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  • pdf文档 05-MoonBit 编程语言(WASM 技术)服务端应用展望以及对Kubernetes生态的影响

    MoonBit 编程语言(WASM 技术) 服务端应用展望 以及对Kubernetes生态的影响 沙渺(MoonBit 语言社区开发者) 本分享包含大量目前尚处在早期开发阶段甚至概念阶段, 尚未获得广泛应用的技术。 仅为前景展望,不推荐用于当前立项开发的实际工程。 敬请注意 内容 • WASM 技术栈现状和 WASM 后端应用的构想 • MoonBit 语言介绍 • MoonBit
    0 码力 | 30 页 | 3.41 MB | 9 月前
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  • pdf文档 清华大学 普通人如何抓住DeepSeek红利

    SVG矢量图 · 基础图形 · 图标 · 简单插图 · 流程图 · 组织架构图 常规绘图 DeepSeek的深度思考过程独树一帜 《香料三重奏》茄椒肠卷配酸奶薄荷酱 ??? 灵感地图:巴尔干半岛香料 × 地中海清新感 × 日式天妇罗手 法 ??? 结构解构: 1.青椒薄片 - 采用日式天妇罗手法炸至半透明,形成琥珀色脆网 2.茄泥慕斯 - 融入保加利亚红椒粉与希腊酸奶,制成空气感慕斯 间内熟悉公司的产品线、组织 结构、内部系统以及行业情况。然而,公司的产品手册复杂,部门间的职责不清晰,内部系统操作繁琐,行业信 息量庞大,这些都让小李感到不知所措。他担心自己无法在短时间内快速上手,影响工作效率和表现。 以往的解决方式: • 依赖同事的口头介绍,容易遗漏重要信 息。 • 手动查阅厚重的产品手册和内部文档, 耗时较长。 • 参加多部门的培训,但信息量大,难以 消化。 • 通过网络搜索行业信息,但信息分散, 建议沟通框架:紧急情况说明+短期解决方案+责任承诺。例如: “张总,我家里老人突发中风住院(附病历),需要请假3天。我已将项目A的测试环节交接给小刘(附交接文 档),每天早晚会同步进度。周四返岗后加班追赶,确保不影响上线。” 2. 生成具体话术(用AI优化表达) p 操作:输入你的草稿:“张总,我家里有事要请假,但项目我会尽量兼顾。” p AI优化建议: • 强化共情:增加“我知道现在项目关键期,非常抱歉给您添麻烦”。
    0 码力 | 65 页 | 4.47 MB | 7 月前
    3
  • pdf文档 DeepSeek从入门到精通(20250204)

    为AI提供必要的背景信息 “假设你是一位19世纪的历史学家,评论拿 破仑的崛起” 任务定义器 明确指定AI需要完成的任务 “为一篇关于气候变化的文章写一个引言, 长度200字” 输出塑造器 影响AI输出的形式和内容 “用简单的语言解释量子力学,假设你在跟 一个10岁的孩子说话” AI能力引导 器 引导AI使用特定的能力或技 能 “使用你的创意写作能力,创作一个关于时 间旅行的短篇故事” 探索非常规的提示语方法 结合最新AI研究成果,拓展应用边界 设计实验性提示语,推动AI能力的进化 伦理意识 在提示语中嵌入伦理考量 设计公平、包容的AI交互模式 预防和缓解AI可能带来的负面影响 掌握提示语设计:AIGC时代的必备技能 提示语设计的进阶技能 表1-3-3提示语设计进阶技能子项 核心技能 子项 语境理解 深入分析任务背景和隐含需求 考虑文化、伦理和法律因素 预测可能的误解和边界情况 探索非常规的提示语方法 结合最新AI研究成果,拓展应用边界 设计实验性提示语,推动AI能力的进化 伦理意识 在提示语中嵌入伦理考量 设计公平、包容的AI交互模式 预防和缓解AI可能带来的负面影响 提示语设计的核心技能体系不仅涵盖了技术层面的专 业知识,更强调了认知能力、创新思维和软实力的重 要性。 这些核心技能构成了提示语设计的基础,涵盖了从问 题分析到创意生成,再到结果优化的全过程。
    0 码力 | 104 页 | 5.37 MB | 7 月前
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  • pdf文档 清华大学 DeepSeek 从入门到精通

