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RSS订阅原创 大模型的影响：传统程序员的困境与年轻开发者的未来
毫无疑问，编程行业增在经历着翻天覆地的变化！AI大模型的崛起、低代码平台的普及、云计算的广泛应用，这些技术正在重新定义程序员的工作方式和职业发展路径。对于已经在编程领域深耕多年的传统程序员，以及正准备踏入这一行业的年轻人来说，如何适应这些变化，成为了一个值得深入探讨的话题。今天我们不学代码，来聊一聊这个略显严肃的话题！
2025-01-12 22:55:39
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原创 AI开发 - 算法基础 递归 的概念和入门（三）递归的进阶学习
前面我们通过2篇文章，一起了解了 递归，以及使用递归来解决汉诺塔问题。今天我们在这个基础上，进一步地熟悉和学习递归。这篇学习笔记将涵盖递归的基本概念、应用、优化技巧、陷阱及与迭代的对比，并通过具体的 Python 代码示例和大家一起来深入理解递归的使用。
2025-01-12 21:43:04
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原创 半导体数据分析： 玩转WM-811K Wafermap 数据集（三） AI 机器学习
前面我们已经通过两篇文章，一起熟悉了WM-811K Wafermap 数据集，并对其中的一些数据进行了调用，生成了一些统计信息和图片。今天我们接着继续往前走。当我们在处理大规模的数据集的时候，很多人都会有一种束手无策的感觉，尤其是面对海量的数据和复杂的结构时，可能会感到无从下手。我的经验就是抽丝剥茧，一步步来。实际上，通过系统化的步骤和合理的策略，我们可以有效地应对这些挑战。搞过数据分析的都知道，缺失值的检查是数据处理过程中不可忽视的一环。当我们浏览数据集时，可能会发现相当一部分数据由于缺失值而变得无用。
2025-01-12 20:10:28
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原创 全面解读技术栈的作用及其积累路径：从开发到管理
今天不学代码了，我们来一起聊聊 技术栈技术栈的宏观定义：开发与管理的综合视角，我们从一个宏观的角度来看，技术栈不仅仅是指开发人员使用的一组技术工具和框架，它可以广泛地涵盖一个人在职业生涯中需要掌握的。这些技术和能力是支持个人在特定领域内高效工作、解决问题、做出决策并推动团队和组织成功的关键组成部分。从开发人员的技术栈，到管理者的管理技术栈，再到跨领域的综合能力，技术栈在不同的工作领域中发挥着同样重要的作用。对于刚入职不久的年轻人来说，理解和构建自己的技术栈是职业发展的核心任务之一。
2025-01-06 23:43:58
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原创 半导体数据分析： 玩转WM-811K Wafermap 数据集（二） AI 机器学习
数据量：WM-811K 数据集包含约 811,457 张晶圆图。缺陷类型：数据集中标注了多种常见的缺陷模式，如中心缺陷、边缘缺陷、局部缺陷、环形缺陷等。应用场景：该数据集常用于机器学习、深度学习和模式识别任务，特别是在半导体制造中的缺陷检测和分类。find_dimfind_dim是一个函数，用来计算输入对象x的维度。这个函数接受一个二维对象（如矩阵或数组）并返回其两个维度：获取x的第一个维度（行数）。获取x的第二个维度（列数）。
2025-01-06 23:25:56
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原创 AI开发 - 算法基础 递归 的概念和入门（二）汉诺塔问题 递归的应用和使用注意 - Python
有三个柱子，分别叫做 A、B、C。某个柱子（比如A柱子）上有若干个圆盘，圆盘的大小是不同的，并且最小的圆盘在最上面，最大的圆盘在最下面。任务是将这些圆盘从柱子 A 移到柱子 C，移动时必须遵循以下规则：每次只能移动一个圆盘。每次只能将一个圆盘从上面拿走，且只能放在空柱子或者比它大的圆盘上。要求在移动过程中，柱子 B 作为辅助柱子，可以帮助转移圆盘。递归算法在解决汉诺塔问题时是非常自然且简洁的，它能够很好地展示递归的思想和分治法的应用。
2024-12-28 23:18:20
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原创 AI开发 - 算法基础 递归 的概念和入门（一） 递归算法的常见应用 PYTHON
