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#设计

Zed Git重大更新:学会抄 VS Code 了

GoLang学习记

在代码的世界里,git blame 是一个神奇的命令。它像一台时光机,能告诉你每一行代码是谁写的、什么时候写的、为什么写的。但它的呈现方式,却一直在“信息密度”...

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AI新知(十): AI+还是+AI?这次答案不是二选一

凯叔Kev

互联网时代"互联网+"完胜,有一个前提:互联网是纯数字空间,没有不可改变的物理底座。信息、流量、关系、交易,全部可以重新组合,商业链路可以从零设计。设计之后效率...

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AI新知(九):从一张报销单,看懂什么是AI原生

凯叔Kev

出差回来,翻出一堆发票,拍照、填单、选类目、写事由、提交、等主管审批、等财务复核、等打款。整个过程少则三五天,多则拖上两周。

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Palantir与本体论 · 番外五:两种建模——斯坦福七步法vs Palantir式建模

凯叔Kev

Palantir说的本体是另一个东西。Palantir官方架构文档的表述是:ontology的设计目标是"表示企业的复杂、互相关联的决策,而不仅仅是数据",它需...

1700

企业AI应用(四):那5%跑通的企业,到底做对了什么?

凯叔Kev

前三篇聊了企业AI投资回报算不过来的几层原因:省时间不等于省钱、钱花错了方向、效率被流程吃掉、产品本身就是半成品。这些问题叠在一起,构成了95%的AI项目ROI...

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定制化制造企业数字化诊断手记(一)系统买了800万,现场看不到任何痕迹

凯叔Kev

进门之前已经知道他们投入不少——ERP、MES、立体仓库、AGV、IOT终端,总投入超过八百万。进了车间转了二十分钟,出来之后我们互相看了一眼,没说话。

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三星完成2nm特斯拉AI5流片,后续将在美国泰勒厂量产

芯智讯

当地时间2026年7月13日,三星晶圆代工首席工程师James Kim在Linkedin上发布消息,确认特斯拉AI5芯片已完成流片,将采用三星2nm级工艺在美国...

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AlphaFold 不只是预测结构:它如何把蛋白 binder 设计成功率提高近 10 倍?

DrugIntel

论文题目: Improving de novo protein binder design with deep learning 期刊: Nature Comm...

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国外大学生都用FPGA做什么项目(十九)

FPGA技术江湖

采用迭代设计方法,首先构建 Python 模型,然后构建全 C 语言模型,最后使用 FPGA 通过共享 SRAM 块将图像绘制到 VGA 显示屏上。最终设计的高...

2000

一台计算器,为什么要自己设计CPU?这个开源FPGA项目把"从零开始"做到了极致

FPGA技术江湖

当我们谈到 FPGA 项目时,大多数人想到的是 RISC-V、AI 加速器、视频处理或者高速接口。而最近,一个看似普通却极具工程魅力的项目引起了不少 FPGA ...

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AI 能生成一切,但设计批评才刚刚开始#fCrit 给 Mix设计评论的启发

mixlab

专栏不教工具操作,不追热点流量,而是追问一个根本问题:当 AI 能生成一切,设计该去向何方?

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Nat. Chem. Biol. | 蛋白质稳定性主要由单位点偏倚而非位点间协方差决定

DrugOne

近年来,基于多序列比对的Potts模型被广泛用于蛋白质设计和突变效应预测。传统观点认为,多序列比对中既包含单位点保守性,也包含残基之间的协同进化信息,两者共同决...

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【应景重读】 “巴威”之外,复旦最新研究揭示全球变暖如何通过“高空急流”遥控未来台风

气象学家

“巴威”今天正式离境,余威仍存。让我们把目光投向更远的未来。同样是全球变暖,为何有的研究说未来西北太平洋台风会增多,有的却持相反意见?

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别再裸面了,搭个 AI 面试官先练一轮

王中阳AI编程

面试前你一般怎么准备?翻八股、背项目描述、看面经——然后到了现场,面试官一个"你们缓存怎么做的"追问,你就开始卡壳了。

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V2X通信安全需要一个什么样的密码基础设施

安当加密-焱垚

V2X通信安全需要一个什么样的密码基础设施? 摘要:C-V2X规模化部署已进入快车道,OBU前装渗透率快速攀升。但V2X安全的核心瓶颈不在通信协议——协议在I...

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抛弃自定义模态框:原生Dialog的实力

掘金安东尼

幸运的是,原生的 <dialog> 元素几乎不需要多少代码,就能解决所有这些问题。它是一个专门为此任务设计的强大、语义化的 HTML 元素。

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从Stem稀疏注意力看 大模型推理的架构取舍

IT蜗壳-Tango

Stem的路径是算法和算子协同设计。OAM的纯加法结构、TPD的线性衰减、块级稀疏的固定粒度——每一个算法决策背后都有工程约束的影子。不是"先设计再优化",而是...

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从ARC-AGI-3看Agent能力跃迁,以及架构师该怎么重新设计系统

IT蜗壳-Tango

ARC-AGI-3的排行榜更新了,Opus 4.8以1.5%登顶。第一反应可能是——才1.5%?但上一代Opus 4.7是0.2%,GPT-5.5是0.4%。从...

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官方教程那么好, 我为什么还是不会用

IT蜗壳-Tango

真实项目里没有Happy Path。你的用户输入是乱七八糟的,你的业务逻辑是互相矛盾的,你的数据源是三个不同格式的烂摊子。教程里的Output Parser教你...

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