基础概念梳理 名词/概念词专业解释非专业举例说明 参数​ 模型内部可调整的数值，通过在大量数据上训练学习而得。它们是模型知识的载体，决定了模型如何处理输入并产生输出。 好比一个超级大脑的神经元连接强度和数量。参数越多，这个“大脑”的结构越复杂，能记住和理解的知识就越多（比如GPT-3有1750亿个参 ...

借助LLM识别每一个物联设备 你是否曾在查看家庭Wi-Fi网络时，发现一个名字陌生的设备，心里咯噔一下？或者在入住Airbnb时，担心房间里是否藏着未经授权的监控摄像头？在这些情况下，一个看似简单的问题变得至关重要：“我的网络上到底有什么？” 这个问题不仅关乎好奇心，更直接关系到我们的隐私和安全。过 ...

此分类用于记录吴恩达深度学习课程的学习笔记。 课程相关信息链接如下： 原课程视频链接：[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai github课程资料，含课件与笔记:吴恩达深度学习教学资料 课程配套练习（中英）与答案：吴恩达深度学习课后习题与答案 本篇为第二课的第二周内容，2.8的内容 ...

1. 审计 1.1. 知识就是力量，力量就是控制 1.2. 对技术控制来说至关重要 1.3. 为技术创建安全的物理或虚拟隔离容器是基础 1.4. 实施有意义的监督，制定可执行的规则，并对技术执行情况进行审查，这些都是极其重要的 1.5. 信任源自透明度 1.5.1. 绝对需要在各个层面验证系统的安全 ...

背景 最近字节发布doubao-seed-code-preview-251028模型面向Agentic编程任务深度优化 - 支持256K长上下文，让模型轻松处理长代码文件、多模块依赖等复杂场景，更好支持端到端自主编程，在全栈开发中表现良好，前端能力尤为突出。 - 国内首个支持视觉理解能力的编程模型， ...

此分类用于记录吴恩达深度学习课程的学习笔记。 课程相关信息链接如下： 原课程视频链接：[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai github课程资料，含课件与笔记:吴恩达深度学习教学资料 课程配套练习（中英）与答案：吴恩达深度学习课后习题与答案 本篇为第二课的第二周内容，2.7的内容 ...

最近大家都在谈AI，有人说靠AI做副业月入几万，也有人说AI是泡沫，投进去都打水漂。作为一个独立开发者，也一直再跟AI打交道。今天想聊一聊这个话题：AI到底是风口，还是泡沫？先说自己的观点：AI不是风口，也不是泡沫，它更像是放大镜，放大了人的能力，也放大了人的差距。自己能做的，不是跟风，而是有没有能... ...

1. 众说纷纭的代价 1.1. 在国家和超国家层面，在一个全面的、可执行的框架下，巧妙的监管可以平衡技术进步的需求与合理的安全限制，从科技巨头和军队，到高校的小型研究团队和初创企业，都应当受到监管 1.2. 制定并实施有效的法规是一项艰巨的任务 1.2.1. 技术日新月异，但走完立法流程需要数年时间 ...

作为AI写小说全能工具箱的智语写作，功能非常丰富，其AI生成能力可覆盖小说、短剧、公众号、视频等创作全流程。 本篇文章，就来给大家详细介绍一下这些功能。 一、AI辅助创作功能：已对接GPT、Gemini、claude、grok、deepseek、豆包、千问、kimi等世界顶尖大模型，内置丰富提示词， ...

背景 大语言模型（LLM）在代码生成方面无疑取得了惊人的进步，早已成为许多开发者不可或缺的日常工具。从自动补全到生成完整函数，AI正在重塑软件开发的生态。但当这些先进的AI模型生成错误代码时，背后的真正原因是什么？真的是因为任务太复杂、代码太难写了吗？一篇针对GPT-4o、Claude Sonnet ...

1. 灾难 1.1. 在某种程度上，人类的历史就是一部灾难史 1.2. 大流行病广泛存在 1.3. 两场大流行病曾导致世界上多达30%的人口死亡 1.3.1. 6世纪的查士丁尼瘟疫和14世纪的黑死病 1.3.2. 1300年，英格兰的人口约为700万，但到了1450年，由于瘟疫的肆虐，人口锐减到仅剩 ...

近日，欧洲知名企业级前端框架 Vaadin 正式发布了 官方 MCP（Model Context Protocol）服务端，这意味着开发者的 AI 编码助手（如 GitHub Copilot、Claude、Cursor 等）可以实时访问最新的 Vaadin 官方文档，实现精准代码生成与智能指导。 ...

此分类用于记录吴恩达深度学习课程的学习笔记。 课程相关信息链接如下： 原课程视频链接：[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai github课程资料，含课件与笔记:吴恩达深度学习教学资料 课程配套练习（中英）与答案：吴恩达深度学习课后习题与答案 本篇为第二课的第二周内容，2.6的内容 ...

chat-master —— 一款基于 AI 大模型 API 实现的自建后端对话服务，支出同步响应及流式响应，完美呈现打印机效果。 ...

1. 马镫 1.1. 在马镫出现之前，骑兵在战场上的实际作用极其受限 1.2. 战马的主要作用仅仅是将士兵运送到战场上 1.3. 马镫将骑兵与冲锋的战马紧密地结合在一起，从而形成了一个强大的战斗单元 1.4. 在中世纪早期，马镫刚刚传入欧洲不久，法兰克人的领袖查理·马特察觉到了它的潜力 1.5. 随 ...

此分类用于记录吴恩达深度学习课程的学习笔记。 课程相关信息链接如下： 原课程视频链接：[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai github课程资料，含课件与笔记:吴恩达深度学习教学资料 课程配套练习（中英）与答案：吴恩达深度学习课后习题与答案 本周为第二课的第二周内容，2.3到2. ...

1. 非对称性失控 1.1. 勒索软件WannaCry 1.1.1. 黑客利用老版微软系统中的漏洞，成功让数字世界陷入混乱，包括德国铁路公司、西班牙电信公司、联邦快递、日立 1.1.2. 此病毒其实是以美国国家安全局研发的技术为基础构建的 1.1.2.1. 美国国家安全局内部有一个“特定入侵行动办公 ...

覆盖Python、机器学习、深度学习三大模块,配套Kaggle级实战项目,从基础语法到模型部署的完整学习路径。解决AI学习碎片化问题,提供从理论到实战的完整体系,包含特征工程、模型调优等工业级技能训练。 ...

此分类用于记录吴恩达深度学习课程的学习笔记。 课程相关信息链接如下： 原课程视频链接：[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai github课程资料，含课件与笔记:吴恩达深度学习教学资料 课程配套练习（中英）与答案：吴恩达深度学习课后习题与答案 本周为第二课的第二周内容，2.1和2. ...

引言：参数调优的重要性 在大语言模型的应用中，仅仅提供一个好的提示词往往不足以获得理想的输出结果。模型参数的合理配置同样至关重要，它如同给模型调配合适的“工作性格”，直接影响生成文本的质量、风格和适用场景。本文将系统介绍大模型的各类关键参数，帮助你从被动使用者转变为精准调控专家。 一、模型基础结构参 ...