Lyfe Agents generative agents for low-cost real-time social interaction

细说机器学习算法之ROC曲线用于模型评估 Melancholy 啊机器学习算法人工智能数据挖掘 python
系列文章目录第一章：Pyhton机器学习算法之KNN第二章：Pyhton机器学习算法之K—Means第三章：Pyhton机器学习算法之随机森林第四章：Pyhton机器学习算法之线性回归第五章：Pyhton机器学习算法之有监督学习与无监督学习第六章：Pyhton机器学习算法之朴素贝叶斯第七章：Pyhton机器学习算法之XGBoost第八章：Pyhton机器学习算法之GBDT第九章：Pyhton机器学
（3-5）文生图模型架构：扩散模型码农三叔训练 RAG 多模态)人工智能 python 深度学习大模型文生图多模态
3.5扩散模型扩散模型（DiffusionModels）是一类用于生成图像的深度学习模型，近年来在图像生成任务中取得了显著的进展。扩散模型的基本思想是通过逐步添加噪声到数据中，然后学习从噪声中恢复原始数据的过程。3.5.1扩散模型的基本概念扩散模型是一种基于随机过程的生成模型，通过逐步添加和去除噪声，实现从随机噪声到高质量数据的转化，其独特的训练和生成机制使其在图像生成领域表现出色。1.扩散过程扩
深入剖析 Scikit-learn 中的 LogisticRegression：参数调优指南夜色呦 scikit-learn 机器学习人工智能
LogisticRegression是一种广泛应用于二分类问题的机器学习算法。在scikit-learn库中，LogisticRegression类提供了一个高效且易于使用的实现。本文将深入探讨LogisticRegression的各种参数，并展示如何通过调整这些参数来优化模型的性能。1.LogisticRegression简介LogisticRegression通过使用逻辑函数将线性回归的输出映
AI Agent 指南：架构、构建与部署大模型之路 Agent 人工智能架构 agent LLM AI Agent
当下AIAgent正崭露头角，重塑着我们与技术交互的模式。它犹如一位智能助手，凭借独立推理、规划及自主行动能力，在无需用户持续干预的情况下，精准达成既定目标。从智能客服自动处理客户咨询，到智能投资顾问自主制定投资策略，AIAgent的应用场景不断拓展，深度融入生活与工作的诸多方面，成为推动智能化变革的关键力量。深入探究AIAgent的工作原理、设计准则、基础设施需求以及构建部署流程，对于解锁其潜能
Python从0到100（八十六）：神经网络-ShuffleNet通道混合轻量级网络的深入介绍是Dream呀 Python python 神经网络网络
前言：零基础学Python：Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识，成为学习学习和学业的先行者！欢迎大家订阅专栏：零基础学Python：Python从0到100最新
机器学习笔记 - 将音频转换为图像进行分类的机器学习模型坐望云起深度学习从入门到精通机器学习深度学习语音识别光谱图 Whisper
一、简述语音识别技术是将音频信号转化为文本的过程。其基本原理如下：1.音频录制：首先需要对口语发音进行录制，并将其转化为数字形式的音频文件。2.预处理：对音频信号进行预处理，包括去除杂音干扰、增加音频的信噪比以及消除不必要的语音、噪声等。3.特征提取：特征提取是语音信号处理的一个重要部分，通过对音频数据进行分析，提取其中特有的频率、音调、幅度等数学特征，并转化成数字特征。4.模型训练：在特征提取完
毕业设计项目深度学习人体目标检测 bee_dc 毕业设计毕设大数据
1简介今天学长向大家介绍一个机器视觉的毕设项目，基于深度学习的人体目标检测算法研究与实现项目运行效果：毕业设计深度学习行人目标检测系统项目分享:见文末!2目标检测概念普通的深度学习监督算法主要是用来做分类，如图1所示，分类的目标是要识别出图中所示是一只猫。在ILSVRC（ImageNetLargeScaleVisualRecognitionChallenge)竞赛以及实际的应用中，还包括目标定位和
表格化数据处理中大语言模型的微调优化策略研究 C7211BA 人工智能自然语言处理大语言模型
论文地址ResearchonFine-TuningOptimizationStrategiesforLargeLanguageModelsinTabularDataProcessing论文主要内容这篇论文的主要内容是研究大型语言模型（LLMs）在处理表格数据时的微调优化策略。具体来说，论文探讨了以下几个关键方面：背景与挑战：大型语言模型（LLMs）在自然语言处理（NLP）领域取得了显著进展，但在处
