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学习大模型，还有必要学习机器学习，深度学习和数学吗。
学习大模型，还有必要学习机器学习，深度学习weibo.com/tv/v/1034:5206093962608645。
提示设计（Prompt Design）是通过精心构造输入文本，引导AI模型（如GPT、Claude、Gemini）生成特定质量或格式输出的技术。它的本质是人机交互的语言接口设计弥合人类模糊需求与AI精确理解之间的鸿沟平衡指令明确性与创造性空间处理复杂任务的多步骤逻辑拆解传统提示工程过度关注"如何对AI说话"，而忽略了"谁在对AI说话"。这就像优秀的教师不仅要懂知识，更要懂学生——提示工程架构师需要
本文介绍了如何将Spring Boot应用接入SkyWalking Agent实现链路追踪和监控的完整流程。主要内容包括：1) 环境准备，需确保SkyWalking OAP和UI已运行；2) 创建Spring Boot项目并添加简单Controller；3) 下载配置SkyWalking Agent；4) 通过命令行或Docker方式启动应用并挂载Agent；5) 验证接入效果，包括检查服务列表、
SkyWalking OAP 核心架构解析 SkyWalking 采用模块化设计，以 OAP Server 为核心处理观测数据，其工作流程包含四个关键环节： 数据接收 - 通过 gRPC 接收 Agent 上报的链路、指标等数据 分析处理 - 进行调用链拼接、拓扑构建和指标聚合 存储持久化 - 支持 Elasticsearch/MySQL 等多种存储后端 查询服务 - 提供 GraphQL API
SkyWalking实现可观测性闭环的关键在于日志与TraceID的关联。通过配置Agent和修改日志格式添加%X{traceId}占位符，可以将分散的微服务日志与调用链关联。在UI中支持双向跳转：从Trace查看关联日志，或通过traceId反向查询链路。这种集成使故障排查从"现象→链路→日志→根因"形成闭环，无需多服务器手动grep，显著提升效率。最佳实践包括统一日志格式、
《SkyWalking Java Agent 核心配置详解》摘要： 本文系统讲解SkyWalking探针部署的关键配置项，包括两种配置方式（JVM参数与配置文件）。核心配置涵盖：服务名称(agent.service_name)、OAP地址(collector.backend_service)、采样率(sample_n_per_3_secs)、日志目录(logging.dir)和插件管理(exclu
2025年.NET程序员就业市场呈现以下特点：市场需求集中于一线城市，岗位竞争压力较小，薪资分层明显，初级8-15K、高级30-50K、架构师可达96W。技术栈要求涵盖C#、.NET Core、数据库及前端框架，需关注云原生和AI集成趋势。职业发展路径清晰，从开发到架构师阶段薪资涨幅30-50%。建议重点学习.NET 9+跨平台特性、微服务架构及ML.NET等AI技术，通过官方认证和实战项目提升竞
教育AI浪潮下，技术赋能与人文关怀的平衡之道 当前，教育AI技术正深刻变革传统教学模式，个性化学习路径生成技术成为核心应用。一方面，智能算法和多模态交互技术显著提升学习效率和体验；另一方面，AI在价值引领和情感连接方面存在明显局限。文章指出，理想的教育应当寻求技术与人文的平衡：既充分发挥AI在知识传递方面的优势，又保持教师主导的情感互动和价值引导。未来教育发展需要以学生为中心，实现技术与教育本质的
本文分析了Android8系统启动第一个Activity的关键流程：从Zygote fork出新进程后，调用ActivityThread的main方法初始化主线程Looper，并通过attach方法将ApplicationThread对象绑定到AMS。重点解析了进程间通信机制，包括参数传递、安全策略检查、资源限制设置等核心步骤，最终实现应用进程与系统服务的绑定。该流程涉及Zygote进程管理、Bi
