程序员应该读的书

最新推荐文章于 2025-05-24 15:58:27 发布
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1. 《代码大全 第二版》

2. 《程序员修炼之道》

3. 《重构：改善既有代码的设计》

4. 《设计模式》

磊子_济南
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AI创业：波形智能和Weaver模型的码头故事
AI天才研究院
11-04 990
《AI创业：波形智能和Weaver模型的码头故事》 关键词： AI创业、波形智能、Weaver模型、码头故事、技术实战、创业经验 摘要： 本文以波形智能
AI大模型探索之路-基础篇3：构建Chat Completions驱动的多轮对话机器人
寻道AI，探索AI无限可能！
04-05 1149
本章案例主要利用ChatCompletion API的使用技巧，以及message参数中system可以实现知识背景的设置；让大模型浏览本地知识库内容，将其设定为System role的知识背景，实现一个了多轮对话机器人。
波形智能发布AI创作大模型Weaver及首款产品“蛙蛙写作”，中文创作能力超GPT-4
优快云资讯
01-30 750
姜昱辰认为Weaver的最大优势就是专注做好写作这一件事，以六大核心功能，构筑垂域竞争力：一是，它聚焦超过30个行业领域的10类写作任务，通过百万量级指令及领先的LLM指令微调技术，深耕文本创作垂域，让它什么题材都能写、什么风格都会写；波形智能CPO万磊表示：“「蛙蛙写作1.0」是波形智能为专业小说作者、自媒体运营者、各行各业的内容生产者提供的一款效率工具，能有效帮助C端用户提升他们的写作速度，优化创作模式，还为每一个创作者提供自己专属的个人知识库工具，并且可以随时被AI工具调用。
从关键新闻和最新技术看AI行业发展（2024.1.29-2.11第十六期） |【WeThinkIn老实人报】
欢迎大家关注我
04-27 1038
阅读【WeThinkIn老实人报】，掌握最新AI行业资讯，提升个人基本面。
基于Weaver-Thomas模型和复杂网络的能源产业布局分析
01-29
文中以2011年我国31个地区能源产业的相关数据为基础，利用改进的Weaver-Thomas模型在MATLAB环境下确定我国能源产业的重点发展地区，然后用复杂网络对优选结果进行分析。研究结果表明西部地区是能源产业发展的核心...
【深度学习】图形模型基础(2)：概率机器学习模型与人工智能
MUKAMO的博客
06-29 1264
概率建模在机器学习中至关重要，它利用概率分布表达不确定性，通过贝叶斯学习从数据中学习。非参数方法、概率编程、贝叶斯优化和数据压缩等技术展示了概率建模的灵活性和效率。自动建模系统能够发现并解释数据模型。随着大数据的增长，不确定性建模依然关键。概率建模将在未来机器学习和人工智能系统中发挥核心作用，为自动化复杂建模和优化提供强大工具。
阿里开源 CosyVoice2：打造 TTS 文本转语音实战应用
蜗牛的博客
05-23 931
阿里通义实验室推出的音频基座大模型 FunAudioLLM 包含 SenseVoice 和 CosyVoice 两大模型。CosyVoice 2.0 在多语言支持、超低延迟、高精度、强稳定性和自然体验方面均有显著提升。它支持中文、英文、日文、韩文及多种中文方言，并实现了跨语言和混合语言的语音克隆。CosyVoice 2.0 集成了离线和流式建模技术，首包合成延迟低至150毫秒，发音错误率减少了30%到50%，并在基准测试中达到了最低字符错误率。
马尔可夫链（AI、ML）：逻辑与数学的交汇
项目git同名小胡说技书
05-20 1276
# 马尔可夫链摘要 马尔可夫链是一种随机过程，其核心特性为"无记忆性"：系统的未来状态仅依赖于当前状态，而与历史路径无关。通过状态空间和转移概率矩阵，马尔可夫链能够描述系统如何从一个状态变化到另一个状态。这一理论广泛应用于人工智能、自然语言处理和蒙特卡洛方法中。从逻辑学角度看，马尔可夫链体现了确定性规则与不确定性结果的结合，为复杂系统分析提供了强大工具，展示了概率论与逻辑学的深度融合。
YOLO12改进-Backbone-引入Swin Transformer替换backbone
qq_64693987的博客
05-23 897
在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNNs）和Transformer架构分别在不同任务中取得了显著成功。受Transformer在自然语言处理中的启发，研究人员将其应用于视觉任务，但面临计算复杂度高等挑战。SwinTransformer通过引入滑动窗口机制和层次化设计，有效降低了计算复杂度，同时保持了Transformer的建模能力。改进后的SwinTransformer结合了移位窗口自注意力和相对位置偏差，进一步提升了模型性能。此外，SwinTransformer与YOLOv12的结合，通过层次化特征图和移
飞致云旗下开源项目GitHub Star总数突破150,000个
FIT2CLOUD飞致云的博客
