minstbe的博客

本文介绍了使用Python和NumPy模拟晶体管I-V特性的方法。晶体管I-V特性描述电流随电压变化的指数关系，是理解晶体管工作原理的关键。仿真通过生成电压序列、计算理论电流、添加噪声和合理性检查四个步骤实现。该方法具有教学演示、电路验证、算法测试等应用价值，参数可调以适应不同需求。文中提供了完整的代码实现，利用NumPy向量化运算高效生成仿真数据，展示了晶体管从截止到导通的典型特性曲线。仿真结果可用于电路设计、机器学习训练和教学演示，为进一步学习更复杂的器件模型奠定了基础。

《AI编程风暴：中国程序员如何应对挑战与机遇》 2025年中国科技行业正经历一场AI编程革命，传统开发模式被颠覆。数据显示，70%科技企业已引入AI工具，其效率远超人工，部分项目开发周期从数月缩短至几天。这导致65%的企业减少初级岗位招聘，程序员群体普遍面临职业焦虑。然而，案例显示主动拥抱AI的程序员成功转型：前端工程师将AI作为"超级助手"提升效率，测试工程师借AI实现自动化升级。专家建议程序员采取三大策略：1)与AI协作处理业务定制需求；2)转型为"技术+行业"复

本文介绍了高斯过程回归(GPR)在半导体晶体管IV特性分析中的应用。通过三个模块化的案例演示，展示了如何从有限噪声数据中预测完整IV曲线：1)数据生成与对数预处理；2)GPR模型配置与训练；3)预测结果可视化与评估。结果表明，GPR能有效捕捉指数级变化的电流特性，并提供95%置信区间的不确定性量化，但高电压区域存在欠拟合。文章还提出了增加数据密度、调整内核参数等优化建议，为后续的工艺参数优化和产量预测奠定了基础。该技术可应用于半导体参数提取和质量控制。

本文介绍了高斯过程回归(GPR)的基本概念和应用。GPR是一种基于高斯过程的非参数机器学习算法，通过建模数据点的联合高斯分布来预测连续目标变量，并能提供预测的不确定性估计。文章通过一个温度预测的Python示例，直观展示了GPR的工作原理：蓝色实线表示预测曲线，阴影区域表示95%可信区间。随着预测时间远离训练数据，可信区间会呈"喇叭状"扩大。作者还讨论了如何通过调整核函数参数来优化预测效果，包括增大length_scale使曲线更平滑、减小ConstantKernel限制可信区间宽度等方

随着AI技术飞速发展，开发者现在可以利用AI工具高效地完成应用程序开发。文章以PDF文件处理和远程连接代理为例，展示了AI从需求分析到代码生成、打包发布的强大能力。AI极大地缩短了开发周期，降低了技术门槛，对程序员的工作模式带来了革命性冲击。掌握AI工具和多尝试独立开发将是未来码农的核心竞争力。

文章记录了作者在本地测试QWEN3-CODER:30b大语言模型的过程。通过Docker部署OLLAMA环境，在24G显存的GPU上运行该编程专用模型。测试显示该30.5B参数的模型具有快速响应能力，在代码生成方面表现不错，能提供多种实现方案，但在某些逻辑处理上不如Claude细致。作者认为该模型适合企业内网环境下的代码开发需求，可作为不上外网时的替代方案。文章最后展示了模型生成的网页调用代码示例，证实其具备实用的编程辅助能力。

前面我们通过2篇文章，一起了解了 递归，以及使用递归来解决汉诺塔问题。今天我们在这个基础上，进一步地熟悉和学习递归。这篇学习笔记将涵盖递归的基本概念、应用、优化技巧、陷阱及与迭代的对比，并通过具体的 Python 代码示例和大家一起来深入理解递归的使用。

前面我们已经通过两篇文章，一起熟悉了WM-811K Wafermap 数据集，并对其中的一些数据进行了调用，生成了一些统计信息和图片。今天我们接着继续往前走。当我们在处理大规模的数据集的时候，很多人都会有一种束手无策的感觉，尤其是面对海量的数据和复杂的结构时，可能会感到无从下手。我的经验就是抽丝剥茧，一步步来。实际上，通过系统化的步骤和合理的策略，我们可以有效地应对这些挑战。搞过数据分析的都知道，缺失值的检查是数据处理过程中不可忽视的一环。当我们浏览数据集时，可能会发现相当一部分数据由于缺失值而变得无用。

