晚上21：30才出现原始语言,23：59：48(1946年)出现计算机,而最后3秒创造的财富超过之前所有时代的总和。这段历史揭示了技术发展在现代社会中的爆发式增长。
如果把人类出现以来的100万年作为一天，那么直到21：30才出现原始语言，23：O0出现真正的语言。23：53出现文字，23：59：14出现印刷术，23：59：48(1893年)出现摄影技术，23：59：55(1925年)出现电视机，23：59：57(1946年)出现计算机，而这最后3秒内创造的财富比'以往的总和还要多!
数学文化的展览：全球数学文化展览推荐
AI天才研究院
07-06 1604
为什么要逛数学文化展览？如果把数学比作一座冰山，课本上的公式和定理只是水面上的一角，而水下藏着更广阔的世界——数学家的奇思妙想、数学与艺术的碰撞、数学改变生活的真实故事。数学文化展览的使命，就是把这座冰山完整地展现在大众面前：它让抽象的概念变得具体，让复杂的逻辑变得有趣，让冰冷的公式变得有温度。本文的范围涵盖全球六大洲12个国家的15个顶级数学文化展览，从历史悠久的科技馆常设展到创意十足的临时特展，从适合5岁孩子的互动游戏到让数学家都惊叹的前沿装置。
AI的自我觉醒：当提示工程师失业，上下文建筑师上位时，2025年11月的惊人转折
步子哥的博客
11-18 177
2025年10月25日那篇《You Don’t Need Prompt Engineering Anymore》就像一颗核弹，作者直接宣布“提示工程已死”。他们推出的Sculpting技术，像一个冷酷的外科医生，等模型吐出一大段推理后，再拿着激光刀对每个token动手术：这个词多余，删！这个逻辑弱化，重写！这个歧义，强化！实验数据狠得让人沉默：在数学基准GSM8K上，Sculpting让一个普通模型从88%准确率干到94%以上，几乎追平了需要海量强化学习的o1系列。更绝的是，它只用了原计算量的三分之一。
如果把地球的历史比作一天……
junchieh
05-08 5031
科学证明地球已存在数十亿（约46亿）年，人类仅有几百万年的历史。有人把地球演变的全部历史比作一天，描绘出一幅十分神秘而又非常有趣的图景。在这一天的最初时分，即午夜，地球形成。地球是由围绕太阳星云旋转的宇宙尘埃等星际物质，聚合到一起凝成的，也是一团气状体。由于表面温度的逐步降低（花了3亿年左右的时间）而内部温度仍旧很高，造成了宏大规模的火山喷发活动。火山喷发出的气体形成了原始的地球大气。这种
刘润：DeepSeek这把火，为何烧疼了硅谷？
Admans的专栏
01-30 1197
但是，ChatGPT的用户协议里明确写着，不允许用我的模型，来训练新的模型，尤其是训练用来和我竞争的模型。关系到美国国家安全的“小院”（半导体和微电子，量子信息技术，和人工智能等等），对中国建设“高墙”（出口管制，限制签证，和审查投资等等）。这张照片，是只小狗。孩子会根据这种惩罚和奖励的反馈，不断自动调整姿势，直到终于在一个瞬间，就突然会走路了。而对中小企业和个人，可以像用水和用电一样，直接调用DeepSeek的API，使用DeepSeek的云端“智能资源”，然后按“度”（百万token）付费。
AI的提示词专栏：为什么 Prompt 能决定模型输出质量？
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优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
10-20 15万+
本文深入解析了 Prompt 决定大语言模型（LLM）输出质量的核心原因，指出 Prompt 是用户与模型间的 “沟通桥梁” 和 “指挥蓝图”。从模型工作原理看，Prompt 是激活特定领域知识、搭建推理框架、规范输出结构的关键，可唤醒模型 “休眠知识” 并引导其按逻辑生成内容；从信息传递逻辑看，Prompt 能消除 “需求边界”“受众画像”“场景用途” 三类歧义，让模型精准捕捉用户意图；从实际应用看，指令模糊、信息缺失等低质量 Prompt 会拖累输出，而通过 “5W1H” 让指令具体化、补充关键背景。
谈谈一个IT杂家的职业生涯规划，你的护城河被AI 攻破了么？
shiter编写程序的艺术
11-15 3872
我的职业生涯将近十年，经历丰富。确切来说是广度足够，工作过的公司涵盖，民营小企业，外包，研究所，初创，世界五百强的外企。而且干过的技术项目也挺广，因此自称个杂家不算过分。但杂家自然对技术变化的嗅觉更加敏锐，时常担忧某项技术的演变是否在未来保持活力。最近在各处，比如知乎，csdn 等都看到很多，询问职业生涯规划等的帖子。我的想法和精力应该足够有代表性，至少大部分没有工作过我这么多类型的企业。
【历史上的今天】8 月 23 日：计算机先驱诞生日；万维网面世 30 周年
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今天是 2021 年 8 月 23 日，许多改变世界的计算机先驱都出生在这一天，不少互联网大公司都在这一天做出了一些重要的决策，影响着过去、现在和未来。
身份的焦虑笔记
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title: 身份的焦虑笔记本文整理自:《身份的焦虑》作者:【英】阿兰·德波顿生活就是用一种焦虑代替另一种焦虑,用一种欲望代替另一种欲望的过程。more我们身上那些更加隐秘的侧面——诸如我们的困惑、我们的愠怒,我们的罪恶感——有时竟然在某一书页上跟我们撞个正着,一种自我认同感于是油然而生。
【历史上的今天】9 月 8 日：阿里开放平台计划；英特尔发布首款双核酷睿处理器；我国研制全数字高清晰度电视系统
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透过「历史上的今天」，从过去看未来，从现在亦可以改变未来。
【历史上的今天】8 月 23 日：万维网面世 30 周年；微信公众平台正式上线；计算机先驱诞生日
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想要成为网络达人，这10大网络协议建议要精通，基础中的基础！
