本课程是概率理论和数理统计的入门基础课程, 着重于在理解概率模型和统计方法中所必须的概率基础和统计思想学习. 课程内容包括概率公理,基础组合排列方法, 离散和连续随机变量, 概率分布, 数学期望,中心极限定理; 点估计方法, 包括矩估计方法, 极大似然估计方法等, 显著性检验方法, 包括一样本均值检验, t 检验和两样本均值检验, t检验, F检验等. 以及Pearson Chi-square检验

AI时代真正的威胁不是技术，而是个体对他人的生存依赖。要摆脱“薪资奴役”，必须成为“高能动性”的超级个体。通过重塑环境，利用“内容与媒体”这一无需许可的杠杆，挖掘自身独特的经历与反常识观点，明天就发布第一篇内容。在真实世界的试错与持续纠偏中，开启掌控自我命运的闭环。

定位是"AI 同事"——不是问答机器人，而是真正帮你把事情做完、交付成品的 Agent。 它做的是成品，不是建议 你说"帮我准备下周一的客户续约会议"，它会自己去拉 CRM 数据、整理要点、生成一份简报文件，然后问你"要发给对方 CTO 吗？"——等你点确认才发出去。全程你只在关键节点审批，其余的它跑完。 接入你已有的工具 内置了 25+ 工具集成：GitHub、Slack、Jir

这是一本关于AI智能体基础设施的书籍，这些基础设施为智能体提供工作空间、行为边界，以及可靠地保存和发布结果的方式。 目前刚开始连载，已有内容是关于沙盒的。

它将微信小程序从选题、备案、开发到变现、审核、推广的全生命周期拆解成了程序化指令，让 AI 不再只是写代码的工具，而是变成一个懂微信生态规则的运营顾问。这件事的价值在于把“行业暗知识”显性化了。很多开发者能写出代码，却卡在个人主体不能接 AI 接口、激活码模式会导致封号、或者小红书引流被限流这些坑里。项目通过提供结构化的 Markdown 文档作为 AI 的上下文，解决了 AI 容易一本正经胡说八

中国传统纹样图鉴（Wényàng） 是一个开放、免费、面向设计师与文化爱好者的中国传统纹样图录项目。 我们把散落在瓷器、织锦、建筑、漆器中的传统纹样，重新整理成一份结构化、可检索的开放素材： 🖼 100 张高清纹样卡片图（1086×1448 PNG），按 6 大类组织； 📝 每张配一份纹样资料：中文名 + 英文名、一句话简介、文化寓意、视觉关键词，以及一页中文详情（纹样构成 / 视觉特征 /

统一母版提示词 请生成一张竖版 3:4 的超写实潮流人物海报。 画面主体为【人物设定】，正在从一个完整的【社交平台界面】中突破出来。人物采用站立姿势，双手分别自然抓住界面左右两侧边框，手指真实包住边缘；头部、肩膀和上半身明显向镜头方向伸出框外，下半身仍保留在界面内部，形成强烈、清晰、可信的立体破框效果。 镜头使用高机位垂直俯拍视角，只对人物应用夸张的 10mm 超广角鱼眼透视，使人物头

在2026年，得益于量化技术和统一内存的发展，本地硬件已能承载约80%的日常AI任务。选择本地设备的核心在于内存/显存容量，而非单纯的计算速度。本文梳理了从0元现有设备到4700美元桌面工作站的10个硬件层级，帮助用户根据实际预算与需求，零调用费、高隐私地构建本地AI及业务自动化流。

谷歌资深工程师分享如何发掘高价值技术问题：不靠凭空憋灵感，而是像“海绵”一样在日常沟通中倾听并吸收痛点；让问题适度沉淀，以提炼出共性本质；在动手前通过原型和沟通进行压力测试。解决这些问题能建立长期信任，形成良性循环，从而持续扩大技术影响力。