有三个柱子，分别叫做 A、B、C。某个柱子（比如A柱子）上有若干个圆盘，圆盘的大小是不同的，并且最小的圆盘在最上面，最大的圆盘在最下面。任务是将这些圆盘从柱子 A 移到柱子 C，移动时必须遵循以下规则：每次只能移动一个圆盘。每次只能将一个圆盘从上面拿走，且只能放在空柱子或者比它大的圆盘上。要求在移动过程中，柱子 B 作为辅助柱子，可以帮助转移圆盘。递归算法在解决汉诺塔问题时是非常自然且简洁的，它能够很好地展示递归的思想和分治法的应用。

在编程中，我们常常会遇到一个概念：递归。递归是一个函数调用自身来解决问题的过程。你可以把它看作是“自我重复”的方法，用来分解复杂问题。1. 举个例子：想象你在一个楼梯上，每个台阶都有一个编号。如果你站在某个台阶上，要想知道距离地面多少个台阶，你可以做两件事：这个过程会一直重复下去，直到你到达楼梯的最底部，显然最底部的台阶距离地面是0。这就是递归的一个典型应用：每个步骤都依赖于自己前一个步骤的结果。递归的逻辑图 比如，计算阶乘（n!）就是一个递归的例子。阶乘的定义是：也就是说，n的阶乘等于n乘以(n-1)的阶

通过前面的一些练习，我们已经学习了支持向量机、 回归、 鸢尾花模型 、卷积、 知识图谱、 生成式对抗网络、 K近邻、 等AI算法的基本概念，熟悉了一些常用的AI库，并且使用PYTHON大法进行了一些实战练习。接下来，我们向更深一层的概念进军啦！今天我们来学习的是：决策树。是一种常用的监督学习算法，用于分类和回归问题。它通过一系列的决策规则将数据集划分成不同的类别或数值预测。决策树模型的主要特点是其结构类似于树形图，每个节点表示对特征的测试，每条分支代表测试结果，而叶节点则是最终的预测结果。

WM-811K Wafermap 数据集是一个用于缺陷检测和分类的公开数据集，主要用于研究半导体制造过程中的晶圆缺陷分析。这一数据集由许多晶圆的缺陷模式组成，其中每个晶圆被标记为正常或存在某种类型的缺陷模式。研究人员和从业者可以利用该数据集来开发和评估机器学习和深度学习算法，以自动化地检测和识别晶圆上的缺陷模式。通常情况下，一片8英寸wafer上往往可以放置数百到上千颗芯片（die - 晶粒），具体视芯片的面积大小。

数据预处理：加载数据，进行必要的文本处理（如分词、去除停用词等）。特征提取：将文本数据转换为数值形式（通常使用 TF-IDF）。训练模型：使用支持向量机（SVM）来训练情感分析模型。模型保存：将训练好的模型保存，以便以后使用。模型调用：加载保存的模型并进行预测。# 加载 JSON 数据# 创建 DataFrame})# 将标签转换为数字# 分割数据为训练集和测试集# TF-IDF 向量化# 训练 SVM 模型# 预测# 保存模型# 加载模型并进行预测。

最近接触了一些数据分析的任务，越来越多地听到支持向量机(SVM), 之前我们也一起学习过今天我们再由浅入深的地来重温和学习这个AI算法，以便我们进一步掌握如何熟悉和使用这一AI大杀器。

今天说的CNN，并不是我们熟知的美国有线电视新闻网。那什么是CNN呢？ Convolutional Neural Networks, CNN）简单来说，就是用一个筛子来筛面粉的。筛子就是卷积核，面粉就是被筛的信息，晒出来的面粉就是新生成或者说被抽离的特征。有很多把筛子组成的网络一起来筛信息，就组成了一个卷积神经网络。卷积神经网络（CNN）是一种模仿人类视觉系统的算法，常用于图像和视频处理。它的基本思想是通过多个“卷积层”逐步提取图像的特征。例如，在处理一张照片时，网络首先识别图像的基本边缘或颜色，再逐渐发现

随着现代工作方式的改变，越来越多的上班族长时间坐在电脑前，缺乏足够的活动，容易导致各种健康问题，如脊椎病、眼睛疲劳、肌肉酸痛等。因此，设计一款智能起身提醒器，以帮助用户改善这种工作习惯，成为了一个创新而有意义的解决方案。这款智能起身提醒器外观类似于苹果或橘子的大小，可以放置在电脑显示器旁。它通过内置智能摄像头进行人脸识别，监测主人是否长时间保持坐姿。当识别到主人坐下并且超过设定的时间后，设备会通过定制的声音（例如伴侣的录音）进行提醒，鼓励主人站起身来活动。

