不试图预测只努力创造
我的朋友，你学习《易经》，因为很多老师推荐，这是一本智慧的书，从中可以懂得世界缘由、未来趋势。
听过很多次课，却缺乏深度掌握。上课环顾左右，同学大多比我认真，能理解老师讲解。一个同学被叫上讲台，对卦象详细分析，得出结论，让人惊讶。开始到结束，我表示了配合姿态，但确实没有真正懂得，后续可能会深入研究。
原因之一，学习之初有一种感受，从实践工作中，得到未来愿景，不应预测，规划计划不是应
人工智能
工作流 x 深度学习：揭秘蓝耘元生代如何用 ComfyUI 玩转 AI 开发
目录一、从 “代码噩梦” 到 “积木游戏”：我与工作流的初次碰撞二、深度学习：复杂而迷人的 “数字迷宫”（一）深度学习的神秘面纱（二）深度学习的发展历程（三）深度学习面临的挑战三、ComfyUI到底是啥？它能吃吗？四、深度学习的 “脚手架”：为什
一网打尽GEO数据集全目录信息
1 GEO菜单初览
1.1 GDS目录
1.2 GPL目录
1.3 GSE目录
1.4 GSM目录
2 使用R包rvest下载GEO菜单
2.1 以GPL数据的一个页面为例
2.2 批量下载GPL数据目录
2.3 批量下载GSE数据目录
2.4 批量下载GSM数据目录
2.5 保存及更新下载的数据
3 使用R包tidyverse整理GEO菜单
3.1 整理GPL数据目录
3.2 整理GSE数据目录
Apache Flink——任务（Tasks）和任务槽（Task Slots）
一、任务槽（Task Slots）
Flink 中每一个 worker(也就是 TaskManager)都是一个 JVM进程，它可以启动多个独立的线程，来并行执行多个子任务（subtask）。
TaskManager 的计算资源是有限的，并不是所有任务都可以放在一个TaskManager上并行执行。并行的任务越多，每个线程的资源就会越少。为了控制并发量，我们需要在 TaskManager 上对每个
AI赋能原则2解读思考：从权威到机制-AI 时代的分层式信任体系
目录一、AI 的“撒谎”：技术能力还是系统性风险？（一）生成式机制的幻觉性（hallucination）（二）多模态模型的构建方式导致的结构偏移（三）任务驱动可能诱导“策略性输出”二、在真假交织的时代：信任不再来自“权威”，而来自“
AI之Tool：Prism的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略
AI之Tool：Prism的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略目录Prism的简介1、特点Prism的安装与使用方法1、安装2、使用方法(1)、启动与访问（快速开始）(2)、创建项目与邀请协作者(3)、在原生 LaTeX 编辑器中撰写与编译(4)、调用 GPT-5.2 进行写作与修订(5)、文献检索与整合(6)、白板公式与图表转换(7)、语音编辑(8
蓝耘智算携手DeepSeek，共创AI未来
🌟 各位看官号，我是egoist2023！
🌍 种一棵树最好是十年前，其次是现在！
🚀 今天来学习如何通过蓝耘智算使用DeepSeek R1模型
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目录一、前言DeepSee
功能解剖学1-7.肩关节运动评估
《功能解剖学》读书笔记之【7.肩关节运动评估】
图1-23~1-24
定量分析有3个自由度的关节是很困难的，尤其是肩部关节的运动和位置，原因是某些术语的定义很含糊。例如，如果外展运动被定义为上肢远离身体正中平面的运动，那么这个定义只适用上肢在90°内的上举，因为超过这个角度，上肢是朝靠近身体中轴方向运动的，所以用“内收”这个词将更确切。然而在实际中，为强调这个过程的连续性，我们仍然使
AI Ping 上新限免：GLM-4.7 与 MiniMax-M2.1 实测对比
引言：AI Ping上新双旗舰，一站式免费解锁国产大模型核心能力在大语言模型（LLM）的落地应用中，“AI Ping”已成为衡量模型实用价值的核心指标——它并非传统网络的连通性检测，而是针对LLM的响应效率、内容质量、资源消耗的综合探测体系。当前，AI Ping平台重磅上新两款国产旗舰模型并开放免费体
