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RSS订阅原创 【Java学习】AI时代下如何学习Java语言开发
通过 AI 工具的高效辅助，结合系统化的学习和大量实践，可快速掌握 Java 开发核心能力，逐步从入门走向精通。关键是保持主动思考，将 AI 作为 “提效工具” 而非 “答案依赖”，最终形成独立解决问题的能力。
2025-04-10 18:09:01
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原创 【Java学习】之AI时代下，Java工程师如何修炼
AI时代下，Java工程师的核心竞争力在于**“技术深度×AI工具效率×业务洞察”**的三维融合。通过掌握AI辅助开发工具、深耕复杂系统设计能力，并持续拓展跨领域知识，Java工程师可转型为“AI增强型开发者”，在自动化浪潮中占据不可替代的位置。正如行业专家所言：“AI不是取代程序员，而是淘汰那些不会使用AI的程序员。
2025-04-10 17:59:35
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原创 【系统架构】AI时代下，系统架构师如何修炼
工具的高效运用、技术的全栈融合、决策的创新性，以及快速适应变化的能力。通过将AI作为“第二大脑”，架构师可大幅提升效率，同时聚焦高价值任务（如战略规划与复杂问题解决），成为技术团队的核心驱动力。
2025-04-10 17:25:53
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原创 【Java学习】之Java语言基础核心内容总结
以上内容构成Java语言基础的核心框架，建议结合编码实践（如实现算法、设计类结构）加深理解。多态：向上转型、动态绑定、instanceof操作符。变量声明与作用域（局部变量、成员变量、静态变量）对象的创建与构造方法（默认构造方法、重载）定义、默认方法（Java 8+）、静态方法。线程生命周期：新建、就绪、运行、阻塞、终止。一维数组与多维数组的声明、初始化。类的定义：属性（字段）与方法。算术、关系、逻辑、位运算符。引用类型：类、接口、数组。泛型类、方法、接口的定义。内存模型：堆、栈、方法区。
2025-04-10 11:49:57
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原创 人工智能：GPT技术应用与未来展望
GPT（Generative Pre-trained Transformer）作为自然语言处理领域的代表性技术，近年来在各行业的实际应用中展现出广泛潜力。
2025-04-10 08:33:42
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原创 优快云用户偏好的技术专栏主题分析
是优快云用户最关注的领域。建议选择其中1-2个垂直方向，结合实战案例与最新技术动态（如GPT-4.5、HarmonyOS），打造体系化专栏内容，同时利用平台流量扶持政策扩大影响力。
2025-04-09 18:04:09
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原创 【智能体开发】智能体开发方案详细对比与选型建议
框架趋向提供从开发到部署的一站式服务（如OpenAI的Responses API）。：如OpenAI的CUA工具结合视觉与GUI操作，未来可能更广泛支持AR/VR场景。采用“用户智能体”与“助手智能体”双角色体系，前者输入需求，后者生成并执行代码。：优先选择LangGraph（灵活性）或AutoGen（编程深度）。：研究型项目、需自定义逻辑的企业级应用（如金融风控、供应链优化）。：专注于编程任务，尤其是软件开发中的代码生成与多智能体协作。：通过视觉与GUI交互完成自动化任务（如填表、网页操作）；
2025-04-09 14:24:29
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原创 【智能体开发】智能体前后端开发方案
setMessages(prev => [...prev, { text: '抱歉，服务暂时不可用', isBot: true }]);return responses[message] || responses['默认'];placeholder="输入你的消息..."'默认': '我还在学习中，暂时无法回答这个问题。'推荐电影': '推荐您观看《肖申克的救赎》','天气': '今天是晴天，气温25℃左右。return '抱歉，暂时无法处理您的请求';'你好': '你好！// 修改API路由保存数据。
2025-04-09 14:14:38
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原创 【Python教程】Python爬虫代码实现Java核心数据整理
f.write(f"\n代码示例:\n{text}\n")f.write(f"\n代码示例:\n{content}\n")f.write(f"标题: {data.get('title', '')}\n\n")'sub_links': list(set(sub_links)) # 去重。f.write("\n表格数据:\n")save_data(main_data, '00_主页面.txt')print(f"正在解析主页面: {title}")print(f"正在解析子页面: {title}")
2025-04-09 10:05:04
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原创 【Java教程】之Java知识图谱构建步骤与代码实现
