隐状态传递：$h_t = \tanh(W_{hh}h_{t-1} + W_{xh}x_t)$| CNN| 空间关联| 高| ImageNet分类|| RNN| 时序序列| 中| 机器翻译|| GAN| 分布匹配| 低| 图像生成|- 生成器$G$：$z \rightarrow \hat{x}$- 判别器$D$：$P(\text{real}|x)$

这篇文章介绍了一种颠覆传统的编程学习方法，其核心是"用项目反推学习"，通过具体产出目标驱动学习进程。文章提出了三阶段学习框架（基础破冰、实战攻坚、高阶突破），并分享了关键执行策略，如碎片时间开发和错误驱动学习。同时提供了实用技巧，包括极简环境配置方案、代码健壮性模板，以及可直接用于求职的实战项目示例（自动化办公工具和大模型应用）。该方法强调实践导向，旨在帮助新手高效掌握编程技能

技术路径的差异化竞争DeepSeek通过**稀疏激活架构+数据工程优化+开源生态**的组合拳，在保证性能的同时实现成本数量级降低。其核心逻辑是**“硬件效率优先于参数规模”**，例如用动态路由替代全参数激活、用低秩压缩突破显存瓶颈，而非依赖堆砌算力。这种技术路径不仅适用于通用模型，更在垂直领域（如金融、医疗）通过微调实现“降维打击”。

需求分析与原型设计‌通过自然语言向 DeepSeek 描述功能需求（如“开发一个景点推荐小程序”），AI 将生成需求文档和思维导图，帮助梳理核心功能模块‌。对于复杂逻辑（如支付功能），可要求 DeepSeek 提供技术架构建议，包括前后端技术栈和数据库设计‌。开发环境搭建‌注册微信小程序账号并获取 AppID‌。安装微信开发者工具，创建新项目并配置基础设置‌。界面开发与逻辑实现‌。

指令1：以“某某身份”的形式，写一篇“某某产品”的笔记，要求突出5个使用场景和3个痛点解决方案。指令3：根据以下行为的数据，生成“某某产品”的目标用户画像，至少包含5个特征;指令21：帮我写一个关于男生运动某某品的方案，目标用户是20-40岁的男性，突出“平价”和“实用”的特点，语言要轻松活泼；指令14：针对[某某问题]，生成5条专业且友好的客服回复话术，通俗易懂，语气好听；指令9：以[某某风格]

对于程序员而言，实现财富自由的核心在于利用技术优势构建‌可规模化的收入系统‌，而非单纯依赖时间换取薪资。开发工具/插件‌：例如开发VSCode插件（如「Code Runner」年收入超50万美元）、Figma插件（如「Auto Layout」被Adobe收购）或ChatGPT应用（如Prompt模板付费）。开源项目商业化‌：通过GitHub Sponsors、企业定制服务或开源版/商业版双轨制盈利

**优点**：谷歌推出的原生多模态大模型，能够处理文本、图像等多种类型的数据，实现跨模态的信息理解和生成。- **优点**：百度推出的大模型，拥有庞大的数据资源支持，训练数据丰富多样。- **优点**：OpenAI 的最新模型，具有强大的性能和优秀的语言理解能力。- 如果有特定的行业需求，例如医疗、金融等，需要选择在该行业有较好训练数据和性能的大模型，或者考虑对通用大模型进行针对性的微调。- **

掌握服务器系统的核心在于理解不同场景下的trade-off（如稳定性 vs 新特性），建议从CentOS Stream或Ubuntu Server入手，逐步扩展到专用系统领域。：Python（基础语法 -> 自动化脚本 -> Django Web开发）：C（计算机原理） -> Rust（系统编程） -> WebAssembly。想做App：Swift（iOS）或Kotlin（Android）：Ja

在同时学习Java、Python、Go、PHP四种语言的场景下，，能够通过插件生态全面支持这四种语言的核心开发需求。而JetBrains的Fleet虽然理论上支持四种语言，但其PHP框架深度支持和调试功能存在明显不足，且仍处于公测阶段，稳定性与性能有待提升。对于追求统一开发体验且需要远程协作功能的用户，Fleet可以作为备选方案，但其商业成本和潜在的不稳定因素需要权衡。

‌：掌握「提示工程」与AI工具链，提升人机协作溢价能力。‌：推动《全球AI算力配额协议》，避免资源垄断。非「提升销量」，而是「降低高价值客户流失率」‌：储备量子计算密码学人才，建立灾难恢复沙盒。‌：脑机接口与AI协同医疗普及率超15%‌替代「用AI优化流程」，个人则聚焦‌。‌：AI嵌入95%企业核心业务流程。‌：AI贡献全球GDP增长的35%‌：未来AI竞争的本质是‌。