【人工智能】基于Python的机器翻译系统，从RNN到Transformer的演进与实现蒙娜丽宁 Python杂谈人工智能人工智能 python 机器翻译
《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门！解锁Python编程的无限可能：《奇妙的Python》带你漫游代码世界机器翻译（MachineTranslation,MT）作为自然语言处理领域的重要应用之一，近年来受到了广泛的关注。在本篇文章中，我们将详细探讨如何使用Python实现从传统的循环神经网络（RNN）到现代Transformer模型的机器翻译系统。文章将从机
使用大语言模型在表格化网络安全数据中进行高效异常检测 C7211BA 语言模型 web安全人工智能
论文链接Efficientanomalydetectionintabularcybersecuritydatausinglargelanguagemodels论文主要内容这篇论文介绍了一种基于大语言模型（LLMs）的创新方法，用于表格网络安全数据中的异常检测，称为“基于引导式提示的表格异常检测”（TabularAnomalyDetectionviaGuidedPrompts，简称TAD-GP）。该
备战美赛！2025美赛数学建模C题模拟预测！用于大家练手模拟！灿灿数模数学建模
完整的思路代码模型见文末2025美赛数学建模C题模拟题：城市交通拥堵指数的预测与管理策略背景随着全球城市化进程的加快，交通拥堵问题成为城市发展的重要挑战之一。交通拥堵不仅影响居民出行效率，还增加了能源消耗和碳排放。近年来，各大城市开始尝试通过实时数据监控和人工智能技术对交通拥堵进行预测和管理。然而，由于城市交通系统的复杂性，现有方法在实际应用中仍面临诸多挑战。任务作为一名数据分析专家，你的任务是基
AI计算的未来：中心化与去中心化的博弈智识微光Intelligence 人工智能去中心化区块链
引言人工智能（AI）技术的迅猛发展正在全球计算格局中。最新发布的DeepSeekr1模型，以远低于传统大模型的成本实现了相当水平的推理能力，甚至能够在工作站上本地运行。一次突破AI计算正在经历从中心化（云计算）到去中心化（本地推理）的重大转变。这种变化不仅影响AI产业的商业模式，还可能构建全球计算基础设施、经济利益格局，并加速人工超级智能（ASI）的到来。因此，本文将探讨人工智能训练成本的降低、推
2025年美国大学生数学建模竞赛C题思路(对每题分析) FFMXjy 数学建模学习-传统算法机器学习深度学习系列课程数学建模美赛美国大学生数学建模
2025年美国大学生数学建模竞赛C题思路开发奖牌数预测模型1.目标：建立一个模型来预测每个国家的奖牌数，特别是金牌和总奖牌数。步骤：2.使用提供的summerOly_athletes.csv和summerOly_medal_counts.csv数据。3.清理数据，处理缺失值和异常值。4.提取有用的特征，如国家、年份、项目、奖牌类型等。5.选择适当的机器学习算法，如线性回归、随机森林或梯度提升树。6
IT词汇量 nshkfhwr 数学建模 php 开发语言
■□Aaccumulatorn.1）累加器，累加计数器；2）蓄电池actuatorn.执行器，执行元件；致动器；激励器；执行机构■Actuatorn.执行器，执行元件，是SpringBoot四大组件之一（即starters,autoconfigurer,actuator,springboot-cli）Agendan.议程agentn.代理，代理人，经纪人aggregationn.聚合；■Aggre
探索未来AI：飞桨大模型套件PaddleFleetX引领技术新高度窦育培
探索未来AI：飞桨大模型套件PaddleFleetX引领技术新高度PaddleFleetX飞桨大模型开发套件，提供大语言模型、跨模态大模型、生物计算大模型等领域的全流程开发工具链。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/PaddleFleetX在人工智能的快速发展中，大模型已经成为推动技术创新的重要力量。如今，我们有幸向您推荐一个全新的开源项目——Paddle
【TVM教程】为 Mobile GPU 自动调优卷积网络 HyperAI超神经 TVM 人工智能机器学习 TVM 编程编译器 GPU CPU
ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。更多TVM中文文档可访问→https://tvm.hyper.ai/作者：LianminZheng,EddieYan针对特定设备的自动调优对于获得最佳性能至关重要。本文介绍如何调优整个卷积网络。TVM中MobileGPU的算子实现是以template形式编写的。该template有许多可调参数（tile因子
深度学习篇---数据存储类型 Ronin-Lotus 深度学习篇深度学习人工智能学习笔记 C Python 数据类型
文章目录前言第一部分：C语言中的数据存储类型1.char（通常是8位）优点缺点2.short（通常是16位）优点缺点3.int（通常是32位）优点缺点4.long（通常是32位或64位）优点缺点5.longlong（通常是64位）优点缺点6.float（通常是32位）优点缺点7.double（通常是64位）优点缺点第二部分：Python中的数据存储类型1.int（整数类型）优点缺点2.float（
Python入门教程丨3.2 再见Excel！用Python这5个模块，我把3天工作压缩到3分钟凌小添 Python教程 python excel 开发语言
⭐还在用Excel手动算均值方差？还在为海量数据统计熬夜加班？用Python这5把「数据手术刀」写一次代码，就能直接复用，专业报告自动生成！本期内容：模块核心功能应用场景math数学计算几何、物理模拟random生成随机数据游戏、抽样测试statistics统计分析回归分析、市场调研numpy数组与矩阵运算图像处理、机器学习pandas表格数据处理与分析金融分析、数据清洗一、基础数学库1.1mat
Cursor 的 AI 模型：代码生成与理解的原理 drebander AI 编程 Cursor
引言在当今的软件开发领域，人工智能（AI）正在迅速改变开发者的工作方式。Cursor作为一款智能编程助手，通过集成先进的AI模型，为开发者提供了强大的代码生成、补全和优化功能。Cursor的核心竞争力在于其AI模型的能力，这些模型不仅能够理解代码的上下文，还能生成高质量的代码建议。本文将深入探讨Cursor使用的AI模型（如GPT系列或其他定制模型），并解析这些模型如何理解代码上下文并生成高质量的
AI对接之对话API对接指南我码玄黄 AI 探索 AI 工具教你一招人工智能 AI AI对接前端
AI对接之对话API对接指南本系列AI的API对接均以DeepSeek为例，其他大模型的对接方式类似。在人工智能领域，对话系统是连接人与机器的重要桥梁。DeepSeekAPI提供了一个强大的对话补全功能，使得开发者能够轻松地将智能对话集成到自己的应用中。本文将详细介绍如何对接DeepSeek的对话补全API，并展示几种典型的使用形式。1.API概览DeepSeek的对话补全API通过一个POST请
AI人工智能代理工作流 AI Agent WorkFlow：在物流与供应链中的应用 AI架构设计之禅大数据AI人工智能 AI大模型应用入门实战与进阶计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
AI人工智能代理工作流AIAgentWorkFlow：在物流与供应链中的应用1.背景介绍1.1物流与供应链行业面临的挑战物流与供应链行业是现代经济的重要组成部分,涉及原材料采购、产品生产、仓储配送、销售等多个环节。随着全球化进程加快,供应链日益复杂,企业面临着成本控制、效率提升、风险管理等诸多挑战。传统的物流与供应链管理模式已难以适应市场变化,亟需引入新技术和创新方法。1.2人工智能在物流供应链中
深度学习篇---深度学习框架 Ronin-Lotus 深度学习篇深度学习人工智能 python Pytorch TensorFlow paddlepaddle
文章目录前言第一部分：框架简介1.PyTorch简介特点动态计算图易于上手强大的社区支持与Python的集成度高核心组件2.TensorFlow简介特点静态计算图跨平台强大的生态系统Keras集成核心组件3.PaddlePaddle简介特点易于使用高性能工业级应用丰富的预训练模型核心组件第二部分：基本操作PyTorch基本操作TensorFlow基本操作PaddlePaddle基本操作总结前言以上
第5篇10W+，视频号的... 58沈剑
视频号的第5篇10W+，挺开心的。非常感恩，毕竟自己不太懂拍摄剪辑，不太懂运营套路，长得还不好看。只有一个架构师而已。《架构设计中的100个知识点》是我在24年启动的，第3个系列的架构类合集，主要以：1.短视频；2.图文；来聊架构。比如上面的短视频，对应的图文：《uid分库，uname究竟怎么查询？（第35讲）》图文里有扩展阅读资料，适合沉浸式阅读。这个系列年后计划启动：3.直播（实时答疑）；4.