在编程中，我们常常会遇到一个概念：递归。递归是一个函数调用自身来解决问题的过程。你可以把它看作是“自我重复”的方法，用来分解复杂问题。1. 举个例子：想象你在一个楼梯上，每个台阶都有一个编号。如果你站在某个台阶上，要想知道距离地面多少个台阶，你可以做两件事：这个过程会一直重复下去，直到你到达楼梯的最底部，显然最底部的台阶距离地面是0。这就是递归的一个典型应用：每个步骤都依赖于自己前一个步骤的结果。递归的逻辑图 比如，计算阶乘（n!）就是一个递归的例子。阶乘的定义是：也就是说，n的阶乘等于n乘以(n-1)的阶
2024-12-28 21:00:28
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原创 AI开发：决策树模型概述与实现：从训练到评估和可视化 - Python
通过前面的一些练习，我们已经学习了支持向量机、 回归、 鸢尾花模型 、卷积、 知识图谱、 生成式对抗网络、 K近邻、 等AI算法的基本概念，熟悉了一些常用的AI库，并且使用PYTHON大法进行了一些实战练习。接下来，我们向更深一层的概念进军啦！今天我们来学习的是：决策树。是一种常用的监督学习算法，用于分类和回归问题。它通过一系列的决策规则将数据集划分成不同的类别或数值预测。决策树模型的主要特点是其结构类似于树形图，每个节点表示对特征的测试，每条分支代表测试结果，而叶节点则是最终的预测结果。
2024-12-27 23:38:39
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原创 WEB开发 - Flask 入门：Jinja2 模板语法进阶 Python
在上一阶段，我们一起学习了基于Python地 web框架Flask，并且初步了解了这个框架有一种渲染方式叫做 模板语法，今天，我们一起再来深入地了解和学习这个叫做Jinja2地模板语法。
2024-12-27 22:26:37
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原创 半导体数据分析： 玩转WM-811K Wafermap 数据集（一） AI 机器学习
WM-811K Wafermap 数据集是一个用于缺陷检测和分类的公开数据集，主要用于研究半导体制造过程中的晶圆缺陷分析。这一数据集由许多晶圆的缺陷模式组成，其中每个晶圆被标记为正常或存在某种类型的缺陷模式。研究人员和从业者可以利用该数据集来开发和评估机器学习和深度学习算法，以自动化地检测和识别晶圆上的缺陷模式。通常情况下，一片8英寸wafer上往往可以放置数百到上千颗芯片（die - 晶粒），具体视芯片的面积大小。
2024-12-26 23:01:29
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原创 AI开发：使用支持向量机（SVM）进行文本情感分析训练 - Python
数据预处理：加载数据，进行必要的文本处理（如分词、去除停用词等）。特征提取：将文本数据转换为数值形式（通常使用 TF-IDF）。训练模型：使用支持向量机（SVM）来训练情感分析模型。模型保存：将训练好的模型保存，以便以后使用。模型调用：加载保存的模型并进行预测。# 加载 JSON 数据# 创建 DataFrame})# 将标签转换为数字# 分割数据为训练集和测试集# TF-IDF 向量化# 训练 SVM 模型# 预测# 保存模型# 加载模型并进行预测。
2024-12-22 23:56:08
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原创 AI开发：支持向量机（SVM）鸢尾花模型入门教程- Python 机器学习
最近接触了一些数据分析的任务，越来越多地听到支持向量机(SVM), 之前我们也一起学习过今天我们再由浅入深的地来重温和学习这个AI算法，以便我们进一步掌握如何熟悉和使用这一AI大杀器。
2024-12-20 23:31:53
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原创 WEB开发 - Flask 入门：由浅入深地带你学习
Flask 是一个用于构建 Web 应用程序的框架，它提供了很多常用的工具和库，帮助你快速搭建一个 Web 服务。Flask 很小，功能也很基础，但正因为这样，你可以自由地选择自己需要的功能，而不需要为不需要的东西而困扰。
2024-12-20 22:56:59
