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原创 【技术人如何用爬虫+机器学习识别并屏蔽恶意广告】第2课:搭建Python爬虫开发环境

本文介绍了如何搭建Python爬虫开发环境。首先强调Python因其语法简洁、库丰富和跨平台特性成为爬虫开发首选。详细讲解了从官网下载安装最新版Python的步骤,特别提醒Windows用户需勾选"Add Python to PATH"选项以便全局调用。后续将介绍虚拟环境配置和requests、BeautifulSoup等核心爬虫库的安装使用,为爬虫实战奠定基础。

2025-12-14 09:31:25 413

原创 【技术人如何用爬虫+机器学习识别并屏蔽恶意广告】第1课:爬虫与广告反欺诈入门

本文介绍了广告欺诈的现状及其危害,并提出了利用网络爬虫和机器学习技术进行反欺诈的解决方案。主要内容包括:1)网络爬虫的基本原理和工作流程;2)常见广告欺诈类型及其对行业的负面影响;3)系统化的反欺诈学习路径,从数据采集、预处理到模型训练和系统部署。通过构建自动化识别系统,可有效保护广告预算、优化投放策略并提升用户体验。文章还包含了一个简单的Python爬虫示例代码,帮助读者初步了解数据采集技术。

2025-12-14 09:28:25 859

原创 【Yandex 俄罗斯搜索引擎】第10课:Yandex SEO实践(上):站内优化

本文摘要:本文是《Yandex 俄罗斯搜索引擎》专栏第10课,重点讲解Yandex SEO中的站内优化策略。课程围绕四个核心方面展开:1)关键词优化,包括俄语特性、Yandex Wordstat工具使用和关键词布局技巧;2)内容质量,强调原创性、深度内容和用户体验;3)技术性SEO元素,如网站速度、移动友好性、结构化数据和网站文件配置;4)网站结构优化,包括扁平化设计和内部链接策略。通过HTML代码示例展示了优化实践要点,帮助读者掌握提升网站在Yandex搜索排名的核心方法。

2025-12-11 12:42:22 178

原创 【Yandex 俄罗斯搜索引擎】第9课:Yandex Webmaster工具:网站站长指南

摘要 Yandex Webmaster工具是俄罗斯搜索引擎Yandex提供的免费站长平台,用于监测和优化网站在Yandex中的表现。主要功能包括: 网站验证(通过HTML文件、Meta标签、DNS记录等方式) 索引监测(查看站点地图、抓取统计和索引状态) 健康诊断(检查技术错误、移动适配和安全性问题) 排名分析(追踪关键词表现、地域数据和设备分布) 通过该工具,站长可以全面了解网站在Yandex中的表现,及时发现并解决问题,从而提升在俄罗斯市场的搜索可见性。

2025-12-11 12:40:09 195

原创 【Yandex 俄罗斯搜索引擎】第8课:利用Yandex.Metrica分析网站数据

本文介绍了Yandex.Metrica网站分析工具的核心功能和使用方法。作为俄罗斯市场主流的数据分析平台,Yandex.Metrica提供访问量统计、用户行为分析(包括独特的会话回放功能)、流量来源追踪等核心功能。文章详细说明了安装计数器的步骤,包括代码部署位置建议,并重点讲解了访问量、受众画像、流量渠道等关键指标报告。通过Webvisor和热力图等工具,用户可以直观了解访客行为,优化网站体验。该工具特别适合面向俄语市场的网站运营分析需求。

2025-12-11 12:38:17 233

原创 【Yandex 俄罗斯搜索引擎】第7课:Yandex.Metrica网站分析工具基础

摘要 Yandex.Metrica是俄罗斯Yandex公司推出的免费网站分析工具,提供流量追踪、用户行为分析和广告效果评估等功能。其核心特色包括:1)Webvisor功能可录制并回放用户操作行为;2)热力图直观展示页面点击和滚动数据;3)支持自定义报告灵活分析数据;4)目标设置功能可追踪转化效果;5)详细分析各类流量来源。通过嵌入JavaScript跟踪代码收集数据,该工具能帮助运营者深入理解用户行为,优化网站体验和营销策略。

