更形象的说法是——Harness 是包裹在 AI 模型周围的「马具」：马本身有力量能跑能拉车，马具不提供动力，它只负责管方向、管节奏、管安全，保证马在极速奔跑时不翻车[reference:9]。：将模型视为通用规划者。最近openClaw的热度刚有所销退，Claude Code CLI的源代码在网上泄露引起关注，同时harness engineering的概念也已经兴起，作为技术从业者，这些新的框

转自知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/865876521、参数量的计算1.1 卷积网络假设卷积核的大小为 k*k, 输入channel为M， 输出channel为N。（1）bias为True时：则参数数量为：k×k×M×N + N（bias的数量与输出channel的数量是一样的）（2）bias为False时：则参数数量为：k×k×M×N...

AI编程大模型是强大的生产力工具，但远未到取代人类程序员的程度。当前网络上“失业恐慌”更多是技术乐观主义与商业炒作的结果。作为从业者，我们应当清醒认识AI的能力边界——它擅长模式匹配与生成，却不懂因果、责任与价值判断。真正的危机不是被AI替代，而是拒绝使用AI而被同行超越。善用工具、深耕专业、提升软实力，你将在AI时代拥有更不可替代的地位。

更形象的说法是——Harness 是包裹在 AI 模型周围的「马具」：马本身有力量能跑能拉车，马具不提供动力，它只负责管方向、管节奏、管安全，保证马在极速奔跑时不翻车[reference:9]。：将模型视为通用规划者。最近openClaw的热度刚有所销退，Claude Code CLI的源代码在网上泄露引起关注，同时harness engineering的概念也已经兴起，作为技术从业者，这些新的框

摘要：OpenClaw（养虾）项目近期引发热议，但作为算法工程师，作者认为其技术成熟度仅处于初级阶段（1-10分）。当前智能体虽能实现对话式信息检索、编程等功能，但在复杂软件操作、底层代码处理等方面仍受限，且存在高Token消耗和操作门槛。AI分析指出，OpenClaw确实存在炒作成分，但其代表的"智能体即入口"理念可能开启人机交互新时代。这种技术有望从"图形界面&q

开发岗的“稳定”，本质是“科学成熟、工程标准化”；算法岗的“动荡”，本质是“科学还在发展、工程还在标准化”。开发岗很难产生颠覆性价值，算法岗仍然是未来10年技术增量最大的领域。视觉问题的本质理解、数据理解、系统思维、工程落地能力、踩坑经验。不追全热点、选一条长坡厚雪主赛道从“调参算法工程师”升级为算法系统架构师/技术负责人把能力锚定在业务价值 + 系统稳定 + 成本效率 + 落地闭环算法岗同样可以

一、基本概念与原理： 1.学习的概念与类型：系统在执行过程中能改进性能；包括有监督、无监督、半监督、增强学习等。2.学习的三要素：模型（产生式、判别式（包括概率分布与决策函数模型）） 策略（期望风险最小化（往往采用经验风险最小化处理）与结构风险最小化（进行正则化））、算法（最优化算法，求解最优模型）。3.基本问题类型：分类、回归、标注、推荐、聚类、离群点分析等。4.基本评估：训练误

DTW简称动态时间规则，一般多用于语音识别、动作识别等领域。其主要思想是在两个序列的距离度量过程中，引入了弹性距离法则，相比于欧式距离，在计算两个非对齐的序列的相似度时，能够一定程度容忍数据的部分变形。基本公式：设A、B为两个长度分别为m,n的待匹配序列。DTW(A,B)=,P代表序列中最小距离所对应的一系列路径。Cp计算公式：(A,B)= ，其中第一行：r(I,1)=