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原创 数据库开发： SQLite 初学者教程：由浅入深 - C#、 Node.js 、Python集成
SQLite 是一个轻量级的数据库，它将整个数据库存储在一个文件中，并不需要一个独立的数据库服务进程。相比传统的数据库管理系统，SQLite 对于小型项目或开发过程中进行快速原型设计非常有用。小巧高效：SQLite 是一个 C 语言库，体积小，易于集成。无需配置：不需要安装数据库服务，所有数据存储在一个.db文件中。跨平台支持：支持多种操作系统，包括 Windows、Linux、macOS、iOS、Android。通过 Python 内置的sqlite3模块，集成 SQLite 数据库变得非常简便。
2024-12-19 23:11:24
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原创 WEB开发： 全栈工程师起步 - Python Flask +SQLite的管理系统实现
罗马不是一天建成的。每个全栈工程师都是从HELLO WORLD 起步的。之前我们分别用NODE.JS 、ASP.NETCore这两个框架实现过基于WebServer的全栈工程师入门教程。今天我们用更简单的来实现： Python。我们将用Python来实现一个学生管理应用，它包括Web服务器+管理前端+后端Api+数据库，并满足一个管理应用所具有的基本的增删查功能。由此来熟悉Phthon的webServer （Flask ）应用。
2024-12-19 22:47:15
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原创 半导体数据分析（二）：徒手玩转STDF格式文件 -- 码农切入半导体系列
在上一篇文章中，我们一起学习了STDF格式的文件，知道了这是半导体测试数据的标准格式文件。也解释了为什么码农掌握了STDF文件之后，好比掌握了切入半导体行业的金钥匙。从今天开始，我们一起来一步步地学习如何解构、熟悉、掌握、玩弄这个STDF。并最终尝试写一个完整的 STDF解析器，最后发布到网上成为一个公共库。了解这个文件，首先需要了解STDF的标准。我们知道，了解标准是一件很繁琐的事情，所以我们现在要做的是一步步开始，从创建和读取最简单的stdf格式的文件作为起始点，逐步探索STDF的核心。
2024-12-17 22:29:15
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原创 WEB开发： Node.js路由之由浅入深- 即拿即用完整版
前面我们一起学习了Node.js路由之由浅入深，基本了解并熟悉了Node.js的路由实现。现在我们来一个综合完整版，让这个路由模块即拿即用，也就是下载运行就可用，并可以根据说明自行增加路由，无需去繁琐地修改路由配置，完全自动实现，重启webserver 就生效。本模块启动后可以通过 http://127.0.0.1:3000访问到静态页面，同时也是api根地址。
2024-12-16 22:18:40
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原创 AI开发 - 用GPT写一个GPT应用的真实案例
这个案例也说明，在未来，程序员的核心竞争力，不再是编写代码，不再是编程思维，不再是算法，也不再是经验，而是在提出问题的结构化能力，在对业务逻辑的理解和描述，这样才能让gpt能充分理解你的需求，并且将需求细化、模块化，这样最终进行组合，就是一个完整的产品。成本之低，令人乍舌！于是我我就开始尝试了，（需要说明的是，A平台也提供web版，我在这次测试中还是用了GTP的web对话来完整我上面的设想，主要是比较习惯）而现在，上面的这个公共API平台A平台，无需科学上网，也无需注册任何大模型的账号，直接就可以调用。
2024-12-15 21:43:47
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原创 WEB开发： Node.js路由之由浅入深（三）自动配置路由 - 全栈工程师入门
前面我们一起学习了Node.js路由的两个进阶，（1）（2）在第二进阶中，我们已经通过将路由结构模块化，实现了比较方便的而路由方法。
2024-12-15 10:51:09
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原创 大模型：把GPT搬回家 - chatGPT的本地化API -Node.js调用