    为AI提供必要的背景信息 “假设你是一位19世纪的历史学家,评论拿 破仑的崛起” 任务定义器 明确指定AI需要完成的任务 “为一篇关于气候变化的文章写一个引言, 长度200字” 输出塑造器 影响AI输出的形式和内容 “用简单的语言解释量子力学,假设你在跟 一个10岁的孩子说话” AI能力引导 器 引导AI使用特定的能力或技 能 “使用你的创意写作能力,创作一个关于时 间旅行的短篇故事” 探索非常规的提示语方法 结合最新AI研究成果,拓展应用边界 设计实验性提示语,推动AI能力的进化 伦理意识 在提示语中嵌入伦理考量 设计公平、包容的AI交互模式 预防和缓解AI可能带来的负面影响 掌握提示语设计:AIGC时代的必备技能 提示语设计的进阶技能 表1-3-3提示语设计进阶技能子项 核心技能 子项 语境理解 深入分析任务背景和隐含需求 考虑文化、伦理和法律因素 预测可能的误解和边界情况 探索非常规的提示语方法 结合最新AI研究成果,拓展应用边界 设计实验性提示语,推动AI能力的进化 伦理意识 在提示语中嵌入伦理考量 设计公平、包容的AI交互模式 预防和缓解AI可能带来的负面影响 提示语设计的核心技能体系不仅涵盖了技术层面的专 业知识,更强调了认知能力、创新思维和软实力的重 要性。 这些核心技能构成了提示语设计的基础,涵盖了从问 题分析到创意生成,再到结果优化的全过程。
    0 码力 | 103 页 | 5.40 MB | 8 月前
    3
  • pdf文档 Hello 算法 1.2.0 简体中文 C# 版

    如果你也面临类似的困扰,那么很幸运这本书“找”到了你。本书是我对这个问题给出的答案,即使不是最 优解,也至少是一次积极的尝试。本书虽然不足以让你直接拿到 Offer,但会引导你探索数据结构与算法的 “知识地图”,带你了解不同“地雷”的形状、大小和分布位置,让你掌握各种“排雷方法”。有了这些本领, 相信你可以更加自如地刷题和阅读文献,逐步构建起完整的知识体系。 我深深赞同费曼教授所言:“Knowledge hello‑algo.com 2 0.1 关于本书 本项目旨在创建一本开源、免费、对新手友好的数据结构与算法入门教程。 ‧ 全书采用动画图解,内容清晰易懂、学习曲线平滑,引导初学者探索数据结构与算法的知识地图。 ‧ 源代码可一键运行,帮助读者在练习中提升编程技能,了解算法工作原理和数据结构底层实现。 ‧ 提倡读者互助学习,欢迎大家在评论区提出问题与分享见解,在交流讨论中共同进步。 0.1.1 读者对象 率。最直接的方法 是找一台计算机,运行这两个算法,并监控记录它们的运行时间和内存占用情况。这种评估方式能够反映真 实情况,但也存在较大的局限性。 一方面,难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响算法的性能表现。比如一个算法的并行度较高,那 么它就更适合在多核 CPU 上运行,一个算法的内存操作密集,那么它在高性能内存上的表现就会更好。也 就是说,算法在不同的机器上的测试结果可能是不一致
    0 码力 | 379 页 | 18.48 MB | 10 月前
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  • pdf文档 Hello 算法 1.2.0 简体中文 Dart 版