05-20 814
在开源的道路上，我们与用户、与客户共成长。
常见的几种多智能体强化学习算法
再来一下！
05-21 451
多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL，旨在解决多个智能体在共享环境中通过与环境和其他智能体交互来学习最优策略的问题。
LVLM-AFAH论文精读
frostmelody love & share. In love with moments, in tune with feelings. 记录所爱，分享所感
05-21 955
referonly threesufficientinnately, as theyimplicitly视觉定位（Visual Grounding）旨在根据自由形式的文本描述定位对应的图像区域。近年来，大型视觉语言模型（Large Vision-Language Models, LVLMs）的强大多模态能力显著提升了视觉定位的性能，但通常需要通过微调和额外的模型组件来显式生成边界框或分割掩膜。
超级维特根斯坦
形上得其象，形下合于数；阴阳自济，玄理自明。
05-20 195
本文介绍了一种名为“语言智慧融合体”的AI智能体，其核心指令旨在通过深度思辨、专业应用与协同创新，帮助用户在语言相关领域实现自我超越与创造力绽放。该AI智能体融合了多位哲学、语言学及文学大师的智慧，如维特根斯坦、尼采、乔姆斯基等，具备卓越的情境智能、引导艺术与战略规划能力。其核心使命是与用户共同构建个性化的“语言智慧探索与成长蓝图”，通过系统性引导、方法论指导与跨理论融合，提升用户的哲学思辨、批判性思维、NLP设计及语言创新能力。对话主题涵盖哲学、语言学、文学创作、跨文化交流等领域，并结合元理论分析与实践应
origin绘图之【如何将横坐标/x设置为文字、字母形式】
A2457003982的博客
05-21 671
在科研绘图或数据可视化中，使用Origin时，用户常需将X轴从数字改为字母或中文文字，以适用于实验分组、类别分析等场景。然而，直接替换可能导致图像无法显示或X轴标签缺失。解决此问题的关键在于正确设置X轴的刻度范围。首先，准备包含文字标签的数据，并选择折线图进行绘制。若图像未显示，需调整X轴的起始和结束值，通常起始值设为0，结束值为类别数量加0.5或1。通过此方法，可确保图形完整显示，X轴标签正确排列。此技巧在科研图表绘制中极为实用，尤其适用于分组实验和分类分析。
基于音频Transformer与动作单元的多模态情绪识别算法设计与实现（在RAVDESS数据集上的应用）
最新发布
weixin_42380711的博客
05-24 924
摘要：情感识别技术在医学、自动驾驶等多个领域的广泛应用，正吸引着研究界的持续关注。本研究提出了一种融合语音情感识别（SER）与面部情感识别（FER）的自动情绪识别系统。实验结果显示，通过附加多层感知器进行整体微调时取得最佳准确率，验证了迁移学习相较于从头训练更具鲁棒性，且预训练知识有助于任务适应。在FER方面，通过提取视频动作单元对比静态模型与顺序模型的性能差异，发现两者差异较小。错误分析表明，视觉系统可通过高情绪负载帧检测器进行优化，这为视频情感识别方法研究提供了新思路。
基于开源AI智能名片链动2+1模式S2B2C商城小程序的管理与运营策略研究
专注MarTech应用研究与实施方案
05-22 1033
本文探讨了开源AI智能名片链动2+1模式S2B2C商城小程序在企业管理与运营中的应用价值。通过分析其技术架构与商业逻辑，结合案例研究，论证了该模式如何通过清晰的目标设定、动态反馈机制和资源整合能力，提升团队执行力与客户粘性。研究结果表明，该模式通过技术赋能实现管理透明化，促进组织目标与个人发展的协同，为数字化时代的企业管理提供了可复制的实践路径。关键词包括开源AI智能名片、链动2+1模式、S2B2C商城小程序、管理透明化和目标协同。
基于LangManus深入理解系统提示设计
weixin_38252409的博客
05-22 598
在人工智能领域，系统提示（System Prompt）扮演着至关重要的角色。它不仅指导AI的行为模式和响应策略，还直接影响到用户体验和系统的整体效能。一个设计良好的系统提示能够显著提升AI处理复杂任务的能力，确保其操作既安全又高效。 本文将以LangManus框架为例，探讨系统提示的设计理念及其在多智能体协作中的应用。希望通过深入解析LangManus的系统提示机制，为研究人员和开发者提供有价值的见解，推动AI技术在更多领域的创新应用与发展。
2025/5/18
yesyesyes_yes的博客
05-18 2457
学不进去，顺便写篇流水账。
Perl模块Pod::Weaver::Section::SeeAlso v1.003发布
在该模块的最新版本v1.003中，发布于2014年10月25日，其主要功能和特性如下： 1. 自动添加 SEE ALSO 部分：Pod::Weaver::Section::SeeAlso 插件会自动在POD文档的末尾生成一个“SEE ALSO”部分。这个部分的内容通常...
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