2025-12-11 12:35:16 291

原创 【Yandex 俄罗斯搜索引擎】第6课:创建您的第一个Yandex.Direct广告活动

本文介绍了如何创建首个Yandex.Direct广告活动,包括账户注册、广告系列设置、关键词选择和广告文案撰写。Yandex作为俄罗斯主流搜索引擎,其广告平台Yandex.Direct是开拓俄语市场的重要工具。文章详细讲解了从Yandex ID注册到广告投放的全流程,重点介绍了Yandex Wordstat关键词工具的使用技巧,以及如何优化广告文案提高点击率。通过本指南,初学者可以系统掌握Yandex.Direct的基本操作,为俄罗斯市场数字营销奠定基础。

2025-12-11 12:32:35 199

原创 【Yandex 俄罗斯搜索引擎】第5课:Yandex . Direct 广 告 平台入门

Yandex.Direct广告平台入门指南 Yandex.Direct是俄罗斯最大搜索引擎Yandex旗下的广告平台,在俄市场占有率超60%。作为俄罗斯数字营销的核心工具,它提供关键词竞价、精准定位和多样化广告形式。与Google Ads相比,Yandex.Direct更专注俄罗斯本土市场,拥有更精准的俄语用户洞察和本地化功能。平台支持搜索广告、展示广告等多种形式,通过Yandex广告网络覆盖广泛用户。由于Google Ads在俄受限,Yandex.Direct已成为进入俄罗斯市场的必备营销渠道,其完整的生

2025-12-10 18:36:50 572

原创 【Yandex 俄罗斯搜索引擎】第4课:Yandex生态系统概览:不止于搜索

Yandex是俄罗斯领先的数字生态系统,提供从搜索、邮件到出行、购物等全方位服务。其核心产品包括Yandex搜索、Yandex 360办公套件、Yandex Go超级应用(整合打车、外卖等服务)、Yandex.Market电商平台,以及AI语音助手Alice和云服务Yandex Cloud。通过统一账户体系和AI技术,Yandex实现了各服务间的深度整合,为俄罗斯用户提供无缝的数字生活体验。尽管母公司正在进行业务重组,Yandex在俄罗斯本土的生态系统仍保持完整运营。

2025-12-10 18:35:21 3945

原创 【Yandex 俄罗斯搜索引擎】第3课:深度挖掘:Yandex高级搜索技巧

本节课,我们深入学习了Yandex的高级搜索指令和过滤器。从精确匹配短语到排除干扰词,从限定文件类型到特定网站搜索,再到利用强大的图片反向搜索和细致的图片、视频、新闻过滤器,这些技巧都旨在帮助你更高效、更精准地获取所需信息。Yandex的搜索能力,特别是其对俄语的深度理解和对图片搜索的优化,使其在特定场景下表现卓越。值得一提的是,Yandex也正在积极整合人工智能技术,例如YandexGPT 和Yazeka,这些AI驱动的功能将进一步提升搜索体验,提供更即时、更全面的答案。实践是掌握技能的关键!

2025-12-10 18:29:24 2250

原创 【Yandex 俄罗斯搜索引擎】第2课:Yandex搜索基础与界面导航

恭喜您完成了《第2课:Yandex搜索基础与界面导航》的学习!Yandex的基础认识:了解了Yandex的概况、主页界面和核心功能。关键词的有效运用:掌握了如何选择精准关键词进行基础搜索。高效的搜索操作符:学习并实践了""!等多种高级操作符,它们是提升搜索效率的利器。搜索结果页面的构成与利用:理解了SERP的各个组成部分,以及如何利用分类和筛选功能快速定位信息。通过本节课的学习,您应该已经能够熟练操作Yandex搜索,并能根据不同的需求,灵活运用关键词和操作符,从海量信息中精准地提取出有价值的内容。

2025-12-10 18:27:34 1245

原创 【Yandex 俄罗斯搜索引擎】第1课:初识Yandex与俄罗斯搜索市场

《Yandex:俄罗斯搜索市场的霸主》摘要 Yandex是俄罗斯本土搜索引擎巨头,创立于1993年,现已成为涵盖搜索、地图、打车、电商等多元服务的数字生态系统。其在俄搜索市场份额超60%,远超Google的21.9%。Yandex的核心优势在于:1)卓越的俄语处理能力,能精准理解复杂俄语形态;2)深度本地化策略,重视用户行为信号;3)技术创新,如MatrixNet机器学习算法。通过深耕本土市场,Yandex成为全球少数能与Google抗衡的搜索引擎,展现了技术本地化的成功范例。

