李飞飞01：我看见的世界 莫文蔚、张怡宁、李飞飞，三位杰出女性外貌神似，更共具坚韧不拔的毅力与精益求精的敬业精神。今天，让我们聚焦华裔科学家李飞飞。她身为三院院士，斯坦福大学教授，更被誉为 “AI 教母” 。 1976 年，李飞飞诞生于中国北京，出生医院毗邻故宫，产房位于二楼。彼时，她的父亲一时兴起前往公园观鸟，忘却时间，直至姗姗来迟。或许正因这场观鸟经历，父亲为女儿取名 “飞飞”。随后，李飞飞在成都成长，常随父亲奔赴野外，观察耕牛、捕捉昆虫，在幼小的心灵里悄然播下探索未知的种子。同时，受母亲熏陶，她博览中外文学名著，学业成绩斐然。初二那年，李飞飞确立了对物理学的热爱。 1989 年，李飞飞的父亲先行一步，移民美国，留下母女二人。直至 1992 年，李飞飞才与母亲一同移居至美国新泽西州的帕西帕尼小镇。初到美国，一家人的生活发生了巨大转变。父亲以修理相机维持生计，母亲则在礼品店担任收银员，原本在中国属于中产阶级的家庭，瞬间陷入生活拮据的境地，一家三口只能挤在狭小的一居室里。入学帕西帕尼高中后，李飞飞幸得数学老师萨贝拉先生的悉心指导与关怀，这段情谊也延续了她的一生。 1995 年，李飞飞高中毕业，凭借优异成绩获得全额奖学金，顺利进入普林斯顿大学攻读物理学专业。1999 年大学毕业时，高盛、美林等众多知名企业纷纷向她抛出橄榄枝。然而，在母亲的坚决劝阻下，李飞飞毅然决定同时涉足神经科学与计算机科学领域的研究。2000 年，她成功考入加州理工学院攻读研究生，正式开启跨学科的视觉研究之旅。2005 年博士毕业后，李飞飞在 2005年到2006 年期间担任伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校电机系助理教授。 2007 年，李飞飞启动了 ImageNet 项目，并于 2009 年完成项目初始版本。该项目堪称壮举，共收集了 1500 万张图片，涵盖 2.2 万个不同类别。但在当时，ImageNet 并未立刻引发广泛关注。之后，李飞飞团队举办了 ImageNet Challenge 挑战赛。2012 年，第三届挑战赛中，杰弗里・辛顿和他的学生亚历克斯设计的 AlexNet 大放异彩。这是一种神经网络算法，其图片识别准确率高达 85%，比上一年的冠军高出 10 个百分点，一举创造了计算机视觉领域的世界纪录。自此，ImageNet 的强大实力才真正为世人所见识。 2013 年至 2018 年，李飞飞担任斯坦福大学人工智能实验室主任。2015 年，她创立了 AI4ALL 项目，该项目获得梅林达・盖茨和英伟达 CEO 黄仁勋的资助。项目汇聚了来自 OpenAI、IBM、福特和埃森哲等公司的技术人员，致力于帮助高中生开展应用机器学习解决实际问题的项目，以造福人类社会。2017 年，李飞飞利用在斯坦福大学的休假时间，担任谷歌副总裁及云首席科学家。2019 年，她又担任斯坦福大学以人为本人工智能研究院（HAI）联合主任。 2020 年 2 月，李飞飞凭借在建立大型机器学习和视觉理解知识库方面的卓越贡献，当选为美国国家工程院院士。同年 5 月，她出任 Twitter 公司董事会新独立董事。10 月，又成功当选为美国国家医学院院士。2021 年 4 月 22 日，李飞飞当选为美国艺术与科学院院士。2023 年 11 月，其著作《我看见的世界》英文版正式出版。 ...

