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奔跑的蜗牛·老牛同学
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2025年2月9日
DeepSeek vs. Qwen 大模型编程能力比拼,谁更适合作为你的 AI 辅助编程助手?
摘要:
通过实际使用体验,对DeepSeek和Qwen大模型在价格、Web页面、Python、微信小程序和Cocos小游戏编程等方面进行了详细评测。结果显示,Qwen编程能力更胜一筹。特别是Web和Python编程测试中,Qwen的表现明显优于DeepSeek。文章还分享了具体的编程测试案例和源码,供读者参考和验证……
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posted @ 2025-02-09 17:20 老牛啊
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2025年2月6日
新春“码”启 | Cocos 3D 微信小游戏(第5天):分包构建和上传发布(完美收官)
摘要:
新春开发 Cocos 3D 微信小游戏计划的第 5 天,详细介绍了如何利用Cocos Creator开发并发布一款3D微信小游戏,包括游戏状态机的设计理念,和微信小游戏主包大小限制时的解决方案——分包策略。从游戏设计、开发、调试到最后成功发布的全过程,为想要进入微信小游戏开发领域的开发者提供了宝贵的经验……
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posted @ 2025-02-06 19:05 老牛啊
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2025年2月1日
新春“码”启 | Cocos 3D 开发微信小游戏(第4天):游戏资源设计和框架核心源代码
摘要:
新春开发 Cocos 3D 微信小游戏计划的第 4 天,包括游戏资源设计建议,如 UI 背景自适应、碰撞检测组件选用;游戏控制逻辑设计方面,包括组件层级管理及核心代码框架,还有配置中心和消息中心代码,所有的资源与代码均可免费下载……
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posted @ 2025-02-01 17:45 老牛啊
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2025年1月28日
新春“码”启 | Cocos 3D 开发微信小游戏(第3天):场景搭建与游戏链路基础开发
摘要:
新春开发 Cocos 3D 微信小游戏计划的第3天,包括总体设计方案,包括关卡模式、时间限制、复活机制等。接着详细展示基础框架研发,如开始场景和游戏场景(关卡一)的开发,包括创建场景、画布、立方体、材质,以及按钮的功能实现和场景切换等……
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posted @ 2025-01-28 15:54 老牛啊
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2025年1月26日
新春“码”启 | 0 基础开发微信小游戏,Cocos 游戏引擎 + AI 辅助编程(第2天)
摘要:
本文是“新春“码”启 | 从零开始开发微信小游戏”第2天的学习历程,包括如何设计一个适合小朋友玩的游戏创意和使用Cocos Creator进行初步开发的过程。虽然在游戏创意上遇到了一些挑战,但通过不断尝试和学习Cocos的基础操作,逐渐找到了方向。同时,我们还探讨了TypeScript的基础知识,为后续开发打下坚实基础……
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posted @ 2025-01-26 09:26 老牛啊
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2025年1月24日
新春“码”启 | 0 基础开发微信小游戏,Cocos 游戏引擎 + AI 辅助编程(第1天)
摘要:
春节期间,老牛同学计划借助 AI 开启一场挑战自我和为小朋友开发微信小游戏的系列计划,0 基础开始了第1天的体验。目标是采用 Cocos 游戏引擎框架,借助 AI 辅助编程,最终完成微信小游戏研发。目前已对相关概念有了初步了解,后续将持续探索……
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posted @ 2025-01-24 21:55 老牛啊
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2025年1月23日
感谢有你,共赴未来:2024年微信公众号创作总结 · 老牛同学
摘要:
在春节来临之际,微信公众号给我推送了年度总结,实在是有心了。 2024年5月我开始学习大模型,同时开通了“老牛同学”微信公众号,想不到短短的几个月,竟然积累了这么多的收获! 就像总结里面提到的:‘创作是孤独的坚持’。是你们的支持给予了我无尽的动力。每一次阅读、每一个点赞、每一条评论,都让我感受到背后
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posted @ 2025-01-23 09:19 老牛啊
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2025年1月12日
Cline 免费插件 + Qwen2.5 大模型,零经验也能开发“对联王”微信小程序
摘要:
本文详细介绍了如何利用免费的 Cline 插件辅助开发一款名为“对联王”的微信小程序,特别适合希望在春节期间创作春联的用户。文章不仅比较了 Cline 与 Cursor 两款工具的优缺点,还分享了作者实际操作中的经验和建议。通过具体步骤演示,即使是编程新手也能跟随指导,结合微信开发者工具,完成自己的小程序开发,享受创作的乐趣……
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posted @ 2025-01-12 21:31 老牛啊
