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给AI编程泼一盆冷水

例如，Trae的Builder模式可自主拆解需求并完成多轮编码任务，使项目启动时间缩短60%以上。然而，

大囚长·2025-03-13 20:54

AI基于深度学习的代码搜索案例（一）

在自然语言处理(NLP)领域，BERT、XLNet以及MASS也一遍遍的刷新着任务榜单。

人工智能MOS·2025-03-13 19:23

【LLM大模型】大模型涌现能力及 Prompt Engineering提示词

涌现能力GPT3是第一批拥有“涌现能力”的大语言模型，即模型未经特定任务的训练，但在适当的提示下，仍然能够解决某些特定领域的问题。

Langchain·2025-03-13 18:15

Prompt优化 COT/COD

文章目录基本的方法论框架COT/CODCOT/COD对比其他优化点1.示例引导与少样本学习2.角色设定与背景引导3.任务分解与步骤引导基本的方法论框架基础要素：指令、背景信息、补充数据（要求）、输出格式

陌陌623·2025-03-13 18:12

23章11节：自助抽样及其在R语言中的实现与验证

在统计学中，数据分析的核心任务之一是如何在样本数据的基础上推断总体的性质。

DAT｜R科学与人工智能·2025-03-13 18:12

AI时代的SaaS架构变革

1.AI对生产力的影响AI代理的引入使得SaaS产品能够替代用户执行多项任务。在内容生成方面，AI可以自动生成文本、图像和视频，极大提高了创作效率。

leijiwen·2025-03-13 16:00

Spring Boot 接口延迟响应的实现与应用场景

SpringBoot接口延迟响应的实现与应用场景一、SpringBoot接口延迟响应的实现1.创建SpringBoot项目2.编写控制器3.运行项目二、延迟响应的应用场景1.测试超时处理2.模拟网络延迟3.调试异步任务

和烨·2025-03-13 15:53

STM32F407 定时器实例解析

定时器作为其核心外设之一，不仅承担着精确计时与延迟控制的任务，还能通过生成PWM波形等功能，广泛

盼海·2025-03-13 15:22

TouchGFX之MVP

MVP模式的主要优势是：关注点分离：将代码分成不同的部分提供，每部分有自己的任务。这使得代码更简单、可重复使用性更高且更易于维护。

Stone_lu。·2025-03-13 15:48

53-4 内网代理6 - frp搭建三层代理

VPS上的FRP服务端配置（frps.ini）(搭建一级代理时一级配置过，跳过这步即可)[common]bind_addr=

技术探索·2025-03-13 14:13

java线程池最大线程数_Java项目中，线程池中线程数量太大会有什么影响？

1.线程栈是需要分配内存空间的，所以有数量上限2.cpu切换线程涉及到上下文恢复，这个是需要耗费时间的，如果线程非常多而且切换频繁(处理IO密集任务)，这个时间损耗是非常可观的。

徐佳昇·2025-03-13 14:12

Java线程池如何合理设置核心线程数

线程数的设置的最主要的目的是为了充分并合理地使用CPU和内存等资源，从而最大限度地提高程序的性能，先判断是CPU密集型任务还是IO密集型任务：CPU密集型任务和IO密集型任务：比如像加解密，压缩、计算等一系列需要大量耗费

寻烟的衣袖·2025-03-13 13:40

图像去雾常见数据集

近年来，随着深度学习技术的快速发展，图像去雾任务成为计算机视觉领域的重要研究方向之一。高质量的数据集是算法研究的基础，本文将介绍一些常用的图像去雾数据集，包括其特点、应用场景以及下载地址。

梦姐的编程日志·2025-03-13 13:09

(4-8)基于DeepSeekMoE架构的DeepSeek-V3：测试模型

4.8测试模型DeepSeek-V3是一款基于PyTorch的深度学习模型，主要用于文本生成任务。在加载模型时，首先需要从指定路径加载模型的配置文件和预训练权重。

码农三叔·2025-03-13 13:37

Java线程池怎么调整线程大小最合适

案例1：CPU密集型任务（计算素数）案例2：IO密集型任务（模拟网络请求）怎么调整线程大小最合适？核心线程数、最大线程数是不是越大越好？

兮动人·2025-03-13 13:04

backbone和head分开转onnx的优势

将模型分成两部分可以实现模块化设计，便于在不同任务中复用backbone或head。例如

yuweififi·2025-03-13 12:33

Windows Wise Care 365 PRO-中文便携版

pwd=ajqe#-禁止后续强制升级提示弹窗，杜绝后台下载升级文件-禁止自动创建开机启动项、任务计划，删除相关选项-去右侧无用区域：用户名，系统保护、拉高右侧功能区高度-去右侧需要在线下载安装的工具，改为读取软件各功能展示

