人脑工程第2页

前端简单数据存储：跳过后端数据库的一种高效策略，应对一些不需要后端访问数据库的简单操作：静态 Markdown 文件存储

本文将分享如何利用Vue工程中直接存放Markdown文件与内嵌数据，将数据管理与业务逻辑解耦，从而实现快速开发、便于维护和灵活更新的目的。

【D＇accumulation】·2025-03-24 16:10

LLM大模型提示工程Prompt Engineering

在LLM中影响词汇的分布主要通过两种方式，一种是通过提示（Prompting），另外一种就是通过训练（Training）。提示是影响词汇分布最简单的方法，通过给LLM输入提示文本（有时会包含指令和示例）使得词汇的分布概率发生变化。以上一篇中提到的例子说明，最初的语句是“我写信给农场，希望他们送我一个宠物，他们送给我一只（）“词汇的分布如下：代码语言：javascript**复制牛0.1羊0.2狗0

Langchain·2025-03-24 16:08

ISO 14229 诊断服务测试要求概述

无论你是诊断工具开发者，还是ECU软件工程师，这篇文章都能帮你理清UDS测试的关键环节。让我们一起深入了解如何确保诊断服务的可靠性和一致性吧！1.标准简介ISO14229是

小马测试之道·2025-03-24 15:03

网络安全工程师可以干到多大年龄

随着经验的积累，网络安全工程师在面对复杂问题时，反应更快、决策更准，这种价值是无法用年龄来衡量的。所以，只要你保持学习热情，不断提升自己的技能，35岁不仅不是终点，反而可能是你职业生涯的新起点。

认真写程序的强哥·2025-03-24 13:46

R.E.D.算法：革新文本分类的半监督学习新范式

大多数分类问题（在概念验证层面）可以通过良好的提示工程技术和自适应的上下文学习（ICL）示例，利用LLMs以70-90%的精确度/F1分数来解决。

真智AI·2025-03-24 13:43

大模型提示词工程师的自我修养-应用二（RAG数据合成与数据多样性问题的解决） -（专题4）

1.生成数据大型语言模型（LLMs）具有生成连贯文本的强大能力。通过有效的提示策略，可以引导模型生成更好、一致且更有事实依据的响应。LLMs也特别适用于生成数据，这对于进行各种实验和评估非常有用。例如，我们可以用它来为情感分类器生成快速样本，如下所示：提示词生成10个情感分析的示例。示例分为正面或负面类别。生成2个负面示例和8个正面示例。示例如下格式：Q:A:输出Q:我刚刚得到了最棒的消息！A:正

AI专题精讲·2025-03-24 11:28

交换机救命命令手册：华为 & 思科平台最全运维指令速查表

引言：这是一份救命的交换机运维秘籍在交换机配置与故障排查过程中，不论你是初入网络世界的小白，还是年资数年的资深工程师，总会遇到那些“关键时刻靠得住的命令”。

IT程序媛-桃子·2025-03-24 10:19

【人工智能时代】-人工智能发展史：1900~2023

第一阶段：人工智能发展历史：1900-19591909年西班牙工程师LeonardoTorresyQuevedo发明了“Occultus”，这是一个可以自动执行国际象棋对弈的机器，预示了未来的计算智能。

xiaoli8748_软件开发·2025-03-24 09:36

程序员晋升架构师实战指南

以下是为程序员量身定制的晋升架构师实战指南，结合行业案例与可落地路径，助你完成技术跃迁：一、晋升路径拆解（从Code到Architecture）程序员→高级工程师核心任务：独立完成模块开发（需求分析+方案设计