香港大埔宏福苑五级火灾事故：悲剧与反思 2025年11月26日14时51分，一场五级火灾在中国香港新界大埔区宏福苑爆发，迅速吞噬了这座高层住宅，酿成了震惊全球的重大惨剧。截至12月9日，这场大火已导致令人痛心的160人遇难，另有6人失联。在灭火与救援过程中，香港消防部门共出动了391架次消防车、185架次救护车及2311名消防及救护员，但仍有12名消防员受伤，沙田消防局的何伟豪不幸殉职。 系统性失灵：大火背后的“为什么” 据初步调查，火势之所以能够在短时间内猛烈蔓延并造成惨重后果，暴露了多个层面的消防安全隐患和系统性漏洞： 蔓延加速器： 外墙维修时使用的易燃塑料防护网与发泡胶板引燃了竹制脚手架，且竹棚与楼宇外墙间隙仅有半米，为火势的垂直和水平蔓延提供了致命的燃料和通道。 应急警报失灵： 火灾爆发后，楼宇内的消防警铃没有启动，甚至人工按压报警按钮也无效，错失了最佳的逃生时机。 逃生受阻与设施缺失： 大火着起时，缺乏自动消防喷淋系统，同时，改装后的楼宇外墙包裹着易燃保温层，导致窗户玻璃在高温下迅速爆裂，使得逃生通道成为“赌命”之地。 幸存者的拷问：生与死的抉择 记者柴静对宏福苑大火幸存者李先生的专访，以最真实的视角展现了灾难中的人性和绝望。李先生在火场中困守了两小时，亲历了公共安全体系的全面失灵： 人性的光辉： 李先生身处二层，面对警铃不响、逃生通道受阻的困境，他毅然选择将两名六十多岁的邻居救回自己的住所。在消防员施救时，他坚持让两位年长的邻居先行，理由是“自己还年轻，可以多坚持会”，展现了伟大的邻里之情和自我牺牲精神。 父亲的本能： 逃出火海时，他唯一惦记并抢救出来的，是儿子的手机和女儿的iPad。当他将这些失而复得的“珍贵之物”递给孩子们时，一句**“爸爸最厉害了”**的笑声，让身心俱疲的他找到了继续前行的力量。 痛苦的自责： 尽管救出了两人，但他仍为未能救出同层的一位邻居奶奶和她的佣人而泪流满面，深陷自责。 “告诉我，为什么？” 当大火让他一无所有时，李先生没有抱怨物质的损失，他相信自己有能力重建生活。李先生是从高层换到2层，在高层生活着他的邻居，看着他从小长大的邻居。他内心深处最痛苦的，是他那些从高层**“不是生、不是死，而是凭空消失”**的邻居。 李先生在镜头前流着眼泪，发出了最沉重的质问： “我唯一想要的是——告诉我，为什么？” 这句话，超越了个人的悲痛，不再是简单地追问起火原因，而是指向了：为什么逃生门会成为赌命的障碍？为什么警报系统形同虚设？为什么易燃物能被允许成为城市高层建筑的隐患？ 李先生的拷问，是对公共安全、应急体系与制度性问题的最深刻反思，也是对全球城市治理者敲响的警钟。这场悲剧，让所有人意识到，消防安全绝非遥远的法规条文，而是关乎每个人生命的切身之痛。 相关视频 柴静对话香港大火幸存者：整层人不是生、不是死，而是凭空消失—-告诉我，为什么？｜Hong Kong Fire 香港大火目前为止遇难人数已达159人，全球关切。柴静对话幸存者李先生，他困于火中两小时，冒险拯救邻居，见证了每个逃生环节接受考验：警铃未响，逃生门成为赌命，被易燃物封住的玻璃在高温下爆裂，竹棚坍塌起火。谈到失联的邻居时他泪流满面，说“我唯一想要的是—-告诉我为什么？”这一提问是指向公共安全、应急体系与制度性问题的思考。 作为父亲，丈夫，儿子，朋友，邻居，这个采访呈现了人被生死激荡起的强烈情感。感谢李先生的信任，提供了珍贵的家庭录影与亲友通讯。

最近，百度大规模裁员的消息刷屏全网，而这并非个例 ——2025 年以来，贝壳找房、Meta、微软、亚马逊等国内外大厂纷纷加入裁员行列。当前互联网行业的 “寒冬”，绝非单一因素导致，而是多重现实压力交织的必然结果。 具体可从这几方面解析： 市场需求收缩，行业进入存量竞争 互联网普及率达78.0%（CNNIC第54次报告）从高速 “野蛮生长” 阶段步入 “存量发展” 周期，企业更注重 “降本增效” 而非规模扩张。 据猎聘报告，2025 年前三季度互联网 / 游戏行业招聘增长乏力，仅 17.65% 的企业增加招聘数量，远低于整体市场水平。以阿里、网易为代表的大厂岗位释放量明显减少，直接导致对计算机类毕业生的需求萎缩。 人才供给过剩，供需关系严重失衡 过去十年 “计算机 = 好就业” 的认知推动大量学生涌入该领域，导致毕业生规模持续膨胀。 截至 2025 年，计算机科学与技术专业开设院校共834所、软件工程专业开设院校共581所，毕业生规模均超 10 万人，加剧了 “僧多粥少” 的局面。 用人标准抬升，竞争门槛显著提高 需求收缩下，企业筛选标准大幅提高： 学历门槛上，非 “92 高校” 毕业生在简历初筛阶段就可能被淘汰，而早年普通一本学历也有机会进入大厂核心岗位； 能力要求上，开发岗需 1-2 段高含金量实习，算法岗则需顶会顶刊论文成果，远超以往 “专业对口即可” 的标准。 行业周期调整与经济环境影响 宏观经济增速放缓，2024年GDP比上年增长5.0%，企业投资意愿趋于保守。互联网行业作为资本密集型领域，融资规模同比下降37%（清科研究中心数据），直接导致岗位需求收缩。 薪资溢价消退，行业吸引力下降 计算机类专业应届生薪资连续下滑，2023 届平均月收入 6771 元，较 2021 届减少 115 元；其中计算机科学与技术专业从高薪榜前五跌出前十，甚至出现 “6000 元都给不到” 的岗位，与大众认知中的 “高薪” 形成落差，进一步削弱了行业吸引力。 