【大白话 AI 答疑】第10篇 数学可视化网站汇总

原创 已于 2025-12-26 21:44:28 修改 · 143 阅读 · 0 ·
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#人工智能

于 2025-12-26 21:43:35 首次发布

https://www.geogebra.org/ 学习数学的网站
https://www.geogebra.org/classic 根据公式看图

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  • https://playground.tensorflow.org/ 理解神经网络

在这里插入图片描述

未来十年，提示工程架构师的‘软实力’重要性：沟通与跨域协作发展方向
SuperAGI2025
08-11 617
为什么沟通与跨域协作对提示工程架构师至关重要？（趋势与挑战）是什么构成了提示工程架构师的“软实力核心”？（能力解构）怎么做才能系统性提升这些能力？（实践路径）我们会结合AI产业趋势、真实案例与可落地方法，帮你构建“技术+软实力”的双重竞争力，在未来十年的AI浪潮中站稳脚跟。将实践中有效的协作方法（如“需求转化清单”“冲突解决四步法”）整理成标准化文档，形成个人的跨域协作方法论。案例对齐目标：明确“我们要一起解决什么问题，成功标准是什么”；拆解任务：将大目标拆分为各团队可执行的子任务；
FPS游戏构建加速实战指南（大白话版）
本博客聚焦游戏开发技巧、创业实战心得及大学热门课程干货。这里既有技术深度，也有思维广度，无论你是开发者、创业者还是高校学子，都能在这里找到适合自己的成长之路！
01-31 219
再牛的FPS游戏，没有快速高效的构建流程，开发体验和项目质量都会打水漂。只有把加速策略用到极致，才能保证一线团队快速试错、频繁发版，最终做出顶级作品。大厂经验都是靠无数踩坑沉淀出来的，愿每位FPS工程师都能少走弯路，玩转构建加速！
AI原生应用深度解析：从架构革命到实战落地，这篇全讲透
weixin_66243333的博客
12-21 1146
AI原生应用架构升级：从"插件"到"核心引擎"的转变 摘要：本文系统阐述了AI原生应用的发展历程与架构特征。从ChatGPT的破圈到2025年模型上云与Agent技术普及，大模型经历了从"能听懂"到"会干活"的三阶段进化。AI原生架构区别于传统IT架构，以五层结构为核心：基础设施层提供算力支撑，大模型引擎层实现智能决策，Agent编排层负责任务执行，数据交互层存储业务记忆，用户交互层提供自然界面。
Qwen3-32B解释复杂公式：数学符号语义理解能力
weixin_42509888的博客
11-29 949
Qwen3-32B具备深度理解数学公式的能力，能解析符号背后的物理意义与逻辑结构，支持上下文感知、动态消歧和多领域类比，适用于科研、教育等场景，显著降低数学理解门槛。
聊聊AI Agent与AI 数字分身
u013115157的博客
04-02 1254
之前，我们对AI应用做出个七层划分：事实上AI Agent依然属于这个犯错的AI应用，其核心是数据与工程能力的结合，而数据最终来源依旧是行业KnowHow，如果抛开行业专家是做不出来AI应用的。回顾这七个层级，从焦虑驱动的小白应用到改写行业规则的基座模型真正决定AI应用价值的，一直是对行业本质的穿透力。当技术红利逐渐褪去，行业KnowHow将成为区分「玩具」与「工具」的核心标尺。在医疗领域，一个能准确识别胸痛待查与急性心梗。
【7万字长文，含案例】基于DeepSeek私有化部署RAGFlow行业知识库和智能体Agent，完美实现知识图谱和低代码开发
ibrahim的博客
04-24 4461
本文给出了AI知识库和Agent智能体在各个行业的应用场景，并详细演示了DeepSeek+RAGFlow的私有化部署过程、总体架构、知识库和Agent智能体搭建、核心模块代码等细节，以及如何完美实现知识图谱和低代码开发。
一文看懂游戏引擎技术及核心实现原理（大白话超长版）
本博客聚焦游戏开发技巧、创业实战心得及大学热门课程干货。这里既有技术深度，也有思维广度，无论你是开发者、创业者还是高校学子，都能在这里找到适合自己的成长之路！