    如果你也面临类似的困扰,那么很幸运这本书“找”到了你。本书是我对这个问题给出的答案,即使不是最 优解,也至少是一次积极的尝试。本书虽然不足以让你直接拿到 Offer,但会引导你探索数据结构与算法的 “知识地图”,带你了解不同“地雷”的形状、大小和分布位置,让你掌握各种“排雷方法”。有了这些本领, 相信你可以更加自如地刷题和阅读文献,逐步构建起完整的知识体系。 我深深赞同费曼教授所言:“Knowledge hello‑algo.com 2 0.1 关于本书 本项目旨在创建一本开源、免费、对新手友好的数据结构与算法入门教程。 ‧ 全书采用动画图解,内容清晰易懂、学习曲线平滑,引导初学者探索数据结构与算法的知识地图。 ‧ 源代码可一键运行,帮助读者在练习中提升编程技能,了解算法工作原理和数据结构底层实现。 ‧ 提倡读者互助学习,欢迎大家在评论区提出问题与分享见解,在交流讨论中共同进步。 0.1.1 读者对象 率。最直接的方法 是找一台计算机,运行这两个算法,并监控记录它们的运行时间和内存占用情况。这种评估方式能够反映真 实情况,但也存在较大的局限性。 一方面,难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响算法的性能表现。比如一个算法的并行度较高,那 么它就更适合在多核 CPU 上运行,一个算法的内存操作密集,那么它在高性能内存上的表现就会更好。也 就是说,算法在不同的机器上的测试结果可能是不一致
    0 码力 | 378 页 | 18.46 MB | 10 月前
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  • pdf文档 Hello 算法 1.2.0 简体中文 Kotlin 版

    如果你也面临类似的困扰,那么很幸运这本书“找”到了你。本书是我对这个问题给出的答案,即使不是最 优解,也至少是一次积极的尝试。本书虽然不足以让你直接拿到 Offer,但会引导你探索数据结构与算法的 “知识地图”,带你了解不同“地雷”的形状、大小和分布位置,让你掌握各种“排雷方法”。有了这些本领, 相信你可以更加自如地刷题和阅读文献,逐步构建起完整的知识体系。 我深深赞同费曼教授所言:“Knowledge hello‑algo.com 2 0.1 关于本书 本项目旨在创建一本开源、免费、对新手友好的数据结构与算法入门教程。 ‧ 全书采用动画图解,内容清晰易懂、学习曲线平滑,引导初学者探索数据结构与算法的知识地图。 ‧ 源代码可一键运行,帮助读者在练习中提升编程技能,了解算法工作原理和数据结构底层实现。 ‧ 提倡读者互助学习,欢迎大家在评论区提出问题与分享见解,在交流讨论中共同进步。 0.1.1 读者对象 率。最直接的方法 是找一台计算机,运行这两个算法,并监控记录它们的运行时间和内存占用情况。这种评估方式能够反映真 实情况,但也存在较大的局限性。 一方面,难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响算法的性能表现。比如一个算法的并行度较高,那 么它就更适合在多核 CPU 上运行,一个算法的内存操作密集,那么它在高性能内存上的表现就会更好。也 就是说,算法在不同的机器上的测试结果可能是不一致
    0 码力 | 382 页 | 18.48 MB | 10 月前
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  • pdf文档 Hello 算法 1.2.0 简体中文 JavaScript 版

    如果你也面临类似的困扰,那么很幸运这本书“找”到了你。本书是我对这个问题给出的答案,即使不是最 优解,也至少是一次积极的尝试。本书虽然不足以让你直接拿到 Offer,但会引导你探索数据结构与算法的 “知识地图”,带你了解不同“地雷”的形状、大小和分布位置,让你掌握各种“排雷方法”。有了这些本领, 相信你可以更加自如地刷题和阅读文献,逐步构建起完整的知识体系。 我深深赞同费曼教授所言:“Knowledge hello‑algo.com 2 0.1 关于本书 本项目旨在创建一本开源、免费、对新手友好的数据结构与算法入门教程。 ‧ 全书采用动画图解,内容清晰易懂、学习曲线平滑,引导初学者探索数据结构与算法的知识地图。 ‧ 源代码可一键运行,帮助读者在练习中提升编程技能,了解算法工作原理和数据结构底层实现。 ‧ 提倡读者互助学习,欢迎大家在评论区提出问题与分享见解,在交流讨论中共同进步。 0.1.1 读者对象 率。最直接的方法 是找一台计算机,运行这两个算法,并监控记录它们的运行时间和内存占用情况。这种评估方式能够反映真 实情况,但也存在较大的局限性。 一方面,难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响算法的性能表现。比如一个算法的并行度较高,那 么它就更适合在多核 CPU 上运行,一个算法的内存操作密集,那么它在高性能内存上的表现就会更好。也 就是说,算法在不同的机器上的测试结果可能是不一致
    0 码力 | 379 页 | 18.47 MB | 10 月前
    3
  • pdf文档 Hello 算法 1.2.0 简体中文 Swift 版

