通读《代码大全2》前三分之一内容，我最大的收获是打破了“代码仅为实现功能工具”的固有认知，深刻体会到编程是一门需严谨逻辑、系统思维与工匠精神的工程学科。这部分内容以“打好编程基础”为核心，从代码可读性、…

AI应用架构师的独特视角：人机协作新范式流程设计最佳实践关键词：人机协作、AI应用架构、流程设计、角色定位、反馈循环、责任边界、持续优化 摘要：当AI从“工具”变成“协作伙伴”，我们需要重新思考人与AI的关系——不是“谁替代谁…

12.22 - 12.28 周总结这一周练习了关于字符串专题。 复习了可持久化 trie，并学习了 AC 自动机。 AC 自动机 可以记录多个串互相的前缀关系，并用一个文本串可以匹配多个模式串。 简单来说就是在 trie 树上找 fail，具…

今天是12月29号，上了算法，考了建模语言

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询…

PyTorch-CUDA-v2.8镜像安全性评估：是否适合企业级应用？ 在当前AI研发节奏不断加快的背景下，企业对深度学习环境的一致性、可复现性和部署效率提出了更高要求。一个典型的痛点场景是：数据科学家在本地用PyTorch训练出高精度模型&am…

PyTorch-CUDA-v2.8镜像优势分析：为什么它适合你的大模型项目？ 在大模型训练日益成为AI研发核心环节的今天，一个稳定、高效且开箱即用的开发环境，往往决定了项目的启动速度和迭代效率。然而，现实中我们常常陷入这样的困…

Jupyter Notebook单元测试：验证PyTorch函数正确性 在深度学习项目开发中，一个看似微小的函数错误——比如损失函数梯度计算偏差或张量维度处理不当——就可能让模型训练数天后才暴露出问题。等到那时，排查成本极高，甚至可能导致整…