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【AI提示词】成本效益分析师专注于通过数据驱动的方式提供成本效益分析，帮助客户优化资源投入与预期回报。1. 敏感性分析矩阵2. 行业基准对比

从“朴素”到“半朴素”：贝叶斯分类器的进阶之路在机器学习分类任务中，朴素贝叶斯（Naive Bayes）因其简单高效而广受欢迎，但它的“朴素”之名也暗示了其局限性。

使用DeepSeek、MCP和AKShare实现智能金融问答系统技术方案文将详细介绍如何利用DeepSeek大模型、MCP协议和AKShare金融数据接口，构建一个能够理解用户金融问题并自动获取相关数据回答的智能系统。

【QinAgent应用案例】从开发到管理，QinAgent为某智能家居企业提效50%，降本20%智能家居市场呈现出爆发式增长，用户对智能家居的需求日益多样化。从简单的远程控制到复杂的场景联动，智能家居企业需要不断发布符合用户需求的家居AI智能体，同时需要挖掘用户潜在需求，拓展可落地更多应用场景的家居AI智能体。

万物皆可执行：多功能机器人正在定义新生产力法则当波士顿动力的Atlas完成高难度体操动作，当特斯拉Optimus在工厂精准分拣零件，当小鹏Iron机器人以拟态双手递上咖啡——这些场景不再只是科幻电影的桥段，而是多功能机器人（Polyfunctional Robots）带来的真实变革。

极大似然估计：频率学派与贝叶斯学派的碰撞与融合在统计学的世界里，参数估计一直是数据分析的核心任务之一。极大似然估计（MLE）作为一种经典的参数估计方法，被广泛应用于各种领域。

Cline原理分析-promptYou are Cline, a highly skilled software engineer with extensive knowledge in many programming languages, frameworks, design patterns, and best practices.

豌豆花下猫

Python 潮流周刊#100：有了 f-string，为什么还要 t-string？（摘要）本周刊由 Python猫出品，精心筛选国内外的 250+ 信息源，为你挑选最值得分享的文章、教程、开源项目、软件工具、播客和视频、热门话题等内容。愿景：帮助所有读者精进 Python 技术，并增长职业和副业的收入。

AI重构家居营销新范式：DeepSeek如何破解行业流量与转化困局？1.流量下滑、成本攀升、内容同质化：家居行业亟需一场“效率革命”中国家居行业正经历一场深刻的转型阵痛。线下门店客流量持续萎缩，线上获客成本攀升至临界点，传统营销模式陷入“高投入、低转化”的泥潭；智能家居产品快速迭代，但经销商技术应用能力不足，难以承接用户需求；短视频、直播、私域运营成为刚需，但人力与创意瓶颈导致内容同质化严重……这些痛点背后，是行业从增量市场转向存量竞争的本质变化。

AI大模型学习原理

当excel接入DeepSeek后，直接自动生成PPT分析报告DeepSeek不断打破我们对它的认知，它不但可以生成html格式的数据分析报告。竟然还可以导出PPT。下面是兰色用deepseek做分析报告，和以前不一样的是，它是含图表（图片格式）的。

空间计算：开启人机交互新纪元的下一代技术范式当苹果CEO蒂姆·库克在2023年WWDC大会上宣布Apple Vision Pro将引领“空间计算时代”时，这一宣言不仅标志着技术范式的迭代，更预示着一场融合虚实世界的革命已悄然来临。

老马啸西风

敏感词 v0.25.0 新特性之 wordCheck 策略支持用户自定义敏感词核心 https://github.com/houbb/sensitive-word敏感词控台 https://github.com/houbb/sensitive-word-admin

【论文速递】2025年09周（Robotics/Embodied AI/LLM）标题: LLM-Microscope: Uncovering the Hidden Role of Punctuation in Context Memory of Transformers

Bruce_Liuxiaowei

Cherry Studio的MCP协议集成与应用实践：从本地工具到云端服务的智能交互MCP（Model Context Protocol）是由Anthropic提出的标准化协议，旨在为AI模型提供与外部工具交互的通用接口。通过MCP，AI助手能够突破文本对话的限制，直接调用本地文件系统、API服务、数据库甚至浏览器自动化工具，实现从数据检索到复杂任务执行的全面扩展。Cherry Studio作为支持MCP的领先客户端，自2025年v1.1.0版本起逐步完善对MCP的支持，目前已成为集HTTP、SSE、STDIO三种协议于一体的全能工具平台。

AI日报 · 2025年05月02日 | 再见GPT-4！OpenAI CEO 确认 GPT-4 已从 ChatGPT 界面正式移除在处理 GPT-4o 更新问题的同时，OpenAI CEO Sam Altman 于 5 月 1 日在 X 平台发文，正式确认初代 GPT-4 模型已从 ChatGPT 主用户界面中移除。此举遵循了 OpenAI 此前公布的计划，即在 4 月底前完成 GPT-4 的界面替换，由 GPT-4o 等更新的模型接替其位置。Altman 在帖文中向 GPT-4 致敬，称其“开启了一场革命”，并表示会妥善保存其权重。

ai环境cuda cudnn conda torch整体迁移 wsl docker运行没问题的环境，wsl先关停wsl --shutdown 然后导出复制到迁移机器上wsl --export U24 E:\wsl\u24.tar 使用wsl版挂成虚拟机wsl --import U24 E:\wsl\ubuntu E:\wsl\u24.tar 使用docker版挂成镜像docker import E:\wsl\u24.tar my-ubuntu:custom 启动docker容器，挂载本地目录过去，命令行界面交互。docker run -it --rm --gpus all -v D:\

诗意地回家

阿里开源Qwen3：大语言模型的新突破Qwen3 系列包含了 2 款混合专家（MoE）模型与 6 款密集（Dense）模型，参数量覆盖范围极广，从 0.6B 一直延伸至 235B 。其中，旗舰模型 Qwen3 - 235B - A22B 总参数量高达 2350 亿，不过其激活参数仅 220 亿，借助 MoE 架构实现了 “动态资源分配”，这是一个极为关键的特性，在后文性能表现部分会详细阐述它如何发挥作用。而小型 MoE 模型 Qwen3 - 30B - A3B 总参数约 300 亿，激活参数 30 亿。6 款 Dense 模型则分别为 Qw

豌豆花下猫

Python 类不要再写 __init__ 方法了花下猫语：我们周刊第 98 期分享过一篇文章，它指出了 __init__ 方法存在的问题和新的最佳实践，第 99 期也分享了一篇文章佐证了第一篇文章的观点。我认为它们提出的是一个值得注意和思考的问题，因此将第一篇文章翻译成了中文。

有泥土的路

大模型应用开发进阶篇：Spring-AI 结合领域驱动开发设计思想本文聚焦如何使用spring-AI来开发大模型应用一些进阶技能，包含一套可落地的技术设计模式，读完你将会学习到：

✨从噪声到奇迹：扩散模型如何“想象“出世界惊人事实：Stable Diffusion每生成一张图，都在模拟宇宙从混沌到有序的过程。（动态演示：噪声图逐步清晰化的全过程）