2004.08.22,Sun - 写在七夕

最新推荐文章于 2026-01-02 23:51:00 发布
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#sun #情感 #生活 #工作

七夕作者在优快云散分获回复。发现程序员感情易出问题，生活工作压力大、计算机辐射致健康或情绪问题，且常面对代码影响为人处事，这些可能导致感情破裂或婚姻不合，最后作者祝福程序员与爱人白头偕老。
七夕，是中国传统的情人节。
按照 惯例，我在优快云 散了一次分，又得到了很多人的回复。先前也曾经在灌水乐园以及程序人生版见过一些讨论程序员情感的贴子，发现程序员的感情很容易出现问题。
生活工作压力大，计算机辐射造成的损害，会导致一定程度的健康或情绪问题，以致感情最终破裂或者离婚。
再者，程序员面对更多的是计算机和程序代码，这可能会引起程序员这个职业为人处事方面的问题，也是感情破裂或婚姻不合的原因之一。

说到底这可能是归结到心理健康的问题，在此仍然祝福所有程序员一路走好，和自己心爱的人白头偕老。
AI的提示词专栏：代码生成 Prompt，从自然语言描述到完整函数
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11-16 14万+
本文围绕代码生成 Prompt 展开，先阐述其在编程领域的价值与应用场景，指出其对初学者降低入门门槛、对资深开发者提升效率的作用，覆盖基础功能实现等多类场景。接着详解核心设计原则，强调需求明确、技术约束指定等要点。随后通过基础工具函数、框架接口等四大高频场景的实战案例，展示 Prompt 模板与设计思路，并分析技巧点。还总结代码生成 Prompt 的五类常见问题及解决方案，最后给出章节总结与实践建议，助力读者掌握相关 Prompt 设计能力，提升开发效率。
智能化软件开发的探索-人工智能在代码生成与维护中的作用
一键难忘的博客
02-26 5839
AI在自动化软件开发中的应用是一个充满挑战和机遇的领域。从自动化代码生成到智能化错误修复，AI的引入无疑提高了开发效率，改善了代码质量。然而，数据质量、可维护性、协作模式等问题仍然是实践中的关键挑战。未来，随着AI技术的不断进步，我们可以期待AI将更好地与开发者协同工作，推动软件开发向更高效、更智能的方向发展。在这一过程中，开发人员和AI之间的关系将从简单的工具使用逐渐转变为深度协作的伙伴关系。通过充分理解AI的优势和局限性，开发者可以更好地利用这些工具，创造出更高质量、更高效率的应用程序。
AI的提示词专栏：Prompt 引导的 ETL 流程自动化
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11-14 15万+
本文聚焦 Prompt 引导的 ETL 流程自动化，先阐述该模式核心价值，即通过自然语言指令让大语言模型生成处理逻辑，解决传统 ETL 技术门槛高、迭代效率低、场景适配难的痛点，实现降本提效、灵活适配与低门槛复用。接着分阶段详解抽取、转换、加载的 Prompt 设计逻辑与实战案例，涵盖 MySQL、API、CSV 等数据源处理，数据清洗、字段计算、多表关联等转换操作，以及文件、MySQL 等目标存储加载。还提供完整 ETL 流程的 Prompt 模板与代码，分析该模式优势与注意事项，并设计课后练习。
AI的提示词专栏：语义歧义与 Prompt 的陷阱
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10-28 16万+
本文聚焦 Prompt 设计中的语义歧义问题，先阐释语义歧义的定义与 4 类核心类型（词汇、语法结构、上下文缺失、指代歧义），及其导致模型输出偏离需求、内容不完整等负面影响。通过通用、专业、多任务、多指代场景的典型案例，剖析 “模糊形容词”“行业术语多义” 等陷阱特征与后果，并从语言天然多义性和 LLM 认知局限两方面分析根源。随后提出 6 个规避策略，包括定义模糊词汇、明确场景背景、拆分多任务等，还提供自查清单与编程、教育场景的实战演练，最终总结 “精准化、结构化、场景化” 核心原则……
AI的提示词专栏：Prompt 的基本结构，指令 + 背景 + 示例
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10-25 18万+
本文围绕 Prompt“指令 + 背景 + 示例” 的基本结构展开，先阐述关注此结构的原因 —— 规范结构能大幅提升 LLM 输出准确率，再逐一拆解三部分：指令需明确动作、范围与输出形式，避免模糊；背景补充场景、数据与约束，助模型理解任务边界；示例作为参考模板，依数量分不同类型，且设计需匹配任务、含关键细节、格式统一。还介绍四种结构组合策略及适用场景，指出常见误区与解决办法，通过编程代码生成、数学练习题设计两个实战任务提供实践指导，最后总结核心要点并给出下一步学习建议……
AI的提示词专栏：Prompt 与 Python Pandas 的结合使用指南
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11-13 16万+
