职场与AI

普通人面对人工智能，最容易犯这2个错误。#尹烨科普

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普通人面对人工智能，最容易犯这2个错误。#尹烨科普
https://bibigpt.co/share/html/0f842401-022f-4b3a-9c29-8da8e07fd611 AI 摘要：普通人面对人工智能，最容易犯这2个错误。#尹烨科普 #尹烨罗振宇聊人工智能 摘要 这段视频中，华大集团CEO尹烨以生动的“铁匠铺”比喻，阐述了普通人面对人工智能（AI）时最容易犯的两个错误。他强调，AI并非万能，不能完全替代人类工作，而是应该将其视为“徒弟”，通过清晰的任务定义和指导，实现人机协作，发挥AI的巨大潜力。同时，也要避免将AI神化，保持清醒的认知。 亮点 💡 误解一：AI可以替代我，我可以清闲了。 许多人认为AI可以包...

AI爬虫正在摧毁中小网站？开发者被迫封禁整个国家IP自救实录

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AI爬虫正在摧毁中小网站？开发者被迫封禁整个国家IP自救实录
「我的网站每分钟被AI爬虫请求上千次，服务器已经快烧起来了！」——这已成为全球独立开发者最真实的噩梦。当科技巨头们疯狂抓取数据训练AI时，无数中小网站正默默承受着这场数据掠夺战的代价。 一、AI爬虫攻击现场直击 1.1 个人开发者的崩溃日记 案例1：技术教育家Xe Iaso的Git服务器遭遇亚马逊爬虫持续轰炸，即使屏蔽巴西IP仍无法阻止 经典语录：「如果你们非要抓取数据，请先打钱升级我的服务器！」 防御手段：修改robots.txt ➡️ 拦截特定User-Agent ➡️ 最终被迫考虑关闭公开访问 1.2 开源项目的生存危机 F...

AI时代：从”拆房子”到”盖新楼”的社会进化指南

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AI时代：从”拆房子”到”盖新楼”的社会进化指南
很多人总担心被AI抢工作，其实真相是：AI真正要拆的不是某个岗位，而是我们习以为常的"公司"这栋楼。 在人类历史上，每一次重大技术革命都深刻改变了生产关系和社会结构。蒸汽机带来了工业革命，电力和石油催生了第二次工业革命，计算机和互联网引领了信息革命。而今天，我们正站在人工智能革命的风口浪尖，这场革命不仅仅是技术的升级，更将彻底重塑我们的社会组织形式和生产关系。 第一幕：当老房子开始倒塌（2024-2035） 想象一下，你所在的公司就像一座古老的建筑。AI不是来偷走你桌上的电脑，而是像一台巨大的推土机，正在动摇整个建筑的地基。 有趣的是，当AI开始工作时，它并不是一个岗位一...

令爷预测：马斯洛金字塔坍塌后的文明新形态

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幸福具象化 当一个人的月薪仅有两千时，生活会显得相当拮据。在城中村的握手楼里，居住环境极其恶劣，房间狭小昏暗，终日不见阳光，甚至还会有蟑螂出没。这样的居住条件，可能连一张属于自己的床都难以拥有，生活压力巨大。 然而，当薪资提升到月薪五千后，生活仿佛被按下了“美颜”按钮，开始变得有声有色。此时，阳光也仿佛更眷顾生活，可以自在地逛超市，享受购物的乐趣；也可以去电影院看一部喜欢的电影，放松紧绷的神经；偶尔还能和朋友一起下馆子，品尝美食，慰藉味蕾。这种情况下，幸福感会成倍增长。 若薪资进一步提升到月薪五位数，生活的层次又会迎来新的升级。这时，不仅会有闲钱，还会开始关注投资理财，让钱生钱，为自己的未来...

令爷思考：人类迷失在AI时代

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令爷思考：人类迷失在AI时代
奇点临近：AI驱动的人类文明跃迁与多维演化 人类的进化史是一部不断加速的历史。从生物学角度看，人类出现的历史有600万年；现代智人已有约20万年历史；而文明的出现仅有短短5000年。这种加速度背后有着深刻的逻辑：每一次关键技术的突破都为人类创造了更多的剩余时间和精力，从而推动下一轮更快的进步。 农业革命是第一个关键拐点。当人类学会驯化动植物，我们不再需要整日奔波于采集和狩猎，能够积累大量剩余产品，这释放了时间和精力去发展技术、建立复杂社会结构、创造文化艺术。正是这种"时间剩余"催生了早期文明的繁荣。 工业革命是第二个加速点。机械化生产极大提高了效率，使人类进一步摆脱体力劳动...

Browser Use – 让 AI 像人类一样使用浏览器

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Browser Use – 让 AI 像人类一样使用浏览器
AI时代如果能够通过大模型自动操作浏览器，无论是网页抓取、自动化测试还是数据收集都能大大提高效率。 因为你无须编写和维护复杂的xpath、正则、css选择器脚本。今天，喵将介绍一个非常有趣的工具——browser-use，并结合 DeepSeek 模型，展示通过 AI Agent自动化操作浏览器。 https://www.bilibili.com/video/BV1vVfVYmEEu/?spm_id_from=888.80997.embed_other.whitelist&bvid=BV1vVfVYmEEu&vd_source=90eb330be42d509529d1b7fa78988f5a ...