私人珍藏库·2025-03-13 12:03

小哆啦解题记：旋转图像的奇妙旅程

小哆啦开始刷力扣的第二十九天54.螺旋矩阵-力扣（LeetCode）️初次尝试：暴力解法，左右互搏小哆啦接到了一道任务：把一个n×n的二维矩阵顺时针旋转90度。“这不简单嘛！”

dorabighead·2025-03-13 12:01

AI界“打工人”革命！开源神器OWL如何让普通人零门槛拥有Manus级生产力？

它通过AI智能体动态分工协作，像人类团队一样完成复杂任务：无需编码：输入需求即可自动拆解步骤全能助手：能操作浏

遇见小码·2025-03-13 12:31

Python并发多进程编程

优点可以利用多核CPU的优势，并行执行任务，提高程序的运行效率。各个进程之间相互独立，一个进程的崩溃不会影响其他进程。缺点进程的创建和销毁开销较大。进程之间的通信和数据共享相对复杂。

ftpeak·2025-03-13 12:29

复制迭代器与toList，zip的使用方法

packagetest_28objectTest{defmain(args:Array[String]):Unit={vallist1=List(1,2,3,4,5)//任务：输出每一个元素//list.foreach

rylshe1314·2025-03-13 12:57

word处理控件Aspose.Words教程：使用 Python 删除 Word 中的空白页

Aspose.Words是一种高级Word文档处理API，用于执行各种文档管理和操作任务。API支持生成，修改，转换，呈现和打印文档，而无需在跨平台应用程序中直接使用MicrosoftWord。

CodeCraft Studio·2025-03-13 12:26

sparkML入门，通俗解释机器学习的框架和算法

一、机器学习的整体框架（类比烹饪）假设你要做一道菜，机器学习的过程可以类比为：步骤-->烹饪类比-->机器学习对应1.确定目标|想做什么菜（红烧肉/沙拉）|明确任务(分类/回归/聚类)2.准备食材|买菜

Tometor·2025-03-13 11:53

RNN 实战指南：用 PyTorch 从零实现文本分类

LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南

吴师兄大模型·2025-03-13 11:22

GitHub本周Python热门项目盘点｜AI开发者的宝藏库

项目1：MetaGPT地址：github.com/geekan/MetaGPT描述：首个多智能体框架，模拟AI软件公司，用自然语言编程实现复杂任务。推荐理由：一周狂揽3k+星！

BillyXie23·2025-03-13 11:20

基于HarmonyNext的高性能多线程任务调度实战指南

基于HarmonyNext的高性能多线程任务调度实战指南引言在现代应用开发中，高性能任务调度是一个复杂但至关重要的需求。

·2025-03-13 11:09

C++程序设计语言笔记——引言：第三章 C++概览之抽象机制1

对于一个程序来说，不论是用易读性还是正确性来衡量，使用一组精挑细选的类都要比直接用内置类型完成所有任务更好，尤其

钺不言·2025-03-13 10:43

优化程序执行时间的核心方法与实战策略

无论是实时交易系统、数据处理引擎还是移动应用，性能优化都是开发者的核心任务。然而，优化并非盲目修改代码，而是需要系统性地分析瓶颈、选择策略并验证效果。

Lill_bin·2025-03-13 10:12

教你如何免费获取股票数据用python、JavaScript (Node.js)、JAVA等多种语言的实例代码演示（实时数据、历史数据、CDMA、KDJ等指标数据）配有股票数据API接口说明文档说明

我们的核心任务是从这些数据中挖掘出有价值的信息，为我们的投资策略提供有力的支持。在寻找数据的过程中，我尝试了多种途径，包括自编网易股票页面爬虫、申万行业数据爬虫，以及同花

蝶澈乐乐·2025-03-13 09:03

整理：4篇论文介绍实时语义分割的未来，Transformer架构下的性能与效率平衡

在Transformer架构推动下，计算机视觉领域致力于打造一个极为强大且通用的大规模模型，它能处理物体检测、图像分割等多种任务。

mslion·2025-03-13 08:25

C语言（13）

一.函数1.概念函数也叫做子函数C语言中函数是一个完成某项特定任务的一小段代码函数一般分为库函数和自定义函数2.库函数库函数在标准库中，并且使用库函数需要引入头文件每个库函数的使用必须包含头文件3.自定义函数语法形式

