人工智能

与AI沟通的正确方式——AI提示词:原理、策略与精通之道

文章目录 第一章:提示词革命——AI时代的新语言 1.1 从命令行到自然语言:人机交互的范式转变 1.1.1 历史脉络中的交互演进 1.1.2 提示词的本质:思维的结构化投射 1.2 提示词为何如此重要:放大人类智能的杠杆 1.2.1 提示词作为“思维乘数” 1.2.2 经济性价值:降低AI使用

2、面向对象和面向过程的区别

面向对象和面向过程的区别: 面向过程:      是分析解决问题的步骤,然后用函数把这些步骤一步一步的实现,然后在使用的时候一一调用.       性能较高,所以单片机、嵌入式开发等一般采用面向过程开发. 面向对象:     是把构成问题的事务分解成各个对象,而建立对象的目的也不是为了完成一个个步骤,而是为了描述某个事物在解决整个问题的过程中所发生的行为.     面向对象有封装、继承、多态的特性

传统瀑布模型简史

0x00 前言 因为要学习DevSecOps的原因,有必要对传统模型进行学习,所以写此篇进行认识和学习 0x01 瀑布模型简史 Winston Royce 1970 年提出 瀑布模型,在80年代初,唯一广泛采用的软件开发模型。 1988年 美国3D Systems公司率先推出快速原型实用装置—激光立体造型即SLA 1988年 Barry Boehm提出了螺旋模型 1994年开始,鼓励采用迭代模型

基于模型上下文协议(MCP)的可插拔式临床AI工具链Clinical DS研究(上)

摘要 本研究旨在解决医疗人工智能(AI)在临床落地中面临的核心挑战:如何在严格合规与数据安全的前提下,构建可信赖、可审计、可灵活扩展的智能诊疗辅助系统。传统的单体式AI应用存在“黑盒”风险、难以审计、能力扩展与合规迭代耦合等问题。为此,本文提出并详细论述了一种基于新兴的模型上下文协议的**“可插拔式临床AI工具链”**架构。该架构将复杂的医疗AI系统解构为三个层次:Host(智能体)、MCP S

R语言编程-Tidyverse 书籍 - 数据清洗

1 描述统计 不同概率分布就是不同随机现象规律性的数学描述。 统计学最常用的四大概率分布:正太分布,t分布, 卡方分布,F分布。 数据分布形状的统计量: 偏度(skewness, 是否对称), 峰度(Kurtosis,以标准正太分布为基准) 多个统计参数分析- rstatix::get_summary_stats(), dlookr::desicribe() 列联表- janitor包提供的ta

【哈佛大学:计算生物学 & 生物信息学】学习记录(三)

局部比对算法 —— Smith-Waterman Algorithm Swimt-Waterman算法本质上是一种Dynamic Programming(动态规划算法),和Needleman算法有许多相同之处。其分为3个步骤:Initialization —— Matrix Filling —— Trace Back。 Swith-Waterman算法相较于Needleman-Wunsch算法最大

目标检测算法

(一)目标检测算法的介绍 (1)R-CNN 算法的核心是,首先使用启发式搜索算法来选择锚框。使用与训练模型对锚框内的特征进行抽取。训练一个SVM来对类别分类。然后是训练一个线性回归模型来预测边缘框偏移。 rcnn 这里有一个重要的问题是,锚框的大小是不确定的。那就出现了一个问题,怎么来组成一个形状一样的batch呢?这个模型使用的是兴趣区域(Rol)池化层。 rol pool

CompletableFuture

一、定义 CompletableFuture提供了非常强大的Future扩展功能,可以帮助我们简化异步编程的复杂性,提供了函数式编程的能力,可以通过回调的方式处理结果,也提供了转换和组合CompletableFuture的方法。 可能代表一个明确完成的Future,也可能代表一个完成阶段,支持在计算完成以后触发一些函数或执行某些动作 实现了Future和CompletionStage接口

AI正在改变内容营销:生成式引擎优化(GEO)入门与工具实践

目录引言:内容创作的新时代挑战与机遇蓝耘星河:你的AI内容生产全能助手核心功能一:智能内容创作,从灵感到成稿的全流程自动化全链路多模态创作,交付即成品深度个性化设置:让品牌更有温度批量生产引擎,内容产能火力全开核心功能二:AI主动推荐,让内容实现“生成式引擎优化”&#xff