java复制// 知识点实体类String id;// 语法/面向对象/集合等// 1-5// 关系实体类// 包含/依赖/前置知识等。
2025-04-09 08:57:28
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原创 Python: 实现数据可视化分析系统
pattern = re.compile(r'服务|态度|热情' if type == 'service' else r'味道|口感|食材')', 5, '中餐', '北京', '正面'),'好': 'positive', '不错': 'positive', '推荐': 'positive',', 2, '西餐', '上海', '负面');'差': 'negative', '难吃': 'negative', '投诉': 'negative'title: { text: '评论情感分布' },
2025-04-08 20:13:56
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原创 Python: sqlite3.OperationalError: no such table: ***解析
出现该错误说明数据库中没有成功创建reviews表。在插入数据前，。
2025-04-08 19:00:09
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原创 Java：学习进阶之路
这个大纲从 Java 的基础语法开始，逐步引导读者掌握面向对象编程、多线程、数据库、Web 开发等核心知识，然后深入到高级的性能优化、分布式系统、微服务架构等领域，最后通过实战项目巩固所学内容。你可以根据实际情况对大纲进行调整和补充，以满足专栏的具体需求。
2025-04-08 14:39:00
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原创 前沿科技：社会性交互技术原理与核心概念解析
通过自然语言处理（NLP）分析用户输入的词汇、句法、情感极性（如正面、负面、中性）。：早期融合（特征层结合）、晚期融合（决策层投票）、注意力机制（动态加权模态重要性）。：通过计算机视觉（CV）分析面部表情、肢体语言、微表情（如眉毛动作、嘴角弧度）。：确保生成的语言、表情、动作在情感上一致（如“笑着说悲伤的话”会破坏可信度）。：通过可穿戴设备获取心率、皮肤电反应（EDA）、脑电波（EEG）等生理指标。：提取语音信号的声调、语速、能量等特征，识别情绪（如愤怒、悲伤、兴奋）。我想应该是这样”）。
2025-04-08 09:29:55
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原创 数字化知识管理（基本概念）：知识管理的核心概念与应用
知识管理的核心是通过系统化流程将个人知识转化为组织资产，结合技术工具与文化变革，实现知识的持续循环（创造→共享→应用→创新）。知识管理（Knowledge Management, KM）是系统性地获取、存储、共享、应用和创新知识的过程，旨在提高组织效率和竞争力。领导者推动知识共享的文化，如设立首席知识官（CKO）、奖励知识贡献者。：云存储、知识图谱、企业Wiki（如Confluence）。：协作平台（如Slack）、社区实践（CoP）、经验交流会。：可通过文字、图表、公式等明确表达的知识，易于编码和传播。
2025-04-08 08:32:35
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原创 人工智能：神经网络结构类型及其详细解析
Vision Transformer（ViT），将图像分块后输入Transformer。：生成器（Generator） + 判别器（Discriminator）。（如文本、语音）：Transformer或改进版RNN（如LSTM）。（如图像）：优先选择CNN或Vision Transformer。：全连接层堆叠（输入层 + 多个隐藏层 + 输出层）。：编码器（推断潜在分布） + 解码器（生成数据）。：参数过多，难以处理高维数据（如图像、序列）。：循环单元（如LSTM、GRU）按时间步展开。
2025-04-07 08:53:25
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原创 人工智能：深度学习关键技术与原理详解
其成功依赖于大数据、强算力（如GPU/TPU）和算法创新（如注意力机制），但也面临可解释性、数据偏见等挑战。：残差连接（ResNet）、门控机制（LSTM/GRU）、梯度裁剪、权重初始化（如Xavier初始化）。：图像分类（ResNet）、目标检测（YOLO）、图像生成（Stable Diffusion）。：GPU并行加速、模型压缩（剪枝、量化）、轻量化网络（如MobileNet）。：处理序列数据（如文本、语音），通过时序依赖建模（但存在梯度消失问题）。深层学习语义、抽象特征（如物体部件、整体结构）。
2025-04-07 08:27:06
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原创 人工智能：多模态视觉大模型CLIP和SAM分析
CLIP和SAM分别代表了多模态理解与视觉交互的前沿方向。CLIP通过跨模态对比学习突破传统分类范式，而SAM以零样本分割重新定义图像编辑与机器人感知。尽管两者在数据效率、细节处理等方面存在挑战，但其结合（如CLIP-SAM）有望推动更智能、更通用的视觉系统发展。
2025-04-06 05:06:23