09-19 914
游戏引擎技术及核心实现原理摘要 游戏引擎是整合底层功能的开发工具箱，提供图形渲染、物理模拟、动画、音效等模块，让开发者无需从零造轮子。其核心原理包括： 图形渲染：通过显卡驱动和着色器自动处理模型、光照与视角，实现动态画面； 物理引擎：模拟碰撞、重力等现实力学，运用算法优化性能； 动画系统：基于骨骼动画和状态机，实现动作融合与自然过渡； 脚本逻辑：用轻量语言（如Lua）驱动事件与交互，增强灵活性； 资源优化：动态加载与多级细节管理，确保大型游戏流畅运行。 引擎将复杂技术封装为易用接口，开发者可专注创意，高效构
基于DeepSeek私有化部署RAGFlow行业知识库和智能体Agent，完美实现知识图谱和低代码开发（含案例）
程序员鑫港的博客
06-24 2169
本文给出了AI知识库和Agent智能体在各个行业的应用场景，并详细演示了DeepSeek+RAGFlow的私有化部署过程、总体架构、知识库和Agent智能体搭建、核心模块代码等细节，以及如何完美实现知识图谱和低代码开发。
【图像增强（Image Enhancement ）】专栏的相关说明，包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、关于答疑、文章目录、与我联系等（持续更新中...）
主要更新底层视觉（去噪、超分等）相关的科研内容，形式为【论文精读】+【论文复现】
09-01 3270
专栏内涉及的算法都是基于深度学习的图像增强算法；收录的文章基本上是基于Pytorch框架实现的，部分基于Tensorflow；预计完成100篇论文，并持续更新；专栏内文章主要为两部分：【论文精读】与【论文复现】论文精读：读懂论文，总结提炼，聚焦核心内容，不只是全文翻译论文复现：跑通流程，源码解析，提升代码能力，得到去噪结果以及指标计算综合而言，从大到小拆解模型结构，从小到大实现模型搭建。实现论文与源码的统一，深入理解论文行文逻辑与代码实现逻辑，融汇贯通二者思想，并学以致用。
【超分辨率（Super-Resolution）】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明，包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等
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主要更新底层视觉（去噪、超分等）相关的科研内容，形式为【论文精读】+【论文复现】
03-25 3万+
本专栏研究领域为【超分辨率重建】，涵盖图像超分、视频超分，实时超分，4K修复等方面。主要内容包括主流算法模型的论文精读、论文复现、毕业设计、涨点手段、调参技巧、论文写作、应用落地等方面。算法模型从SRCNN开始更新至今，一般是一篇论文精读对应一篇论文复现。论文精读详解理论，归化繁为简，归纳核心，积累词句，培养阅读论文和论文写作能力。论文复现依托Pytorch代码，实现完整的模型训练流程，总结调参方法，记录碰到的bug，论文插图可视化，培养读写代码能力、做实验的能力、以及应用落地能力。
AI赋能金融科技，VisualProject引领项目管理新潮流
weixin_46916369的博客
01-06 566
金融科技项目管理迈入AI赋能新阶段，VisualProject引领智能化转型。随着金融科技竞争转向"体系化能力"，传统管理模式面临需求断层、资源失衡等痛点。维普时代推出的VisualProject通过AI深度融入项目全流程，实现智能需求解析、资源协同和风险预警，使招商银行等项目效率提升40%、延期率降至8%。该产品构建"数据驱动决策"体系，提供30余项核心指标分析，助力金融机构实现精准管理。未来，AI与项目管理的深度融合将持续推动金融科技高质量发展。
基于LangChain与RAG技术构建智能客服问答系统：完整实现指南
weixin_46244623的博客
01-08 978
本文介绍了基于LangChain框架和RAG技术的智能客服系统构建方法。该系统整合了Ollama本地语言模型服务和FAISS向量数据库，能够高效检索项目文档并生成准确回答。文章详细阐述了系统架构、核心组件及实现代码，包括知识库构建、文档检索和回答生成流程。该系统可显著提升客服效率，支持网络搜索、数学计算、节假日查询等多种功能，并提供了良好的可扩展性。通过本地部署Qwen2.5模型，实现了安全可靠的智能客服解决方案。