该指南聚焦 Prompt 与 Pandas 结合的实践应用，先阐述二者结合的价值 —— 降低 Pandas 学习门槛、提升数据处理效率，接着梳理代码生成、解释、优化等 6 大核心应用场景及对应 Prompt 目标。随后详解高质量 Prompt 设计的五大原则，强调需精准描述数据结构、明确操作目标等要点。通过 5 个实战案例，从基础数据清洗到批量生成报表，展示 Prompt 设计、模型输出与结果验证全流程，并给出 8 个高频问题的解决方案。最后总结核心价值，提供扩展学习建议，助力读者掌握 “自然语言驱动数据…
AI的提示词专栏：“Meta-Prompt”让模型自己生成 Prompt
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11-29 6万+
本文围绕 Meta-Prompt 展开全面解析，先明确其是 “指导模型生成 Prompt 的 Prompt”，实现从 “人设计 Prompt” 到 “模型生成 Prompt” 的跨越，接着阐述其降低设计门槛、提升一致性、优化复杂任务 Prompt、适配动态场景的核心价值。随后详解其 “目标任务定义、输出约束、示例引导、优化方向” 四大核心构成要素，通过教育、职场、技术三大场景提供实战示例与设计思路，还分析了任务定义模糊、输出约束不足等常见问题及解决方案，介绍参数化设计、多轮迭代、领域知识注入等进阶技巧……
AI的提示词专栏：多语言 Prompt，中文、英文、日文混写的实践
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本文围绕多语言 Prompt（中文、英文、日文混写）展开全面实践探讨，先阐述其打破跨语言信息壁垒、提升专业场景精准度、适配多语言用户需求的核心价值，再分析中、英、日三种语言特性对 Prompt 编写的影响，接着提出语言标识清晰、核心需求统一、文化适配性的基础编写原则与语言切换逻辑设计、术语对齐、混合语言优先级设定的进阶技巧。文中结合跨境电商产品文案生成、国际学术论文摘要撰写、跨国企业会议纪要制作三大行业实战案例，展示多语言 Prompt 的应用方法，还针对模型语言混淆、术语翻译偏差、文化适配不当等常见问题…
AI的提示词专栏：评价 Prompt 效果的指标体系（准确率、流畅度、可解释性）
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10-29 20万+
本文围绕 Prompt 效果评价指标体系展开，指出该体系是 Prompt 工程从经验驱动转向数据驱动的关键。核心指标包括准确率、流畅度与可解释性：准确率作为底线，需结合任务类型细化判断标准，常见问题为指令模糊等，可通过明确要求与示例优化；流畅度关乎用户体验，从语句通顺、逻辑连贯、风格一致维度评价，可通过主观评分与客观特征分析量化，优化需明确风格与逻辑；可解释性是信任基石，分完全、部分、不可解释三级，可通过指令要求推理过程、使用思维链提示法提升。此外还提及相关性、效率、多样性等辅助指标，给出 “明确目标权重
AI的提示词专栏：Prompt 调试的五个常用技巧
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本文聚焦 Prompt 调试的重要性与实操方法，指出调试是缩小 “用户预期” 与 “模型输出” 差距的关键。首先介绍定位偏差点技巧，通过拆解错误输出、对应 Prompt 漏洞精准找问题根源；接着强调最小化修改原则，避免过度调整引发新问题，优先补充信息且每次仅改一个漏洞；然后阐述示例补全法，用完整简洁的正确案例校准模型输出，适配格式、风格等需求；还讲解参数调优，说明 Temperature、Top-P 等核心参数对输出的影响及调整方法；最后介绍多轮迭代法，拆解复杂需求分阶段调试并记录反馈。
Claude官方63组提示词模板全解析：从工作到生活的AI应用指南
AI魔女Lilith的博客
05-15 2630
在AI技术迅猛发展的当下，大模型如ChatGPT和Claude已成为日常工作和生活中的重要工具。然而，用户使用效果差异显著，关键在于提示词（Prompt）的质量。提示词是用户与AI沟通的桥梁，优质的提示词能够提高AI输出的准确性和相关性，节省时间成本，并解锁AI的深层潜力，从而获得更专业、更有创意的解决方案。本文详细解析了Claude官方发布的63组提示词模板，涵盖了创意娱乐、工作效率提升、技术开发、生活助手、教育学习及专业领域等多个方面。通过掌握这些模板，用户可以显著提升AI应用的效果，成为AI应用的高手
AI大模型提示词（Prompt）全面解析：从入门到高阶实战指南
Conan_0728的博客
04-03 1072
在2025年的今天，GPT-5、Claude-3等大模型的参数规模已突破百万亿级。就像顶级赛车手与普通司机的区别，提示词工程师正在成为AI时代的新型职业。实验显示，优化后的提示词使文案点击率提升32%《提示工程：人工智能时代的表达艺术》纸质书。专业角色使技术方案采纳率提升58%：Prompt效果的动态评估仪表盘。：医疗/法律等垂直领域的DSL开发。：文字/图片/视频的统一控制语法。：防止提示词注入攻击的新范式。有构建评估指标体系的经验。：AI自动优化自身提示词。：双向提示反馈循环系统。
