shiter编写程序的艺术

原创 《AI赋能行业实战：‌揭秘企业数字化转型最佳实践，‌落地案例深度解析！‌》 ---- 总目录

文章大纲金融行业 落地实践浅析大健康行业 落地实践浅析传统行业深度融合升级参考文献AI 相关技术伴随着2006年 计算机算力的膨胀开始，蓬勃发展至今。从传统机器学习到深度学习再到大力出奇迹的BERT , GPT 经历了一轮又一轮的热潮。现代公司制度已有近百年，更是在近年来积累了大量数据。每个企业都将不可避免的面对堆积如山的海量数据，如何处理并从海量数据中挖掘信息，进行信息化转型，提升企业战斗力，是含金量极高的一门技艺。大数据技术为AI 技术提供了大量弹药，从上帝视角出发解读世界。本专栏，带你从上帝

原创 朋友们，跟我来，一起抓住大数据时代的AI机遇

21 世纪什么最值钱？人才！什么样的人才更值钱，懂大数据+AI 算法的人最值钱！我希望能够通过我自己的学习路径，资料的分享，和伙计们共同成长，降低学习成本提升学习效率，尽早迈入职业成长的快车道！............

原创 《基于大数据的机器学习原理与最佳实践》 ---- 总目录

本子目录主要是针对，在大数据环境下进行机器学习的相关内容介绍子目录，总体内容和目录还是以 《大数据处理实践探索》 为准, 本子目录的内容主要以spark 尤其是pyspark 进行机器学习为主线，围绕机器学习，深度学习全流程进行介绍。机器学习强调三个关键词：算法、经验、性能，其处理过程如上图所示。在数据的基础上，通过算法构建出模型并对模型进行评估。评估的性能如果达到要求，就用该模型来测试其他的数据；如果达不到要求，就要调整算法来重新建立模型，再次进行评估。如此循环往复，最终获得满意的经验来处理

原创 《大数据+AI在大健康领域中最佳实践前瞻 》---- 总目录

文章大纲简介简介健康是人类永恒的主题也是社会进步的重要标志，健康已成为新世纪人们生活的基本目标。大健康产业具有巨大的市场潜力，未来在我国经济结构向服务业转型过程中，大健康产业将成为我国国民经济支柱型产业......

原创 《大数据机器学习实践探索》 ---- 总目录

为了采集、存储和分析大数据，互联网公司尝试研发大数据技术，在众多技术方案中，开源系统 Hadoop、 Spark、Elasticsearch等 成为应用最广泛的大数据技术，由于它们的用户量巨大，已经初步成为大数据技术规范。本专栏《大数据处理实践探索》 通过记录**基于Python 的大数据处理实践探索案例**，力图将大数据与机器学习相结合 产生新的实践落地思路。 网络上的大数据相关博文多是基于java 或者Scala ，本专栏的目的在于基于python 将大数据，数据开发，与数据分析相结合。并在实践内

原创 《自然语言处理实战入门》 ---- 【Generative AI重制版】总目录

随着人工智能的快速发展，自然语言处理和机器学习技术的应用愈加广泛。为使大家对该领域整体概况有一个系统、明晰的认识，同时入门一些工程实践，也借优快云为NLP的学习，开发者们搭建一个交流的平台。我希望能够通过这个专栏《自然语言处理实战入门》和广大NLP爱好者一起学习自然语言处理技术，分享学习资料，打破NLP 技术 的实战应用壁垒。................................................

原创 老王和他的IT界朋友们 ---- 交流渠道

既然 来了就都是我们的朋友，一路都在狂奔不止，感谢大家能花费宝贵的时间在这里驻足停留，老王会不遗余力的带给你美好。也许，我们会有停杯投箸不能食的时候，也有拔剑四顾心茫然的时候，干啥啥不顺，调啥啥不通，仿佛生活欺骗了你，此时此刻，彼时彼刻，脑海中只要浮现几个词：坚持，不忘初心。

原创 从前有一个程序员，成天写代码，后来。。。

每天你都有机会和很多人擦身而过，而你或者对他们一无所知，不过也许有一天他会变成你的朋友或是知己……先来看看老王和他的IT界朋友们吧p.s 经常有人问我，老王，你明明可以穿的挺帅，为什么总是穿的很随意呢？其实道理很简单，我是做技术活的，打扮太好人家会以为我技术不行。从前有一个程序员，成天写代码，后来，他屎了1.一门可以靠手艺混饭的专业 你好，非常荣幸能够步入改变世界的软件开发行业，接下来我们聊点正经