life_time_·2025-03-13 06:43

YOLOv5改进：在C3块不同位置添加EMA注意力机制，有效提升计算机视觉性能

计算机视觉中的目标检测是一个重要的任务，而YOLOv5是目前广泛应用的一种高效目标检测算法。

UksApps·2025-03-13 06:13

使用 Python 爬虫抓取汽车品牌市场数据：销量、广告与消费者反馈

对于研究汽车行业的市场趋势和消费者反馈，抓取不同汽车品牌的市场销量、广告效果及消费者评论，已成为一项重要的任务。

Python爬虫项目·2025-03-13 06:42

MATLAB突然打不开，窗口闪退，一实测可行的方法

_matlab打不开-CSDN博客matlab打开时总闪一下才打开_matlab打不开，只在任务栏闪一下就无反应了怎么办？...

加点油。。。。·2025-03-13 06:10

vue项目全局引入scss文件

，使用npm安装依赖的命令如下：npminstallnode-sasssass-loader--save-dev2、在Vue项目的根目录下，创建一个名为vue.config.js的文件（如果已经存在则跳过此步骤

马康鑫·2025-03-13 05:03

Qt/C++音视频开发09-ffmpeg内核音视频同步

基础处理中最难的一个，无数人就卡在这里，怎么也不准，本人也是尝试过网上各种demo，基本上都是渣渣，要么仅仅支持极其少量的视频文件比如收到的数据包是一帧视频一帧音频的，要么根本没法同步歪七八糟的，要么进度跳过去直接蹦蹦蹦崩溃的

feiyangqingyun·2025-03-13 04:28

大语言模型（LLM）的微调与应用

一、微调与应用的核心区别目标差异微调（Fine-tuning）：针对预训练模型进行参数调整，使其适应特定任务或领域（如医疗问答、法律文本分析）。

AI Echoes·2025-03-13 03:50

【Scannet V2 三维数据集下载】

我们表明，使用这些数据有助于在多个3D场景理解任务上实现最先进的性能，包括3D对象分类、语义体素标记

萧伯纳.·2025-03-13 03:20

Android定时任务：深入理解AlarmManager和PendingIntent

在Android应用开发中，定时任务是非常常见的一个需求，特别是对于需要定期执行某些操作的应用来说，如每天凌晨进行数据处理或者更新。

t0_54program·2025-03-13 03:19

NLP常见任务专题介绍（3）-垂直领域的聊天机器人搭建详细教程

一、整体流程构建垂直领域的聊天机器人需要结合特定行业的需求，采用自然语言处理和机器学习等技术。以下是一个典型的构建流程及相关技术实现：需求分析：明确机器人需要解决的问题范围和功能，例如客户服务、信息查询等。数据收集与预处理：数据收集：从行业相关的网站、论坛、数据库等渠道获取大量专业领域的文本数据。数据清洗：去除广告、无意义回复等噪声数据，确保数据质量。数据标注：对文本进行意图识别和实体识别的标注，

AI专题精讲·2025-03-13 03:48

iOS 18 系统功能解析目录

系统功能解析引言第一部分：iOS18系统架构全解析1.1全新系统设计理念1.2核心架构与硬件协同1.3安全架构与隐私保护1.4跨平台生态协同第二部分：用户界面与交互体验的革新2.1全新视觉设计2.2自定义UI与多任务切换

蓝鲸忘了海·2025-03-13 03:47

【设计模式】责任链模式教你如何优雅地分发任务

概述在现实生活中，常常会出现这样的事例：一个请求有多个对象可以处理，但每个对象的处理条件或权限不同。例如，公司员工请假，可批假的领导有部门负责人、副总经理、总经理等，但每个领导能批准的天数不同，员工必须根据自己要请假的天数去找不同的领导签名，也就是说员工必须记住每个领导的姓名、电话和地址等信息，这增加了难度。这样的例子还有很多，如找领导出差报销、生活中的“击鼓传花”游戏等。定义：又名职责链模式，为

·2025-03-13 02:28

LeNet-5卷积神经网络详解

它的成功不仅证明了卷积神经网络在计算机视觉任务中的有效性，更为后来深度学习的发展奠定了重要基础。图1：LeNet-5网络结构示意图2.网络结构LeNet-5的结构非常优雅且

LChuck·2025-03-13 02:12

关于MYSQL的server层和存储引擎层介绍

可以联想一下我们生活中的老板，老板在布置任务的时候会告诉你：小王啊，今天把这些砖从A地搬到B地啊，然后就没然后了。老板并不关心你是用手抬，还是用车拉，老板只关心结果：你把砖搬过去就好了。

ysds20211402·2025-03-13 02:40

MYSQL的server层和存储引擎层介绍