2025-12-10 18:25:59 20739

原创 【谷歌广告联盟】谷歌广告联盟生态深度研究报告:从运作机制到生成式AI赋能的高转化应用变现策略

谷歌广告联盟生态研究报告摘要: 报告深入解析谷歌广告联盟(AdSense/AdMob)的双架构运作机制,重点剖析RTB竞价、智能定价及聚合中介等核心技术。在生成式AI爆发背景下,探讨如何通过激励视频、原生广告等高转化形式实现变现优化,同时规避风控风险。研究指出,2024-2025年混合变现策略(竞价+瀑布流)与AI原生应用结合将成为主流,需平衡用户体验与收益最大化。报告为开发者提供了从技术实现到商业策略的全链路解决方案。

2025-12-08 17:24:45 75

原创 第1节:汽车电子系统与AUTOSAR基础入门

这篇文章摘要: 本文展示了一段复杂的JavaScript代码片段,主要实现了Promise和Symbol等ES6特性的polyfill功能。代码包含生成器函数、迭代器协议、Promise实现等高级JavaScript特性,通过对象原型扩展和闭包等技术来模拟现代JavaScript功能。从代码结构可以看出这是一个编译器或转译器生成的代码,可能来自Babel或类似的工具,用于在不支持最新ECMAScript特性的环境中提供兼容性支持。代码采用了严格模式,并包含错误处理、异步操作管理等机制,体现了对JavaScr

2025-12-07 09:38:10 525

原创 【VIM 入门到精通】第8节:插件生态与高级技巧:Vim的无限扩展

Vim插件生态与高级技巧摘要 Vim通过插件生态可扩展为功能强大的IDE。核心知识点包括: 插件系统基于runtimepath加载机制,推荐使用Vim-plug等插件管理器简化安装流程; 必备插件推荐:NERDTree(文件管理)、vim-airline(状态栏美化)、coc.nvim(智能补全); 高级技巧如宏录制(q键录制/@执行)可极大提升重复操作效率; 合理配置.vimrc文件是关键,支持自动加载插件和自定义快捷键。 通过插件组合与原生功能深度结合,Vim可蜕变为高效开发环境。(149字)

2025-12-07 09:24:51 122

原创 【VIM 入门到精通】第7节:宏与自定义配置:打造你的专属Vim编辑器

摘要 本文深入讲解了Vim编辑器的两大核心功能:宏录制和自定义配置。宏功能允许用户录制并回放操作序列,通过q键开始/停止录制,使用@键回放,可显著提高重复性任务的效率。.vimrc文件则是Vim的配置文件,通过set命令修改选项、map命令自定义快捷键,能打造个性化编辑环境。文章还提供了删除行尾空格的实际案例,演示了如何录制宏批量处理文本,并展示了基础.vimrc配置示例,帮助用户快速上手Vim的高级功能,提升编辑效率。

2025-12-07 09:18:52 392

原创 【VIM 入门到精通】多文件与多窗口管理:驾驭复杂项目的秘诀

本文深入探讨了Vim中多文件与多窗口管理的核心技巧,帮助开发者高效处理复杂项目。重点讲解了Vim三大核心概念:缓冲区(Buffer)是文件的内存副本,窗口(Window)是缓冲区的显示视图,标签页(Tab Page)则是窗口集合的工作区。详细介绍了缓冲区管理命令(:b、:bn、:bd等)、窗口分割与切换技巧(<C-w>系列命令)以及标签页操作(:tabe、gt、gT等)。通过理解三者关系并掌握这些操作,开发者可以灵活组织工作空间,实现代码对比、参照编辑等高效工作场景。