原创 Agent 开发设计模式（Agentic Design Patterns ）第 16 章：Resource-Aware Optimization

MLPerf-Agent: 一个专门用于 Agentic 任务的 benchmark，正在由 MLCommons 讨论草案，预计 2026-Q2 发布，将首次引入 “dollar-cost-accuracy” 作为官方指标。已在 Google TensorEdge 原型中验证 2.3× 能耗节省。把“Router + Critic”建模成多臂老虎机，使用 LLM 输出 logits 作为 arm 置信度，实时更新 Thompson 采样分布，预计再降 10-15% 总成本。把“资源”量化成三维向量。

原创 中年中产程序员自驾从西安出发到成都、攀枝花、丽江、大理、昆明（3）-- 云南篇（大理，昆明）

原创 Agent 开发设计模式（Agentic Design Patterns ）第 15 章：Inter-Agent Communication（A2A）

以上引用均可公开访问，版本号与发布日期已核对至 2025-11-24。，未做任何修改，用于展示“Agent 如何暴露为 A2A 服务”。单 Agent 上下文扩展。：Part 类型可标记。工具/记忆/数据统一接口。跨 Agent 任务编排。Delegate/协商。

原创 Agent 开发设计模式（Agentic Design Patterns ）第 14 章：Knowledge Retrieval (RAG)模式

RAG（Retrieval-Augmented Generation）通过引入外部知识检索机制，使大模型在生成回答前，先从知识库中获取相关上下文，从而生成准确、实时、可验证的内容。用户提出问题系统进行语义搜索，从知识库中检索相关内容将检索结果与用户问题合并，构建增强提示（augmented prompt）LLM 基于增强提示生成回答解决 LLM 知识截止时间问题降低“幻觉”风险（hallucination）支持引用来源，提升可信度可接入私有或专有数据（如企业内部文档）

原创 Agent 开发设计模式（Agentic Design Patterns ）第 13 章：Human-in-the-Loop（HITL）模式：人类智能与人工智能的战略性融合

组件描述实施示例人工监督通过日志、实时监控面板或审计跟踪持续监控AI智能体性能和输出，确保遵守规范并防止不良结果金融合规官员监控AI交易算法是否违反政策干预与纠正当AI智能体遇到错误或模糊场景或置信度阈值时，人工操作员可以纠正错误、提供缺失数据或引导智能体的机制医疗诊断AI标记置信度低的病例供医生审查人类反馈学习系统收集人类判断以优化AI模型，在**基于人类反馈的强化学习（RLHF）**等方法中，人类偏好直接影响智能体的学习轨迹通过用户评分和纠正改进聊天机器人决策增强。

原创 中年中产程序员自驾从西安出发到成都、攀枝花、丽江、大理、昆明（2）-- 云南篇（攀枝花，丽江）

云南之旅程从攀枝花启程。

原创 Agent 开发设计模式（Agentic Design Patterns ）第 12 章：异常处理与恢复（Exception Handling and Recovery）

本章系统阐述如何在 Agent 架构内建“免疫体系”，使系统在工具失效、网络抖动、数据污染、外部服务宕机等不可预知故障下，仍能保持。轻量级异常→Agent 自愈；中量级→上报运维平台；重量级→熔断+人工 On-Call。”三层防线，并给出可落地的设计模式、代码模板与领域案例。如何实现“精准定位→兜底区域→结果封装”的异常链。以下代码直接摘自原文，未做任何修改，展示。面向真实世界部署的 AI 代理，：把“异常”当作数据——，形成持续学习的闭环。

原创 Agent 开发设计模式（Agentic Design Patterns ）第 11 章：目标设定与监控模式（Goal Setting and Monitoring）