是一个通过图结构来表示和组织知识的工具，它将事物、概念和它们之间的关系以图的形式呈现出来，图中的节点代表实体（比如人物、地点、事件等），而边代表这些实体之间的各种关系（例如“某人是某地的居民”，“某人是某公司的员工”等）。简单来说，知识图谱就像是一个庞大的电子地图，通过它我们可以知道不同事物是如何相互联系的。：假设你有一个图谱，节点包括“马云”、“阿里巴巴”和“电商行业”。如果我们在“马云”和“阿里巴巴”之间连接一条边，标注为“创办了”，就说明“马云”与“阿里巴巴”之间有一个“创办了”的关系。

STDF（Standard Test Data Format）是一种广泛使用的标准数据格式，用于存储半导体测试中的各种信息。该格式最初由电子设备制造商联合制定，目的是为了使半导体测试数据能够在不同的设备、工具和平台之间共享。STDF文件通常在芯片测试过程中生成，尤其是在生产测试阶段，记录了芯片的功能、性能和故障等各种测试结果。在半导体行业中，芯片生产测试是确保产品质量和性能的重要环节。测试数据的记录和管理至关重要，STDF文件正是用来存储这些数据的标准格式。

今天一起来学习。是一个强大的 Python 机器学习库，提供多种分类、回归、聚类算法，适用于从数据预处理到模型评估的全流程。它支持简单一致的 API，适合快速构建和测试模型。官方地址在这里，记得Mark 很有用：几天我们要使用这个库来识别一张图片中的手写数字，基本的业务逻辑如下图：这里要讲一下，AI开发应用，不需要熟知底层的模型基础技术和知识，只需要掌握库和模型的应用。我们先来看一下第一步数据加载这里定义了一个函数，作用是，供后续的机器学习模型训练和测试使用。

文本分类是自然语言处理（NLP）中的常见任务，目标是将文本自动归类到预定义的类别中。比如，情感分析、垃圾邮件分类、新闻分类等。今天，我们一起从基础到深入，介绍如何用 Python 实现文本分类。

根据分类和理解的结果，自动生成内容摘要，并生成相应的报表。例如，可以生成每周的竞争对手报告。# 假设使用GPT-3或其他AI模型生成摘要# 这里仅使用简单的文本截取# 示例：生成新闻摘要。

我们将演示一个非常简单的模型，具体的步骤是使用 Python 来创建一个模型，判断一个数字是否大于 5。这个模型会根据一些已经知道的数据（例如数字和标签）来进行学习，然后用它来判断新的数字。

以上这些算法是人工智能领域中最基础且容易理解的算法，不依赖任何库，适合用于教学。这些算法的核心思想也能帮助学生更好地理解 AI 和机器学习的基本原理。

exp_x = np.exp(x - np.max(x)) # 防止溢出softmax(x)：定义了一个 Softmax 函数，用于将相似性分数转化为概率值，使得它们的和为 1。Softmax 函数广泛用于神经网络的输出层，常用于分类问题中的概率预测。：对输入矩阵x做指数运算，并减去最大值np.max(x)来防止数值溢出（避免exp结果过大）。：将指数化的结果除以每行的总和，确保每行的元素和为 1。这样就得到了归一化后的注意力权重。

生成式对抗网络（Generative Adversarial Networks, GAN），名字听着就有点“对抗”的意思，没错！它其实是两个神经网络互相斗智斗勇的游戏 生成式对抗网络的应用场景相当广泛，比如半导体晶圆缺陷检测领域，医学影像疾病识别领域等等。

接上一篇new_email 无论为什么文本，识别结果几乎都是垃圾邮件,因此我们需要对源码的逻辑进行梳理一下：在代码中，new_email。

例如，利用深度学习模型（如GPT、BERT等）生成一些垃圾邮件内容，或者使用现有邮件数据进行一定的扰动（如随机修改一些单词或邮件主题），从而创造更多样化的训练数据。假设我们有一个简单的数据集，包含邮件的一些特征（例如：单词频率），并且我们想要预测邮件是否是垃圾邮件（1为垃圾邮件，0为正常邮件）。在实际项目中开发反垃圾邮件应用时，数据集的来源可以有多种途径，主要依赖于应用的需求、资源和数据获取的渠道。一些专门从事垃圾邮件检测和防御的公司，会提供经过清洗和标注的数据集，这些数据集经过严格审核，具有较高的质量。

