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2026年10月14日
用 Gemini App 4 Argon 生成课程报名实验室:一次提示、20 项独立逻辑检查与 15 项浏览器验收(附源码)
摘要: 这次把前面整理的 Gemini 测试思路落到一个可以直接运行的项目上:课程报名实验室。通过 Gemini App 的 4 Argon、Medium 思考等级生成单文件 HTML,再把原始代码保存到本地,用独立脚本和 Chrome 检查搜索、报名、重复提交、满额、持久化和键盘操作。 本文记录 2026
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posted @ 2026-10-14 21:52 方子敬
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2026年9月27日
Choerodon Learning Lab:把框架学习做成在线练习工作台(附源码与体验地址)
摘要: 学习 Choerodon UI Pro 时,我把完整样例、TODO 练习、三档难度和验收标准整理成了一个在线工作台。本文记录它从本地练习项目发展到浏览器独立作业空间的过程,以及 AI 辅助开发之后,我怎样保留自己的学习和验证过程。
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posted @ 2026-09-27 16:13 方子敬
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2026年9月25日
CNN 真的更抗遮挡吗?把训练增强和测试鲁棒性分开验证
摘要: 把训练增强和测试鲁棒性分开验证:在 Apple M3 Pro 上完成 MLP/CNN × 普通训练/遮挡增强 × 3 个随机种子的 12 次 CIFAR-10 实验。25% 随机遮挡下,CNN 准确率从 52.93% 提高到 68.73%。附完整代码、原始预测和统计结果,并讨论绝对准确率与退化幅度为何会给出不同结论。
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posted @ 2026-09-25 07:47 方子敬
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2026年9月3日
Edge TTS + Jetpack Compose 实战:把技术英文文章做成听力、单词和口语课程(附源码/APK)
摘要: 一个 Python 脚本,可以把英文文本转成 MP3。 但真正拿它学英语时,我发现“能听”还不够:生词需要整理,文章需要出题,听完还要开口,练习进度也应该能保存。 所以我把最初的 Edge TTS 脚本继续做成了 Listening Lab:一个面向技术英语学习的 Android 应用。输入一篇英文
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posted @ 2026-09-03 07:05 方子敬
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2026年7月18日
从零手写物理引擎、小游戏和逻辑求解器:我用 Kimi Code 实测 Kimi K3
摘要: 一次可复验的 Kimi K3 本地工程实测:从空工程完成手写二维物理引擎、轨道救援小游戏和唯一解逻辑实验室,并通过 36 个单元测试、5 个浏览器测试与生产构建。
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posted @ 2026-07-18 11:31 方子敬
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2026年6月26日
墨影剑心:用 Java Swing 写一个水墨武侠练功房小游戏
摘要: 墨影剑心:用 Java Swing 写一个水墨武侠练功房小游戏 Java Swing + Java2D + Maven,从角色状态机、技能时间线,到水墨粒子、屏幕震动和 8-bit 音效,一个可以直接运行的武侠练功房小游戏。 GitHub: https://github.com/zhchoice12
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posted @ 2026-06-26 07:25 方子敬
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2026年5月23日
当效率杀死了我的目标
摘要: 缘起 最近我陷入一种奇怪的状态:明明效率变高了,却越来越空虚。 AI 让我的编程效率提升了一大截。可问题随之而来——任务做完了,带来的不是满足,而是一种丧失目标后的失落。我本以为问题是「找不到新的目标」,后来才发现,事情远没有这么简单。 第一层:我以为我要的是结果,其实我要的是过程 以前完成一个结果
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posted @ 2026-05-23 15:08 方子敬
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2026年5月16日
当AI开始"白送":中国大模型的免费战争与流量终局的辩证思考
摘要: 一、免费,是入场券,也是诱饵 打开2025年的中国AI市场,你会发现一个有趣的现象:几乎所有头部大模型都在"赔本赚吆喝"。DeepSeek把推理价格打到白菜价,通义、豆包、Kimi、文心、混元、智谱……几乎清一色推出免费版、无限对话、长上下文免费开放。海外用户在为每月20美金的订阅纠结时,国内用户已
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posted @ 2026-05-16 17:56 方子敬
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2026年5月1日
一个命令行工具,让背单词变成一件很酷的事
摘要: anki-vocab:一个命令行工具,让背单词变成一件很酷的事 查词 → LLM 生成解析 → TTS 发音 → 存入 Anki → 还能生成考研英语阅读理解练习 GitHub: https://github.com/zhchoice123/anki-vocab 前言 背单词这件事,我折腾了很久。
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posted @ 2026-05-01 22:33 方子敬
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从 CNN 到 ViT,再到多模态大模型:计算机视觉的下一站在哪里?
摘要: 从 CNN 到 ViT,再到多模态大模型:计算机视觉的下一站在哪里? 说明:本文内容由作者基于本地可复现实验结果整理,并使用 AI 辅助润色。 这篇文章不是只做趋势判断,而是用三个小实验说明:为什么 CNN 曾经有效,为什么 ViT 改变了视觉建模方式,以及为什么多模态大模型把计算机视觉带向了“任务
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posted @ 2026-05-01 19:28 方子敬
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