把“高层意图 → 可度量目标 → 持续监控 → 反馈修正”固化到代理架构里，从而把单次问答式的“反应型”系统升级为“目标驱动型”系统。利用强化学习（RLHF/RLAIF）让代理自动学出“高层稀疏奖励 → 低层稠密子目标”的映射，减少人工编写 SMART 指标的成本。将“可执行规范（如 TLA+、Lean）”作为目标函数，一旦监控器发现轨迹违反时序逻辑公式，立即触发回滚，实现“零幻觉”保障。在 TEE（可信执行环境）中运行监控器，确保目标函数本身不被恶意代理篡改，形成“监控器监控监控者”的递归信任根。

原创 Agent 开发设计模式（Agentic Design Patterns ）第 10 章：Model Context Protocol (MCP)模型上下文协议

【代码】Agent 开发设计模式（Agentic Design Patterns ）第 10 章：Model Context Protocol (MCP)模型上下文协议。

原创 Agent 开发设计模式（Agentic Design Patterns ）第9章： 学习与适应 Learning and Adaptation

其中 ( r_t(\theta)=\frac{\pi_\theta(a|s)}{\pi_{\theta_{\text{old}}}(a|s)} ) 为概率比，(\hat{A}_t) 为优势函数估计。涵盖从经典机器学习范式（监督/无监督/强化学习）到前沿自改进架构（如SICA、AlphaEvolve）的完整技术光谱，并首次披露。将策略更新约束在“信任区域”，避免一次梯度步导致策略崩塌，实验显示在连续控制任务中样本效率提升。其中 (y_w,y_l) 为偏好对，(\beta) 为温度超参。内达到与PPO相同的。

原创 Agent 开发设计模式（Agentic Design Patterns ）第8章： 智能体记忆管理（Memory Management）

事实校验：以上功能均来自官方文档与 2025 Q3 最新 release note，接口无 breaking change。

原创 中年中产程序员自驾从西安出发到成都、攀枝花、丽江、大理、昆明（1） -- 总体规划与四川篇（成都，攀枝花）

2025年10月31日-11月9日，西安-D1939-成都（东），成都（南）-D243-攀枝花（南）高铁进、昆明卧铺返k692，神州租车BYD汉混动120km版自驾（攀枝花取-昆明还），司机1人（我）+2位63岁老人（父母）+1位3岁半儿童（儿子），求含大熊猫、都江堰、玉龙雪山、洱海、滇池等自然风光与科普景点。成都停留两晚，攀枝花停留一晚，丽江停留两晚，大理停留两晚，昆明停留两晚，每日车程约为300 km、充电便利、全季/桔子水晶住宿、门票老人半价儿童免票，预算1万元内的慢游行程。

原创 Agent 开发设计模式（Agentic Design Patterns ）第 7 章：多智能体协作（Multi-Agent Collaboration）

原文“shared ontology”容易被误解为“全局统一本体”。帮助理解关键 API 行为，未做任何逻辑改动。以下代码与原文 100 % 一致，return + 冲突解析。

原创 中小学数学都有哪些动态学科资源？

简体中文版。

原创 Agent 开发设计模式（Agentic Design Patterns ）第 6 章：规划设计模式 Planning

维度规则例外/边界何时用 Planning请求 >1 步且存在依赖步骤完全已知→工作流引擎LLM 作用生成 plan 草案需外部验证器防幻觉失败模式重规划开销指数级上升设最大深度/预算阈值。

原创 Agent 开发设计模式（Agentic Design Patterns ）第 5章：Tool Use (Function Calling) 工具调用模式

Tool Use = “给模型手、脚和外部记忆”：通过标准化描述+调用闭环，让大语言模型突破静态语料限制，真正实时、可验证、可行动。

原创 Agent 开发设计模式（Agentic Design Patterns ）第 4 章：反思设计模式

文献综述：反思机制确保摘要覆盖关键研究成果，避免选择性偏差实验报告：Critic检查方法描述的完整性和结果解释的逻辑一致性。

原创 Agent 开发设计模式（Agentic Design Patterns ）第 3 章：并行化模式

在前几章中，我们探讨了用于顺序工作流的提示链模式，以及用于动态决策和在不同路径间转换的路由模式。虽然这些模式至关重要，但许多复杂的智能体任务涉及多个可以同时执行而非顺序执行的子任务。这正是。