2025-12-07 09:08:14 165

原创 【VIM 入门到精通】精准光标移动与文本对象:Vim思维的进阶

本文介绍了Vim中高效的光标移动和文本对象操作。首先讲解了超越基础hjkL的精准移动方式,包括单词/字串移动(w/W/b/B/e/E)、行内移动(0/^/$/f/t)、段落移动((/)/{/})以及文件级移动(H/M/L/gg/G)。其次重点阐述了Vim独有的"文本对象"概念,解释了i(inner)和a(around)的区别,列举了常用文本对象如iw/aw、is/as、ip/ap、i(/a(等。这些技巧能帮助开发者以语义单元操作代码,大幅提升编辑效率。

2025-12-06 19:07:30 372

原创 【VIM 入门到精通】快速查找与替换:定位和修改文本的利器

Vim提供了强大的查找与替换功能,大幅提升文本编辑效率。查找功能包括:使用/和?进行基本查找,n/N导航结果,*/#快速查找当前单词,支持正则表达式匹配。替换功能通过:s命令实现,可指定范围(如%表示全文)和标志(如g全局替换、c确认替换)。这些工具组合使用能快速定位和批量修改文本内容,是处理代码和文档的利器。

2025-12-06 19:02:39 219

原创 【VIM 入门到精通】视觉模式与剪贴板:高效选择、复制与粘贴

本文介绍了Vim中视觉模式与剪贴板的高效使用方法。主要内容包括:三种视觉模式(字符可视模式v、行可视模式V和块可视模式Ctrl+v)的操作方式,以及Vim独特的寄存器系统(无名寄存器、数字寄存器、命名寄存器等)。通过视觉模式可以精确选择文本区域,配合寄存器实现复杂的复制、剪切和粘贴操作。文中还提供了具体示例,如在代码编辑中使用行可视模式复制函数。掌握这些技巧可以显著提升文本编辑效率,完全摆脱对鼠标的依赖。

2025-12-06 18:58:00 184

原创 【VIM 入门到精精通】编辑模式初探:文本输入与修改的艺术

本文介绍了Vim编辑器的插入模式操作技巧,包括进入/退出插入模式的方法、文本输入修改以及删除/撤销/重做等核心功能。重点讲解了6种进入插入模式的命令(i/I/a/A/o/O)及其适用场景,并详细说明了普通模式下的删除命令(x/dw/dd等)和撤销(u)/重做(Ctrl+r)操作。通过掌握这些基础编辑技巧,可以显著提升Vim使用效率,实现双手不离键盘的流畅编辑体验。

2025-12-06 18:00:38 553

原创 【VIM 入门到精通】第1节:揭开Vim的神秘面纱:入门与基础操作

本文介绍了Vim编辑器的入门基础,包括其独特的模态编辑哲学、安装方法和基本操作。Vim以键盘为中心,通过普通模式、插入模式等不同模式实现高效文本编辑。文章详细讲解了Windows、macOS和Linux系统下的安装步骤,以及启动、退出Vim的方法和常用命令(如:wq保存退出)。这些基础知识是掌握Vim高效编辑的第一步,帮助用户摆脱鼠标依赖,提升文本处理效率。

2025-12-06 11:56:47 524

原创 【YOLO】轻量级 YOLO 模型电子围栏应用

本文介绍了一个基于轻量级YOLO模型的电子围栏应用,用于宝宝看护场景。系统通过TensorFlow.js和COCO-SSD模型实现实时目标检测,主要监控"person"类对象。核心功能包括:1)绿色矩形标记安全区域;2)蓝色框标识检测到的目标;3)当目标离开安全区时触发红色闪烁警报。技术实现上采用前端JavaScript,通过Canvas进行实时渲染,并设计了直观的UI界面,包含状态提示、控制按钮和调试信息。该系统具有响应式布局,支持移动设备访问,为婴幼儿安全监护提供了一种轻量级解决方案

2025-11-26 14:30:55 405

原创 【动手写小应用】[特殊字符] 用浏览器就能看护宝宝?这个基于 TensorFlow.js 的「电子围栏」小工具太好玩了

摘要:本文介绍了一个纯前端实现的“宝宝看护电子围栏”工具,通过浏览器本地运行目标检测技术监控宝宝活动范围。该工具使用TensorFlow.js的COCO-SSD模型实时识别人体,当检测到宝宝离开画面中央60%的安全区域时,会触发红色闪烁警报、状态栏提示和手机震动提醒。所有处理均在本地完成,无需联网或上传数据,保障隐私安全。项目采用单HTML文件实现,包含Tailwind CSS界面、Canvas绘制和Web原生API调用,适合新手父母快速部署使用。