技术变革冲击：AI重构人才价值坐标系 基础岗位替代加速 GitHub Copilot等AI大模型使初级编码效率提升35%，自动化测试工具覆盖率突破60%。某外包公司2025年裁撤300人测试团队，改用Selenium+Appium实现全流程自动化。 高端人才虹吸效应 头部企业争夺顶尖AI人才白热化，腾讯优图实验室2025年博士年薪突破200万元，较2023年上涨45%。而普通算法岗起薪从2021年的32万元/年降至2025年的18万元/年，降幅达43.75%。 综上，互联网行情遇冷是需求收缩、供给过剩、标准提高、经济周期、技术变革等多重因素共振的结果，行业正从 “规模扩张” 转向 “结构优化”，对从业者的能力与适应性提出了更高要求。 ...

Meta最新论文Deep Think with Confidence Meta AI与UCSD联合发布的论文《Deep Think with Confidence》（DeepConf）原文可通过以下链接获取： 论文原文：https://arxiv.org/pdf/2508.15260 核心内容翻译与解读 研究背景 传统自一致性方法（Self-Consistency）通过生成多条推理路径并投票提升准确率，但存在两大问题： • 计算成本高：例如在AIME 2025数学竞赛中，Qwen3-8B模型需生成511条路径才能将准确率从68%提升至82%，消耗上亿token。 • 收益递减：路径数量增加时，准确率提升趋缓甚至下降，且全局置信度（如平均置信度）无法区分路径质量差异。 DeepConf方法 核心思想：利用模型内部的置信度信号，动态过滤低质量推理路径，无需额外训练或调参。 • 置信度指标： • Token级：Token熵（衡量模型对下一个词的不确定性）、Token置信度（负对数概率均值）。 • 轨迹级：组置信度（滑动窗口内平均置信度）、尾部置信度（关注结论部分）、最低组置信度（识别最薄弱环节）。 • 工作模式： • 离线模式：生成所有路径后，通过置信度加权投票或过滤低置信路径。 • 在线模式：实时监控置信度，低于阈值时提前终止路径，显著减少计算量。 实验结果 • 准确率提升： • 在AIME 2025上，GPT-OSS-120B模型使用DeepConf@512达到99.9%准确率（传统投票为97.0%）。 • DeepSeek-8B在HMMT 2025上准确率从70.3%提升至79.7%。 • 效率优化： • 在线模式平均减少62.9%的token生成量，GPT-OSS-120B在AIME 2025仅需0.49亿token（传统方法3.23亿）。 • DeepConf-low（激进过滤）最高节省84.7%的token，准确率仅小幅下降。 技术优势 • 零训练开销：直接利用模型现有能力，无需修改架构或超参数。 • 多场景适配：在数学竞赛（AIME/HMMT）、专业问答（GPQA）等任务中均有效。 重要图表（来自论文） 置信度分布对比：正确路径的置信度显著高于错误路径，尤其在尾部与组置信度指标下差异明显。 效率-准确率权衡：DeepConf在减少84.7% token的同时保持高准确率，验证了其实用性。 如需进一步技术细节（如算法伪代码、置信度计算公式），可参考论文原文或开源代码库（项目页：jiaweizzhao.github.io/deepconf）。

Android 和 iOS 平台的主流开发语言及技术栈随着时间不断演进，目前的主要开发方式如下： 一、Android 开发 Kotlin（官方首选） 自 2019 年起，Kotlin 成为 Android 开发的官方首选语言，由 JetBrains 开发，与 Java 100% 互操作。 优势：语法简洁（减少样板代码）、空安全（降低空指针异常）、支持协程（简化异步操作）、与 Android SDK 深度集成，官方新 API（如 Jetpack Compose）优先支持 Kotlin。 应用场景：原生 Android 应用开发，尤其适合复杂业务逻辑和现代 UI 开发（如使用 Jetpack Compose 构建界面）。 Java 传统 Android 开发的主力语言，目前仍被广泛使用（大量 legacy 项目和第三方库基于 Java）。 优势：生态成熟、开发者基数大、兼容所有 Android 版本。 现状：虽然官方推荐 Kotlin，但 Java 仍是合法选择，两者可在同一项目中混用。 跨平台方案 Flutter（Dart 语言）：谷歌推出的跨平台框架，通过 Dart 语言编写，可同时生成 Android 和 iOS 原生应用，性能接近原生。 React Native（JavaScript/TypeScript）：基于 JavaScript 生态，通过组件化开发跨平台应用，适合快速迭代。 Kotlin Multiplatform Mobile（KMM）：使用 Kotlin 编写共享业务逻辑，UI 层仍用原生语言（Android 用 Kotlin，iOS 用 Swift），适合逻辑复用。 二、iOS 开发 Swift（官方首选） ...