[20页中英文PDF]生物制药企业新一代知识管理：用知识图谱+大模型构建“第二大脑“
01-07 504
药物研发正面临知识爆炸的挑战。本文深入探讨如何利用大语言模型和知识图谱技术构建企业级"第二大脑"，将分散的科研数据、文献和隐性知识整合为可搜索的知识库，实现60%的文档审查效率提升，并可能为制药行业创造600-1100亿美元的年度价值。
Skills详解：AI Agent 的模块化能力扩展系统
a18792721831的博客
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基于学科知识图谱的智能搜索平台研究与构建
专业代码设计
01-09 386
本论文针对传统搜索引擎的不足，提出基于学科知识图谱的智能搜索平台。平台通过构建知识图谱，实现学术资源的精准索引与高效检索。实验证明，相比传统搜索，本平台在准确性、速度和满意度上均有显著优势，为学科知识检索提供新方案，具重要理论和应用价值。
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01-09 633
迭代有界：必须设置maxDepth（如同Web分页的maxPage） 上下文隔离：按会话ID分区存储（Redis key前缀隔离） 技能自治：每个Skill保持无状态（如同RESTful原则）
【人工智能】LLM、RAG、MCP、AI Agent：图文详解
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wendao76的专栏
01-09 613
本文系统解析了四大AI核心技术：LLM（大语言模型）、RAG（检索增强生成）、MCP（模型上下文协议）和AI Agent（智能体）。LLM作为基础引擎提供语言能力，RAG通过实时检索解决知识过时问题，MCP确保工具调用的安全性，AI Agent则整合前三者实现自主任务执行。文章通过Mermaid流程图展示了各技术的工作原理和协作关系，并列举了主流应用案例（如GPT-4、通义千问、Microsoft Copilot等），最后以四层架构图揭示技术整合全景，帮助读者建立完整的AI技术认知框架。
以 JoyAgent-JDGenie 项目为例：如何利用 AI Agent 高效学习开源框架
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01-05 1081
本文以JoyAgent-JDGenie项目为例，介绍利用AI技术高效学习开源框架的方法。
AI智能体开发公司如何选？玄微子AI智能体展露行业新锐实力
xuanweizii的博客
01-09 341
摘要：随着企业数字化转型加速，AI智能体市场进入实用阶段。中小企业面临"成本高、落地难"的痛点，如何选择开发服务商成为关键。市场主流服务商分为科技巨头、垂直领域专业服务商和技术平台三类，各具优势。新兴的玄微子AI智能体凭借行业定制化能力和灵活方案脱颖而出，特别适合细分领域需求。企业选型需考量场景匹配度、技术适配性、安全合规及成本控制，核心是找到最适合而非最强大的解决方案。行业正从概念验证转向实际应用价值验证阶段。（149字）
不要大白话，答案口语化
11-01
<think>嗯，用户这次明确要求专业解答前端接收多个数据包的场景，还特别强调参考之前的对话历史。看来ta对网络数据传输的可靠性很关注，可能是正在开发实时数据应用时遇到了丢包问题。 用户两次提问都聚焦在“确保完整接收”这个核心需求上，尤其是提到“多个数据包依次返回”的情况，这明显属于TCP层的流式数据传输场景。需要重点解释协议层保障机制，而不是简单的代码示例——这点用户在上次对话已经强调过了。 注意到用户贴出的引用材料里有TCP SYN包的例题，虽然内容不直接相关，但暗示ta可能正在学习网络知识。因此解释时要兼顾理论和工程实践，比如把ACK确认机制和实际API使用场景关联起来。 