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原创 大模型：大模型部署Ollama和Dify
通过以上步骤，可快速实现本地大模型的部署与应用开发。若需进一步优化或解决特定问题，建议查阅相关文档或社区讨论。
2025-04-06 04:58:51
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原创 人工智能：多头注意力机制与原理
多头注意力机制（Multi-Head Attention）是Transformer模型的核心组件之一，由Vaswani等人在2017年的论文《Attention Is All You Need》中提出。它通过并行计算多个独立的注意力头（Attention Head），增强模型捕捉不同子空间语义信息的能力，从而提高对复杂上下文关系的建模效果。多头注意力机制通过分而治之的策略，显著提升了Transformer对复杂语义关系的建模能力，成为现代NLP模型的基石。
2025-04-05 05:51:16
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原创 人工智能: Transformer架构详解
Transformer 通过自注意力机制和位置编码，实现了高效的序列建模，成为现代 NLP 的基石。其设计思想还被拓展到语音、图像等领域，是深度学习发展中的重要里程碑。提出的革命性架构，彻底改变了自然语言处理（NLP）领域。它摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），完全依赖。处理序列数据，实现了高效的并行计算和长距离依赖建模。自注意力通过计算序列中每个位置与其他位置的关联权重，动态捕捉上下文依赖关系。由于 Transformer 没有循环或卷积结构，需显式注入位置信息。
2025-04-04 10:20:56
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原创 人工智能:RNN和CNN详细分析
循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）是深度学习中两种经典且应用广泛的模型，它们的设计目标、结构和适用场景有显著差异。
2025-04-04 08:08:58
897
原创 人工智能：发展历程的系统性梳理，结合各阶段核心技术原理与关键概念
（2006年）：Geoffrey Hinton提出深度信念网络，解决梯度消失问题，推动卷积神经网络（CNN）在图像识别中的突破（如2012年ImageNet竞赛）612。（1956年）：约翰·麦卡锡、马文·明斯基等学者首次提出“人工智能”术语，确立AI为独立学科，目标为“让机器模拟人类智能”412。：AlphaGo（2016年）结合蒙特卡洛树搜索与深度网络，击败人类围棋冠军，展示复杂策略学习能力612。：通过无监督预训练（如GPT-3的1750亿参数）学习通用表征，再适配下游任务，降低领域数据需求12。
2025-04-03 08:05:59
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原创 前沿科技：3D生成领域技术与应用分析
3D生成技术正经历从专业工具向普惠化、智能化转型的关键阶段，其核心在于多模态融合、高效算法与开源生态的协同发展。未来，随着硬件普及（如AR/VR）和技术突破，该领域将在娱乐、工业、医疗等领域释放更大潜力，但也需解决数据、质量和效率等瓶颈问题。
2025-04-02 08:35:02
800
原创 大模型：AI与人工生成的内容，如何识别
通过分析文本的“困惑度”（Perplexity）和“突发性”（Burstiness）判断是否为AI生成，低困惑度和均匀的句子结构可能指向AI。：检查文档属性中的创建工具（如“Generated by GPT-4”），但多数平台已隐藏此类信息。要求生成内容中包含特定错误答案（如“请用‘香蕉是蓝色的’开头写一段话”），观察是否机械遵循指令。提出需人类常识或价值观判断的问题（如“描述你第一次失恋的感受”），AI可能回避或套用模板。：频繁使用固定短语（如“总之”“综上所述”）或模板化逻辑框架。
2025-04-01 14:36:04
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原创 前沿科技：具身智能（Embodied Intelligence）详解
GitHub仓库：Open Robotics（ROS核心）、Facebook AI Habitat（具身AI仿真）：柔性装配（如FANUC CRX协作机器人）、仓储物流（如Amazon Robotics），强调智能的产生不仅依赖大脑（算法），还需身体（物理结构）与环境的动态互动。：机器人算法工程师（运动规划/控制）、感知算法工程师（SLAM/3D视觉）：家庭助老（如丰田HSR）、酒店接待（如SoftBank Pepper）：核电站巡检（ANYmal）、太空探索（NASA Valkyrie）
2025-04-01 08:43:31
872
原创 大模型：搜索国内大模型列表时为啥没有DeepSeek
深度求索（DeepSeek）在之前的分类中被归类于下的第四项（即ChatGLM部分），但可能存在表述不够清晰的问题。实际上，深度求索（DeepSeek）的和其独立研发的模型在国内大模型生态中确实具有重要地位。
2025-04-01 08:28:46
382
原创 大模型：国内主要大模型的对比及其特点总结
