前端开发中会经常用到树形结构数据，如多级菜单、商品的多级分类等。数据库的设计和存储都是扁平结构，就会用到各种Tree树结构的转换操作，本文就尝试全面总结一下。如下示例数据，关键字段id为唯一标识，pid为父级id，用来标识父级节点，实现任意多级树形结构。"pid": 0“0”标识为根节点，orderNum属性用于控制排序。在前端使用的时候，如树形菜单、树形列表、树形表格、下拉树形选择器等，需要把数

OpenAI 的研究论文《Video generation models as world simulators》探讨了在视频数据上进行大规模训练生成模型的方法。这项研究特别关注于文本条件扩散模型，这些模型同时在视频和图像上进行训练，处理不同时长、分辨率和宽高比的数据。研究中提到的最大模型 Sora 能够生成长达一分钟的高保真视频。统一的视觉数据表示：研究者们将所有类型的视觉数据转换为统一的表示，

2014 年是低代码发展的关键一年，Forrester 正式提出 “低代码” 概念，强调通过最少手工编码快速开发应用，同年 Gartner 提出 aPaaS（应用平台即服务），将低代码纳入企业级 PaaS 层。这一阶段，低代码开始从模糊的概念逐渐走向清晰的技术体系。Mendix、OutSystems 等标志性产品的出现，构建了 “可视化建模 + 自动化代码生成” 的技术框架，为低代码的发展提供了重

在 AI 的发展历程中，对智能的定义经历了从早期的 “类人” 行为模拟到如今基于工程化、有效性的深刻转变，这一过程不仅反映了技术的进步，更体现了对智能本质理解的深化。1950 年，艾伦・图灵在其开创性论文《计算机器与智能》中提出了著名的图灵测试 ，为 AI 的发展奠定了重要基础。图灵测试的核心思想是通过一个模拟游戏，让测试者与被测试对象（一个人和一台机器）进行文本交互，如果测试者无法分辨出哪个是机

在科技迅猛发展的当下，人工智能（AI）已然成为变革世界的关键力量，深刻影响着社会的每一个角落。从智能手机中的语音助手到自动驾驶汽车，从医疗诊断辅助工具到艺术创作新媒介，AI 的身影无处不在，持续刷新着我们对科技能力的认知。但当我们试图精准定义 AI 时，却陷入了一个充满争议与思辨的迷宫。以 GPT-4 为代表的大语言模型展现出令人惊叹的语言处理能力，它能撰写逻辑严谨的学术论文、创作引人入胜的小说，

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在科技迅猛发展的当下，人工智能（AI）已然成为变革世界的关键力量，深刻影响着社会的每一个角落。从智能手机中的语音助手到自动驾驶汽车，从医疗诊断辅助工具到艺术创作新媒介，AI 的身影无处不在，持续刷新着我们对科技能力的认知。但当我们试图精准定义 AI 时，却陷入了一个充满争议与思辨的迷宫。以 GPT-4 为代表的大语言模型展现出令人惊叹的语言处理能力，它能撰写逻辑严谨的学术论文、创作引人入胜的小说，

但是我们每次如果想要使用ollama模型的时候都需要运行命令行，这就有点不方便。模型的大小大致分为1.5b,7b,8b,14b,32b,70b,671b。我的电脑是windows的就点击windows然后点击下载即可。打开ollama网址：https://ollama.com/打开ollama官网：https://ollama.com/然后点击保存，之后我们就可以在这个可视化模型中进行对话。所以接

AI 与架构设计的融合，本质是将 “经验驱动” 的传统优化模式升级为 “数据驱动 + 智能决策” 的新范式。对于技术团队，需建立 “监控数据化 - 分析自动化 - 优化智能化” 的全链路能力，掌握 AutoML、强化学习等核心技术工具；对于企业，应聚焦高价值场景（如高并发交易、实时数据分析），通过 AI 实现性能优化的降本增效。未来，随着算力基础设施的升级与 AI 算法的迭代，系统性能优化将从 “

AI 是通过计算机系统模拟人类智能行为的技术体系，涵盖感知（图像 / 语音识别）、决策（机器学习）、交互（自然语言处理）三大核心能力。其本质是通过数据驱动的算法，实现从数据输入到价值输出的自动化流程。例如，在智能安防领域，摄像头作为感知设备，采集视频图像数据；基于深度学习的目标检测算法对数据进行分析，识别出人员、车辆等目标，这属于决策环节；最后，系统将识别结果以文本或图像标注的形式呈现给用户，实现