2025-11-26 12:31:45 1108 1

原创 【Linux】Linux 的“杀”与“不杀”:当你敲下 `kill` 时,其实是在“沟通”

摘要: Linux 的 kill 命令并非直接终止进程,而是向进程发送信号(如 SIGTERM/SIGKILL),由进程决定响应方式。通过案例对比,演示优雅退出(允许资源清理)与强制终止(可能引发数据损坏)的区别,揭示信号机制本质是系统与进程的协作。开发者应优先使用温和信号(如默认 SIGTERM),仅在必要时强制终止,体现对系统资源生命周期的尊重。技术细节背后,是人与机器通过信号达成的默契交互。 (137字)

2025-11-11 15:44:44 178

原创 【Linux】 实用技巧速查手册

《Linux实用技巧速查手册》提供开发者与运维工程师常用命令行工具集锦,覆盖文件操作、系统监控、网络排查、文本处理等核心场景。精选高效命令如cd -快速跳转目录、htop实时监控、grep日志分析,并包含Bash快捷键速查表及常见问题排查思路(如CPU/内存/磁盘问题处理)。手册最后推荐htop、ncdu等增强工具,并附赠PDF下载版本,帮助用户快速掌握Linux命令行精髓,提升工作效率。

2025-11-11 14:44:45 31 1

原创 【LangGraph】核心概念速通:State/Node/Edge、通道、事件与流式输出

摘要: LangGraph 框架通过 State(状态) 作为共享真相源,使用 Reducer(通道) 合并节点返回的局部更新。Node(节点) 是处理函数,输出增量状态。Edge(边) 控制节点执行流,支持条件分支。框架支持 流式输出(进度、LLM token、自定义事件),通过 .stream() 订阅多种模式(如 updates、messages)。 10秒示例: from langgraph.graph import StateGraph # 定义带Reducer的State class State

2025-08-28 16:54:10 169

原创 【LangGraph】为什么是 LangGraph:从链到图,Agent 的可控化之路(概念/对比/适用场景)

LangGraph是一种支持状态化编排的AI应用框架,将应用建模为由共享状态、节点和边组成的图结构。相比传统链式编排,LangGraph具有四大核心优势:1)原生支持分支、循环和并行执行;2)内置检查点和线程机制,实现状态持久化和可回溯调试;3)提供人机协同(HITL)节点级干预能力;4)配套LangGraph Studio可视化调试平台和云托管服务。该框架特别适合需要人工审批、长时任务、多智能体协作等复杂场景,而简单线性任务使用传统链式结构即可。决策关键点在于是否需要"暂停-审阅-修改-继续&q

2025-08-28 16:42:17 89

原创 【cursor】我用cursor 实现《基于yolov5的口罩检测软件》

该项目基于YOLOv5实现了一个口罩检测系统,支持图片、视频和摄像头实时检测。主要内容包括:1)创建项目目录并配置依赖环境;2)编写检测脚本,实现模型加载、推理和结果可视化功能;3)提供命令行接口和GUI界面选项。系统能实时检测人脸并标注是否佩戴口罩(绿色表示佩戴,红色表示未佩戴),同时显示检测统计数据和FPS。项目文档详细说明了安装步骤和使用方法,可通过简单的命令运行检测程序。

2025-07-29 12:11:45 427

原创 【Agent】API Reference Manual(API 参考手册)

本文档是 CommonGround API 参考手册(v0.1),详细介绍了该智能体交互平台的接口规范。手册包含 HTTP 和 WebSocket 两套 API 定义:HTTP API 提供会话令牌获取和基本管理功能;WebSocket API 支持实时双向通信,包含核心消息(如启动/停止业务流程)、状态查询和事件订阅等功能。文档还涵盖了核心状态对象定义、交互流程示例和错误处理机制,适用于开发基于多智能体协作的应用系统。