更有趣的是，随着AI技术的发展，现在已经可以非常快速地用代码构建出可交互的原型了。Online Recorder App是一款轻量高效的在线录音工具，无需安装和登录，所有操作在本地浏览器完成，提供简单的音频剪辑功能并支持导出MP3文件。SwiftCV是一款简历生成工具，可以根据用户填写的信息，使用流行的LaTeX模板生成10多种不同的简历，方便软件工程师尝试不同风格的简历。Craveo是一款AI工
麦肯锡《2025全球AI劳动力报告》显示，到2025年底，全球将有超过8亿职场人需要掌握基础AI技能，其中中国AI技能人才缺口高达。作为应届生，抓住CAIE认证的红利期，就是抓住AI时代的黄金机遇！无论你是技术背景还是非技术背景，CAIE认证都能够为你的求职之路增添重要筹码，帮助你在2025年激烈的就业市场中脱颖而出。在这个AI普惠元年的时代，不会使用AI的人，就像今天不会用智能手机的人一样寸步难
①匿名存在：没有文件名，只在内存中存在。②亲缘要求：只能用于父子进程或兄弟进程间通信。③临时性：管道随进程的结束而自动销毁。#include <unistd.h>#include <stdio.h>#include <stdlib.h>int main() {int pipefd[2];// pipefd[0]用于读，pipefd[1]用于写pid_t pid;char buf[256];// 1
在初始化模型时，传入id2label和label2id可以用符合当前任务的分类头替换原来的分类头，如果只传num_labels也是可以的，不过后续模型输出需要自己写个映射。定义TrainingArgumentsargs=args,
想象一下，未来编写软件不再需要逐行敲代码，而是像对一位超级智能的“数字员工”描述需求，它就能自动分析、设计、编码、测试，最终交付可运行的软件。这并非科幻，而是“基于大语言模型（LLM）的代码生成代理”正在带来的革命。传统的代码生成技术，无论是早期的程序合成（依赖难以编写的严格形式化规约），还是数据驱动的深度学习模型（常生成有语法/语义错误、功能有限的片段），都难以独立完成复杂的软件开发任务。LLM
文章摘要：本文系统梳理了Objective-C内存管理相关机制。重点分析了weak的实现原理：通过Runtime维护的weak哈希表，在对象释放时自动置nil。探讨了SideTable结构，包含自旋锁、引用计数表和弱引用表。详细阐述了weak变量的初始化、赋值和释放流程。对比了strong/copy修饰符的差异：copy意在数据隔离，可能进行深拷贝。深入解析了容器和自定义类的深浅拷贝实现，以及归档
基于无模型方法的AI Agent能在未知环境中通过交互直接学习最优策略，具备更强的适应性和泛化性。通过引入经验回放、ε-贪婪策略等机制，可以显著提升决策效率。未来结合深度学习与元学习的无模型方法，将为人工智能的发展开辟新的路径。
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本文围绕“文献查询”展开，指出文献检索是读研必修课，推荐五款无需“科学上网”的跨库文献检索学术工具。WisPaper 可海外文献库搜索、深度对话、核心总结；ConnectedPapers 能上传文件了解领域、搜索近期论文、建立相关文献目录；UPDF AI 可做 PDF 总结分析、阅读注释、格式转换；Scite Assistant 能智能引文分类、做引文上下文分析、上传文稿；Research Rab
文章标题为“google学术搜索的使用技巧与价值”，但内容主要推荐五款无需“科学上网”的学术工具。其中 WisPaper 由复旦大学研发，限时免费，可对接 Google Scholar 等主流学术数据库精准搜索海外文献，还有深度对话、核心总结功能；ConnectedPapers 能通过上传文件了解学术领域等；UPDF AI 可对 PDF 进行编辑、总结分析等；Scite Assistant 能自动
北大联合团队在《自然·通讯》发表突破性研究，开发出基于超表面和AI的新型太赫兹光电探测器。该器件通过螺旋纳米狭缝超表面将光的偏振和波长信息编码为独特涡旋图案，再结合残差神经网络解码，首次实现0.3-1.1THz频段内光强、偏振和频率三维信息的同步连续探测。实验显示频率精度达25GHz，偏振误差仅2.8%，打破了传统探测器功能单一的限制。这种"超表面+AI"的创新架构为光学计算、
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