当AI成为开发伙伴，我们的代码架构该向何处去？
当AI成为开发伙伴，我们的代码架构该向何处去？过去三年，我一直在维护一套内部的后台管理系统。从最初几个人快速搭建的MVP，到现在支撑着公司六个业务线的核心运营，这个系统经历了一次彻底的重构。重构的原因很简单：代码变得“不可爱”了。不是不能跑，而是每次加新功能都像在雷区里跳舞。改一行代码，
人工智能
这样的临床预测模型SCI，医学小白一样可以发表
上次分享了一篇关于meta分析的文章~这样的meta分析SCI，医学小白一样可以发表，很多小伙伴说自己单位规定meta分析不能用来毕业，想学习别的发文方法。现在分享一篇适合医学小白学习的临床预测模型文章，这篇文章发表在ANNALS OF MEDICINE期刊上，该期刊的影响因子：4.709，这篇文章的题目：A practical nomogram based on systemic inflamm
用AI搞定毕业旅行超支？我靠自动代码补全工具做了个省钱神器
前几天我们学校毕业群被一个同级艺术班同学做的一个毕业旅行省钱小程序刷屏。起因是这样，为控制预算，这个同学用文心快码做了个毕业旅行省钱小程序，输入目的地和预算后，自动生成带省钱提示的行程单。比如“昆明某青旅提前3天订省50元”“洱海游船学生证半价”之类，挺实用，而且针对性挺强，群里好多同学都说要在自己旅
2022-07-02概率（九
写概率这个主题又到了（九的时候，想想写了9天，其实也只是写到一些比较浅的表层东西。但总的来说，我把概率的数学本质和社会之间的关系，以及一些相互跨越的东西掏了出来。
说概率，就要说到卡尔达诺，就要讲赌博，然后又要讲蒙特卡罗方法，就要讲到圆周率兀，就要讲到无限不循环，就是在讲数学。
到目前为止，兀的小数点后面已经远远不止在阿基米德算出来的，也不止是刘徽算出的，也超越了祖冲之所算的7位了，已经算到了小数
【AI】AI编程助手：Cursor、Codeium、GitHub Copilot、Roo Cline、Tabnine
文章目录
一、基本特性对比
二、收费标准
三、私有部署能力
1、Tabnine
2、Roo Code
三、代码补全与自然语言生成代码
四、安装
独立的IDE安装
插件安装
五、基本使用
（一）Cursor
（二）GitHub Copilot
1、获取代码建议
2.聊天
1）上下文
2&
API 入门 (20) 转换目标为API——资源和相互关系
在上一篇文章中，我们了解到 REST API 与 HTTP 请求是如何映射的。接下来，我们继续探索如何把 API 的目标转换成 REST API 。
我们会安装下面四个步骤进行转换：
找出资源及其关系
分析资源的操作
设计资源路径
表示为 HTTP 方法
API 目标表格
API 目标表格描述了用户是谁，能做什么，如何做，需要提供什么，获得什么结果，最终形成用户的目标。
为了方便后面的讨论，我
读《财富的起源》13
制造有趣的外生因素
传统经济学理论就像碗中球，无论我们让球滚到碗中的什么地方，它都会回到同一个均衡点上。
震动一开始就会让球离开均衡点，不断地在碗内滚动。当我们压弯碗的一边（请想象这是一只橡胶碗），改变约束的形状，最终球会根据碗的新形状而在一个新的均衡点停下。
模型限制之外的变量被称为外生变量，而模型限制内的变量则被称为内生变量。典型的外生变量包括客户喜好、技术创新、政府调控和天气变化。
在传统经
一文搞懂池化层！Pooling详解(网络下采样篇)
池化(Pooling)是卷积神经网络中的一个重要的概念，它实际上是一种形式的降采样。有多种不同形式的非线性池化函数，池化层会不断地减小数据的空间大小，因此参数的数量和计算量也会下降，这在一定程度上也控制了过拟合。通常来说，CNN的卷积层之间都会周期性地插入池化层
一. 池化的目的及作用
池化层大大降低了网络模型参数和计算成本，也在一定程度上降低了网络过拟合的风险。概括来说，池化层主要有以下五点