网络技术联盟站
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这10大协议只是网络世界的“入门卷”，但已经够你打下坚实基础啦！想更厉害？可以再研究研究HTTP/3的超快加载，TCP的流量控制，DNS的加密查询，或者SSH的高级隧道玩法。互联网像片大海，这10个协议是你的“船票”，上了船，后面想去哪儿都行！🌌。
DeepMind可以预测重症疾病了？还早着呢……
读芯术的博客
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全文共4180字，预计学习时长8分钟谷歌机器学习公司宣称已成功预测出一种致命的肾脏疾病，但其结果引发了有关数据权和疾病多样性的问题。戴密斯·哈萨比斯(Demis Hass...
机器学习实践应用
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内容简介 机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度等多门学科，专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为。机器学习是人工智能的核心，是使计算机具有 智能的根本途径。 本书通过对机器学习的背景知识、算法流程、相关工具、实践案例以及知识图谱等内容的讲解，全面介绍了机器学习的理论基础和实践应用。书中涉及机器学习领域的多个典型算法，并详细给出了机器学习的算法流程。 本书...
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究（Matlab代码实现）
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基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究，重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法，并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例，展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外，文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景，强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员，尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者； 使用场景及目标：①学习遗传算法及其他智能优化算法（如粒子群、蜣螂优化、NSGA等）在任务调度中的设计与实现；②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用；③获取多领域（如微电网、无人机、车间调度）的算法复现与创新思路； 阅读建议：建议按目录顺序系统浏览，重点关注算法原理与代码实现的对应关系，结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现，同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
25页PPT-特权访问安全解决方案（奇安信）.pptx
11-26
25页PPT-特权访问安全解决方案（奇安信）
微电网创新点基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)
最新发布
11-26
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要：本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法（NSDBO），用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制，提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性，有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型，并通过Matlab代码实现算法仿真，验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能，相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群：具备一定电力系统或优化算法基础，从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计；②作为新型智能优化算法的研究与改进基础，用于解决复杂的多目标工程优化问题；③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节，重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式，并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验，以掌握算法的适应性与调参技巧。
物联网基于ESP32与MQTT的温湿度监控系统设计：小程序端实时数据显示与历史趋势分析
11-26