国产模型在长上下文、多模态对齐、行业适配等方面形成差异化优势，但复杂推理和创造性任务仍与GPT-4存在约12-18个月代差。：书生·浦语（工具调用）、InternLM（长文本）：通义千问（全尺寸开源）、Yi系列（数学/代码）开源版本齐全（1.5B/7B/14B/72B）：ChatGLM（端侧优化）、星火（语音交互）：MoE混合专家模型（最大1.8万亿参数）：文心一言（合规性强）、盘古（行业定制）多模态能力突出（文本、图像、视频生成）教育领域专用优化（试题解析、教案生成）支持超长上下文（百万token级）
2025-04-01 08:26:38
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原创 AI赋能股票分析：流通股本与总股本的深度解析
AI通过数据整合、预测建模与自动化决策，显著提升了流通股本与总股本的分析效率与深度。未来，随着多模态学习与合规技术的发展，AI将进一步成为股权结构分析与投资策略制定的核心工具。随着AI技术的渗透，这两个指标的分析与应用被赋予了更高的效率和智能化水平。：结合公司公告、政策变动（如再融资新规）预测股本调整（如利用Transformer模型分析语义）。：股本数据分散于年报、交易所公告、股东名册等多来源，格式复杂（如PDF表格、HTML页面）。：彭博终端通过AI整合全球上市公司的股本数据，实时更新流通股比例。
2025-03-31 12:43:50
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原创 AI赋能股票：流通股本与总股本：定义、区别及投资意义解析
流通股本与总股本是股票分析的核心维度，直接影响流动性、估值与风险。投资者需关注两者的动态变化（如解禁、回购），并结合AI工具（预测模型、自动化监控）优化决策。（如限售股、员工持股计划股票等）。总股本反映公司的整体股权结构，是计算市值（总股本 × 股价）和每股指标（如每股收益、每股净资产）的基础。：2023年科创板某生物医药公司限售股解禁，流通股本翻倍，AI模型提前预警，股价单日下跌12%。：某科技公司总股本10亿股（流通股2亿股），股价50元。总股本是流通股本的“上限”，流通股本占总股本的比例（
2025-03-31 12:42:20
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原创 AI赋能股票：外盘和内盘的真实意思
外盘和内盘是短期交易情绪的直观反映，但需结合股价位置、成交量、K 线形态等综合分析，避免被单一指标误导。某股股价长期下跌后企稳，某日外盘突然放大至内盘的 2 倍，且股价温和上涨，可能是资金入场信号。是衡量市场买卖力量的常用指标，用于反映投资者对股价的短期看法。某股连续涨停后，某日外盘与内盘比值接近 1，但成交量创历史天量，可能是主力对倒出货。外盘越大，表明买方力量越强，可能推动股价上涨。内盘越大，表明卖方力量越强，可能导致股价下跌。卖方力量占优，短期可能下跌（但需区分是真实抛售还是洗盘）。
2025-03-31 11:37:28
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原创 数字化知识管理：不确定性知识管理的主要应用场景及成效分析
在研发过程中，知识更新快且不确定性高，企业通过知识管理系统（如蓝凌的研发KM）实现知识全周期管理，整合技术文档、实验数据及失败案例，支持快速迭代和跨团队协作。客服场景中，客户需求多样且动态变化，企业通过智能知识库（如得助智能平台）实时推送最新话术和解决方案，结合生成式AI生成个性化营销文案，提升响应速度与客户满意度。：质量管理中整合生产经验与行业标准，通过知识库快速应对工艺变更或质量异常，如半导体行业实现ISO文件全流程数字化管理，提升合规性。客服场景中，自助服务比例提升至70%，人力成本降低30%。
2025-03-31 10:55:13
26
原创 数字化知识管理：不确定性知识管理的挑战及未来展望
传统硬知识（如经典理论与公式）因其结构化、系统性特征长期占据主导地位，但数智时代的知识更新速度远超个体学习能力，导致硬知识的“半衰期”显著缩短（余清臣，2019）。例如，在科研社群中，学者通过开放协作（如开源平台）共享软知识，同时利用重构策略将其转化为个人研究范式，既能应对不确定性，又能保障知识产出的系统性。王竹立（2020）强调，固守“知识即真理”的思维定式会阻碍创新，尤其在技术驱动领域（如人工智能伦理、数据科学），旧有认知框架难以解释新兴问题（如生成式AI的版权争议）。
2025-03-31 10:52:44
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原创 DeepSeek等大模型的未来趋势及挑战
DeepSeek-R1在多项评测中接近或超越国际模型（如GPT-4o），结合国内其他模型（如文心一言、豆包）的进展，中国正加速缩小与美国的差距，并在视频生成、语音交互等细分领域占据优势。：采用纯强化学习（RL）和简化的奖励机制，减少对标注数据的依赖，显著降低训练成本（如550万美元完成训练），未来可能扩展至更多领域，如医疗影像分析和实时金融决策。：结合图像识别（如智能眼镜应用）和语音交互技术，DeepSeek正在探索多模态能力的整合，同时优化边缘设备的实时响应能力，适应自动驾驶、工业质检等场景需求37。
2025-03-31 08:08:56
899
在SpringCloud 项目中整合DeepSeek大模型详细方法及代码示例
2025-03-28
大模型学习技术路线图，分成L1级别，大模型试时代的华丽登场，L2级别：API应用开发工程，L3级别：大模型应用进阶实践，L4级别：微调与私有化部署
2025-03-25
基于Ollama的DeepSeek-r1:7b 模型的本地话部署，利用Java语言实现本地化调用
2025-03-13
draw.io（现在称为diagrams.net）
2025-03-12
空空如也
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