本文的介绍仅供学习参考。用Node.js+chatGPT提供的API，就可以在自己本地或者自己的服务器上将chatGPT本地化。
2024-12-10 22:18:22
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原创 数据分析： 基于CSDN博客排行榜TOP100的博客创作分析和建议
在CSDN上写一些学习心得，分享一些经验，是一件令人愉悦的事情。今天，我发现CSDN有一个热门100的博客排行，看了一下突发奇想，为何不对这个排行榜做个统计分析呢，这样说不定能给我们写博客有一些帮助呢！说干就干！
2024-12-08 21:24:01
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原创 AI开发：卷积神经网络CNN原理初识，简易例程 - 机器学习
今天说的CNN，并不是我们熟知的美国有线电视新闻网。那什么是CNN呢？ Convolutional Neural Networks, CNN）简单来说，就是用一个筛子来筛面粉的。筛子就是卷积核，面粉就是被筛的信息，晒出来的面粉就是新生成或者说被抽离的特征。有很多把筛子组成的网络一起来筛信息，就组成了一个卷积神经网络。卷积神经网络（CNN）是一种模仿人类视觉系统的算法，常用于图像和视频处理。它的基本思想是通过多个“卷积层”逐步提取图像的特征。例如，在处理一张照片时，网络首先识别图像的基本边缘或颜色，再逐渐发现
2024-12-08 17:40:47
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原创 理工男创业方案：一款智能AI久坐提醒器产品的技术实现方案
随着现代工作方式的改变，越来越多的上班族长时间坐在电脑前，缺乏足够的活动，容易导致各种健康问题，如脊椎病、眼睛疲劳、肌肉酸痛等。因此，设计一款智能起身提醒器，以帮助用户改善这种工作习惯，成为了一个创新而有意义的解决方案。这款智能起身提醒器外观类似于苹果或橘子的大小，可以放置在电脑显示器旁。它通过内置智能摄像头进行人脸识别，监测主人是否长时间保持坐姿。当识别到主人坐下并且超过设定的时间后，设备会通过定制的声音（例如伴侣的录音）进行提醒，鼓励主人站起身来活动。
2024-12-07 22:45:27
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原创 WEB开发： Node.js路由之由浅入深（二）自动路由 - 全栈工程师入门
在上一篇文章《》中，我们一起学习了如何用最简单的方式，来实现服务器端的路由，理解了NODE.js 路由的底层原理。然后我们发现，那种实现路由的方式，如果遇到比较复杂的应用，比如有很多种不同路径的请求，就很难应对了。今天我们继续来深入学习一下，如何使用动态管理、模块化的方式，来统一实现路由，让你开发的api更加系统化、规范化。在使用开发 web 服务时，如果每个路由都要单独编写方法并保存为文件，然后再导入，实现逻辑比相当繁琐。为了简化路由管理，我们可以采用动态加载和配置化的方式来自动化路由注册和处理。
2024-12-07 21:32:36
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原创 web开发： 一文教你步进式、快速掌握React - 前端开发
通过这些简单的例子，你已经学习了 React 中的一些基本概念：组件、state、事件处理、条件渲染、列表渲染等。随着你深入学习，React 还会有更多高级的功能，如状态管理、路由、上下文等。React 官方文档。如果你有任何问题，欢迎随时提问！
2024-12-07 00:09:49
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原创 WEB开发： Node.js路由之由浅入深（一） - 全栈工程师入门
原生实现：适合理解底层原理。Express：简化路由逻辑，是构建 Web 应用的主流选择。动态路由：为类似的请求模式处理提供便利。模块化路由：适合复杂项目。中间件支持：增强功能的可扩展性。可以从简单的例子开始尝试，然后逐渐增加复杂度，适应实际的开发场景！你想尝试哪种实现？
2024-12-05 22:35:45
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原创 AI开发： 知识图谱的初识，学会制作知识图谱- Python 机器学习
