Trae已上线 Windows 版本

Trae已上线 Windows 版本
🚀2月17日,字节的AI IDE工具-Trae的 Windows 版本终于上线啦🎉!🎉不再是 Mac 独占,现在大家都可以用起来啦💻。 🔍什么是 Trae? Trae(/treɪ/)与 AI 深度集成,是开发者的超级助手🤖。它提供智能问答、代码自动补全以及基于 Agent 的 AI 自动编程能力。使用 Trae 开发项目时,你可以与 AI 灵活协作,大幅提升开发效率📈。 1️⃣完备的 IDE 功能 提供传统 IDE 的所有功能,包括代码编写✍...

DeepSeek-R1横空出世,Prompt真的要被时代抛弃了吗?

DeepSeek-R1横空出世,Prompt真的要被时代抛弃了吗?
DeepSeek-R1横空出世,Prompt真的要被时代抛弃了吗? 最近科技圈被DeepSeek-R1的突破性进展刷屏,许多自媒体开始鼓吹"Prompt工程已死"的论调。这种非黑即白的论断背后,实则暴露了对大模型技术演进规律的误读。当我们深入剖析DeepSeek-R1的技术内核,会发现这恰恰是Prompt工程发展的新里程碑,而非终章。 一、 从思维链到DeepSeek-R1的进化之路 零样本提示的启蒙时代(Zero-Shot Prompting) 早期的GPT-3展示了无需示例直接理解指令的潜力,"请用鲁迅的风格改写这段话"这样朴素的Prompt就能唤...

RAG基础:Markdown指南 – 专业文档结构化的破局之道

RAG基础:Markdown指南 – 专业文档结构化的破局之道
RAG基础:Markdown指南 - 专业文档结构化的破局之道 当非结构化文档成为RAG的阿喀琉斯之踵 在金融、法律、医疗等专业领域,每天产生的PDF技术白皮书、Word版行业报告、PPT培训文档堆积如山。这些看似规范的专业文档,在RAG系统中却如同布满荆棘的迷宫——当我们尝试用LlamaIndex构建证券行业知识库时,发现PDF中的三线表格被解析为离散的文字碎片,Word文档里的流程图变成无序的段落代码,最终导致知识召回率不足35%。 这种现象暴露了传统文档格式的致命缺陷:它们本质上是为人类视觉设计的"视觉结构化"格式,而非机器可理解的"逻辑结构化"数...

何同学的“流量密码”:从219个封面测试看视频点击率的优化之道

何同学的“流量密码”:从219个封面测试看视频点击率的优化之道
何同学的“流量密码”:从219个封面测试看视频点击率的优化之道 在短视频与自媒体高度竞争的时代,如何让作品在海量内容中脱颖而出?知名数码博主何同学通过一项针对219个视频封面的系统性测试,揭示了封面设计对点击率的深层影响,并结合自身创作经验总结出一套“流量密码”。本文将从测试方法、核心结论、数据分析原理、封面与内容的辩证关系以及创作者启示五大维度展开分析,为内容创作提供科学参考。 8.79 复制打开抖音,看看【老师好我叫何同学的作品】何同学工作室的绝密数据 我们测试了219个封面的点... https://v.douyin.com/iPXHj9Eq/ U@l.pD 05/05 dAg:/ ...

Cursor 、v0 和 Bolt.new:当今 AI 编程工具的全面解析与对比

Cursor 、v0 和 Bolt.new:当今 AI 编程工具的全面解析与对比
Cursor 、v0 和 Bolt.new:当今 AI 编程工具的全面解析与对比 AI 驱动的编码工具正在迅速发展,每次新版本的发布都承诺将改变我们的开发流程。这些工具旨在通过智能代码建议、重复任务的自动化,甚至从自然语言提示生成整个代码片段来提升生产力。10月4日,StackBlitz 推出了 Bolt.new,进一步丰富了AI 编码助手的生态系统,并迅速吸引了全球开发者的关注。几天之内,互联网上充斥着文章和视频,宣称 Bolt.new 是“ Cursor 和 v0 的杀手”。 本文将基于我对这些工具的实际使用经验进行实事求是的比较。将分析每个工具的优缺点,告诉在何种情况下以及为什么选择其...

