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原创 STEPONMOON的人工智能之旅(十一)
机器学习的本质是通过“喂例子、试错、调整、越练越准”的循环实现。它不靠理解,而是从大量数据中自动提取规律——如识别猫图或掌握骑车平衡,全靠反复试错并微调内部参数。这与人学认物、学技能的路径一致,只是机器训练速度远超人类。最终形成的“模型”能高效完成任务,其核心正是不断优化的“经验积累”。
2026-09-22 19:10:53
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原创 STEPONMOON的人工智能之旅(十)
别被“AI”忽悠!真正会学习、从数据中进化的是真AI,而家电的“智能预约”“自动恒温”多是死规则,只是自动化。用三句话随身分辨:一看会不会学;二看在哪一层——机器学习、大模型还是智能体;三问“你说的AI是哪一层”。名字带AI不等于真智能,学会用这把尺子,轻松识破夸大宣传。
2026-09-21 21:51:35
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原创 STEPONMOON的人工智能之旅(九)
你手机里的隐形AI无处不在:机器学习层的输入法、推荐系统与导航,默默猜你所想;深度学习层的美颜、刷脸、拍照识物,精准认出你与世界;大语言模型加持的语音助手、实时翻译,则开始听懂你的话、回应你。它们不声不响,却已组成一支“AI打工人”队伍,悄然提升你的生活效率。
2026-09-19 20:23:35
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原创 STEPONMOON的人工智能之旅(八)
本文带你拆解手机里“真AI”与“假AI”,从日常使用的App入手,揭示隐藏在拍照、语音助手、推荐算法背后的AI真相。通过“地毯式清点表”识别真实智能,用“随身分辨尺”戳破伪智能外衣,结合“五层家谱图”轻松判断:哪些是真正具备学习与决策能力的AI,哪些只是机械自动化。无需代码基础,只需一张图,就能看懂你每天用的“智能”到底有多聪明。
2026-09-17 21:57:10
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原创 STEPONMOON的人工智能之旅(七)
文章揭示了公众对AI的常见误解:将新闻中“AI”泛化为高级智能体或大模型,实则多数日常应用仅停留在机器学习层。通过五层结构图(从浅到深:能耐→机器学习→深度学习→大模型→智能体),强调“谁套着谁”的包含关系,帮助读者区分不同层次的AI能力。理解层级有助于理性看待AI新闻、精准学习知识、缓解技术焦虑。真正的智能体只是少数,大多数AI仍局限于特定任务,如推荐、联想等。
2026-09-14 08:51:29
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原创 STEPONMOON的人工智能之旅(六)
本文以“五层套娃”结构解析AI发展脉络:人工智能(AI)最外层,涵盖所有类人智能;机器学习(ML)是其子集,能从数据中自主找规律;深度学习(DL)进一步聚焦于神经网络;大语言模型(LLM)专攻文本生成;最内层的智能体(Agent)则融合规划、工具调用与记忆,实现自主任务执行。层层递进,越往里越具实际能力,揭示当前AI技术的核心演进方向。
2026-09-11 21:54:24
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原创 STEPONMOON的人工智能之旅(五)
本文用“水果套娃”比喻,清晰解释了人工智能、机器学习、深度学习、大模型、智能体五者的层层包含关系:越往里越具体,越往外越宽泛。并指出这是全书地图,后续反复使用,帮助读者识别新闻中的AI概念。
2026-09-04 22:05:50
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原创 STEPONMOON的人工智能之旅(四)
学习本质与人类相似:靠“喂例子—试错—调整”找规律,人用身体直觉,AI用数字参数。认清这点有三用:不被“大师课”忽悠;明白AI是概率接龙而非查档案,关键事要核实;知道该学数学代码而非背原理。记住三个误会,关键时刻心里能蹦出一句“且慢”。
2026-08-31 20:15:52
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原创 STEPONMOON的人工智能之旅(三)
AI并非魔法,本质是数据、数学与算力的结合。用几十行代码即可训练手写数字识别模型,核心靠反复训练调参。AI(机器学习)就是一段从数据中找规律、再用规律完成任务的程序,拆解为数据、学习和模型三部分。
2026-08-31 20:03:43
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原创 STEPONMOON的人工智能之旅(二)
我猜很多人一听到"人工智能",脑子里先蹦出来的,是电影里那种会走路、会说话、偶尔还想灭了人类的金属机器人。我侄子幼儿园那会儿,老师问"AI 是啥",他啪唧画了个圆头圆脑的机器人举着枪。童言无忌,但也说明这误会多普遍。
2026-08-25 18:35:59
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原创 STEPONMOON的人工智能之旅(一)
《AI入门第一课:破除三大误解》 本文从日常生活切入,指出AI已渗透输入法、推荐系统等场景,既非神秘黑箱,也非科幻机器人。针对大众对AI的两种极端认知——"万能神"或"铁疙瘩",作者提出核心观点:AI本质是"从数据中找规律的程序"。全文通过四部分展开:首先建立学习动机,随后逐一拆解"AI=机器人""AI有自我意识""AI超越人类"三大常见误解,最后引导读者建立理性认知框架。文中配有场景插图
