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2026年1月25日
Java后端开发者的AGI时代学习与职业路径策略
摘要: 资深Java后端工程师在通用人工智能(AGI)兴起的时代,既面临挑战也拥有机遇。本报告将基于2026年达沃斯论坛上Anthropic CEO达里奥·阿莫代(Dario Amodei)和Google DeepMind CEO德米斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)对AGI发展的观点,结合行业趋
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posted @ 2026-01-25 17:05 方子敬
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2026年1月15日
当我开始怀疑自己是否真正理解了深度学习,也开始思考 AGI 时代我该成为什么样的人
摘要: 一次关于「理解、反思与自我定位」的系统性问答整理 Q1:我已经学习了一段时间 PyTorch 和 CNN,但总觉得自己的理解偏浅,这是为什么? “张量计算是为了从数据中提取模式,从而根据输入得到期望输出。” 这个表述并不错误,但它停留在功能层(What it does),而你内心真正追问的是: 为什
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posted @ 2026-01-15 21:09 方子敬
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2026年1月10日
# 趣味汉字乐园 (Chinese Character Pronunciation Application)
摘要: 一个结合了人工智能、语音识别和遗忘曲线算法的智能中文发音练习 Web 应用。该项目基于阿里云 DashScope AI 服务,为用户提供个性化的汉字发音学习体验。 📌 项目概述 趣味汉字乐园 旨在帮助用户掌握标准的汉字发音。通过实时语音识别 (ASR)、文本转语音 (TTS) 和 AI 发音评测,
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posted @ 2026-01-10 17:27 方子敬
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多模态大模型全面屠榜:从 Gemini 3 到 AGI,AI 正站在新的临界点
摘要: 一、多模态模型“屠榜”:Gemini 3 刷新认知上限 最近三个月,多模态大模型的能力跃转速度超过外界预期。以 Google 最新发布的 Gemini 3 Pro 为代表,其在多个高难度基准测试中刷新纪录,标志着多模态模型已不再只是“能看图”的语言模型增强版,而是开始在核心推理能力上全面超越纯文本模
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posted @ 2026-01-10 16:08 方子敬
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2025年12月8日
QUIC协议在浏览器传输和实时视频场景中的近期研究进展
摘要: 一、QUIC 协议基础与发展背景 QUIC(Quick UDP Internet Connections)是近年来的重要网络传输创新协议,由 Google 于 2012 年提出,并在 IETF 完成标准化(RFC 9000 系列,2021 年发布)。 QUIC 基于 UDP 实现可靠传输,把传输层
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posted @ 2025-12-08 21:30 方子敬
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2025年11月26日
卷积神经网络的引入4 —— 局部扰动与空间结构破坏下的鲁棒性验证
摘要: 在前三篇文章中,我们依次验证了: CNN 对平移等空间扰动具有天然优势 在低维灰度图(Fashion-MNIST)上,CNN 与 MLP 差距有限 在中等复杂度数据集(CIFAR-10)上,差距迅速拉大 到这里,一个重要问题浮现: CNN 的优势到底来自“更大的数据集”还是来自“图像的空间结构”?
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posted @ 2025-11-26 21:20 方子敬
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2025年11月22日
打造你的超级学习流:Chrome + ChatGPT Sidebar + Anki 全流程整合
摘要: 📘 Chrome + ChatGPT + Anki 快速集成方案(Markdown 版) #️⃣ 1. 解决了什么问题 你希望实现: 在 Chrome 浏览器中使用 ChatGPT Sidebar 随时提问 选中文本/ChatGPT 输出内容后 右键 / 快捷键 一键加入 Anki(自动填入 wo
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posted @ 2025-11-22 20:55 方子敬
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2025年11月21日
卷积神经网络的引入3 —— MLP 与 CNN 在更大数据集上的性能对比实验
摘要: 卷积神经网络的引入3 —— MLP 与 CNN 在更大数据集上的性能对比实验 在前两篇文章中,我们分别验证了: MLP 对平移等扰动非常敏感,而 CNN 具备更好的鲁棒性 在 Fashion-MNIST(低维灰度图)下,MLP 与 CNN 的表现差距不算巨大 为了进一步理解 CNN 的结构优势是否会
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posted @ 2025-11-21 22:07 方子敬
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2025年11月11日
卷积神经网络的引入2 —— CNN 的健壮验证:超参与扰动实验
摘要: 一、实验目标与验证步骤 实验目的 在前一篇中,我们验证了 MLP 对图像平移极度敏感。本篇的实验目标是进一步验证: CNN 相比 MLP,在图像平移、旋转、噪声与亮度扰动下是否具备更强的稳定性与泛化能力。 同时,将探究超参数(如学习率、批次大小、正则化项)对两种模型鲁棒性的影响。 验证步骤 首先,构
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posted @ 2025-11-11 09:37 方子敬
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2025年11月5日
前端大文件分片上传 · 实时进度
摘要: 前端大文件分片上传系统 一个基于 Node.js + Express 的高性能大文件分片上传解决方案,支持并发上传、断点续传、实时进度监控等企业级特性。 项目特色 前端特性 ✅ 智能分片 - 自动将大文件切分为 5MB 分片 ✅ 并发上传 - 同时上传 3 个分片,大幅提升速度 ✅ 断点续传 - 上
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posted @ 2025-11-05 09:51 方子敬
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