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
勿忘初心
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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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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！
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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……
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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
GitChat
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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...
77页-中国数字安全产业年度报告（2024）公开版 数世咨询 2024-6(1).pdf
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图像处理基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）
11-26
【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究”展开，结合Matlab代码实现，探讨了图像处理中的多阈值分割问题。通过引入电磁学优化算法（Electromagnetism-like Optimization, EMO），利用其全局搜索能力优化多阈值分割的阈值选取过程，以提升图像分割的精度与效率。文中详细阐述了算法原理、实现步骤，并通过实验验证其在图像分割中的有效性，展示了与其他智能优化算法的对比结果，突出了该方法在处理复杂图像时的优越性。; 适合人群：具备一定图像处理和优化算法基础，熟悉Matlab编程的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于医学图像、遥感图像等复杂图像的多阈值分割任务；②为智能优化算法在图像处理领域的应用提供实现案例与技术参考；③支持科研复现与算法改进。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段理解算法实现流程，重点关注目标函数设计与电磁力机制的映射关系，可通过更换测试图像和对比其他优化算法加深理解。
基于51单片机的电子琴设计
最新发布
11-26
本资源文件“基于51单片机的电子琴设计.zip”对应于博客文章“基于51单片机设计的简易电子琴”。该资源包含了实现一个简易电子琴所需的全部文件和代码，适用于学习和实践51单片机的开发。 内容 源代码：包含电子琴的C语言源代码，可在Keil uVision等51单片机开发环境中编译运行。 原理图：提供了电子琴的电路设计原理图，方便用户理解硬件连接和布局。 PCB设计文件：如果需要自行制作PCB，资源中包含了PCB设计文件，可用于PCB打样。 说明文档：详细的使用说明和操作指南，帮助用户快速上手。 使用方法 下载资源：点击下载“基于51单片机的电子琴设计.zip”文件。 解压文件：将下载的ZIP文件解压到本地目录。 阅读说明文档：仔细阅读说明文档，了解项目的基本结构和使用方法。 搭建硬件：根据原理图搭建硬件电路。 编译代码：使用Keil uVision等开发工具打开源代码，进行编译。 烧录程序：将编译好的程序烧录到51单片机中。 测试运行：连接电源，测试电子琴的功能是否正常。
故障诊断pytorch基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据]（Python代码实现）
11-26
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据]（Python代码实现）内容概要：本文介绍了一项基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障诊断研究，采用PyTorch框架实现，使用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络（CNN）强大的特征提取能力与长短期记忆网络（LSTM）对时序数据的建模优势，构建深度学习分类模型，实现对轴承不同故障类型和严重程度的精准识别与分类，旨在提升工业设备故障诊断的自动化与智能化水平。; 适合人群：具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师；熟悉PyTorch框架者更佳。; 使用场景及目标：①应用于工业设备预测性维护系统中的轴承故障早期识别；②作为深度学习在时间序列分类任务中的典型案例，用于学习CNN-LSTM融合模型的设计与实现；③复现并改进现有故障诊断算法，推动相关科研工作进展。; 阅读建议：建议读者结合提供的Python代码与西储大学数据集进行实践操作，重点关注数据预处理、模型结构搭建、训练流程及结果分析环节，可进一步尝试调整网络参数或引入其他优化算法以提升分类性能。
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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