提前体验火上热搜的 Kimi 探索版,我感觉 AI 搜索和百度们完全不是一个物种了

提前体验火上热搜的 Kimi 探索版,我感觉 AI 搜索和百度们完全不是一个物种了
提前体验火上热搜的 Kimi 探索版,我感觉 AI 搜索和百度们完全不是一个物种了 谁能最先用 AI 颠覆搜索,至今还悬而未决。 年初,在体验当下几款热门的 AI 搜索引擎后,我和同事都一致认为,即便百度、Google 等搜索引擎巨头被群狼环视,但还是难以被撼动。 最近发布的 Kimi 探索版带来了很大的惊喜。相比于 AI 搜索更懂人类,我们更希望 AI 搜索引擎能够一步到位,最好就是成为一个带脑子的人类。 先来一剂预防针,目前 Kimi 探索版并未向所有用户开放。 昨天,在探索版上线之后,「Kimi 崩了」这一词条也迅速登上了热搜。不过,Kimi 官方也说了,预计将于下周一向所有用户全量...

机器学习算法之XGBoost

机器学习算法之XGBoost
机器学习算法之XGBoost 来源: https://www.biaodianfu.com 什么是XGBoost? 全称:eXtreme Gradient Boosting 作者:陈天奇(华盛顿大学博士) 基础:GBDT 所属:boosting迭代型、树类算法。 适用范围:分类、回归 优点:速度快、效果好、能处理大规模数据、支持多种语言、支持自定义损失函数等等。 缺点:算法参数过多,调参负责,对原理不清楚的很难使用好XGBoost。不适合处理超高维特征数据。 项目地址:https://github.com/dmlc/xgboost XGBoost的原理 XGBoost 所应用的算法就...

相关性分析:Pearson、Kendall、Spearman

相关性分析:Pearson、Kendall、Spearman
相关性分析:Pearson、Kendall、Spearman 来源: https://www.biaodianfu.com 在分析特征间相关性时,常使用的方法是pandas.DataFrame.corr: DataFrame.corr(self, method=’pearson’, min_periods=1) 其中包含的方法主要为: pearson:Pearson相关系数 kendall:Kendall秩相关系数 Spearman:Spearman等级相关系数 Pearson相关系数 在统计学中,皮尔逊相关系数相关系数(英语:Pearson product-moment corre...

机器学习算法之逻辑回归

机器学习算法之逻辑回归
机器学习算法之逻辑回归 来源: https://www.biaodianfu.com 逻辑回归算法的名字里虽然带有“回归”二字,但实际上逻辑回归算法是用来解决分类问题的。简单来说, 逻辑回归(Logistic Regression)是一种用于解决二分类(0 or 1)问题的机器学习方法,用于估计某种事物的可能性。比如某用户购买某商品的可能性,某病人患有某种疾病的可能性,以及某广告被用户点击的可能性等。 注意,这里用的是“可能性”,而非数学上的“概率”,logisitc回归的结果并非数学定义中的概率值,不可以直接当做概率值来用(逻辑回归是基于分布假设建立的,假设在现实案例中并不是那么容易满...

机器学习算法之朴素贝叶斯

机器学习算法之朴素贝叶斯
机器学习算法之朴素贝叶斯 来源: https://www.biaodianfu.com 贝叶斯分类是一类分类算法的总称,这类算法均以贝叶斯定理为基础,故统称为贝叶斯分类。而朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单,也是常见的一种分类方法。 贝叶斯定理 贝叶斯定理实际上就是计算“条件概率” 的公式。条件概率(Conditional Probability)是指在事件 B 发生的情况下,事件 A 发生的概率,用 P (A|B) 表示,读作在 B 条件下的 A 的概率。 根据上图,可以很清楚地看到在事件 B 发生的情况下,事件 A 发生的概率就是 $P(A cap B)$除以 $P (B)$。 $...