上次我解释过四种方法论（编号法/确认法/头尾标记/重传机制），这次需要深化： - 突出TCP协议本身的可靠性设计（三次握手/滑动窗口/超时重传），这是底层基石 - 结合WebSocket这类实际技术说明如何利用TCP特性 - 区分“协议层保障”和“应用层校验”两个维度，比如TCP保证送达但应用层还要校验数据完整性 用户隐藏的真实需求可能是：在弱网环境下如何保证业务数据不丢失。需要强调组合方案：协议选型（WebSocket）+ 应用层序号校验（如JSON里带seq字段） + 前端缓存重组机制。 专业术语要控制剂量，但关键概念如“滑动窗口”“序列号”必须出现。可以类比快递物流：TCP相当于全程GPS追踪的顺丰，而HTTP像普通快递没有状态跟踪——这样用户更好理解本质差异。 最后生成的五个问题要层层递进：从协议对比（问题1）到具体实现（问题2），再到极端情况处理（问题3）和性能优化（问题4），最终扩展到架构设计（问题5），帮助用户建立系统认知。 </think>以下是前端完整接收多个数据包的**专业级解决方案**，结合网络协议原理与实际工程实践： --- ### 一、核心机制：TCP协议的可靠性保障 后端发送的多个数据包本质通过**TCP连接**传输，其内置三重保障： 1. **序列号机制** 每个数据包携带唯一序列号（如 `SEQ=1001`），前端按序号重组数据流 $$\small\text{数据包顺序：}\boxed{\text{SEQ=1001}}\rightarrow\boxed{\text{SEQ=1002}}\rightarrow\cdots$$ 2. **ACK确认反馈** 前端每收到一个包，立即回复ACK信号（如 `ACK=1002` 表示已收到1001及之前所有包）[^1] $$\small\text{后端收不到ACK}\Rightarrow\text{自动重传}$$ 3. **滑动窗口控制** 动态调整单次传输量，避免网络拥堵丢包（如图） $$\small\boxed{\text{窗口大小}=N}\ \text{可同时传输}N\text{个包}$$ --- ### 二、前端主动增强策略 #### 1. 应用层协议设计 | 字段 | 作用 | 示例值 | |-------------|-----------------------|---------------| | `total` | 总包数 | `"total": 8` | | `seq` | 当前包序号 | `"seq": 3` | | `is_end` | 结束标记 | `"is_end":1` | | `checksum` | 数据校验码 | `"crc":"A3F2"`| #### 2. 前端处理流程 ```mermaid graph TD A[启动接收] --> B{收到数据包} B --> C[校验checksum] C --失败--> D[请求重传当前包] C --成功--> E[存储数据并回复ACK] E --> F{seq是否连续？} F --否--> G[缓存乱序包] F --是--> H[合并数据] H --> I{收到is_end？} I --是--> J[校验总包数] J --匹配--> K[完成接收] J --不匹配--> L[请求缺失包] ``` #### 3. 抗异常设计 - **超时重传**：设置定时器（如2秒），未收到下一包时主动请求 $$\small\text{重传请求：}\texttt{GET /retry?lost_seq=5}$$ - **重复包过滤**：用Set记录已处理包的seq值，丢弃重复包 - **增量合并**：对大文件采用流式追加（如Blob.slice + File API） --- ### 三、技术选型建议 1. **基础场景**：HTTP/2 Server-Sent Events (SSE) - 自动重连 + 内置消息ID排序 2. **高频交互**：WebSocket + 二进制分帧（如protobuf） - 低延迟 + 自定义ACK机制 3. **弱网环境**：QUIC协议（HTTP/3） - 解决TCP队头阻塞 + 0-RTT快速重传 > 📌 **关键认知**：TCP保证传输可靠性，应用层协议保证业务完整性[^2]。前端需做**二次校验**（如对比总包数、CRC校验）防御网络劫持。 ---
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