原创 Agent 开发设计模式（Agentic Design Patterns ）第 2 章：路由模式

在代码中实现路由，涉及定义可能的路径以及决定选择哪条路径的逻辑。像LangChain和LangGraph这样的框架提供了针对此的具体组件和结构。LangGraph 基于状态的图结构尤其便于直观地可视化和实现路由逻辑。这段代码展示了如何使用LangChain和谷歌的生成式AI构建一个简单的代理式系统。它设置了一个“协调器”，根据用户请求的意图（预订、信息查询或不明确），将请求路由至不同的模拟“子代理”处理程序。

原创 Agent 开发设计模式（Agentic Design Patterns ）第 1 章：提示词链

核心思想：复杂任务不应依赖单一提示。通过“分而治之”，我们可以引导大语言模型（LLM）像人类一样逐步推理、层层递进。提示词链（Prompt Chaining），有时也称为管道模式（Pipeline pattern），是利用大型语言模型（LLM）处理复杂任务时的一种强大范式。其核心思想是将一个复杂的、多步骤的任务分解为一系列更小的、更易管理的子任务，并通过顺序执行的方式完成整个流程。

原创 1024个智慧故事：氨引领零碳新循环，能源-化工-储能耦合系统的革命性应用

绿氨储能闭环系统是一种将风光可再生能源、绿氢生产、氨合成、氨储存运输及下游应用有机结合的能源耦合系统，。在远洋货轮场景下，绿氨因其体积能量密度适中、储运成本低、安全性高、技术成熟度领先等优势，成为满足"远洋、长航程、万吨级"三大硬约束的最佳零碳解决方案。通过"移动储能银行"模式，绿氨不仅能替代传统重油燃料，还能为航运业创造额外的经济价值，投资回收期可缩短至1.6年。同时，绿氨在陆上多领域应用潜力巨大，包括零碳化肥生产、火电厂掺烧、电网长时储能及氢能贸易出口等，形成完整的产业链闭环。

原创 1024个智慧故事：没有电源的窃听设备如何影响世界局势

本报告探讨了冷战时期苏联克格勃研发的"金唇"窃听器——一种无需电池供电、完全依赖外部电磁波激活的被动式窃听设备——如何通过长达八年的隐蔽监听，深刻影响了美苏关系及国际情报战格局。，成为冷战情报战的标志性案例。报告将从历史背景、技术原理、事件影响及现代启示四个维度展开分析。

原创 1024个智慧故事：一次逆向思维胜利

此时，担任中国载人航天工程首任总设计师的，正是当年那位提出卸掉600公斤燃料的年轻中尉——王永志。当年钱学森的慧眼识才，不仅造就了一次导弹试验的成功，更为中国航天培养了一位领航人。1964年6月，酒泉发射场，中国自行研制的“东风二号”导弹矗立在发射台上，等待着它的第二次飞行试验。他的思路有坚实的科学依据。后来，在回忆这一历史时刻时，钱学森对王永志的逆向思维给予了高度评价。1986年，面对美国“挑战者”号航天飞机失事造成的国际发射市场运载能力短缺，时任中国运载火箭技术研究院副院长的王永志敏锐抓住机遇。

原创 1024个智慧故事：一行代码改变游戏世界！

随着硬件技术的发展，现代GPU已经内置了专门的硬件单元来高效处理数学运算，包括平方根和倒数计算。，而是利用浮点数在计算机中的表示方式，通过位操作得到一个非常接近的近似值，再通过牛顿迭代法 refining 这个近似值。在《雷神之锤3》这样的3D射击游戏中，每个画面帧都需要进行数百万次此类运算，即使是微小的优化也能带来显著的性能提升。在《雷神之锤3》这样的游戏中，这意味着图形渲染速度的大幅提升，或者说在相同硬件条件下能够呈现更复杂的场景和特效。，不同的计算顺序会导致微小的舍入误差累积，最终造成结果差异。

原创 1024个智慧故事：一行代码加速百倍改变游戏世界！

一个魔法数字，一段巧妙代码，在二十余年后的今天依然闪耀着智慧的光芒。在游戏开发史上，有一段代码因其极致的优化和神秘的常数而堪称传奇。它出现在1999年的《雷神之锤3》源代码中，仅用数行就实现了平方根倒数计算的革命性加速。这就是著名的，它通过一个神奇的常数，将计算速度提升了之多。

