人工智能
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  • 🖼️解密大模型工作链：从输入处理到输出生成的每一个环节​
    你有没有想过，当我们向Deepseek提问时，为什么大模型能识别你的内容并找出你想要的答案，这个看似简单的交互背后，实际上经历着从数据预处理到深度学习推理的复杂技术流程。今天我将拆解大模型生成优质内容
    人工智能 LLM 掘金·日新计划
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  • 70% 困境：AI 辅助开发的残酷真相
    本文深入探讨了AI在软件开发中的应用现状与挑战，揭示了“70%问题”——即开发者在使用AI工具快速完成大部分工作后，剩余部分变得异常困难。文章分析了AI对不同经验水平开发者的不同影响，提出了“AI初稿
    AI编程
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  • AI原生实践：测试用例创作探索
    AI 技术不仅能重塑用例撰写过程，我们相信，未来 AI 还能辅助用例的执行、转化、更新和消亡等过程，进而为研发测试保质提效。
    测试
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  • 最新 AI 编程工具全面对比：v0、Bolt.new、Cursor、Windsurf
    本文对四款 AI 编程工具（v0、Bolt.new、Cursor、Windsurf）进行了对比。每款工具在功能、适用场景和价格等方面各具特色，旨在提升开发效率。
    前端 WindSurf V0
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  • Cursor 、v0 和 Bolt.new：当今 AI 编程工具的全面解析与对比
    本文对 Cursor AI、v0 和 Bolt.new 三大 AI 编程工具进行了全面比较，分析其各自优势与局限性，帮助开发者在不同工作流中灵活应用。
    前端 Cursor V0
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  • 【降维科普】冷冰冰的机器怎么就有智能了？浅析人工智能的原理与发展
    前段时间，要准备 AIGC 比赛，学习了一下人工智能的相关知识，浅浅了解了一点东西，总结并扩展了一下相关内容；文章中的大部分概念都用降维的例子来阐述，无论你是否了解人工智能，都能有所收获。
    人工智能 ChatGPT 神经网络
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  • 这是一份优美的信息图，吴恩达点赞的deeplearning.ai课程总结
    监督学习：所有输入数据都有确定的对应输出数据，在各种网络架构中，输入数据和输出数据的节点层都位于网络的两端，训练过程就是不断地调整它们之间的网络连接权重。 左上：列出了各种不同网络架构的监督学习，比如标准的神经网络（NN）可用于训练房子特征和房价之间的函数，卷积神经网络（CNN…
    神经网络 深度学习 算法
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  • Andrew ng 深度学习课程笔记
    1. 深度学习概论 2. 神经网络基础 some notations ... 3. 浅层神经网络 4. 深层神经网络 1. 深度学习的实用层面 2. 优化算法 移动平均可抚平短期波动，将长线趋势或周期显现出来。数学上，移动平均可视为一种卷积。 3. 超参数调试、batch正则化…
    神经网络 深度学习 单元测试
  • 一文看尽深度学习RNN：为啥就它适合语音识别、NLP与机器翻译？
    本文是机器学习大牛Jason Brownlee系统介绍RNN的文章，他在文中详细对比了LSTM、GRU与NTM三大主流架构在深度学习上的工作原理及各自特性。读过本文，你就能轻松GET循环神经网络在语音识别、自然语言处理与机器翻译等当前技术挑战上脱颖而出的种种原因。 作者 | Ja…
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