熵减悖论：人类创造的秩序，是否正在加速宇宙的终极热寂？

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熵减悖论：人类创造的秩序，是否正在加速宇宙的终极热寂？
在物理学中，熵（Entropy）是衡量系统混乱程度的指标，而热力学第二定律告诉我们：孤立系统的熵永不减少。宇宙的终极命运，或许是一个所有能量均匀分布、不再有生命与运动的“热寂”（Heat Death）。但人类似乎天生抗拒熵增——我们建造城市、发展科技、创造艺术，不断在局部建立秩序。这种努力是否反而加速了宇宙整体的熵增？这就是“熵减悖论”的残酷真相。 一、熵减悖论的核心：秩序的成本远超想象 局部的熵减（如建造一座图书馆整理书籍）必然需要外界输入能量，而能量转化过程会向环境释放更多无序。每一次人为的秩序建立，都在为宇宙总熵“充值”。例如： 空调的代价：当空调将室内温度降低（局部熵减），其压缩机...

奇点临近：AI驱动的人类文明跃迁与多维演化图谱

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奇点临近：AI驱动的人类文明跃迁与多维演化图谱
人类出现的历史有600万年，现代人类也有20万年历史，而文明出现只有5000年。导致文明快速进化的主要因素是：人类驯化了动植物，能积累大量剩余产品，也就有时间和精力去推进技术，社会和文化等。 按照这个逻辑，AI的出现和发展，进一步解放人类的劳动，是不是又一次的导致人类将剩余大量的时间和精力，那么人类的未来将会如何演化？ 大纲 人类文明的演进确实呈现出非线性加速特征，AI技术的突破正在开启新的历史周期。结合农业革命的历史规律和数字时代的特殊属性，未来演化可能呈现以下六个层面的深刻变革： 认知革命2.0阶段 脑机接口与神经增强技术将重塑人类认知边界，形成"生物智能+人工智能&qu...

正则表达式入门教程

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正则表达式入门教程
5分钟搞懂 —— 正则表达式 （by 令爷） 引言 正则表达式是一种强大的文本匹配和处理工具。它就像是一个神奇的模式识别系统,能帮助我们在文本中查找、匹配和替换特定的字符串。无论是验证用户输入、处理文本文件,还是进行数据分析,正则表达式都能大显身手。 让我们通过一个简单的例子开始。假设你需要在一篇文章中找出所有的电话号码,你会怎么做?如果手动查找,这将是一项耗时的工作。但使用正则表达式,我们可以用一行代码就能完成这个任务。 1. 基础匹配 在深入学习正则表达式之前,我们先从最简单的开始 - 普通字符的匹配。 当我们在文本中查找一个确切的词时,可以直接使用这个词作为正则表达式。比如: 要查找...

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

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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...

用户调研之标准化可用性问卷

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用户调研之标准化可用性问卷
用户调研之标准化可用性问卷 来源：https://www.biaodianfu.com/summary-of-examined-usability-surveys.html 最近收到了对两个平台进行对比调研的需求，原以为做下简单的问卷设计就可以了，找了一些资料发现中间的门道还是非常的深，想要很好的掌握实属不易。可用性测试的问卷有很多中，如下图： 什么是标准化的问卷 问卷是一种用于获取被测者信息的表格，问卷的题目可以是开放式的问题，但更典型的是选择题或打分题。标准化问卷是被设计为可重复使用的问卷，通常有一组特定的问题使用特定的格式按照特定的顺序呈现，基于用户答案产生的度量值具有一定的规则（...

Pandas基础教程之替换SQL

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Pandas基础教程之替换SQL
Pandas基础教程之替换SQL 来源： https://www.biaodianfu.com 对于很多数据分析的同学来说，最熟悉的莫过于SQL，针对数据处理问题，脑海里的第一反应也往往都是SQL，而在日常的工作中往往也需要在Pandas的DataFrame数据上处理和分析数据，今天就一起来学习Pandas。 使用Pandas代替SQL 选择列 ## select COL1, COL2 from TABLE; # df.loc[:, ["COL1", "COL2"]] pandas中loc与iloc区别 在Pandas中，iloc和loc是两种...

机器学习/数据分析之缺失值处理

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机器学习/数据分析之缺失值处理
机器学习/数据分析之缺失值处理 来源： https://www.biaodianfu.com 在机器学习数据预处理阶段经常需要对数据进行缺失值处理。关于缺失值的处理并没有想象中的那么简单。以下为一些经验分享。 数据缺失类型 完全随机丢失（MCAR，Missing Completely at Random） ：某个变量是否缺失与它自身的值无关，也与其他任何变量的值无关。例如，由于测量设备出故障导致某些值缺失。 随机丢失（MAR，Missing at Random） ： 在控制了其他变量已观测到的值后，某个变量是否缺失与它自身的值无关。例如，人们是否透露收入可能与性别、教育程度、职业等因素...

机器学习算法之K-近邻（KNN）

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机器学习算法之K-近邻（KNN）
机器学习算法之K-近邻（KNN） 来源： https://www.biaodianfu.com 什么是K-近邻算法？ K近邻法(k-nearest neighbor, k-NN)是1967年由Cover T和Hart P提出的一种基本分类与回归方法。它的工作原理是：存在一个样本数据集合，也称作为训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一个数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后，将新的数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本最相似数据(最近邻)的分类标签。一般来说，我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据，这就是k-近邻算法中k的出...

数据科学中10个应用广泛的统计方法

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数据科学中10个应用广泛的统计方法
以下是数据科学中广泛应用的十个统计方法的详细描述： 1️⃣ 中心极限定理 (Central Limit Theorem, CLT) 描述： 中心极限定理告诉我们，无论原始数据的分布是什么样的，只要我们取足够多的样本（通常认为样本量大于30就够了），这些样本的均值分布会趋向于正态分布。这个理论是统计学的基石之一，因为它让我们能够在许多情况下使用正态分布来进行推断。 举例： 假设我们在调查一个城市中每天咖啡店的销售量。即使每天的销售量分布不均匀（有些天销售量很高，有些天则很低），但如果我们每天抽取一个样本，并记录这些样本的均值，随着样本数量的增加，这些均值会形成一个正...