2026-08-23 22:06:28
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原创 从零开始学Docker(一)-镜像列表访问不到问题
出现这个错误是因为使用的 CentOS 7 仓库已经被归档,当前的镜像地址无法找到所需的文件。CentOS 7 的官方支持已经结束,部分仓库已被移至归档库。这导致了你的 yum 命令无法找到所需的元数据文件。CentOS 7 的官方仓库在 2024 年 6 月 30 日之后已经停止维护。因此,使用最新的 CentOS 7 官方仓库可能会遇到问题。查看CentOS-Base.repo文件。
2025-02-09 15:12:22
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原创 嵌入式入门(一)-STM32CubeMX
随着芯片行业不断发展,STM32系列芯片不断扩大市场份额。为了方便开发者的不同需求,意法半导体(ST)推出了一款图形化配置工具-STM32CubeMX。可以通过图形配置直接导入C语言初始代码,提高了工作效率,大大减轻了因工程配置而带来的烦恼。与此同时,针对不同开发者也更容易开发STM32系列芯片。tips: 如果安装包已经放在仓库中,不需要联网下载,会自动从仓库中找到安装包安装。本地安装en_stm32cubef1-v1-8-6.zip。第一次需要联网下载,下载过程过程中需要登录账号。
2025-01-22 16:39:33
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原创 数据结构与算法-07平衡二叉树-02
平衡二叉树 全称叫做 **平衡二叉搜索(排序)树**,简称 AVL树。英文:Balanced Binary Tree (BBT)
2025-01-14 20:54:08
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原创 数据结构和算法-07平衡二叉树-01
如果得知二叉树是否平衡,直接的方法是左右子树的高度值不大于1。我们在节点中添加height指标用来检验二叉树的高度差。
2025-01-14 20:46:15
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原创 数据结构与算法-05堆&优先队列-02
Java PriorityQueue类是一种队列数据结构实现,其中根据**优先级**处理对象。它与遵循**FIFO**(先进先出)算法的标准队列不同。>在优先级队列中,添加的对象根据其优先级。默认情况下,优先级由对象的自然顺序决定。队列构建时提供的**比较器**可以覆盖默认优先级。
2024-12-19 20:08:13
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原创 数据结构和算法-06线段树-01
线段树是一种**[二叉搜索树]**,与[**区间树]**相似,它将一个区间划分成一些单元区间,每个单元区间对应线段树的一个结点。
2024-12-14 10:06:28
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原创 Ubuntu系统快速更新镜像源
在Ubuntu系统安装后,如何快速的更新镜像源。不需要修改配置那么麻烦,只需要在图形界面做简单的配置即可。更新Ubuntu镜像源。
2024-12-12 19:19:30
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原创 数据结构与算法-03链表-05
在链表中,维持两个指针一个快指针(fast),一个慢指针(slow),移动速度不同(slow走一步,fast就走两步)。fast指针每次移动两个节点,slow指针正常移动。
2024-12-06 19:52:33
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原创 数据结构与算法-03链表-03
迭代的本质就是循环,利用循环对变量进行值的迭代(更新)。从本质上说:从本质上,将原来的问题转化为更小的同一问题。递归从本质上看是将原来的问题转化为更小的同一问题。
2024-12-06 19:46:07
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原创 数据结构与算法-03链表-01
链表:是一种用于存储数据的数据结构,通过如链条一般的指针来连接元素。它的特点是插入与删除数据十分方便,但寻找与读取数据的表现欠佳。
2024-11-28 18:30:02
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原创 数据结构与算法-02栈和队列-04
单调队列: 指队列的中元素按照递增(递减)的单调性存储。添加和删除依然按照队列队尾入队,对头出队的规则执行。
2024-11-21 15:59:13
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原创 数据结构与算法-02栈和队列-01
栈是(LIFO)只允许在一端进行插入或删除的线性表。首先栈是一种线性数据结构,但限定这种结构只能在某一端进行插入和删除操作。–电梯问题。
2024-11-21 15:51:54
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