DeepSeek-V3 技术报告 mingo_敏 LLM 深度学习人工智能
1概述本文介绍了DeepSeek-V3，一个强大的混合专家（MoE）语言模型，总参数量为6710亿，每个token激活的参数量为370亿。为了实现高效的推理和经济高效的训练，DeepSeek-V3采用了多头潜在注意力（MLA）和DeepSeekMoE架构，这些架构在DeepSeek-V2中得到了充分验证。此外，DeepSeek-V3率先采用了无辅助损失的负载均衡策略，并设定了多token预测训练目
Autogen_core源码：_agent_instantiation.py ZHOU_WUYI autogen agent 人工智能
目录_agent_instantiation.py代码代码解释代码示例示例1：使用`populate_context`正确设置上下文示例2：尝试在上下文之外调用`current_runtime`和`current_agent_id`示例3：模拟AgentRuntime使用`AgentInstantiationContext`_agent_instantiation.py代码fromcontextl
YOLOv5：目标检测新星，解锁高性能实时识别殷连靖Harlan
YOLOv5：目标检测新星，解锁高性能实时识别【下载地址】yolov5改进策略案例分析资源合集YOLOv5，作为目标检测领域的一颗明星，基于经典的YOLOv4算法进行了一系列创新性优化，显著提升了检测速度与精度。本资源集合深入解析YOLOv5的设计理念与技术细节，旨在帮助开发者和研究者更全面地理解并应用这些进步。从数据预处理到网络架构设计，再到后处理策略，我们逐一探讨其核心改进之处项目地址:htt
强化学习在自动驾驶中的实现与挑战 Echo_Wish 人工智能前沿技术自动驾驶人工智能机器学习
强化学习在自动驾驶中的实现与挑战自动驾驶技术作为当今人工智能领域的前沿之一，正通过各种方式改变我们的出行方式。而强化学习（ReinforcementLearning,RL），作为机器学习的一大分支，在自动驾驶的实现中扮演了至关重要的角色。它通过模仿人类驾驶员的决策过程，为车辆提供动态、灵活的导航与控制能力。然而，强化学习在实际应用中并非一帆风顺，还面临着诸多技术和现实挑战。本文将从原理、实现与挑战
AI：263-强化学习在自动驾驶领域的应用与前沿挑战一键难忘精通AI实战千例专栏合集自动驾驶汽车强化学习人工智能
强化学习在自动驾驶中的应用与挑战自动驾驶汽车是当前人工智能和机器学习的热门研究方向，而强化学习（ReinforcementLearning，RL）因其在复杂动态环境中的决策能力，成为推动自动驾驶技术的重要工具。本文将探讨强化学习在自动驾驶中的应用、面临的挑战，并提供一个简单的代码实例以展示如何在自动驾驶中应用强化学习。1.强化学习的基础概念强化学习是一种通过试错的方式来学习最佳策略的机器学习方法。
强化学习在自动驾驶技术中的应用与挑战电气_空空自动驾驶人工智能机器学习
摘要：围绕强化学习在自动驾驶领域的应用进行了多方面的概括和总结。对强化学习原理及发展历程进行了介绍；系统介绍了自动驾驶技术体系以及强化学习在自动驾驶领域的应用所需的基础；按不同的应用方向分别介绍了强化学习在自动驾驶领域中的应用案例；深入分析了现阶段强化学习在自动驾驶领域存在的挑战，并提出若干展望。关键词：强化学习；自动驾驶；人工智能近年来，人工智能在各个领域得到了广泛应用。其快速发展为智能交通系统
强化学习：在无人驾驶中的应用 AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战大数据AI人工智能计算计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
强化学习：在无人驾驶中的应用作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着科技的飞速发展，无人驾驶技术逐渐成为汽车工业和人工智能领域的热点。无人驾驶汽车被认为是未来交通系统的重要组成部分，它能够提高道路安全性、缓解交通拥堵、降低环境污染等。然而，实现无人驾驶面临着诸多挑战，其中最为关键的是如何让汽车在复杂多变的交通环
面向对象面向过程 3213213333332132 java
面向对象：把要完成的一件事，通过对象间的协作实现。面向过程：把要完成的一件事，通过循序依次调用各个模块实现。我把大象装进冰箱这件事为例，用面向对象和面向过程实现，都是用java代码完成。 1、面向对象 package bigDemo.ObjectOriented; /** * 大象类 * * @Description * @author FuJian