风险控制:信用评分卡模型

风险控制:信用评分卡模型
来源: https://www.biaodianfu.com 什么是信用评分卡模型? 评分卡模型又叫做信用评分卡模型,最早由美国信用评分巨头FICO公司于20世纪60年代推出,在信用风险评估以及金融风险控制领域中广泛使用。银行利用评分卡模型对客户的信用历史数据的多个特征进行打分,得到不同等级的信用评分,从而判断客户的优质程度,据此决定是否准予授信以及授信的额度和利率。相较资深从业人员依靠自身的经验设置的专家规则,评分卡模型的使用具有很明显的优点: 判断快速 :系统只需要按照评分卡逐项打分,最后通过相应的公式计算出总分,即可准确判断出是否为客户授信以及额度和利率。 客观透明 :评分卡模型的...

机器学习之特征选择方法

机器学习之特征选择方法
来源: https://www.biaodianfu.com 特征选择是特征工程里的一个重要问题,其目标是寻找最优特征子集。特征选择能剔除不相关(irrelevant)或冗余(redundant)的特征,从而达到减少特征个数,提高模型精确度,减少运行时间的目的。另一方面,选取出真正相关的特征简化模型,协助理解数据产生的过程。并且常能听到“ 数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限而已 ”,由此可见其重要性。但是它几乎很少出现于机器学习书本里面的某一章。然而在机器学习方面的成功很大程度上在于如果使用特征工程。 特征选择是一个过程,您可以自动选择数据中您感兴趣的对预测变量...

几行乱码让大模型获得科学思维:超级提示

几行乱码让大模型获得科学思维:超级提示
https://github.com/NeoVertex1/SuperPrompt#superprompt 不过两三天的时间,仅有两个 Markdown 文件的 GitHub 项目为何竟能收获 1.9k star? 仔细一看,其中一个 Markdown 文件是一个流程图,另一个 Readme 文件的主要内容则是一大篇大模型提示词(prompt。而如果你细读这个 prompt,却发现里面仅有寥寥数句人类能懂的话,其余都是一些奇怪的 XML 标签、符号与函数定义。 超级提示 这是一个我决定开源的项目,因为我认为它可能有助于其他人了解人工智能代理。 这个提示花了我几个月的时间,仍然处于永久测试阶段...

机器学习入门

机器学习入门
拥抱人工智能,从机器学习开始 背景: 自“阿尔法狗”(AlphaGo)完胜人类围棋顶尖高手后,有关人工智能(AI)的讨论就从未停歇。工业4.0方兴未艾,人工智能引领的工业5.0时代却已悄然苏醒。 人工智能的火爆离不开互联网、云计算、大数据、芯片和软件等技术的发展,而深度学习的进步却是当今人工智能大爆炸的核心驱动。 作为一个跨学科产物,人工智能的内容浩如烟海,各种复杂的模型和算法更让人望而生畏。那么作为一个普通程序员,在已有语言技能的前提下,该如何拥抱变化,向人工智能靠拢?如何在自己的工作中应用人工智能?学习人工智能应该从哪里开始? 人工智能并非遥不可及,人人都可以做人工智能! 人工智能是让机器...

[转载]使用Cursor,2个晚上做了一个PDF转Markdown的工具

[转载]使用Cursor,2个晚上做了一个PDF转Markdown的工具
来源:https://blog.vcvit.me/2024/08/11/use-cursor-2-nights-built-pdf-to-markdown-tool/ 今天使用 Cursor,2 个晚上做了一个 PDF 转 Markdown 的工具,真的是一行代码都没有写。我不禁重新思考,这何尝不是一种 0 代码?程序员真的可以被替代么?以前我的个人感受是 GPT 确实能帮助很多会用的人,提高 80%的效率。但是今天真的有一个程序,100%是 AI 生成的,这个感受还是有些不一样的。未来一定是有更宽泛知识面的程序员能吃上这碗饭,你要懂更多的编程概念,前端,后端,数据库,权限,交互,体验等等,...