支持向量机（SVM）是一种常用于分类任务的机器学习算法。简单来说，它的目标是通过一个“最佳”分隔线（在高维空间中可能是超平面）将不同类别的数据分开。SVM的优势在于，它不仅可以进行线性分类，还能通过一种叫做“核技巧”的方法处理非线性问题。支持向量机（SVM）是一种强大的分类算法，能够处理线性和非线性问题。它的主要优势在于高效分类和抗过拟合能力，尤其适合高维数据。通过核技巧，SVM能够处理复杂的非线性问题。尽管SVM有很多调参的地方，但通过Python中的库，我们可以方便地构建和评估SVM模型。

K-最近邻（KNN，K-Nearest Neighbors）是一个非常简单但有效的机器学习算法。它的基本思想是：给定一个数据点，我们根据它的“邻居”来做预测，看看它与哪些数据点相似，并根据这些邻居的标签来决定该数据点的标签。

逻辑回归的核心思想：通过线性模型得到分数，利用Sigmoid或Softmax函数将分数映射到概率。用途广泛：从简单的二分类到多分类问题，逻辑回归都是有效工具。设计逻辑回归的技巧：特征选择、正则化、处理数据不平衡是关键。结合实际问题，逐步调整模型的参数与输入特征，能让逻辑回归发挥更强的分类效果！

鸢尾花模型（Iris Dataset）是机器学习和数据科学领域经典的数据集，最初由英国统计学家 Ronald A. Fisher 于1936年提出，用于判别分析。这一数据集因其简单易用、易于可视化的特点，成为学习机器学习的入门数据集，非常适合初学者进行分类任务的实践。

基于语音助手的智能健康提醒与紧急求助设备专注于解决中国老龄化背景下的健康和安全问题，具有明确的市场需求和社会价值。通过低成本硬件、高效服务订阅模式切入市场，既能快速验证产品，也能为后续功能扩展和生态构建打下基础。

在GPT冲击下，程序员行业虽然经历了一轮“淘汰赛”，但也为技术背景的创业者创造了独特的机遇。从行业智能化到AI工具开发，从个人IP打造到开源社区建设，程序员创业方向丰富且多样化。通过结合实际案例和技术能力，程序员完全可以在这场技术浪潮中找到新的定位与成功之路。

和一名从事模拟电路设计30年的工程师聊天，他吐槽经常被问到一个问题：为什么模拟电路设计比数字电路设计更难？其实这背后不仅是技术层面的原因，更涉及到方法论和工程实践的根本差异。在AI技术高速发展的今天，许多年轻的学生也在纠结未来是否应该选择模拟方向还是数字方向。结合他的经验和行业趋势，希望通过这篇文章帮助大家理解其中的奥秘，并为未来的发展方向提供建议。。这看似简单的一句话，实际上决定了两者在设计方法、问题复杂性和工程实践中的天壤之别。

最近几年，人工智能的发展是真的快，特别是像 ChatGPT 这种模型，不仅会聊天，还会写代码，甚至能优化和修复一些 bug。这让很多后端程序员都开始担心：会不会有一天我们被 AI 抢饭碗？不过仔细想想，这事儿也不是非黑即白。AI 的确带来了不少挑战，但机遇也一样多得很。找到机遇，抓住机遇，这是我们程序员面对的重大转变。后端开发里，其实有不少重复的活，比如写接口、CRUD（增删改查）逻辑、生成一些模板代码。对于这种活，AI 的确可以干得很好，甚至效率比人还高。而且它不用休息，不抱怨，也不会请假。

以前写个网页小功能，要查文档、搜Stack Overflow、试错调试啥的，但现在不一样了，你问ChatGPT，分分钟把代码甩给你，而且还是带注释的！比如，你要做一个有独特风格的网站，或者一个互动性特别强的页面，这种“非套路”的活，还是得靠人来实现。AI的到来，不是单纯的威胁，也不是毫无挑战的机会，而是一场技术革命。作为前端程序员，你的价值并不会因为AI被“取代”，而是要看你能不能跟上技术的步伐，学会跟AI“合作”。换句话说，AI来了，是“威胁”还是“机遇”，就看你用它的姿势对不对了。