Java Hotspot: Remove the Permanent Generation bookjovi HotSpot
openjdk上关于hotspot将移除永久带的描述非常详细，http://openjdk.java.net/jeps/122 JEP 122: Remove the Permanent Generation Author Jon Masamitsu Organization Oracle Created 2010/8/15 Updated 2011/
正则表达式向前查找向后查找,环绕或零宽断言 dcj3sjt126com 正则表达式
向前查找和向后查找 1. 向前查找：根据要匹配的字符序列后面存在一个特定的字符序列(肯定式向前查找)或不存在一个特定的序列(否定式向前查找)来决定是否匹配。.NET将向前查找称之为零宽度向前查找断言。对于向前查找，出现在指定项之后的字符序列不会被正则表达式引擎返回。 2. 向后查找：一个要匹配的字符序列前面有或者没有指定的
BaseDao 171815164 seda
import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.SQLException; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.ResultSet; public class BaseDao { public Conn
Ant标签详解--Java命令 g21121 Java命令
这一篇主要介绍与java相关标签的使用终于开始重头戏了，Java部分是我们关注的重点也是项目中用处最多的部分。 1
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今天看电梯数字排列是9 18 26这样呈倒N排列的,写了个类似的打印例子，如下: import java.util.Arrays; public class 电梯数字排列_S3_Test { public static void main(S
Hessian原理云端月影 hessian原理
Hessian 原理分析一．远程通讯协议的基本原理网络通信需要做的就是将流从一台计算机传输到另外一台计算机，基于传输协议和网络 IO 来实现，其中传输协议比较出名的有 http 、 tcp 、 udp 等等， http 、 tcp 、 udp 都是在基于 Socket 概念上为某类应用场景而扩展出的传输协
区分Activity的四种加载模式----以及Intent的setFlags aijuans android
在多Activity开发中，有可能是自己应用之间的Activity跳转，或者夹带其他应用的可复用Activity。可能会希望跳转到原来某个Activity实例，而不是产生大量重复的Activity。这需要为Activity配置特定的加载模式，而不是使用默认的加载模式。加载模式分类及在哪里配置 Activity有四种加载模式： standard singleTop
hibernate几个核心API及其查询分析 antonyup_2006 html .net Hibernate xml 配置管理
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PL/SQL的流程控制百合不是茶 oracle PL/SQL编程循环控制
PL/SQL也是一门高级语言,所以流程控制是必须要有的,oracle数据库的pl/sql比sqlserver数据库要难,很多pl/sql中有的sqlserver里面没有流程控制; 分支语句 if 条件 then 结果 else 结果 end if ; 条件语句 case when 条件 then 结果; 循环语句 loop
强大的Mockito测试框架 bijian1013 mockito 单元测试
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精通Oracle10编程SQL(11)开发子程序 bijian1013 oracle 数据库 plsql
/* *开发子程序 */ --子程序目是指被命名的PL/SQL块，这种块可以带有参数，可以在不同应用程序中多次调用 --PL/SQL有两种类型的子程序：过程和函数 --开发过程 --建立过程：不带任何参数 CREATE OR REPLACE PROCEDURE out_time IS BEGIN DBMS_OUTPUT.put_line(systimestamp); E
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本篇是EhCache系列的第一篇，总体介绍使用EhCache缓存进行CRUD的API的基本使用，更细节的内容包括EhCache源代码和设计、实现原理在接下来的文章中进行介绍环境准备 1.新建Maven项目 2.添加EhCache的Maven依赖 <dependency> <groupId>ne