甘苦人生·2025-03-24 08:58

万字深度解析：DeepSeek-V3为何成为大模型时代的“速度之王“？

其MoE架构中2048个专家的动态协作，恰似人脑神经网络的模块化运作——每个专家不再是被动执行计算的"劳工"，而是具

羊不白丶·2025-03-24 07:55

通信之OTDR

OTDR，即光时域反射仪，是光纤测量中最主要的仪器，被广泛应用于光纤光缆工程的测量、施工、维护及验收工作中，形象地被称为光通信中的“万用表”。

玖Yee·2025-03-24 07:51

云原生工程师必修课：如何揪出“假忙真闲”的应用元凶

Tagamanent,Spain引言这是一个再经典不过的面试题了，希望大家能学到精髓。开始介绍在分布式系统和高并发场景中，高负载（HighLoad）与低使用率（LowUtilization）的共存矛盾是运维和开发者的常见挑战。这种问题往往隐蔽性强，传统监控指标难以直接定位根因。本文从系统层、应用层、架构层多维度拆解，提供一套完整的排查与优化方法论。核心概念厘清•负载（Load）：系统当前待处理任务

YAMLMaster·2025-03-24 06:08

一些工程实践中的tips

1，简单方法实现四舍五入实际项目中，经常会出现需要四舍五入的地方，比如采集温度temp，如果直接把float类型保存为小数点后1位。它会直接舍后面多余的位数，这样可能偏差会比较大。我们可以通过+0.5来实现四舍五入。比如：floattemp=30.6;//假设我们是扩大10倍保存//直接保存uint16_tmodbus_data.temp=temp*10;//结果就是30//+0.5uint16_

litvm·2025-03-24 05:05

使用定时器中断进行延时，取代delay，不影响主流程的运行

但它也有一个致命的缺点——死等，举个例子，一个工程中有A、B、C三个任务，如果是裸机开发，不考虑中断的话，它会按while(1)中固定的顺序去执行。

litvm·2025-03-24 05:35

手把手教你完成 MATLAB 的下载安装与激活（详细图文教程）

引言MATLAB是当前最流行的科学计算软件之一，被广泛应用于工程、数学、金融等多个领域。对于新用户而言，下载安装MATLAB可能会遇到一些困惑。

徐浪老师·2025-03-24 03:44

Cesium实践（1）—— Hello World

文章目录前言Cesium是什么Cesium核心类ViewerSceneEntityDataSourceCollection创建第一个Cesium应用工程搭建Cesium版helloworld总结前言工作大半年来主要的技术栈是

迦南giser·2025-03-24 03:40

Android Jetpack 应用架构指南

若需系统学习Android开发，建议先完成《Android基础知识》目录新架构设计背景移动应用交互特性核心架构原则分离关注点数据模型驱动界面单一数据源单向数据流分层架构设计界面层数据层领域层依赖管理方案工程实践指南参考

小李子学编程·2025-03-24 00:44

RocketMQ学习-Springboot整合RocketMQ

maven依赖,直接把我的maven工程的配置放到这里了。普通消息maven工程创建我直接创建了一个空的maven工程，

wechatt_fee1024·2025-03-23 23:12

不神话大模型，不做技术乌托邦，用"传统IT+AI积木"实现企业智能转型

革命的务实辩证法在技术狂热与落地鸿沟并存的AI时代，灵燕智能体开发平台提出"三轮驱动法则"：•不颠覆的智慧：MySQL、知识图谱库、MQ等传统中间件构成数字地基•不空想的创新：大模型仅承担"认知苦力"，在人类设计的思考链中定向发力•不取巧的工程

·2025-03-23 23:52

开发者必看！添加 RTT 功能的详细指南

本文以NXPKW38芯片为例，详细介绍如何将SEGGERRTT功能集成到SDK工程中，助力开发者快速捕获调试信息。一、准备工作1.安装J-Link软件包确保已安装SE

WPG大大通·2025-03-23 21:51

漫谈JVM

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>背景介绍创建了一个技术类公众号:一起源码分析，里面会分享最新的开源代码、源码解读、开发技巧等，欢迎大家关注。

weixin_34111790·2025-03-23 21:50

MATLAB数据的保存与读取

在工程应用中，我们经常需要将未处理完的数据保存起来以便后期使用，或者在一些复杂计算中，我们需要多次计算过程中，由于系统的工作空间会随着系统的关闭而被释放掉，导致下次使用时无法快速调用，所有需要对数据进行保存与读取

