相 聚 是 缘
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摘要：文章描述了AI技术近期展现出的惊人自我迭代能力。在短短几周内，AI从面对BUG时表现不佳（如装傻、乱改代码）快速进化到能够自主分析问题、修改代码（包括函数名称和错误路由）、安装缺失依赖，甚至能自主编写测试代码、验证API功能并检查数据库测试数据是否符合要求。这种快速进化被认为是在众多MCP（可能指多模态计算平台）的支持下实现的，显示出AI的学习和适应能力正在呈指数级提升。文章强调了AI技术发展速度的惊人突破，暗示其自主解决问题能力已进入新阶段。
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这篇博客介绍了五行测算网站https://name123.hk/的使用方法。该网站使用香港本地服务器，用户需点击右上角菜单按钮进入五行测算页面，然后选择相应的测算卡片。文章特别说明，卜卦测算的结果会因每次测算时的想法和时机不同而产生差异，就像"人不能两次踏入同一条河流"的道理一样，因此多次测算并无实际意义。关键信息包括：网站地址、服务器位置、操作步骤（通过菜单进入五行测算页面选择卡片），以及关于测算结果变化的原理说明。
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摘要：作者在尝试上传数据库时，最初使用免费的MySQL Workbench但始终无法连接服务器数据库。后来付费订阅了Navicat，才发现连接失败的原因是混淆了远程密码和本机密码。使用Navicat后，作者对其界面美观、响应速度快和操作简便等优点表示满意，认为付费软件确实比免费工具更好用。这次经历让作者反思是否为自身缺乏相关知识而付出了不必要的成本。全文主要对比了免费与付费数据库工具的使用体验差异，并分享了从错误中吸取教训的过程。
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摘要：文章通过一个厨师反复加盐却始终觉得汤淡的趣事，引出测试工作中常见的类似现象。厨师不断尝试加盐却无法改变汤的味道，暗喻在测试过程中，有时会陷入重复操作却得不到预期效果的困境。作者将这一生活场景与测试工作相联系，指出测试人员也常会遇到类似"加盐"的无效操作循环，最终意识到问题时的自嘲反应。这个小故事生动揭示了工作中容易陷入思维定式、重复无效操作的问题，提醒我们要跳出固有思维模式，寻找更有效的解决方案。
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文章讨论了AI助理在工作中可能带来的失控风险及其后果。作者指出，当AI的行为超出项目负责人的理解范围时，就会导致失控，最终造成项目失败。为避免这种情况，强调带领AI工作的核心在于制定明确规则，并要求AI严格遵守。关键在于确保AI的决策和行为始终处于可控范围内，与项目负责人的认知保持一致，才能有效发挥AI的辅助作用而不引发混乱。
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经过数日紧张工作，作者独立完成了全栈开发项目并正式发布。该项目涵盖产品设计、系统架构、前端与后端开发、测试及运维等全流程工作，相当于完成了六个专业团队的分工任务。作者坦言技术难度较高，开发过程中深刻体会到IT项目的不易，同时指出AI技术显著提升了学习效率与开发速度。项目已上线运行，并附有技术栈说明与开发总结文档供参考。该项目展现了个人全栈开发能力与AI辅助开发的实际应用价值。
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本文介绍了一本面向儿童和老年人、旨在以通俗易懂的方式解释人工智能（尤其是大语言模型）原理的书籍。该书采用循序渐进的知识平台结构，按照认知难度分阶讲解，从基础概念如“电脑”和“计算机”入手，逐步引入LLM和AI的核心思想。书中还配合AI讲解助理，帮助读者理解复杂技术。最终目标是让读者通过跟随步骤实践，成功搭建属于自己的AI助理。该书设计注重可读性和实用性，适合无技术背景的群体入门学习。
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经过数日紧张工作，作者独立完成了全栈开发项目并正式发布。该项目涵盖产品设计、系统架构、前端与后端开发、测试及运维等全流程工作，相当于完成了六个专业团队的分工任务。作者坦言技术难度较高，开发过程中深刻体会到IT项目的不易，同时指出AI技术显著提升了学习效率与开发速度。项目已上线运行，并附有技术栈说明与开发总结文档供参考。该项目展现了个人全栈开发能力与AI辅助开发的实际应用价值。
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服务器选择Linux而非Windows的主要原因在于成本效益。商用Windows系统需要支付高昂授权费，当服务器数量增多时，Linux的免费开源特性可显著节省开支。文章指出Linux学习曲线平缓，核心在于掌握基础命令的交互操作，并系统梳理了常用命令分类：包括创建（mkdir/touch）、复制（cp/scp）、启动停止（systemctl/kill）、查询（ls/ps/ping）、修改（mv/chmod）、删除（rm）等核心操作。同时补充了按功能领域的分类方式，涵盖文件管理、权限控制、进程监控、系统运维等八大场景，通过分类对比帮助用户快速建立Linux命令体系认知，体现其操作逻辑的简洁性和实用性。
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视频博客（Video Blog，简称Vlog）作为数字媒体时代的重要产物，正在迅速崛起并成为传统文字博客（Blog）不可或缺的组成部分。随着5G网络的普及、移动设备性能的提升以及视频制作工具的平民化，Vlog呈现出爆发式增长态势，其发展前景备受业界关注。从技术层面来看，Vlog的兴起得益于多个关键因素。
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摘要：文章描述了AI技术近期展现出的惊人自我迭代能力。在短短几周内，AI从面对BUG时表现不佳（如装傻、乱改代码）快速进化到能够自主分析问题、修改代码（包括函数名称和错误路由）、安装缺失依赖，甚至能自主编写测试代码、验证API功能并检查数据库测试数据是否符合要求。这种快速进化被认为是在众多MCP（可能指多模态计算平台）的支持下实现的，显示出AI的学习和适应能力正在呈指数级提升。文章强调了AI技术发展速度的惊人突破，暗示其自主解决问题能力已进入新阶段。
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