原创 大语言模型 LLM 通过 Excel 知识库 增强日志分析，根因分析能力的技术方案（8）：使用小LLM模型在消费级PC 上实现基于Excel 或表格类知识库的问答（ollama最速解决方案）

ExcelRAG 类 = SentenceTransformer 建索引 + FAISS 检索 + Ollama 生成GGUF 适合 Windows 离线 POCVLLM 适合 Linux 高并发Qwen3-4B 长上下文可秒答小表大表切向量 RAG！下面把封装成健壮的 CLI 类QueryKB全程 try-catch + 日志离线依赖检查（模型文件、Ollama 服务）重试机制（网络抖动）参数化（模型名、top-k、重试次数）Windows / Linux 通用直接复制即可跑。

原创 大语言模型 LLM 通过 Excel 知识库 增强日志分析，根因分析能力的技术方案（7）：使用小LLM模型在消费级PC 上实现基于Excel 或表格类知识库的问答（vllm弱智到根本CPU用不成！）

WSL 的 lscpu JSON 又截断了→要么要么升级 ≥ 0.11.0→立刻跑通！

原创 大语言模型 LLM 通过 Excel 知识库 增强日志分析，根因分析能力的技术方案（6）：vLLM 为什么能够成为企业级推理事实上的标准？

把 KV-Cache 看成“虚拟内存”，用操作系统页表思想管理 GPU 显存，从而。

原创 大语言模型 LLM 通过 Excel 知识库 增强日志分析，根因分析能力的技术方案（5）：本地Excel知识库搭建：RAG方案 vs One-shot 提示词方案

下面给出一份“可直接跑通”的完整技术文档，已根据你原始草稿逐行校验、补坑、加注释，并给出：4 准备 Excel（示例）文件：工作表名默认 运行：6 本地大模型接入（Ollama 为例）安装 Ollama（Windows 双击即可）官网：https://ollama.ai/download拉取 3B 中文量化模型（< 2 GB）启动后台服务（默认 11434 端口）7 问答脚本（）运行：8 常见报错速查报错原因解决试图编译 vLLM

原创 从0到1构建AI深度学习视频分析系统--基于YOLO 目标检测的防护服穿着检查系统

基于AI深度学习的实验室安全防护装备智能检测系统 摘要：针对传统实验室PPE穿戴监管方式存在的主观性强、响应延迟等问题，本系统采用YOLOv8目标检测模型构建了一套实时视频分析解决方案。系统通过摄像头实时捕捉画面，自动识别人体和防护装备（手套、护目镜等），并基于预设规则进行合规性判断。采用分级告警机制：1分钟内违规频率超阈值触发本地声光警报，持续5分钟未解决则自动发送邮件通知管理人员。系统所有参数通过JSON文件配置，实现非开发人员可维护的高适应性。核心功能包括实时检测、智能分析、时间窗口状态评估和分级响应

原创 从0到1构建AI深度学习视频分析系统--基于YOLO 目标检测的数量检查与预警系统

本文介绍了一个基于YOLO目标检测算法的智能视频分析系统，实现了对指定区域内目标的自动计数与状态监控。系统采用模块化设计，包含数据采集、AI分析、业务逻辑、告警通知等核心模块，通过配置文件实现参数灵活调整。创新性地设计了基于状态机的双重阈值告警逻辑，有效过滤瞬时干扰。部署方案支持边缘计算设备，具备高可用性和模型热更新能力。该系统已在工业场景成功应用，解决了传统人工巡检效率低、误报多等问题，为类似AI应用落地提供了可复现的技术框架和实施经验。

原创 从0到1构建AI深度学习视频分析系统--基于YOLO 目标检测的动作序列检查系统：（3）单机版操作合规性监控系统

AI视觉流程监控系统摘要 本项目开发了一套基于YOLOv8深度学习框架的智能监控系统，通过实时视频分析自动检测工业/实验室操作中的流程偏差。系统采用模块化闭环设计，包含视频采集、AI行为识别、状态机规则引擎和异步告警四大核心模块。通过有限状态机实现SOP步骤序列验证、超时检测（含独创的"最终步骤计时器"机制），并采用多线程异步处理告警任务。配置灵活的JSON文件支持自定义检测参数、流程规则和通知设置，配套的批处理脚本确保稳定运行。系统可实时触发声光报警，自动留存违规证据，支持邮件通知和远