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最近项目进入系统测试阶段，全赖袁大虾领导有力，保持一周零bug记录，这也让自己腾出不少时间补充知识。花了两天时间把“传智播客EJB3.0”看完了，EJB基本的知识也有些了解，在这记录下EJB的部分知识，以供自己以后复习使用。 EJB是sun的服务器端组件模型，最大的用处是部署分布式应用程序。EJB (Enterprise JavaBean)是J2EE的一部分，定义了一个用于开发基
angular.bootstrap boyitech AngularJS AngularJS API angular中文api
angular.bootstrap 描述：手动初始化angular。这个函数会自动检测创建的module有没有被加载多次，如果有则会在浏览器的控制台打出警告日志，并且不会再次加载。这样可以避免在程序运行过程中许多奇怪的问题发生。使用方法： angular .
java-谷歌面试题-给定一个固定长度的数组，将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时，返回数组开始重新写，并覆盖先前写过的数 bylijinnan java
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天使还是魔鬼？都是我们制造 ducklsl 生活教育情感
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[机器智能与生物]研究生物智能的问题 comsci 生物
我想,人的神经网络和苍蝇的神经网络,并没有本质的区别...就是大规模拓扑系统和中小规模拓扑分析的区别.... 但是,如果去研究活体人类的神经网络和脑系统,可能会受到一些法律和道德方面的限制,而且研究结果也不一定可靠,那么希望从事生物神经网络研究的朋友,不如把
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String phoneInfo = "PRODUCT: " + android.os.Build.PRODUCT; phoneInfo += ", CPU_ABI: " + android.os.Build.CPU_ABI; phoneInfo += ", TAGS: " + android.os.Build.TAGS; ph
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小学5年级英语单词背诵第一课 dcj3sjt126com english word
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macvim的使用实战 dcj3sjt126com mac vim
macvim用的是mac里面的vim, 只不过是一个GUI的APP, 相当于一个壳 1. 下载macvim https://code.google.com/p/macvim/ 2. 了解macvim :h vim的使用帮助信息 :h macvim
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apache commons io包快速入门 jackyrong apache commons
原文参考 http://www.javacodegeeks.com/2014/10/apache-commons-io-tutorial.html Apache Commons IO 包绝对是好东西，地址在http://commons.apache.org/proper/commons-io/，下面用例子分别介绍： 1）工具类 2
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首先,我想说一下学习思想.学编程其实跟网络游戏有着类似的效果.开始的时候,你会对那些代码,函数等产生很大的兴趣,尤其是刚接触编程的人,刚学习第一种语言的人.可是,当你一步步深入的时候,你会发现你没有了以前那种斗志.就好象你在玩韩国泡菜网游似的,玩到一定程度,每天就是练级练级,完全是一个想冲到高级别的意志力在支持着你.而学编程就更难了,学了两个月后,总是觉得你好象全都学会了,却又什么都做不了,又没有
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