卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一种特别设计用于处理具有网格结构数据（如图像、音频波形）的神经网络。它在图像识别、视频分析、自然语言处理等领域有着广泛的应用。

在 Mermaid 中，注释使用%%符号添加。这些注释在生成的图形中不会显示，它们仅用于在 Mermaid 源代码中添加额外的说明或文档。可以根据具体的图类型在适当的位置添加注释，以提高代码的可读性和可维护性。

一、python环境。二、运行如下代码报错。

以下是 f-string 详细示例，展示了数字计算、字符串连接和函数执行等任务。age = 30# 基本用法name = "Alice" age = 30 height = 1.75 # 基本用法 print(f"My name is {age } years old.") # 输出: My name is Alice and I am 30 years old. # 数字计算 a = 5 b =

Jaeger 是一个分布式追踪系统，主要用于监控和故障排查分布式系统中的微服务架构。它帮助开发者跟踪请求在多个微服务中的路径，发现系统瓶颈，并分析各个服务之间的延迟和依赖关系。Jaeger 最早由 Uber 开发，现在已经成为 CNCF (Cloud Native Computing Foundation) 的孵化项目之一。

Fine-tuning和模型训练不是完全相同的概念，但它们之间有密切的关系，都是机器学习和深度学习过程中的重要步骤。是一个更广泛的概念，指的是使用数据去调整模型的内部参数，以使得模型能够从输入数据中学习并做出预测或决策。这个过程通常包括前向传播（forward pass）、计算损失函数（loss function）、反向传播（backward pass）以及参数更新等步骤。模型训练可以是从零开始（

省时点：理解代码 / 生成样板 / 写文档 / 错误排查。慎用点：核心逻辑编写 / 批量改动 / 自动格式化。关键思路把 AI 当成“外脑”，而不是“工人”。不要追求一次性完美输入，而是渐进式对话。用 Git + 增量输入，减少描述成本。✅ 一句话：在大型 C/C++ 项目中，AI 的提效秘诀不是“替你写代码”，而是“减少你在理解、样板、查找、解释上的脑力开销”，把有限的脑力留给真正的业务逻辑。

（如 Cursor、Claude Code 等）无缝集成的技术，旨在将 Figma 设计稿高效转换为代码，提升设计与开发的协作效率。的结合，显著提升了设计到代码的转换效率。开发者只需完成环境配置与链接粘贴，即可实现设计稿的自动化代码生成，减少手动工作量并降低出错率。Figma MCP（Model Context Protocol）是一种通过。，用于与 Figma 和 AI 工具通信。Figma M

Mojo 是一种新的编程语言，由Modular团队开发，旨在结合 Python 的易用性和底层系统编程语言的高性能。它尤其注重在 AI 和高性能计算领域的应用。Mojo 的开发目标是解决当前 Python 和 C++ 等语言在性能和开发效率上的不足。Mojo 是一门结合了 Python 的简洁和系统编程语言的高性能特点的新兴语言。它的出现旨在弥补 Python 在高性能计算中的不足，同时保持其开发

asyncio是 Python 的一个强大模块，用于编写异步代码，实现高效的并发操作。通过使用事件循环、协程和任务，你可以在不阻塞主线程的情况下处理 I/O 操作和其他异步任务，从而提高应用的性能和响应速度。