人工智能
Gemini CLI：谷歌免费开源AI终端工具介绍与安装
文章目录
一、谷歌发布 Gemini CLI 预览版，终端 AI 时代到来
发布背景：终端工具的AI化变革
核心定位：开源与个人开发者友好
二、什么是Gemini CLI？终端中的“AI协作者”
技术定义：连接Gemini模型的终端接口
核心技术架构
设计理念：“终端即家园”的体验升级
心理学研究方法（34）
中原焦点团队网络中26期坚持分享第950天（20220913）
因素分析中需要对因素的参照轴作出旋转，原因是因素参照轴是因素在向量空间的参考框架，作出转轴可以使结果更容易解释；转轴后得到的因素结构可靠性更高，可以重复便于验证。
转轴是指因素坐标轴围绕其原点旋转至一定的位置，使得因素的结构更为明确。采用两种转轴方法：直转法和斜转法。直转法假定基本因素之间相互独立，从而做出正交旋转；斜转法允许因素之间
不需要万精油式ChatGpt，我们需要像钱学森式大师级的人工智能
ChatGpt是一款狡猾的软件，外交官式地对话。大家想想外交官，在回答问题时，总是趋向于冷静、全面、完美，避免出现严重漏洞。ChatGpt呈现给我们的，就像是外交官似的回答。
ChatGpt用于学习、娱乐没有问题，但要让它创新、创造目前还不可能。我们不跟风，需要树立独树一帜的战略眼光。
最早起源于美国计算科学家约翰．麦卡锡，他在1956年提出人工智能是指创造具有智能的机器，
Java-184 缓存实战：本地缓存 vs 分布式缓存（含 Guava/Redis 7.2）
TL;DR
场景：高并发读多写少业务，数据库顶不住，需要提升吞吐与稳定性。
结论：本地缓存做极致读性能，分布式缓存做共享与扩展，多级缓存兼顾一致性与成本。
产出：可对照的版本矩阵与错误速查卡，直接用于评审与排障。
版本矩阵
组件/能力
版本/年份
已验证
说明
本地缓存&#x
AI的提示词专栏：Prompt 与传统机器学习特征工程的异同
AI的提示词专栏：Prompt 与传统机器学习特征工程的异同
本文围绕 Prompt 与传统机器学习特征工程展开分析，二者本质均为构建 “人类需求” 与 “模型能力” 的输入桥梁，目标一致（降低模型理解成本）、依赖领域知识、需迭代优化。但核心差异显著：特征工程作用于模型训练前，需结构化数据&#
遍历并输出Map集合中的key值
遍历并输出Map集合中的key值，这个可是不简单。
看起来确实稍微好一点，但是实际上自己敲出来，就错误百出了。。、
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
public class Has
地球人能看懂的Hadoop
前言
hadoop
初学hadoop，网上的相关资料很多，讲解大同小异：一堆专业术语+火星文
学习起来很困难，很难探究出它的存在意义，因此本文结合自己的理解，用地球人的语言来描述hadoop
HADOOP
hadoop解决的是海量数据的存储和计算问题，为什么会有这种问题？
因为现在是一个信息爆炸的时代，数据量大到的一台电脑硬盘存不下，且这么大的数据量在数据汇总计算时一台电脑又算不
跟着Nature Medicine学作图--复杂热图
复杂热图.png
从这个系列开始，师兄就带着大家从各大顶级期刊中的Figuer入手，从仿照别人的作图风格到最后实现自己游刃有余的套用在自己的分析数据上！这一系列绝对是高质量！还不赶紧点赞+在看，学起来！
参考文献
本期分享的是昨天更新的Nature Medicine上面那篇文章中的一个复杂热图！
这个热图可以说是高端大气上档次！配色自然不必多说，非常有特色的就是单元格中的