晚风微凉～·2025-03-23 20:44

MATLAB的function函数的使用

在工程应用中，我们经常会遇到算法的计算较为复杂，很多算法的过程重复次数过多的问题，针对这个问题我们可以考虑使用function函数简化代码编写的工作量。

晚风微凉～·2025-03-23 20:44

React Native 迁移的阵痛

因此，我们决定采用ReactNative技术，将原生工程迁移到该平台上，以提高应用程序的可维护性和整体性能。

Ethan. L·2025-03-23 20:41

【机器学习】机器学习工程实战-第3章数据收集和准备

上一章：第2章项目开始前文章目录3.1关于数据的问题3.1.1数据是否可获得3.1.2数据是否相当大3.1.3数据是否可用3.1.4数据是否可理解3.1.5数据是否可靠3.2数据的常见问题3.2.1高成本3.2.2质量差3.2.3噪声（noise）3.2.4偏差（bias）3.2.5预测能力低（lowpredictivepower）3.2.6过时的样本3.2.7离群值3.2.8数据泄露/目标泄漏3

腊肉芥末果·2025-03-23 18:28

机器学习实战第一章机器学习基础

何谓机器学习 1、简单地说，机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息； 2、机器学习能让我们自数据集中受启发，我们会利用计算机来彰显数据背后的真实含义； 3、机器学习横跨计算机科学、工程技术和统计学等多个学科

LuoY、·2025-03-23 18:27

conda：一个当下最流行的Python虚拟环境工具

作者：LeonWang，现为中科院特别研究助理(博士后)，在AI、数据科学和科学计算等方面相关的工程实践上积累了丰富的经验。编辑：王老湿前面的文章中，为大家介绍过Python下的虚拟环境和包管理。

Wang_AI·2025-03-23 18:23

【机器学习】机器学习工程实战-第2章项目开始前

上一章：第1章概述文章目录2.1机器学习项目的优先级排序2.1.1机器学习的影响2.1.2机器学习的成本2.2估计机器学习项目的复杂度2.2.1未知因素2.2.2简化问题2.2.3非线性进展2.3确定机器学习项目的目标2.3.1模型能做什么2.3.2成功模型的属性2.4构建机器学习团队2.4.1两种文化2.4.2机器学习团队的成员2.5机器学习项目为何失败2.5.1缺乏有经验的人才2.5.2缺乏领

腊肉芥末果·2025-03-23 18:21

机器学习怎么做特征工程

一、特征工程通俗解释特征工程就像厨师做菜前的食材处理：原始数据是“生肉和蔬菜”，特征工程是“切块、腌制、调料搭配”，目的是让机器学习模型（食客）更容易消化吸收，做出更好预测（品尝美味）。

全栈你个大西瓜·2025-03-23 17:47

Github上神仙级大模型项目：大语言模型(LLM)入门学习路线图，三个月让你从大模型基础到精通！

Github项目上有一个大语言模型学习路线笔记，它全面涵盖了大语言模型的所需的基础知识学习，LLM前沿算法和架构，以及如何将大语言模型进行工程化实践。

AI大模型-大飞·2025-03-23 16:35

算力网协同创新与多场景应用实践

随着“东数西算”工程推进，算力网络需兼顾性能与可持续性，在芯片制程优化、模型压缩算法及能耗管理等领域形成技术闭环。

智能计算研究中心·2025-03-23 15:26

LabVIEW通过以太网与S PLC通信

LabVIEW是一种强大的工程开发平台，广泛应用于自动化和控制系统。它提供了丰富的功能和工具，使工程师能够轻松地开发各种应用程序，包括与外部设备的通信。

JwxDjango·2025-03-23 14:23

多个单片机之间的SPI主从通讯

工程文件链接:链接：https://pan.baidu.com/s/1RXp9lw2ZqyglQSwKnw7Siw?