2025-07-25 18:54:08 119

原创 【Agent】Common Ground 团队协作模型:Partner、Principal 与 Associate

Common Ground团队协作模型采用分层结构设计,包括Partner(战略合伙人)、Principal(项目负责人)和Associate(执行专家)三种角色。Partner负责对接用户需求并组建团队,Principal进行任务拆解与调度,Associate专注子任务执行。系统采用指令生成型工具模式,工具仅生成结构化指令而非直接执行任务。通过parent_agent_id字段维护层级关系,所有Agent共享team_state实现协作。该模型通过明确分工、事件驱动通信和统一决策机制,有效提升了复杂任务的

2025-07-25 18:18:01 208

原创 【Agent】深入解析 Agent 运行机制

《Agent运行时机制深度解析》技术文档核心摘要: 本文档面向开发者与AI系统集成工程师,详细解析智能体(Agent)的运行时架构与实现机制。系统以AgentNode类为基础构建,通过YAML格式的Agent Profile实现角色配置(包括Partner/Principal/Associate三种类型)。核心执行单元采用"Turn回合"模型,包含准备/执行/后处理三阶段异步循环,实现完整的"思考-行动"周期。文档深入剖析了四大核心机制:1)层级化状态管理系统(Run

2025-07-25 17:31:07 937

原创 【LangGraph】create_react_agent 方法详细解释

create_react_agent是LangGraph中用于创建支持工具调用的React(推理-行动)代理的核心函数。它接受语言模型对象和工具列表作为主要参数,通过状态图实现智能代理功能。该函数提供多种配置选项,包括系统提示、响应格式化、状态管理、检查点和中断控制等。其核心工作原理是通过Agent节点调用模型、Tools节点执行工具操作,并支持循环处理工具调用直到任务完成。函数还包含版本控制(v1/v2),分别对应不同的工具处理方式。该功能适用于构建复杂的对话式AI应用,支持记忆、中断和异步等高级特性。

2025-07-09 14:13:49 496

原创 【其他】优快云简短热梗代码,风格涵盖: 技术趋势+幽默感+极客精神

幽默的极客风格,介绍了程序员在不同技术领域和日常生活中的趣事。从AI领域的ChatGPT对话到Web全栈开发的夜间构建,再到DevOps的“最终修复”和Python数据科学的调试困境,每个代码片段都充满了技术趋势和幽默感。文章还通过机器人自我觉醒的代码和程序员日常生活的调侃,进一步体现了极客精神。整体风格轻松诙谐,既展现了技术深度,又让人会心一笑。

2025-05-21 12:46:36 266

原创 【AI对冲基金】Python项目手把手教学AI驱动的对冲基金系统实现逻辑

该文件介绍了一个AI驱动的对冲基金系统,用户可以选择不同的分析师和模型进行股票交易决策。系统的主要流程包括:解析命令行参数、选择AI分析师、决定使用本地或云端LLM模型、创建工作流、生成图形、验证日期格式、设置投资组合、运行系统并输出交易结果。示例中,用户选择了Aswath Damodaran作为分析师,并使用本地Ollama模型的gemma3:27b进行分析。系统对AAPL和MSFT进行了分析,并给出了中立的交易建议,认为当前数据不足以支持明确的买入或卖出信号,建议持有。

2025-05-17 18:47:52 236

原创 【AI对冲基金】Python项目手把手教学AI对冲基金实现逻辑--回测

本文介绍了一个基于Python的AI对冲基金项目中的回测功能实现。通过使用本地模型ollama的gemma3 (27B)进行测试,项目展示了如何选择分析师和模型,并生成回测结果。回测结果显示,投资组合的现金余额为$91,410.60,总持仓价值为$10,786.40,总价值为$102,197.00,回报率为+2.20%,夏普比率为8.05,索提诺比率为197.47,最大回撤为0.02%。回测过程中,对AAPL、MSFT和NVDA等股票进行了持仓操作,最终在2025年4月23日对NVDA进行了买入操作。该项目