Crawl4AI实战封神：LLM驱动爬取优快云专栏，自动生成结构化Markdown，RAG采集效率直接提6倍
专注于Python爬虫开发，分享爬虫技巧、项目实战与反爬经验，使用Scrapy、BeautifulSoup等工具，解决数据抓取难题。
10-31 604
创建，关键配置包括：专栏URL、爬取页数、需要提取的字段、LLM参数。重点是LLM Prompt设计——要明确告诉LLM需要提取什么内容、生成什么格式，避免解析偏差。# 1. 初始化LLM客户端（这里用GPT-4o-mini，成本低且解析效果好）api_key="你的OpenAI API密钥", # 也可以替换为Azure OpenAI、阿里云通义千问等base_url="https://api.openai.com/v1" # 本地化模型填自己的服务地址# 2. 定义优快云专栏爬取配置。
Math - 中心化，标准化和归一化
guoqx的专栏
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摘要：归一化是将数据转换为统一尺度的处理方法，消除量纲差异，便于比较与分析。常见方法包括Min-Max缩放（线性映射到固定区间）和Z-score标准化（均值0，标准差1）。Min-Max适用于需要固定范围的情况，但对异常值敏感；Z-score适用于单位不同或存在离群值的场景。归一化在数据分析、信号处理和机器学习中广泛应用，需根据数据分布和算法需求选择合适方法，并注意保存参数以确保一致性。流程包括数据清洗、方法选择、拟合转换和效果评估。
人工智能基础篇：概念性名词浅谈（第十五讲）
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本文介绍了两种改进的自编码器模型。正则自编码器通过在损失函数中添加正则化项，实现了对稀疏表示、噪声鲁棒性等特性的学习，突破了传统自编码器的容量限制。随机编码器则通过向编解码器注入噪声，形成生成模型架构，其训练目标是最小化输入与重构间的负对数似然。文章还特别介绍了针对矩阵数据的改进版本MRAE及其在异常检测中的应用。这些模型通过不同的正则化机制，有效提升了自编码器的特征学习能力。
2025年终总结
李梨同学的博客
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以往，想把一个产品从想法变成现实，往往离不开一整条由“螺丝钉”拼出来的流水线：需求评审、产品对接、研发排期、测试上线，每一步都要仰赖他人的时间与资源。我试图推倒技术的高墙，用通俗有趣的语言，把晦涩的AI原理“翻译”给更多人听。这条路注定充满了不确定性。正是这风暴般的时代，打破了旧有的壁垒，赋予了像我这样曾经“不务正业”的个体前所未有的杠杆。这一年，我拒绝做一个默默敲代码的“独行侠”，决定走出去，构建自己的知识品牌。三年后再次站在时间的节点回望，这一年于我而言，是从“被浪推着走”到“学会造浪”的转折点。
6神经网络框架
2301_81531626的博客
12-27 1770
本文系统介绍了神经网络的基本框架和发展过程。首先指出线性模型的局限性，说明其无法拟合复杂非线性关系。接着引入分段线性曲线和Sigmoid函数，通过参数调节实现曲线拟合。随后详细阐述了神经网络的构建过程：从单输入扩展到多特征输入，引入矩阵运算简化表达式，并说明激活函数的作用。最后介绍深度学习中ReLU激活函数的优势，其简单计算特性可有效组合成复杂曲线。全文通过数学公式和图示相结合，清晰展现了神经网络从线性模型到深度学习框架的演进逻辑。
GitHub 热榜项目 - 日榜(2026-1-1)
CoderJia的学习之路
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本期GitHub热榜显示AI应用开发正全面渗透各技术领域，前沿项目聚焦于解决实际工程问题。Gemini的电脑使用预览和Timescale的pg-aiguide展示了AI与开发工具深度整合，通过MCP服务器提升代码生成质量。Pathway框架和docetl系统凸显流式ETL与LLM管道技术成熟，推动实时数据分析与RAG应用落地。同时，来自ResembleAI的Chatterbox和TrendRadar分别代表语音合成与智能信息聚合的技术突破，Deep-Live-Cam则体现单图视频生成技术的平民化趋势。这些项
机器学习-逻辑回归的成本函数
最新发布
weixin_64179111的博客
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所以我们只关注对数函数 横轴0-1的部分，因为我们模型0要输出两种情况，0-1，所以要分情况去定义成本函数，1是一种情况，0是一种情况，在用代码实现的时候，也要对数据集的输出结果进行区分然后再带入模型进行训练，要用梯度下降，对模型进行训练，代价函数最好是凸函数，这样用梯度下降优化的时候，可以找到全局最小值，在线性回归中，成本函数是，均方误差，计算预测值和真实值的差值的平方，然后取平均值，来衡量模型的效果，所以我们要找到一个新的损失函数来定于逻辑回归的成本函数，如下图所示。下面是输出为0的时候的成本函数。
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