是一个通过图结构来表示和组织知识的工具，它将事物、概念和它们之间的关系以图的形式呈现出来，图中的节点代表实体（比如人物、地点、事件等），而边代表这些实体之间的各种关系（例如“某人是某地的居民”，“某人是某公司的员工”等）。简单来说，知识图谱就像是一个庞大的电子地图，通过它我们可以知道不同事物是如何相互联系的。：假设你有一个图谱，节点包括“马云”、“阿里巴巴”和“电商行业”。如果我们在“马云”和“阿里巴巴”之间连接一条边，标注为“创办了”，就说明“马云”与“阿里巴巴”之间有一个“创办了”的关系。
2024-12-05 21:20:27
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原创 数据分析（一）： 掌握STDF 掌握金钥匙-码农切入半导体的捷径
STDF（Standard Test Data Format）是一种广泛使用的标准数据格式，用于存储半导体测试中的各种信息。该格式最初由电子设备制造商联合制定，目的是为了使半导体测试数据能够在不同的设备、工具和平台之间共享。STDF文件通常在芯片测试过程中生成，尤其是在生产测试阶段，记录了芯片的功能、性能和故障等各种测试结果。在半导体行业中，芯片生产测试是确保产品质量和性能的重要环节。测试数据的记录和管理至关重要，STDF文件正是用来存储这些数据的标准格式。
2024-12-04 22:54:18
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原创 AI开发：用模型来识别手写数字的完整教程含源码 - Python 机器学习
今天一起来学习。是一个强大的 Python 机器学习库，提供多种分类、回归、聚类算法，适用于从数据预处理到模型评估的全流程。它支持简单一致的 API，适合快速构建和测试模型。官方地址在这里，记得Mark 很有用：几天我们要使用这个库来识别一张图片中的手写数字，基本的业务逻辑如下图：这里要讲一下，AI开发应用，不需要熟知底层的模型基础技术和知识，只需要掌握库和模型的应用。我们先来看一下第一步数据加载这里定义了一个函数，作用是，供后续的机器学习模型训练和测试使用。
2024-12-04 22:43:43
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原创 27017 - 永远的教训，MongoDB黑客事件和如何避免
话说疫情前，本人开发过一款针对社交媒体的的SaaS应用，为了存储用户的操作日志，选用了MongoDB。一切看似顺风顺水，直到有一天，用户反馈应用无法使用。我急忙登录数据库检查，却发现数据全没了，取而代之的是一条挑衅的信息：“恭喜你，被黑了！打入某账户0.00x个比特币后，交回数据库！” 那一刻，我简直想哭。原来，那会儿初次接触MongoDB，在忙碌的开发中忘了一件大事——给MongoDB设置密码！黑客使用 ip+port 轻松进入了我的数据库中。。。
2024-12-02 22:35:57
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原创 AI开发：如何用Python实现文本分类 - 机器学习
文本分类是自然语言处理（NLP）中的常见任务，目标是将文本自动归类到预定义的类别中。比如，情感分析、垃圾邮件分类、新闻分类等。今天，我们一起从基础到深入，介绍如何用 Python 实现文本分类。
2024-12-02 22:21:14
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原创 AI应用 - 给自己公司开发一个竞争对手跟踪系统 （包括变现方式） - Python
根据分类和理解的结果，自动生成内容摘要，并生成相应的报表。例如，可以生成每周的竞争对手报告。# 假设使用GPT-3或其他AI模型生成摘要# 这里仅使用简单的文本截取# 示例：生成新闻摘要。
2024-12-01 14:42:34
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原创 AI开发： 什么是“模型”？ 手搓一个【模型】来学习一下 - Python 机器学习
我们将演示一个非常简单的模型，具体的步骤是使用 Python 来创建一个模型，判断一个数字是否大于 5。这个模型会根据一些已经知道的数据（例如数字和标签）来进行学习，然后用它来判断新的数字。
2024-12-01 11:54:25