内容概要：本文介绍了一个基于ESP32、MQTT协议和微信小程序的温湿度远程监控系统，涵盖硬件端（ESP32与DHT系列传感器）、云端（MQTT消息 broker）以及小程序前端的完整实现方案。系统通过ESP32采集温湿度数据，利用WiFi连接将数据经由MQTT协议发布至服务器；小程序订阅相应主题，实现实时数据显示、历史趋势绘图、设备状态监测等功能，并支持手动刷新与断线自动重连机制。代码示例包括ESP32的WiFi与MQTT连接、传感器数据读取与上传，以及小程序的页面结构、逻辑控制和图表绘制。系统具备良好的可扩展性和实用性，适用于物联网远程监控场景。; 适合人群：具备嵌入式开发基础和前端开发经验，熟悉C++和JavaScript语言，从事物联网项目开发1-3年的工程师或爱好者； 使用场景及目标：①实现对环境温湿度的远程实时监控；②学习MQTT协议在物联网通信中的应用；③掌握ESP32与微信小程序的联动开发方法；④构建完整的前后端一体化物联网解决方案； 阅读建议：建议读者结合硬件实际操作，部署MQTT服务器并调试通信流程，重点关注数据格式一致性、网络稳定性处理及小程序图表性能优化，同时注意启用TLS加密以提升系统安全性。
如果把方法比作类的动作，属性更像什么
10-12
<think>我们正在讨论面向对象编程中类的方法和属性的比喻关系。用户之前的问题是将方法比作类的“动作”，那么属性更像什么？ 根据引用[3]中的内容，类属性是类的属性，属于类，可以被所有实例共享。实例属性属于每个实例对象。 我们可以将属性（包括类属性和实例属性）比作类的“特征”或“状态”。因为属性描述了对象的状态信息，而方法描述了对象可以执行的操作。 因此，一个自然的比喻是： - 方法（method） → 类的“动作”（actions） - 属性（property） → 类的“特征”（characteristics）或“状态”（state） 另外，引用[1]中提到类可以实例化出无数个对象，每个对象都有自己的属性（通过实例化初始化）和可以调用的方法。 因此，我们可以这样解释： 如果把类比作一个生物，那么： - 属性就是生物的特征（如眼睛的颜色、身高等，即状态） - 方法就是生物的行为（如走路、说话等，即动作） 在编程中，属性存储对象的数据状态，而方法则定义了对象可以执行的操作（行为）。 同时，引用[4]提到了实体和持久化对象的关系，这进一步说明了属性（状态）可以持久化存储，而方法则是运行时行为的体现。 回答结构： 1. 直接给出比喻：属性更像类的“特征”或“状态”。 2. 解释这个比喻：为什么这样比喻？因为属性描述了对象是什么（静态特征），而方法描述了对象能做什么（动态行为）。 3. 结合引用的内容（引用[3]）来说明类属性和实例属性的共同点：都是描述类的特征。 4. 可以举一个简单的类示例来展示属性和方法。 然后生成相关问题。 注意：回答中如果提到引用的内容，需要在末尾添加引用标识。 示例代码可以用一个简单的类，比如Person类，有属性（name, age）和方法（say_hello）。 注意：按照指令，数学表达式要用$...$，但我们这里没有数学表达式，所以不用。代码块单独用```标注。 生成的相关问题要围绕属性和方法的区别与联系，以及它们在面向对象编程中的应用。 </think>### 类属性与方法的比喻关系 若将方法比作类的"动作"，那么**属性更像类的"特征"或"状态"**。这一比喻基于以下核心差异： #### 1. **静态特征 vs 动态行为** - **属性**：描述对象的**静态特征** 如同人的身高、发色等固有特征，属性定义了对象"是什么" 示例：`Person.name = "张三"` 表示身份特征[^3] - **方法**：描述对象的**动态行为** 如同人的行走、说话等动作，方法定义了对象"能做什么" 示例：`Person.speak()` 表示说话行为 #### 2. **存储机制差异 | 维度 | 属性 | 方法 | |------------|----------------------------------|----------------------------------| | **本质** | 数据存储单元 | 操作执行单元 | | **变化频率** | 相对稳定（如出生日期不变） | 动态触发（如每次走路动作独立） | | **内存分配** | 每个实例独立存储空间 | 同类实例共享代码段[^1] | | **访问方式** | 直接读取（`obj.attr`） | 需调用执行（`obj.method()`） | #### 3. 代码示例解析 ```python class Human: # 属性定义（特征） species = "Homo sapiens" # 类属性-生物特征 def __init__(self, name): self.name = name # 实例属性-个体特征 # 方法定义（行为） def speak(self): # 动作能力 print(f"{self.name}说话") # 创建实例 person = Human("李雷") print(person.species) # 访问特征 → Homo sapiens person.speak() # 执行动作 → 李雷说话 ``` - 特征（属性）：`species`定义生物分类，`name`定义个体标识 - 行为（方法）：`speak()`实现具体动作功能[^3] #### 4. 面向对象设计意义 - **属性维系状态**：构成实体核心特征，如在领域模型中 持久化属性映射数据库字段（如用户年龄） 临时属性维持运行时状态（如购物车商品数）[^4] - **方法封装行为**：实现对状态的操作 如`get_age()`计算年龄，`add_to_cart()`修改购物车 > 📌 **本质区别**： > 属性描述对象 **"是什么"**（静态特征），方法描述对象 **"能做什么"**（动态行为），二者共同构成对象的完整语义。 --- ### 相关问题 1. 在继承体系中，子类如何通过重写方法改变父类行为，同时保留父类属性？ 2. 为什么类属性（如`Human.species`）能被所有实例共享，而实例属性（如`self.name`）是独立的？ 3. 在领域驱动设计中，值对象（Value Object）与实体（Entity）的属性设计有何本质区别？[^4] 4. Python 中使用`@property`装饰器将方法转为属性访问，这种设计模式解决了什么问题？
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