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2.7k words 2 mins.

一、核心必学（入门就能写智能体基础逻辑）这是 Python 的 “基本功”，也是 AI 智能体开发的底线，必须掌握： 基础语法：变量 / 数据类型（重点：字符串、列表、字典）、条件判断（if-elif-else，避免多 if+else 的逻辑错误）、循环（for遍历 /while会话循环）； 函数：定义 / 调用、默认参数、关键字参数、返回值（拆分智能体工具函数，如get_weather()）； 异常处理：try-except捕获 API 调用 / 文件读取错误（保证智能体不崩溃）； 文件 /...
1.9k words 2 mins.

Introduction行人重识别（Person Re-identification, ReID）旨在在不同摄像头视角下识别同一行人的身份。相比于基于静态图像的行人重识别方法，基于视频的行人重识别方法能够利用行人在时间维度上的外观变化和运动信息，从而在一定程度上缓解遮挡、姿态变化等问题。Related Work近年来，研究者提出了多种用于视频行人重识别的时序建模方法，包括简单的时间池化方法、基于循环神经网络的方法以及基于注意力机制或 Transformer...
404 words 1 mins.

还是觉得好快啊，这突然就是一月下旬了。感觉进入2026年还是不久之前的事。好像确乎是越长大越觉得时间流逝的快了。之前在网上看到一个解释，说是三岁小孩眼中的一年比20岁的人眼中的一年流逝的要慢很多，主要是因为时间比例不同吧，因为一年在三岁小孩心中是一生的三分之一，但是在20岁的人眼中是二十分之一，自然会有觉得时间长短之分。所以可能人生后面的时间流逝会越来越快。但是这个时间究竟是主观的还是客观的呢，我还真没办法确定。昨天晚上聊天聊美了，一点半才睡觉，感觉和陈总在一起总有聊不完的天。我聊着聊着想，能不能出国之前求婚。因为好像没有人规定求婚就一定要在结婚前一小段时间进行，其实结婚前很久就求婚也没事。但...
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第一部分：去 “好想来” 必买清单（战略储备）你需要去店里采购一次，把这些东西囤在宿舍或办公室抽屉里。注意看配料表，尽量选无糖、低脂的。 1. 优质蛋白质（替代食堂的肥肉 / 烤肠） 鸡胸肉肠 / 火山石烤肠（黑胡椒味）： 选那种淀粉含量低的（配料表第一位是鸡肉）。这是你早餐或加餐的救星，比食堂的淀粉烤肠强太多。 即食鸡胸肉 / 鸡腿肉： 选奥尔良味或黑椒味的，开袋即食。如果食堂中午的肉太肥，你就吃这个。 低脂 / 无糖酸奶： 买一大桶或者几小杯。 卤蛋 / 鹌鹑蛋： 独立包装的，补充蛋白质神器。 2....
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今天是我在卢龙的第一个周六，昨天晚上和张总说了周末不去上班了，在宿舍里睡到自然醒还是很爽的，但是就是屋里有点冷，但是穿了羽绒服还好。陈总上午去看牙了，中午回家之后睡了一小觉，我也躺了一会 还是要去大城市发展，不管是哪种资源都更发达。人们互相的态度也好。这是我们探讨南京鼓楼医院的医护人员的工作服务态度之后得出的结论。未来我也要争取去大城市发展。陈总很支持我。我们后来还说到之前去上海，有种伤感的感觉，自己感觉不属于这种地方。可以来旅游，但是留下来发展还是太难了。但是不能总说这些消极的东西，陈总对我理解我很感动，但是也要自己努力让我们过上更好的生活！！！然后就是晚上陈总去洗照片，我陪着一直打视频，到...
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一、核心科学问题突破（最容易出论文）1. 从 “帧级建模” 转向 “事件级建模”传统方法： 把视频看成帧序列，用 LSTM/Transformer 建模时序关系。 问题：帧冗余大、噪声多、计算成本高。 突破方向： 构建事件驱动的时序模型，只对 “有判别力的事件” 建模，比如： 行人动作变化（步态、姿态） 外观变化（光照、遮挡） 相机视角变化 可以设计一个 “事件检测器”，自动发现关键帧，再建模事件之间的关系。 创新点： 事件抽取 + 事件关系推理（图结构） 比传统方法更鲁棒、更高效。 2. 从 “单一模态” 转向 “多模态融合时序建模”目前大多数方法只使用...
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实习今天感觉不能只学哥给我的资料和公司目前存在的意图流，因为是用的公司的低代码平台，担心换一个就不会了。所以后面开始自己学python有关ai智能体的部分了。了解了一下基本语法。我感觉我现在学东西都是太不深入了。如果一直这样下去肯定不会有很大的建树。所以明天开始逐渐攻克python的难题。睡觉之前一会再写一个小脚本，给陈总玩一下，类似一个galgame不能一会再写，现在说写就写！简单写了一下，用了今天学的f-string，还挺有意思的。目前来看我每天使用电脑的时间超长了。以后得控制一下了。要不会影响视力。白天一直在看电脑，回宿舍之后还在用电脑。但是说实在的我终于知道为什么江沛每天要一直盯着电脑...
1.3k words 1 mins.

1. Python（绝对核心）Python 是 AI 智能体开发的第一选择，也是绝大多数场景的首选语言，原因如下： 生态优势：拥有最丰富的 AI/ML 库（如 TensorFlow/PyTorch/Transformers 用于模型调用、LangChain/LlamaIndex 用于智能体框架、NumPy/Pandas 用于数据处理）； 易用性：语法简洁，开发效率高，适合快速迭代智能体的核心逻辑（如任务规划、工具调用、记忆管理）； 兼容性：能无缝对接各类大模型...