2025-05-17 18:18:53 452

原创 【deepseek驾驶员】生成程序员名片页面并提供下载按钮prompt

直接上干货:prompt:示例:示例:将如下html代码保存到 test.html文件,浏览器打开即可

2025-05-01 15:32:53 137

原创 深入掌握DeepSeek及AI提示语设计研究指南

DeepSeek及其作为通用人工智能工具的应用,详细阐述了它的能力范围,包括智能对话、文本生成、代码辅助、自然语言理解等。文章着重介绍了如何有效利用提示语(Prompt)与DeepSeek交互,特别是针对推理模型与通用模型的不同策略,并提供了丰富的场景化应用示例和提示语设计技巧。此外,文档还探讨了提升AI生成内容质量的方法,如引入元叙事框架、情感融入策略等,并分析了在人机共生时代,如何培养AI思维、整合力、引导力与判断力等核心能力,强调人在AI内容生成中的主导作用

2025-04-30 17:19:11 238 1

原创 解锁未来工作方式:什么是 AI Agent?| Unlocking the Future of Work: What Are AI Agents?

人工智能代理(AI Agent)是一种能够感知环境、做出决策并执行操作的智能系统。它可以是软件程序,也可以是物理设备,例如机器人或聊天机器人。AnAI agentAI Agent 代表了人机交互方式的一次重大飞跃。无论你是开发者、创业者还是企业管理者,现在都是探索 AI Agent 如何提升运营效率、改善客户体验并开启新机遇的最佳时机。保持好奇,保持学习,今天就开始尝试构建属于你自己的 AI Agent!

2025-04-29 19:29:53 580

原创 RAG、DeepSearch、DeepResearch 对比分析

RAG、DeepSearch、DeepResearch 对比分析

2025-04-10 09:00:49 441

搜索引擎Yandex俄罗斯市场技术全解:搜索生态、广告与数据分析系统化应用搜索引擎基于Yandex的俄罗斯搜索生态技术分析:核心服务、SEO策略与AI驱动的数字化转型方案

Yandex俄罗斯搜索引擎技术专栏全集 Yandex 搜索引擎及其在俄罗斯数字市场中地位的全面指南,涵盖了从基础认知到高级应用的多方面内容。系列课程首先介绍了 Yandex 生态系统 的庞大和复杂性,指出其不仅是占据俄罗斯市场主导地位的搜索引擎,还是一个提供地图、邮件、出行(Yandex Go)和电商等服务的 综合性技术巨头。随后的课程集中于实用技能,详细讲解了 Yandex.Direct 广告平台 的运作方式、与 Google Ads 的区别,以及如何创建高效的广告活动。最后,指南还着重介绍了两个关键的分析与优化工具:功能强大的 Yandex.Metrica 网站分析工具(尤其是其 Webvisor 行为录像功能),以及用于监测网站健康、索引状态和搜索表现的 Yandex Webmaster 站长工具,并提供了 Yandex SEO 站内优化 的实践指导。

2025-12-11

AI 驱动消费决策与营销变革白皮书

人工智能(AI)如何影响用户在知乎平台上的消费决策过程,详细分析了用户使用AI工具获取消费信息、进行产品筛选和比较的行为模式。研究发现,AI搜索在效率和便捷性上超越了传统搜索,尤其在IT科技和医疗健康等信息密集型领域备受青睐。报告也提出了从搜索引擎优化(SEO)到生成式引擎优化(GEO)的营销范式转变,建议品牌通过结构化、权威性的内容策略来提升在大模型回答中的可见度和引用率,以适应“零点击”和超个性化推荐的新趋势。整体来看,文本旨在揭示AI对消费者行为和品牌内容营销带来的深刻变革。

2025-12-09

电商启航:行业全景与核心模式解读

欢迎来到《上传电商相关资料》技术专栏的第一课!在这个数字时代,电商已经渗透到我们生活的方方面面,无论是日常购物、大宗采购,还是品牌营销,都离不开它。对于有志于投身互联网行业的你来说,了解电商的宏观图景和核心运作模式,是迈向成功的第一步。