    如果你也面临类似的困扰,那么很幸运这本书“找”到了你。本书是我对这个问题给出的答案,即使不是最 优解,也至少是一次积极的尝试。本书虽然不足以让你直接拿到 Offer,但会引导你探索数据结构与算法的 “知识地图”,带你了解不同“地雷”的形状、大小和分布位置,让你掌握各种“排雷方法”。有了这些本领, 相信你可以更加自如地刷题和阅读文献,逐步构建起完整的知识体系。 我深深赞同费曼教授所言:“Knowledge hello‑algo.com 2 0.1 关于本书 本项目旨在创建一本开源、免费、对新手友好的数据结构与算法入门教程。 ‧ 全书采用动画图解,内容清晰易懂、学习曲线平滑,引导初学者探索数据结构与算法的知识地图。 ‧ 源代码可一键运行,帮助读者在练习中提升编程技能,了解算法工作原理和数据结构底层实现。 ‧ 提倡读者互助学习,欢迎大家在评论区提出问题与分享见解,在交流讨论中共同进步。 0.1.1 读者对象 率。最直接的方法 是找一台计算机,运行这两个算法,并监控记录它们的运行时间和内存占用情况。这种评估方式能够反映真 实情况,但也存在较大的局限性。 一方面,难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响算法的性能表现。比如一个算法的并行度较高,那 么它就更适合在多核 CPU 上运行,一个算法的内存操作密集,那么它在高性能内存上的表现就会更好。也 就是说,算法在不同的机器上的测试结果可能是不一致
    0 码力 | 379 页 | 18.48 MB | 10 月前
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  • pdf文档 Hello 算法 1.2.0 简体中文 Ruby 版

    如果你也面临类似的困扰,那么很幸运这本书“找”到了你。本书是我对这个问题给出的答案,即使不是最 优解,也至少是一次积极的尝试。本书虽然不足以让你直接拿到 Offer,但会引导你探索数据结构与算法的 “知识地图”,带你了解不同“地雷”的形状、大小和分布位置,让你掌握各种“排雷方法”。有了这些本领, 相信你可以更加自如地刷题和阅读文献,逐步构建起完整的知识体系。 我深深赞同费曼教授所言:“Knowledge hello‑algo.com 2 0.1 关于本书 本项目旨在创建一本开源、免费、对新手友好的数据结构与算法入门教程。 ‧ 全书采用动画图解,内容清晰易懂、学习曲线平滑,引导初学者探索数据结构与算法的知识地图。 ‧ 源代码可一键运行,帮助读者在练习中提升编程技能,了解算法工作原理和数据结构底层实现。 ‧ 提倡读者互助学习,欢迎大家在评论区提出问题与分享见解,在交流讨论中共同进步。 0.1.1 读者对象 率。最直接的方法 是找一台计算机,运行这两个算法,并监控记录它们的运行时间和内存占用情况。这种评估方式能够反映真 实情况,但也存在较大的局限性。 一方面,难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响算法的性能表现。比如一个算法的并行度较高,那 么它就更适合在多核 CPU 上运行,一个算法的内存操作密集,那么它在高性能内存上的表现就会更好。也 就是说,算法在不同的机器上的测试结果可能是不一致
    0 码力 | 372 页 | 18.44 MB | 10 月前
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