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JS设计模式之装饰器模式

在这个图片里面,ceshi函数this原本是指向window的,当我给他绑定到inp上的时候,function谁调用指向那个对象,此时ceshi输出的this就是input这个dom元素,同理,假如我有一个按钮,正常这个按钮的功能是当我点击他的时候,进行一个页面的跳转,但是现在我想给这个按钮加一个功能,就是让它跳转前,去上传一些数据。所以整体执行顺序为,在点击之前,我们使用装饰器模式给render

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#设计模式#装饰器模式
JS设计模式之观察者模式

根据代码我们可以看到,首先创建了一个观察目标主体对象(Subject),并且创建了两个观察者,分别是observe1和observer2,并且把观察者添加到我们的主体对象中,此时去获取ul下的所有li节点,并循环,当我们点击其中一个节点(例如首页)的时候就会触发主体对象的通知更新方法,然后触发观察者类中的update方法,并且通过传入的data,也就是我们li标签里的内容,赋值给这两个观察者元素文

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#设计模式#观察者模式
从深度学习和神经网络开始,真正看懂现代 AI

这篇文章从“深度学习和神经网络”开始讲起,默认你不是数学专业,也不要求你已经会写模型代码。目标很朴素:读完以后,你能知道神经网络到底在学什么,CNN、RNN、Transformer、大模型、扩散模型这些词为什么会出现,它们分别适合什么场景,以及一个真实项目大概怎么落地。

#深度学习#人工智能#神经网络
从深度学习到大语言模型:神经网络、CNN、RNN、Transformer、BERT、GPT、Embedding、向量数据库与 RAG

本文从传统编程和机器学习的区别讲起,系统梳理监督学习、无监督学习、强化学习、NLP、深度学习、Transformer、BERT、GPT、Embedding、向量数据库和 RAG,并通过 Python 案例帮助读者理解 AI 大模型应用开发的基本链路。

#深度学习#神经网络#语言模型
从机器学习到大语言模型:一文讲清 AI、Transformer、Embedding 和向量数据库

本文从传统编程和机器学习的区别讲起,系统梳理监督学习、无监督学习、强化学习、NLP、深度学习、Transformer、BERT、GPT、Embedding、向量数据库和 RAG,并通过 Python 案例帮助读者理解 AI 大模型应用开发的基本链路。

#人工智能#机器学习#语言模型
腾讯云服务器镜像到底怎么选?一篇给小白看的 CVM 镜像入门到实战指南

很多新手第一次购买腾讯云服务器时,都会卡在“镜像”这一项:公共镜像、云镜像市场、自定义镜像、共享镜像看起来都能创建服务器,但它们到底有什么区别?Ubuntu、Debian、TencentOS Server、OpenCloudOS、CentOS、Windows Server、Red Hat、Rocky Linux、AlmaLinux 又分别适合什么场景?简单说,腾讯云服务器镜像可以理解为云服务器的“

#腾讯云#服务器#云计算
后端接入大模型之后,如何给模型配置工具:从天气查询到网页搜索的完整实践

一篇面向 Web 应用开发者的实战博客,讲清楚模型接入网页之后,如何在后端给模型配置天气查询、网页搜索等工具,以及工具调用循环、安全控制和上线注意事项

#深度学习#神经网络#语言模型
从 0 到 1 开发 Codex Plugin:把工具、MCP 和智能体接起来

写给想把内部脚本、业务 API、内容工作流接入 Codex / 智能体系统的开发者。本文会从插件结构讲起,逐步接入 Skill、MCP Server 和业务智能体,最后给出一套可以照着改的最小示例。

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#MCP
Hermes Agent 与 Harness:驱动式工程的完整体系

摘要: 软件工程正经历从“代码控制”到“AI驱动”的范式跃迁。大模型时代,系统的行为由“模型+控制系统”共同决定,催生了以**Harness(控制层)**为核心的驱动式工程。Harness通过Prompt、Context、Tool、Execution四大模块约束模型行为,解决其不稳定性与不可控性;**HermesAgent(调度层)**则协调多个Harness,实现复杂任务的动态拆解与多智能体协同

#大数据#人工智能#神经网络 +2
AI可以应用在哪些行业?从原理到落地的全景解析

摘要: AI正从工具演变为“基础设施”,其核心能力包括感知、生成、推理与自动执行,推动多行业变革。在互联网、电商、医疗、金融等领域,AI通过代码生成、智能客服、辅助诊断、风控等应用,显著提升效率、降低成本并优化决策。未来,AI将作为“员工”深度融入业务流程,实现人机协作,关键在于如何拆解任务并高效整合AI能力。最终,AI将自动化重复性脑力劳动,成为企业竞争力的核心要素。

#人工智能
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