人工智能发展历程：从神经元模型到深度学习革命 本文系统梳理了人工智能从基础理论到现代应用的演进历程。起始于1943年麦卡洛克和皮茨提出的MP神经元模型，首次将生物神经元抽象为数学公式，奠定了神经网络的基础。1957年罗森布拉特发明的感知机实现了重大突破，引入自主学习方法，使机器能够通过误差修正调整参数。然而1969年明斯基揭示的感知机局限性（无法解决异或问题）导致了AI寒冬，暴露出当时计算能力不足

人工智能发展历程：从神经元模型到深度学习革命 本文系统梳理了人工智能从基础理论到现代应用的演进历程。起始于1943年麦卡洛克和皮茨提出的MP神经元模型，首次将生物神经元抽象为数学公式，奠定了神经网络的基础。1957年罗森布拉特发明的感知机实现了重大突破，引入自主学习方法，使机器能够通过误差修正调整参数。然而1969年明斯基揭示的感知机局限性（无法解决异或问题）导致了AI寒冬，暴露出当时计算能力不足

人工智能发展历程：从神经元模型到深度学习革命 本文系统梳理了人工智能从基础理论到现代应用的演进历程。起始于1943年麦卡洛克和皮茨提出的MP神经元模型，首次将生物神经元抽象为数学公式，奠定了神经网络的基础。1957年罗森布拉特发明的感知机实现了重大突破，引入自主学习方法，使机器能够通过误差修正调整参数。然而1969年明斯基揭示的感知机局限性（无法解决异或问题）导致了AI寒冬，暴露出当时计算能力不足

从理论模型到产业落地，智能体的发展历程，本质是人工智能技术 “从抽象算法到具体价值” 的转化过程。未来，随着大模型、边缘计算、多模态感知技术的持续进步，智能体将从 “单点自动化工具” 升级为 “复杂系统的协同中枢”，在工业、医疗、金融等领域构建起 “智能驱动” 的新生态。对于技术从业者而言，深入理解智能体的架构设计与算法原理，是把握 AI 产业落地机遇的关键；对于产业决策者而言，识别智能体在具体场

从理论模型到产业落地，智能体的发展历程，本质是人工智能技术 “从抽象算法到具体价值” 的转化过程。未来，随着大模型、边缘计算、多模态感知技术的持续进步，智能体将从 “单点自动化工具” 升级为 “复杂系统的协同中枢”，在工业、医疗、金融等领域构建起 “智能驱动” 的新生态。对于技术从业者而言，深入理解智能体的架构设计与算法原理，是把握 AI 产业落地机遇的关键；对于产业决策者而言，识别智能体在具体场

Java爬虫反爬策略实战摘要 针对Java开发者已有爬取基础，解决反爬核心在于模拟人类行为。技术栈以HttpClient/Jsoup为主，结合Selenium应对动态渲染，通过代理IP池和请求头伪装规避检测。 关键场景方案： 基础反爬：伪造User-Agent/Referer/Cookie（从浏览器复制真实请求头） IP封禁：使用随机代理IP池（推荐高匿代理），OkHttp配置示例含失效重试机制