AUC 与 GAUC:从全局排序到用户内排序的理解
AUC 与 GAUC:从全局排序到用户内排序的理解 一、为什么需要 AUC 评估一个推荐模型,最直觉的想法是看准确率——预测对了多少条。但准确率有一个致命缺陷:它高度依赖正负样本的比例。在推荐场景中,用户点击的内容往往只占曝光内容的百分之几,样本极度不平衡,一个把所有样本都预测为"不点击"的模型,准 ...
初识Vibe Coding
什么是 Vibe Coding 计算机科学家 Andrej Karpathy(OpenAI 的联合创始人之一,特斯拉前 AI 负责人)于 2025 年 2 月提出了 vibe coding 一词。这个概念指的是一种依赖于 LLM 的编码方法,允许程序员通过提供自然语言描述而不是手动编写代码来生成可工 ...
SpringCloud--快速上手Eureka注册中心
SpringCloud 微服务 微服务是一种全新的架构风格。其优点主要有: 微服务把一个庞大的单体应用分解成一个个小型服务,比如图书管理系统,有登录、注册、搜索、借阅等功能,我们可以将这些姑奶奶单独做成一个小型的Spring Boot项目,独立运行。 每个小型的微服务,都可以独立部署和升级,这样即使 ...
Linux 命令总结
山中也有千年树,世上难逢百岁人。 导航 Shell 内置 系统命令 磁盘/文件系统 文件权限/属性 文本处理 用户/组管理 任务管理 杂项 特殊指令集合 Shell 内置 history:命令行历史记录。例,history -c 会清空 shell 的历史缓冲区和本次缓冲区,退出 shell 时由于 ...
AI开发-python-langchain框架(3-7-提取pdf中的图片 )
高效提取 PDF 中的所有图片:一键批量导出,无损保存超实用! 在日常处理 PDF 文档时,我们经常会遇到需要提取 PDF 内图片的场景:整理文档中的图表、保存白皮书里的高清插图、提取报告中的数据配图、收集课件里的关键图片…… 手动截图不仅模糊、效率极低,还会丢失原图分辨率,有没有更高效、无损的解决 ...
如果没有 Tools,Agent 什么都做不了
很多人刚接触 Agent 时,会有一个很自然的想法: 只要模型够强,Agent 就能完成各种任务。 但在实际系统里,很快就会发现一件事: 没有 Tools,Agent 什么都做不了。 因为大模型本质上只会做一件事: 生成文本。 一、LLM 本身不会执行任何操作 举一个简单例子。 如果问模型: 北京现 ...
3年没人敢碰的老代码,我用AI重构了它——然后翻车了
上个月,我干了一件所有人都劝我别干的事。 把一个3年没人动过的核心服务,用AI做了一次完整重构。 我的同事老刘知道之后,发来一条消息: "你疯了吗?那个服务每天处理几十万笔流水,出了事你担得起吗?" 我没回他。 因为我其实也怕。 但我更怕的是,这块代码再这样烂下去,下一个踩坑的人,是我自己。 一、为 ...
AutoGod:一款拥有AI视觉的安卓自动化框架
AutoGod:一款拥有AI视觉的安卓自动化框架 一、背景 在安卓自动化领域,传统方案存在几个痛点: 元素定位脆弱:UI改版后脚本失效 兼容性差:不同设备需适配多套脚本 安全性低:脚本容易被反编译 Auto God通过AI视觉识别 + VMP混淆引擎,重新定义了安卓自动化。 二、核心技术架构 2.1 ...
GraphRAG开源生态全景:6大主流开源项目,微软/蚂蚁/港大项目同台PK
原文: https://mp.weixin.qq.com/s/f8AZoxRMoXefedbnPzNBIQ 欢迎关注公zh: AI-Frontiers RAG往期文章推荐 RAG效果差?7个指标让你的准确率大幅提升 RAG评测完整指南:指标、测试和最佳实践 收藏!RAG核心工具大全: 7大解析工具+ ...
全球首个龙虾模型:GLM-5-Turbo(手把手安装、配置、使用教程)来了!
OpenClaw自2026年初火遍全球,已从极客圈破圈至大众用户,催生了"养龙虾"全民热潮,然而用户在实际使用中面临两个核心痛点: 环境配置还是复杂,买服务器、配环境、装依赖、调API,普通人搞一天不一定能跑通。“折腾三小时,报错二十次,连命令行都没跑起来”,这是不少尝试自行部署用户的真实吐槽。 通 ...
告别阻塞!用 PHP TrueAsync 实现 PHP 脚本提速 10 倍
告别阻塞!用 PHP TrueAsync 实现 PHP 脚本提速 10 倍 多年来,开发者们在任务并行化方面有过多种实践。最早的尝试基于 pcntl_fork 和 posix_kill,但这种方式在 Windows 上无法运行。于是转向 proc_open 和管道,但该方案也有其微妙之处,尤其在 W ...
如何开发一款世界一流的上位机软件
大约2000~2020的20年间,我主要编写B/S构架的软件,有幸见证了中国互联网从星星之火,到燎原之势,再到逐渐消退的全部过程。2021年,我义无反顾的告别互联网一头扎进了制造业,在汇川工业机器人部门,负责应用软件构架设计与开发工作,也由此开启了上位机软件开发之旅。本文结合这些年自己的经验,围绕如... ...
自动驾驶的现状与未来
自动驾驶技术已经宣传了很多年了,目前看在未来几年逐渐落地的路线已经变得非常清晰了。简单讲,主流的自动驾驶可以分为两类:一类是用于Robotaxi的自动驾驶,一类是私家车配备的自动驾驶,至于其他的卡车,送货虽然也强调自动驾驶,但市场规模相对较小,在此就不讨论了。虽然从技术实现上这两大类并没有本质的区别 ...
嵌入式—ARM 架构简介
一、背景 1.1 为什么嵌入式场景选择 ARM 从智能家居到消费电子,从汽车领域到工业场景,嵌入式产品无处不在。嵌入式系统是以微处理器为核心、能够执行特定任务的专用硬件系统,通过对微处理器进行编程,使其适应特定应用场景的需求。根据应用场景选择合适的处理器,嵌入式产品既可实现如微波炉定时控制、智能灯定 ...
解放你的文件夹:智能文件整理Agent,让杂乱文件一键归位
摘要: 「智能文件夹整理Agent」是一款基于DeepSeek大模型驱动的开源工具,可高效解决文件杂乱问题。核心功能包括: 多模式智能分类(智能语义分析、后缀名分类、前缀分组); 可视化交互(拖拽调整、右键自定义目录); 安全防护(标记大文件/近期文件,支持撤销操作); 个性化定制(多语言切换、自定... ...
【译】 我们如何同步 .NET 的虚拟单体仓库(一)
原文 | Přemek Vysoký 翻译 | 郑子铭 在之前的文章“重塑 .NET 构建和发布方式”中,Matt 介绍了我们近期对 .NET 构建和发布流程的全面改进。这项历时数年的工作,我们称之为“统一构建”,其关键部分在于引入了虚拟单体仓库 (VMR),它聚合了构建 .NET SDK 所需的所 ...
3分钟搞懂深度学习AI:实操篇:RNN
读完长文忘头句?RNN就像玩聚会传话游戏,采用接力方式记忆上下文。但因“梯度消失”,导致信息在传递中被不断稀释。结果就像患了健忘症,只能记住最近的词。3分钟通俗带你直观理解RNN的短视与遗忘! ...