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2025年1月3日
使用Cursor + Qwen2.5 大模型 零经验研发微信小程序:自由构建个性化节拍器应用实战
摘要:
使用Cursor + Qwen2.5 大模型 零经验研发微信小程序:自由构建个性化节拍器应用实战" description = "本文介绍了如何利用Cursor工具结合Qwen2.5大模型快速开发一款个性化的微信小程序——老牛同学节拍器。通过详细的步骤,我们展示了从零开始创建一个功能完备的小程序所需的全部流程……
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posted @ 2025-01-03 21:48 老牛啊
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2024年12月29日
深度解析 Transformer 模型中的位置嵌入(Positional Embedding)
摘要:
在自然语言处理中,词语的顺序对句子的意义至关重要。然而,传统的自注意力机制无法区分词语的位置。本文深入浅出地介绍了**位置嵌入(Positional Embedding)**的概念及其在Transformer模型中的作用,解释了它如何帮助模型理解词语的顺序,从而提升文本处理的准确性。通过简单的例子和代码实现,带你一步步了解位置嵌入的原理与应用。无论你是NLP初学者还是进阶研究者,这篇文章都将为你揭开Transformer架构中这一关键组件的神秘面纱……
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posted @ 2024-12-29 11:22 老牛啊
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2024年12月25日
Transformers 框架 Pipeline 任务详解(六):填充蒙版(fill-mask)
摘要:
本文介绍了Hugging Face Transformers框架中的fill-mask任务,涵盖其作用、应用场景如机器翻译和文本补全,以及配置方法。通过Python代码示例展示了如何使用预训练模型自动下载或本地加载来创建Pipeline并执行填空任务。此外,还提供了利用Gradio构建WebUI界面的指南,使用户能直观地测试和演示fill-mask功能。文章旨在帮助开发者快速实现高效的填空解决方案……
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posted @ 2024-12-25 20:48 老牛啊
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2024年12月22日
Transformers 框架 Pipeline 任务详解(五):表格问答(table-question-answering)
摘要:
本文全面介绍了 Transformers 框架中的 table-question-answering 任务,从基础概念到实际应用,再到如何构建和部署一个交互式的表格问答系统。无论是在商业智能、教育辅导还是金融分析等领域,Transformers 框架都能为我们提供强有力的支持,助力我们快速实现高效的表格问答解决方案……
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posted @ 2024-12-22 19:00 老牛啊
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2024年12月18日
Transformers 框架 Pipeline 任务详解(四):问答(question-answering)
摘要:
本文深入介绍了 Transformers 框架中的 question-answering 任务,涵盖任务简介、应用场景如智能助手和客户服务、任务配置与模型选择、实战代码示例,以及如何利用 Gradio 创建 WebUI 界面,使用户能通过浏览器实时获取问答结果。文章旨在帮助读者快速掌握使用 Transformers 构建高效问答系统的方法……
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posted @ 2024-12-18 20:51 老牛啊
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2024年12月13日
深入解析 Transformers 框架(五):嵌入(Embedding)机制和 Word2Vec 词嵌入模型实战
摘要:
本文深入探讨了 Transformers 框架中词嵌入(Token Embeddings)的关键作用和实现细节,展示了将离散符号映射至连续向量空间的过程。通过具体代码示例,我们揭示了 Qwen2.5-1.5B 大模型中嵌入矩阵的工作原理,并演示了如何将文本序列转换为嵌入向量。此外,文章还介绍了经典的 Word2Vec 技术,使用 gensim 库训练模型并进行词汇相似性分析,以便更好地理解和应用自然语言处理中的嵌入技术……
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posted @ 2024-12-13 19:55 老牛啊
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2024年12月12日
Transformers 框架 Pipeline 任务详解(三):词元分类(token-classification)和命名实体识别
摘要:
本文深入简出介绍了 Transformers 框架中的 token-classification 任务,从基础概念到实际应用,包括命名实体识别、分词和词性标注,最后还会提供详细的代码示例和 WebUI 界面操作,帮助你快速上手词元分类和命名实体识别……
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posted @ 2024-12-12 19:59 老牛啊
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