一般程序训练时候使用咱们的训练集，训练集好比咱们新学的知识反复学习直到掌握为止，测试集类似咱们学的知识变种，测试咱们人类或者AI对之前学习掌握度如何哈哈哈，所以各位看AI学习过程是不是像咱们人类，但是AI可以24小时候不断电的训练学习，这才是可怕之处。但是其他必须用lstm的场景如视频帧/图像序列识别，改用cnn+lstm混合架构，先通过cnn提取图像的空间特征比如用Conv2D+MaxPooli

去年帮某家安全公司写的，为了防止各位大神渗透过程发现是咱们写的WAF防火墙，咱们把整体界面样式，框架结构换了，核心拦截规则删除，再放出来哈哈哈。很多东西咱们可以接着做，如提交样本给AI训练，或者对接第三方平台想Virtualonline，微步情报，FOFA这类获取其他咱们想要的信息。首先拿到上传文件路径，然后咱们不是一次读取而是一次取一部分就像分页原理，当咱们下拉的时候咱们再读取下一部分内容，这样

如今人人都在谈AI-Agent（智能体），其实写完这类项目以后会发现很多问题，如果一个没有限制的AI是极其恐怖的。大家看图中的这个对话框，AI只能精准访问咱们给定的某些领域知识，其他敏感信息，越权，渗透或者无关的领域，AI连碰的资格都没有（那些一天天吹AI自己渗透，入侵，写马/shellcode现在知道原来了吧？咱们可以在代码底层设置了拦截规则：如果score>0.5，说明用户输入的内容与安全知识

如今人人都在谈AI-Agent（智能体），其实写完这类项目以后会发现很多问题，如果一个没有限制的AI是极其恐怖的。大家看图中的这个对话框，AI只能精准访问咱们给定的某些领域知识，其他敏感信息，越权，渗透或者无关的领域，AI连碰的资格都没有（那些一天天吹AI自己渗透，入侵，写马/shellcode现在知道原来了吧？咱们可以在代码底层设置了拦截规则：如果score>0.5，说明用户输入的内容与安全知识

如今人人都在谈AI-Agent（智能体），其实写完这类项目以后会发现很多问题，如果一个没有限制的AI是极其恐怖的。大家看图中的这个对话框，AI只能精准访问咱们给定的某些领域知识，其他敏感信息，越权，渗透或者无关的领域，AI连碰的资格都没有（那些一天天吹AI自己渗透，入侵，写马/shellcode现在知道原来了吧？咱们可以在代码底层设置了拦截规则：如果score>0.5，说明用户输入的内容与安全知识

AI工具现在已经能大幅提升工作效率，但是从今年年初到现在发现很多有趣的事情，不少第三方中介接单，只靠AI堆代码，连基础CRUD都不扎实，业务逻辑不区分，结构混乱，注释缺失，隐患很多，只要一出问题就问AI，也没有自己的一点想法哈哈哈。咱们接手这类二手单子，既要补功能又要清烂尾格外耗费精力，关键还要烧Token，如果客户不是很着急可以自己试着去修复bug。所以真正的开发远不止于此，还需要考虑项目安全，

这也是帮之前一客户加了几个功能，需要掌握crud，前后端开发，前后端怎么对接，前后端通讯是以那种格式，把这些掌握后咱们就可以进行网站开发了。后端记好一定要分层开发，不要像老早一起所有代码写到一起，咱们可以使用最基础的三层开发ui，service，dao。掌握以后规范项目学着写接口类，学着写工厂类，虽然现在有注解对吧，当基础还是要搞懂。

后端使用Java、SpringBoot和MySQL，使用这些技术栈咱们就可以搭建在线食谱推荐与分析功能的系统，技术栈虽涉及前后端及数据库跨度不小，但咱们拆分模块去开发它难度就会变小。我先梳理各模块逻辑，用SpringBoot搭建后端框架，MySQL设计食谱数据模型，Uniapp和Vue负责前端交互界面，推荐算法部分对接Deepseek让它帮咱们进行内容推荐。开发中遇到适配和数据报错问题时，结合文档

demo要求在VSCode环境下，整合 Vue、Java、SpringBoot和MySQL数据库，构建一个集在线台球、商城、管理与分析系统，虽然技术栈跨度很大。但这其实也可以给咱们带来成长，一般不管什么项目，桌面，网站，云，大数据，人工智能，以及安全开发，咱们首先理清各模块逻辑关系，用对应的框架如这一次SpringBoot搭建好前后端，MySQL设计数据模型，Vue负责前端交互。遇到问题时问人工智

这个项目demo很有意思哦，预测无人艇轨迹，可以应到很多领域如分类，目标物体识别，人物追踪，各种场景轨迹追踪，连续画面出现的目标进行定位。做这一类项目的时候我们首先需要把图像中需要检测目标进行标注，因为图像标注在数据处理和人工智能领域非常重要，后期我们需要用到这些标注数据信息，当我们标注完以后，拿到数据构造模型并进行模型训练，训练完以后我们可以通过项目封装的接口或者console界面调用预测文件进