Vue3介绍 Vue3 是 Vue.js 框架的第三个主要版本，于 2020 年正式发布，相比 Vue2 进行了全面重构，在性能、可维护性、扩展性等方面有显著提升。它保留了 Vue 一贯的“渐进式框架”理念，同时引入了诸多现代前端技术特性，以下从核心特性、架构变化、常用 API 等方面详细介绍： 一、核心特性与优势 性能大幅提升 响应式系统重构：从 Vue2 的 Object.defineProperty 改为基于 Proxy 的响应式系统，支持监听数组索引、对象新增属性等 Vue2 中难以处理的场景，且避免了递归遍历对象的性能损耗。 编译时优化：通过“静态标记”区分模板中的静态节点（如纯文本、无绑定的标签）和动态节点，减少虚拟 DOM Diff 时的对比开销；支持“按需更新”，仅重新渲染受影响的节点。 更小的体积：移除了 Vue2 中不常用的 API（如 filter），通过 Tree-Shaking 支持按需引入，核心库体积比 Vue2 减少约 40%。 更好的 TypeScript 支持 Vue3 源码采用 TypeScript 编写，原生支持类型定义，解决了 Vue2 中使用 TypeScript 时类型推断不足的问题。 组件、Props、生命周期等 API 均提供完整的类型提示，开发工具（如 VS Code + Volar）可实现更精准的代码补全和错误检查。 Composition API（组合式 API） 替代 Vue2 中 Options API（选项式 API）的核心创新，允许按逻辑功能组织代码，而非按 data、methods、computed 等选项拆分。 解决了 Vue2 中大型组件代码分散、复用困难的问题，通过 setup 函数或 <script setup> 语法实现更灵活的逻辑组合。 二、核心 API 与语法 1. Composition API 核心函数 setup 函数：组件初始化时执行，是 Composition API 的入口，返回值可直接在模板中使用。 ...

安装 sudo apt update # 对于Ubuntu/Debian sudo yum update # 对于CentOS/RHEL sudo apt install postgresql postgresql-contrib 配置与优化 修改配置文件 编辑postgresql.conf和pg_hba.conf以允许远程访问： listen_addresses = '*' host all all 0.0.0.0/0 md5 重启服务：sudo systemctl restart postgresql 修改密码 # sudo -u postgres psql ### ALTER USER postgres WITH PASSWORD 'postgre123'; ### \q 启动停止 方法 1: 使用 pg_ctl 命令 定位数据目录 确保知道 PostgreSQL 数据库的 data 目录路径，例如 /var/lib/postgresql/13/main。 启动数据库 在终端中运行以下命令： pg_ctl -D /path/to/data/directory start 验证服务状态 使用以下命令确认服务是否正常运行： netstat -aon | grep 5432 停止数据库 若需停止服务，运行： pg_ctl -D /path/to/data/directory stop 方法 2: 使用 service 命令 启动服务 如果 PostgreSQL 已注册为系统服务，可以直接运行以下命令： ...