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原创 WEB开发： 三分钟变身全栈工程师 - 前/后端/API/数据库 Node.js + SQLite实战教程
数据库：使用 SQLite 存储学生数据，表结构为。后端：使用 Express.js 提供 API，支持学生的查询、插入、删除和更新。前端：使用 Vue.js 和 Element-UI 创建用户界面，能够执行增、删、改、查操作。这个基本的框架可以进一步扩展、优化和增加更多功能，比如分页、表单验证等。入门很容易，再复杂的系统，都是从这基本功能开始的。
2024-11-30 23:23:52
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原创 WEB开发： 丢掉包袱，拥抱ASP.NET CORE！
ASP.NET Core 是由微软开发并维护的一个开源、跨平台的 Web 框架。它是 ASP.NET 的重构版本，旨在解决 ASP.NET 过去在跨平台支持、性能优化、可扩展性等方面的不足。ASP.NET Core 不仅支持传统的 Web 应用，还能支持现代 Web 应用、API 服务、微服务和实时通信等。
2024-11-30 20:37:33
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原创 Web开发 ，用Python 还是 Node.js? 我的经验是...
axios({headers: {},params: {},timeout: 5000 // 设置超时})})});这里你可以设置请求头、查询参数、超时限制等，axios提供了非常强大的配置项。// 自定义解析响应数据})// 请求已发出，服务器响应了状态码// 请求已发出，但没有收到响应} else {// 其他错误});你可以根据不同的错误情况进行更详细的错误处理和响应解析。灵活的请求配置（如请求头、参数、超时设置等）
2024-11-30 12:54:16
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原创 AI开发 - 不用库，直接手写的几个AI算法介绍 Python
以上这些算法是人工智能领域中最基础且容易理解的算法，不依赖任何库，适合用于教学。这些算法的核心思想也能帮助学生更好地理解 AI 和机器学习的基本原理。
2024-11-30 12:09:04
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原创 Node.js 实战： 爬取百度新闻并序列化 - 完整教程
这个函数是用来解析百度新闻的内容的。在解析内容前，需要分析百度的网页结构，打开浏览器访问网页，然后查看源码即可。这里需要稍微有一点html的尝试，比如dom的结构 css的标签等等。这些挺简单的。比如按照关键词查找 小米手机网页结构如下，这里现找到标题的标签，再往上找到它的父DOM，就是一条完整的News DOM。需要注意的是如果以后百度新闻网页结构变化了 需要调整。
2024-11-30 11:22:41
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原创 AI开发 - GPT之魂 用Python 演示chatGPT的自注意力机制 - 机器学习
exp_x = np.exp(x - np.max(x)) # 防止溢出softmax(x)：定义了一个 Softmax 函数，用于将相似性分数转化为概率值，使得它们的和为 1。Softmax 函数广泛用于神经网络的输出层，常用于分类问题中的概率预测。：对输入矩阵x做指数运算，并减去最大值np.max(x)来防止数值溢出（避免exp结果过大）。：将指数化的结果除以每行的总和，确保每行的元素和为 1。这样就得到了归一化后的注意力权重。
2024-11-29 21:06:25
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原创 AI开发：生成式对抗网络入门 模型训练和图像生成 -Python 机器学习
生成式对抗网络（Generative Adversarial Networks, GAN），名字听着就有点“对抗”的意思，没错！它其实是两个神经网络互相斗智斗勇的游戏 生成式对抗网络的应用场景相当广泛，比如半导体晶圆缺陷检测领域，医学影像疾病识别领域等等。
2024-11-28 22:44:50
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