<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>神经网络 on Tony Bai</title><link>https://tonybai.com/tags/%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C/</link><description>Recent content in 神经网络 on Tony Bai</description><generator>Hugo</generator><language>zh-cn</language><copyright>2004-2026 Tony Bai. 版权所有.</copyright><lastBuildDate>Sat, 02 May 2026 00:00:00 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://tonybai.com/tags/%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>从“Vibe-Coding”到“Agentic Engineering”：Andrej Karpathy 的 AI 时代程序员生存法则</title><link>https://tonybai.com/2026/05/02/from-vibe-coding-to-agentic-engineering-karpathy-survival-guide/</link><pubDate>Sat, 02 May 2026 00:00:00 +0800</pubDate><guid>https://tonybai.com/2026/05/02/from-vibe-coding-to-agentic-engineering-karpathy-survival-guide/</guid><description>本文永久链接 – https://tonybai.com/2026/05/02/from-vibe-coding-to-agentic-engineering-karpathy-survival-guide 大家好，我是Tony Bai。 过去的一年，我们中的许多人，都经历了一种全新的、令人上瘾的编码体验，它被前特斯拉 AI 总监 Andrej Karpathy 戏称为 **“Vibe-Codin...</description></item><item><title>别演了，真实的程序员根本不修电脑：我们左手AI，右手星辰大海</title><link>https://tonybai.com/2025/12/21/real-programmers-dont-fix-computers-ai-stars-and-seas/</link><pubDate>Sun, 21 Dec 2025 00:00:00 +0800</pubDate><guid>https://tonybai.com/2025/12/21/real-programmers-dont-fix-computers-ai-stars-and-seas/</guid><description>本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/12/21/real-programmers-dont-fix-computers-ai-stars-and-seas 大家好，我是Tony Bai。 最近陪家人看几部青春都市剧，实在忍不住想吐槽。 无论题材如何变，编剧笔下的程序员永远是那副德行：戴着黑框眼镜，背着双肩包，唯唯诺诺。而他们的戏份，似乎永远逃不开那一幕—— 男主角或...</description></item><item><title>Go与神经网络：手写数字识别</title><link>https://tonybai.com/2024/06/28/go-and-nn-part3-handwritten-digit-recognition/</link><pubDate>Fri, 28 Jun 2024 00:00:00 +0800</pubDate><guid>https://tonybai.com/2024/06/28/go-and-nn-part3-handwritten-digit-recognition/</guid><description>本文永久链接 – https://tonybai.com/2024/06/28/go-and-nn-part3-handwritten-digit-recognition 在上一篇文章《Go与神经网络：线性回归》中，我们借由传统的机器学习方法：线性回归解决了房价预测问题。按照我初步设想的从传统机器学习到大语言模型的学习路线，是时候在这一篇中切换到学习**神经网络**了。 1\. 从线性回归到神经网...</description></item><item><title>Go与神经网络：线性回归</title><link>https://tonybai.com/2024/06/10/go-and-nn-part2-linear-regression/</link><pubDate>Mon, 10 Jun 2024 00:00:00 +0800</pubDate><guid>https://tonybai.com/2024/06/10/go-and-nn-part2-linear-regression/</guid><description>本文永久链接 – https://tonybai.com/2024/06/10/go-and-nn-part2-linear-regression 离发表上一篇与机器学习相关的文章《Go与神经网络：张量运算》已经过去整整一年了，AI领域，特别是大模型领域的热度不仅未有减弱，反而愈演愈烈。整个行业变得更卷，竞争更加激烈，大模型你方唱罢我登场，层出不穷，各自能力也都在不断提升，并在自然语言处理、问答、...</description></item><item><title>Go与神经网络：张量运算</title><link>https://tonybai.com/2023/05/21/go-and-nn-part1-tensor-operations/</link><pubDate>Sun, 21 May 2023 00:00:00 +0800</pubDate><guid>https://tonybai.com/2023/05/21/go-and-nn-part1-tensor-operations/</guid><description>本文永久链接 – https://tonybai.com/2023/05/21/go-and-nn-part1-tensor-operations 0\. 背景 ------ 2023年年初，我们很可能是见证了一次新工业革命的起点，也可能是见证了AGI(Artificial general intelligence，通用人工智能)孕育的开始。ChatGPT应用以及后续GPT-4大模型的出现，其震撼...</description></item><item><title>理解unsafe-assume-no-moving-gc包</title><link>https://tonybai.com/2023/04/16/understanding-unsafe-assume-no-moving-gc/</link><pubDate>Sun, 16 Apr 2023 00:00:00 +0800</pubDate><guid>https://tonybai.com/2023/04/16/understanding-unsafe-assume-no-moving-gc/</guid><description>本文永久链接 – https://tonybai.com/2023/04/16/understanding-unsafe-assume-no-moving-gc 1\. 背景 ------ 在之前的《Go与神经网络：张量计算》一文中，不知道大家是否发现了，所有例子代码执行时，前面都加了一个环境变量ASSUME\_NO\_MOVING\_GC\_UNSAFE\_RISK\_IT\_WITH，就像下面...</description></item><item><title>TensorFlow入门：零基础建立第一个神经网络</title><link>https://tonybai.com/2017/02/06/build-your-first-neural-network-with-tensorflow/</link><pubDate>Mon, 06 Feb 2017 00:00:00 +0800</pubDate><guid>https://tonybai.com/2017/02/06/build-your-first-neural-network-with-tensorflow/</guid><description>首先，我不得不承认这篇文章有些标题党的味道^0^，但文章还是要继续写下去，备忘也好，能帮助到一些人也好。 在2016小结的时候，我说过：2017年要了解一些有关机器学习和人工智能(以下简称AI)方面的技术。如果有童鞋问：Why？我会告诉你：跟风。作为技术人，关注和紧跟业界最前沿的技术总是没错的。 2016年被业界普遍认为是AI这一波高速发展的元年，当然DeepMind的AlphaGo在这方面所起到...</description></item></channel></rss>