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RSS订阅原创 用易经智慧看懂人工智能：64卦中的科技密码--蒙卦（䷃）六爻架构揭示人工智能
蒙卦的卦象不仅是古代先哲对认知规律的总结，更为AI发展提供了元范式：“山”— Yann LeCun倡导的世界模型（结构化先验知识） “水”— Geoffrey Hinton推崇的深度学习洪流（数据驱动表征学习）山水交融则指向二者在神经符号系统（Neural-Symbolic Systems）中的终极统一。这正是DeepSeek等AGI探索者试图破解的“蒙卦密码”。当机器既能解《易》理，又能推量子方程时，智能文明便真正走出了蒙昧之泉。笔者自省。
2025-04-16 20:38:51
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原创 用易经智慧看懂人工智能：64卦中的科技密码--屯卦（䷂）六爻架构揭示人工智能
屯卦揭示了一条永恒定律：所有颠覆性创新的诞生，必然经历“震雷之动能”与“坎水之阻力”的博弈。对人工智能而言，它既是警告——提醒我们敬畏技术生长的自然规律；亦是祝福——赋予开拓者“动乎险中”的智慧与勇气。正如《易传》所言：“屯，刚柔始交而难生，物之始生必蒙昧。” 唯有理解这份“蒙昧”，才能真正驾驭AI文明的曙光。笔者自省“本文诞生于代码间隙的灵光一现，这篇嬉戏之作既是疲惫神经的即兴独舞，又在笑闹褶皱里埋藏了认知的彩蛋。
2025-04-15 01:50:29
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原创 用易经智慧看懂人工智能：64卦中的科技密码--坤卦（䷁）六爻架构揭示人工智能
当AI遇见坤卦智慧，我们得到的不是技术占卜，而是关于科技伦理的元思考。未来的智能系统开发者，应当如坤卦六五爻"黄裳元吉"所示，以大地般的谦卑姿态，在技术创新与人文关怀之间寻求金色平衡。笔者自省“本文诞生于代码间隙的灵光一现，这篇嬉戏之作既是疲惫神经的即兴独舞，又在笑闹褶皱里埋藏了认知的彩蛋。
2025-04-14 01:58:31
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原创 用易经智慧看懂人工智能：64卦中的科技密码--乾卦（䷀）六爻架构揭示人工智能
乾卦揭示的“创造-扩张-反思”循环，正是AI发展的根本律则。当DeepSeek类系统在“自强不息”中进化时，人类更需持守“厚德载物”的坤卦智慧，方能使技术文明真正实现“保合太和，乃利贞”。笔者自省“本文诞生于代码间隙的灵光一现，这篇嬉戏之作既是疲惫神经的即兴独舞，又在笑闹褶皱里埋藏了认知的彩蛋。
2025-04-09 01:48:32
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原创 用易经智慧看懂人工智能：64卦中的科技密码--当古老智慧遇见未来科技
在人工智能狂飙突进的今天，我们总在追问：这些代码构建的智能究竟会带人类走向何方？或许答案早已藏在《周易》的六十四卦中——这本中华文明的“源代码”，正用一种跨越时空的语言，悄悄解释着最前沿的科技秘密。
2025-04-07 21:30:26
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原创 “玄学派程序员”：是调侃玩笑，还是思维革命？
在程序员社群中，“玄学派程序员”一词悄然流行。有人用它自嘲调试代码时的无奈，有人将其视为对技术黑箱的幽默解构，也有人试图从中窥见古老东方智慧与现代技术的碰撞。”“玄学派程序员”的真正意义，或许在于提醒我们：在算力与算法之外，那些关乎系统平衡、人文洞察与哲学追问的“无用之思”，恰恰是技术文明持续进化的隐秘动力。“玄学派程序员”不应是逃避现实的黑色幽默，而可成为技术思维的进化契机。“玄学派程序员”的价值，取决于对科学与玄学关系的清醒认知。程序员的“玄学”自嘲，本质是对技术不确定性的无奈映射。
2025-04-05 20:40:31
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原创 学习人工智能基础知识（5）
自然语言处理（NLP）：语言模型、统计模型、机器翻译、情感分析、信息过滤等NLP技术，使得计算机能够理解和生成自然语言，极大地推动了人机交互的发展。工具与框架：TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn、Keras等工具和框架为AI的开发和应用提供了便捷的平台。计算机视觉：边缘检测、物体识别、面部识别等计算机视觉技术，为图像处理、自动驾驶等领域带来了革命性的变化。AI在其他领域的应用：AI在医疗健康、创意艺术等领域也展现出巨大的潜力，为这些领域的发展注入了新的活力。
2025-02-08 11:48:38
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原创 学习人工智能基础知识（4）
前向传播：输入数据通过神经网络的各个层，从输入层传递到隐藏层，再通过隐藏层传递到输出层，最终得到网络的输出结果。定义：神经网络是一种模拟人脑神经系统工作原理的计算模型，由大量的人工神经元（也称为节点或单元）组成，这些神经元通过连接（也称为权重）相互交流和传递信息。神经元：神经网络的基本组成单元，每个神经元接收来自其他神经元的输入，并通过激活函数对这些输入进行处理，然后产生一个输出。隐藏层：用于处理输入数据并提取特征，隐藏层的数量和每个隐藏层中神经元的数量可以根据问题的复杂性和需求进行调整。
2025-02-08 11:47:00
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原创 学习人工智能基础知识（3）
监督学习（Supervised Learning）是机器学习领域中的一种重要方法，它使用带有标签的数据集来训练模型，使其能够预测新数据的标签或输出。监督学习包含的算法种类多样，以下是主要的监督学习算法：线性回归：一种用于预测连续值的监督学习算法，通过拟合一条直线到数据点上来预测目标变量的值。逻辑回归：一种用于二分类问题的算法，通过对线性回归的输出进行Sigmoid函数变换，将输出值映射到（0,1）的范围内，从而实现对数据样本的分类。支持向量机（SVM）：一种基于边界最大化的分类算法，通过寻找一个能够将不
2025-02-08 11:46:23
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原创 学习人工智能基础知识（2）
scikit-learn提供了大量的简单高效的工具，用于数据挖掘和数据分析，适用于各种场景，包括文本分类、图像识别、回归和无监督学习等。scikit-learn的目标是让机器学习变得更加简单和高效，它提供了一系列易于使用的工具和算法，使得数据科学家和开发人员能够快速地构建和评估模型。总之，scikit-learn是一个功能强大、易于使用且高效的机器学习库，它为Python用户提供了丰富的算法和工具，使得机器学习变得更加简单和可行。
2025-02-08 11:45:13
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原创 学习人工智能基础知识（1）
在实际应用中，这些技术基础通常会相互交织、共同作用于具体的AI项目中，以实现复杂的功能和满足多样化的需求。技术基础是人工智能（AI）领域的重要组成部分，它为AI系统的开发和应用提供了必要的理论知识和技术手段。概率论与统计学：研究随机现象和数据的收集、分析、解释和预测的学科，为AI提供了处理不确定性和进行预测的工具。微积分：研究函数的极限、导数和积分等概念的数学分支，对于优化算法和模型性能具有重要意义。数据结构：组织、管理和存储数据的方式，对于提高AI系统的性能和可扩展性具有关键作用。
2025-02-08 11:10:11
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