菜长江·2025-03-23 13:15

uniapp发布成harmony时报错找不到@uni_modules/uni-push包跟这个包@uni_modules/hmr-for-uni-app

18:39:04.009安装鸿蒙工程的依赖...18:39:06.874安装鸿蒙工程依赖成功18:39:06.874开始制作安装包.app，请耐心等待...........18:39:37.254>hvigorWARN

ABCHERRY7·2025-03-23 13:13

使用Jupyter Notebook进行深度学习编程 - 深度学习教程

深度学习是人工智能领域中的一项重要技术，通过模仿人脑神经网络的方式进行学习和分析。JupyterNotebook作为一个强大的工具，可以帮助我们轻松地进行深度学习编程，尤其适合初学者和研究人员。

shandianfk_com·2025-03-23 11:04

【测试工程师必备！】VS Code好用插件FastPytestRunner

测试扫描慢到怀疑人生，每次启动都要等待5分钟•调试时总是找不到断点入口，配置项复杂到崩溃•传统测试工具无法满足大规模测试需求•每次切换项目都要重新配置测试环境FastPytestRunner——专为测试工程师量身打造的极速测试利器来了

花小田·2025-03-23 11:57

如何使用Spring AI提示词模板PromptTemplate？

PromptTemplate1、提示词Prompt介绍2、SpringBoot集成SpringAI框架3、提示词模板PromptTemplate用法4、开发代码使用PromptTemplate5、启动Springboot工程并验证本文章节介绍

棉花糖老丫·2025-03-23 09:49

IDC权威认证！永洪科技入选 IDC「GBI图谱」，点亮生成式 BI 价值灯塔

大数据市场正在稳步前进，生成式AI已成为厂商服务的重点方向，其发展离不开数据底座建设和数据工程管理，反过来AI也会帮助开发运维人员、业务人员和管理层更好地使用、查询数据。

永洪科技·2025-03-23 09:48

SpringAI集成DeepSeek

1、利用spring-ai-openai集成DeepSeek1.1、在DeepSeek开放平台创建APIKEY1.2、创建SpringBoot工程，引入依赖4.0.0org.springframework.bootspring-boot-starter-parent3.3.8org.examplespringai-deepseek1.0

一诚学编程·2025-03-23 09:44

群体智能优化算法-爱情进化算法 (Love Evolution Algorithm, LEA，含Matlab源代码）

LEA在高维连续优化与工程应用等场景下可实现对搜索空间的充分探索与精细开发。本文结合算

HR Zhou·2025-03-23 09:12

C#自定义曲线便器功能实现(简化版)

目录一、曲线编辑器实现功能二、实现方法说明三、关键代码说明1、绘制背景板和曲线2、绘制坐标系面板3、绘制曲线四、工程下载连接一、曲线编辑器实现功能添加或者删除控制点，通过移动控制点来修改曲线形状二、实现方法说明

Big_潘大师·2025-03-23 08:41

深度学习篇---对角矩阵&矩阵的秩&奇异矩阵

）2.1定义2.2特性满秩降秩影响2.3应用领域深度学习图像压缩推荐系统控制理论三、奇异矩阵（SingularMatrix）3.1定义3.2特性秩不足行列式为零3.3应用领域深度学习正则化损失函数结构工程统计学数值计算四

Ronin-Lotus·2025-03-23 08:37

侯捷 C++ 课程学习笔记：深入掌握 C++ 高阶特性 —— 实践与心得分享

这套课程不仅系统地梳理了C++的基础知识，更从实际案例中展示了许多高阶特性和工程实战技巧。

清水白石008·2025-03-23 08:35

《代码拯救世界》

作为一名网络安全工程师，他知道这次攻击的严重性远超普通黑客行为。“老李，你看这个。”小陈把一份报告递给同事，“攻击手法非常专业，利用了多个零日漏洞（未被公开的漏洞），而且目标明确，显然是早有预谋。”

可问可问春风·2025-03-23 07:02

介于YOLOv5的裂缝识别系统

我们公司的新项目——基于YOLOv5的裂缝识别系统，将为您提供高效、精准的解决方案，助力各类工程项目的质量管理。

程序员～小强·2025-03-23 06:49

[AI速读]用持续集成（CI）优化芯片验证环境：Jenkins与EDA工具的实战指南

传统验证的痛点在传统流程中，验证工程师通常面临以下挑战：手动操作多：每次代码提交后，需

iccnewer·2025-03-23 04:59

如何使用Formal SEC证明设计手动插入的clock gating cell没有引入功能问题？

基于FormalSEC的时钟门控验证技术是一个非常高效，但是并不是每个芯片工程师都使用过技术。很多公司的流程可能也不涉及。