2025-12-09

汽车 AUTOSAR 架构与安全机制设计-教学网页

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2025-12-06

中途岛海战:战术沙盘模拟器

中途岛海战:战术沙盘模拟器

2025-12-05

用浏览器就能看护宝宝?这个基于 TensorFlow.js 的「电子围栏」小工具太好玩了

https://blog.youkuaiyun.com/weiliang_Handan/article/details/155267448 单文件 HTML · 全前端运行 · 实时人体检测 · 宝宝出框立刻报警 很多新手爸妈都会有类似的场景: 宝宝在垫子中间玩,你一边工作一边余光时不时瞄一眼 只要孩子爬远一点,你就会瞬间紧张 你想要的是:只要孩子离开“安全区”,系统自动提醒你 大部分人第一反应是: 这是不是得装摄像头 App、搞云端识别、连 NAS、配一堆复杂设备? 其实——完全不用。 这篇文章要分享的是一个超轻量的玩具级 Demo: 只需要一个网页,就能在浏览器里跑目标检测,实时盯着宝宝是不是还在画面中央的安全区。 我把它叫做:「宝宝看护电子围栏」。 这个小工具具体能做什么? 打开页面后你会看到: 顶部有一个标题:宝宝看护电子围栏 中间是一个精心排版的白色卡片区域 你点击 「启动摄像头」 按钮,浏览器会请求权限 模型加载完成后,会显示摄像头画面 + 中央一个绿色矩形安全区 接下来就是它的“魔法时刻”: 画面中检测到的「人」(person 类别)会被画上蓝色框 当检测到的这个人中心点离开绿色安全区时: 状态栏变为红色警报:「!!! 警报: 宝宝超出安全区 !!!」 画面上方叠加一个红色半透明遮罩,开始闪烁 如果设备支持,手机会震动提醒 只要宝宝回到安全区中间,状态就会恢复为绿色的: 状态: 安全。宝宝在围栏内。 整个过程全在浏览器本地完成,不上传任何视频数据,隐私友好、即开即用。

2025-11-26

Linux 实用技巧速查手册

内容覆盖日常开发、运维、网络排查、日志分析等高频命令 https://blog.youkuaiyun.com/weiliang_Handan/article/details/154691899

2025-11-11

Yabai 使用教程(macOS)

Yabai 是 macOS 下强大的平铺式窗口管理工具,配合热键管理器 skhd,可实现高效的键盘驱动窗口操作。本教程将详细介绍其安装配置、窗口平铺管理、热键绑定、多显示器支持、与其他工具集成,以及常见问题的解决方法。

2025-09-20

cursor 实现:基于 yolov5的口罩检测软件

模型表现如下: 正确戴口罩 (with_mask): 精确率92.9%,召回率94.5%,mAP50 97.1% 未戴口罩 (without_mask): 精确率85.6%,召回率82.0%,mAP50 88.1% 不正确戴口罩 (mask_weared_incorrect): 精确率54.8%,召回率31.2%,mAP50 32.7% 总体性能: mAP50 72.6%,mAP50-95 48.9% 模型在识别正确戴口罩和未戴口罩方面表现较好,但对于不正确戴口罩的识别还有提升空间。 附件: Kaggle口罩检测数据集: https://www.kaggle.com/datasets/andrewmvd/face-mask-detection 包含约3,000张带标注的图像,有3个类别:带口罩、不戴口罩、戴不正确

2025-04-03

ChatGPT生成的贪吃蛇游戏

博客详情:https://blog.youkuaiyun.com/weiliang_Handan/article/details/143905058 https://chatgpt.com/share/673d4db3-2ad0-8009-a41f-1428827820b3

2024-11-20

变分贝叶斯推理(平均场理论,变分法,贝叶斯推断,EM 算法,KL 散度,变分估计,变分消息传递)

平均场理论,变分法,贝叶斯推断,EM 算法,KL 散度,变分估计,变分消息传递

2018-10-21

libmpfr-1.dll

mingw queshi-dll wenjian libmpfr-1.dll

2018-11-15

贝叶斯方法介绍

•Bayes theorem • Frequen0st vs. Bayesian • Genera0ve and discrimina0ve models • Learning Bayesian models • Advantages of Bayesian ML models

2018-10-18

tensorflow教程

stanford-tensorflow-tutorials; course CS 20: TensorFlow for Deep Learning Research.

2018-10-29

深度生成模型

cs236课件,Generative models are widely used in many subfields of AI and Machine Learning.Recent advances in parameterizing these models using deep neural networks, combined with progress in stochastic optimization methods, have enabled scalable modeling of complex, high-dimensional data including images, text, and speech

2018-11-11

Mathematics for Machine learning

Mathematics for Machine learning 2018-10-12机器学习数学基础

2018-10-12

空空如也

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