哈佛与宝洁合作的实地实验显示，生成式AI已展现出“控制论队友”的协同潜力。研究表明，AI辅助的个人产出质量可比肩传统人类团队，有助于打破技术与商业的跨职能壁垒，并能提供积极的情感反馈。在创新流程中，AI能有效提升初始创意质量，而人类在最终的评估筛选环节依然保有关键的独特价值。

ego-lite是一个专为AI Agent设计的浏览器，支持Claude Code、Codex等工具在独立空间内并行任务。它能直接继承Chrome的登录状态、Cookie和插件，Agent在后台处理数据抓取或自动化操作，用户在前台正常办公，互不干扰。通过将操作封装为JavaScript函数而非频繁的截图指令，其任务处理速度提升了2.5倍，并显著降低了Token消耗。现在的浏览器自动化工具大多在远程

生成一张极简风格的手掌分析信息图（Palm Profile infographic）。保持手掌照片完全不做修改，保留所有原始掌纹、纹理、比例和标记，不得美化、重绘或改变。 基于照片中实际可见的手掌特征进行分析，解读：生命线、感情线、智慧线、命运线、太阳线、婚姻线、子女线、旅行线；以及木星丘、土星丘、太阳丘、水星丘、金星丘、月丘；同时分析手型、手指特征和关键标记。 请直接在原始手掌照片上添加编号标

2026年，AI编程带来的效率提升是2倍而非10倍。大模型虽能通过自动反馈循环高效完成客观、明确的编码任务，但在代码架构、可维护性及文档编写上仍有局限。作者认为，单靠模型性能升级难以实现10倍的生产力飞跃，未来的效率红利将主要来自围绕现有模型能力重构的工作流与配套工具链。

除了常见的电梯调度算法介绍，文章还可视化的比较了不同算法在不同人流情况下的优劣势。 以及那种比较先进的让乘客提前输入目的楼层的“目的楼层派梯”系统，可能比传统上下行按钮产生更长的等待时间。它主要可能在楼层极高、同组电梯达到八部以上等特殊场景中占优。

GPT Image 2提示词： 根据附带角色原图创建一张“角色身份固定参考图表”，横向 16:10，浅灰白背景，专业视觉资料板布局。首要目标是让所有面板一眼看出是完全相同的角色，而不是多个相似人物。 将参考图中的角色身份视为不可更改的硬性约束。严格锁定： 脸部宽高比例、颧骨、脸颊、下颌和下巴 眼睛轮廓、眼距、眼睑结构和视线气质 眉毛弧度、粗细、颜色和眉眼距离 鼻梁、鼻尖、鼻翼以

reverse-skill 是一套面向 AI Agent 的逆向技能路由包，它把二进制分析、移动端逆向、CTF 攻防等场景的完整方法论和工具链整合到一起，为自动化安全分析提供可复用的工作流。 当 AI Agent 遇到 APK、ELF、JS 加密或渗透测试目标时，它不再需要临时决定使用 jadx、Frida 还是 IDA，而是通过 RULES.md → MASTER-ROUTING.md → c

本课程参考了斯坦福著名的大模型公开课 CS336 ： Language Modeling from Scratch ，同时又为中文学习者量身打造。 🛠️ 覆盖预训练数据工程、Tokenizer、Transformer、MoE、GPU 编程 (CUDA/Triton)、分布式训练、Scaling Laws、推理优化及对齐 (SFT/RLHF/GRPO) 🚀 6 个渐进式作业 + 代码驱动，建立

作者用一套代码跑出了6个不同主题的站点：全球局势、科技、金融、大宗商品、能源、"幸福指数"。桌面版支持 macOS / Windows / Linux。 1.核心是什么 500+ 精选新闻源，覆盖15个类别，AI 实时综合成简报。地图引擎双模式：3D 地球（globe.gl）和 WebGL 平面地图（deck.gl），56种地图图层可叠加——军事动态、经济信号、灾难预警、局势升级，可以交叉关联

CS146S是斯坦福的The Modern Software Developer课程，可以简单理解为教你vibe coding的课。

面对眼花缭乱的AI新工具，少即是多！无需盲目追逐花哨插件与复杂提示词，掌握GitHub Copilot核心底座即可。通过“原型设计-方案规划-自动驾驶实现-人工迭代-跨模型审查”的极简工作流，就能稳定高效交付优质代码。玩转核心底座，简单才是提效硬道理！