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1原创 【AI编程】GitHub Copilot 的深度技术解析与学术实践指南
当前能力边界➕ 减少约40%的样板代码编写量➖ 复杂业务逻辑仍需人工干预➕ 新开发者生产力提升可达300%➖ 系统架构设计能力尚在演进未来演进方向多模态编程：结合UML图生成代码实时协作：团队知识库动态集成自优化系统：根据代码评审反馈进化模型开发者应对策略🛠️ 建立代码审核双因素验证机制📊 定期评估Copilot生成代码质量指标🎓 开展AI辅助编程专项培训课程专家建议。
2025-03-24 21:00:58
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原创 【持续更新】文献阅读 25.3.10-25.3.16
核心贡献：系统性综述LLM在时间序列预测与异常检测中的技术路径、应用场景及局限性，提出多模态融合与轻量化部署的创新方向。核心贡献：基于380万条推文分析，提炼ChatGPT的六大商业化应用场景，揭示LLM从技术工具向生产力平台转型的趋势。核心贡献：构建首个电力领域LLM问答系统，实现故障诊断准确率91.3%，较传统方法提升23%。技术融合：LLM与知识图谱、因果推理的结合将突破现有瓶颈。轻量化部署：模型压缩技术（如MoE）助力工业实时监测。伦理风险。
2025-03-17 00:54:28
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原创 文献阅读总结-Construction of a Multimodal Knowledge Graph for Power Grid Construction Safety Based on Larg
文献阅读总结-Construction of a Multimodal Knowledge Graph for Power Grid Construction Safety Based on Large Language Models
2025-03-17 00:16:50
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原创 AI大模型全栈工程师：Prompt Engineering & Function Calling
在简介的基础上，关注 **Prompt Engineering** 和 **Function Calling & Plugin** 两大核心技术，并通过文献内容解析其在实际应用中的价值，探讨未来发展趋势。
2025-03-16 18:40:07
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原创 【持续更新】深入理解 Prompt Engineering：从理论到系统集成的特征工程艺术
深入理解 Prompt Engineering：从理论到系统集成的特征工程艺术
2025-03-09 13:23:36
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原创 [风电齿轮箱文献阅读]基于特征提取与机器学习相结合的风电齿轮箱故障诊断全过程研究综述
过渡：可再生能源→风力发电→齿轮箱→数据驱动→特征提取、机器学习。数据：风机渗透率20%？【写作手法也可借鉴】
2025-03-05 17:01:34
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原创 数字化文章
文献编号作者（主要作者）发表年份机构期刊/出版社数据集来源与说明模型说明性能改进数字化的量化价值1张晋等2023中原理工学院等2010-2019年中国年数据，评估数字化技术对能源互联网价值创造的影响构建综合价值评估模型，结合系统动力学、AHP-熵方法和云模型理论数字技术对能源互联网综合价值有显著正向影响，高投资情景下综合价值增加5.18%，低投资情景下增加1.75%社会价值是提升能源互联网综合价值的主要限制因素，数字化技术投资对提升价值创造有积极作用2。
2024-08-20 12:18:38
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原创 【程序员入门记录】ThinkPad E470改造记录——LInux安装与开发环境配置
写在前面：本文章涉及LInux虚拟机安装（VMware tools）、开发环境配置（安装VMware tools、切换软件源为国内源、安装vim | git | gcc | g++）。原本打算是将整台电脑都改成Linux系统，但是使用很不方便，于是还是改为虚拟机。同时看《Linux 私房菜》，等到看完一章也争取能够有所记录。
2022-03-09 21:03:20
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原创 【程序员入门记录】ThinkPad E470改造记录——系统改造
写在前面：本文章涉及系统重装、win10屏幕抖动、系统更新、LInux虚拟机安装等相关问题。本来想一步到位装一下Linux的操作系统，但是几经操作一直没办法进入安装界面。因此退而求其次，先采用虚拟机熟悉一下，如果可以的话再把整机改造成Linux。步骤一：重装系统*使用软件：*快启动（内置Diskgenius）；*下载镜像文件（win10 专业版及其激活文件）：*SW_DVD9_WIN_Pro_11_21H2.1_64BIT_ChnSimp_Pro_ENT_EDU_N_MLF_X22-90130.
2022-03-01 16:29:29
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原创 Outlier Analysis 2nd Edition 个人笔记——Preface & Introduction
背景介绍Preface先前常用统计学方法，但存在缺点：数据的简化假设 - simplified assumption about data representation算法可延展性差 - poor algorithmic scalability可解释性差 - low focus on interpretability现在引入数据挖掘（data mining），发展出来计算机科学的相关方法，相比于数学精度，更为关注计算效率和直观的数据分析。Introduction to Outlier An
2021-04-07 11:06:07
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空空如也
空空如也
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