go web框架基础介绍 GoFrame框架 goframe 是一款基于 Go 语言的全栈开发框架，主打“简单、强大、易用”，提供了从 Web 服务、ORM、缓存、日志到微服务治理的一站式解决方案。其设计理念是“让开发者用最少的代码实现最复杂的功能”，同时兼顾性能与可扩展性。 一、核心特性与架构设计 goframe 的架构采用分层设计，核心模块包括： 基础层：提供类型转换、错误处理、配置管理等基础工具； 组件层：封装 ORM、缓存、日志、验证等核心组件； 服务层：支持 Web 服务、微服务、CLI 命令行等场景； 生态层：提供代码生成、文档工具、监控告警等周边支持。 整体架构强调“模块化”与“低耦合”，各组件可单独使用（如仅用其 ORM 模块），也可协同工作构建完整系统。 二、核心原理与实现机制 1. Web 服务核心原理 goframe 的 Web 服务基于标准库 net/http 封装，但做了深度优化： 路由机制：采用“树形路由”+“优先级匹配”设计，支持静态路由、参数路由（:name）、通配路由（*any）等，路由匹配效率接近 O(1)。 例如：/user/:id 和 /user/list 同时存在时，静态路由 /user/list 优先级更高，避免歧义。 中间件模型：基于“责任链模式”实现，支持全局中间件、分组中间件、路由中间件，中间件可通过 ctx.Next() 控制流程继续或终止。 上下文（Context）：自定义 gctx.Context 整合请求信息、响应控制、日志、错误处理等功能，替代标准库的 http.Request，提供更丰富的上下文能力。 性能优化：通过对象池（sync.Pool）复用上下文对象，减少内存分配；支持连接复用和协程池，降低高并发下的资源开销。 2. ORM 模块实现原理 goframe 的 ORM 是其核心组件之一，主打“零 SQL 编程”和“自动映射”： 数据映射：通过结构体标签（如 gorm:"column:user_id"）实现 Go 结构体与数据库表字段的自动映射，支持嵌套结构体、联合查询等复杂场景。 SQL 生成：基于“链式操作”构建查询（如 db.Model(&User{}).Where("age > 18").Limit(10).Select()），内部自动转换为 SQL 语句，避免手写 SQL 带来的风险。 连接管理：采用“连接池”模式管理数据库连接，支持主从分离、读写分离，可配置最大连接数、超时时间等参数，优化数据库访问性能。 事务支持：通过 db.Transaction() 实现分布式事务，支持嵌套事务和自动回滚，确保数据一致性。 3. 依赖注入与模块管理 goframe 引入了“依赖注入（DI）”思想，通过 g.Init() 初始化模块，自动管理组件间的依赖关系： ...

golang语言核心原理 一、Go 语言的 GMP 模型 Go 语言的 GMP 模型 是其并发调度的核心机制，全称为 Goroutine、Machine、Processor，用于高效管理和调度轻量级线程（Goroutine），实现高并发性能。它解决了传统线程调度的开销问题，让 Go 能轻松支持数万甚至数十万并发任务。 一、GMP 核心组件 GMP 模型包含三个核心角色，协同完成 Goroutine 的调度： 1. G（Goroutine） 含义：Go 语言的轻量级线程（协程），是并发任务的执行单元。 特点： 轻量：初始栈大小仅 2KB（可动态扩容至 GB 级），远小于操作系统线程（通常 1MB+）。 用户态：由 Go 运行时（runtime）管理，而非操作系统内核。 包含信息：执行栈、程序计数器（PC）、状态（如运行中、就绪、阻塞等）、绑定的 M 等。 stateDiagram-v2 [*] --> Ready Ready --> Running: M调度执行 Running --> Blocked: 遇到阻塞操作 Blocked --> Ready: 资源就绪 Running --> Ready: 时间片耗尽 Running --> Dead: 执行完成 Dead --> [*] 2. M（Machine） 含义：操作系统的内核线程（OS Thread），是 Goroutine 运行的“物理载体”。 作用：真正执行指令的线程，一个 M 同一时间只能绑定一个 P，运行该 P 管理的 G。 特点：由操作系统调度，数量通常与 CPU 核心数相关（但可动态创建，默认上限为 10000）。 3. P（Processor） 含义：逻辑处理器，是 G 和 M 之间的“中介”，负责管理 G 的队列并提供运行环境。 核心作用： 维护一个本地 Goroutine 队列（Local Run Queue，LRQ），存放待运行的 G。 持有 Go 运行时的资源（如内存分配缓存、调度器状态等），确保 G 在 M 上安全运行（避免多个 M 竞争资源）。 数量：默认等于 CPU 核心数（可通过 GOMAXPROCS 调整，如 runtime.GOMAXPROCS(4) 限制为 4 个 P），决定了 Go 程序同时运行的“逻辑并行度”。 二、GMP 调度流程核心逻辑 Go 调度器的核心目标是：让所有 P 的本地队列中的 G 被 M 高效执行，充分利用 CPU 资源。主要流程如下： ...