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3个AI工具搞定写作、设计和执行（Notion AI，Canva AI，Cursor）
我们只回答三件事：这 3 个工具分别是什么、普通人到底能用来干什么、你今天就能怎么开始。 一、你缺的不是更多工具，而是一个能跑通的三段式组合 如果你是职场打工人、自由职业者，或者 3-20 人的小团队，先从这套组合起步最稳： 信息整理：Notion AI 表达发布：Canva AI 执行自动化 Canva 官方页面明确了 AI 生图与设计编辑的组合能力，适合“快速产出可发布素材”场景。 它最有用的三个场景是： 第一，公众号封面和配图。 最小上手动作： 选一个你明天就要用的真实任务（比如周会汇报封面）； 输入一句明确目标（给谁看、要传达什么、希望什么风格）； 生成 3 版，不追求完美； 只保留 1 版做细修并发布。 五、怎么选：按人群和预算做最稳决策 按人群怎么选： 个人创作者：先 Notion AI + Canva AI，先把内容链路跑通。
7910编辑于 2026-06-19 - 来自专栏腾讯乐享
3秒搞定封面图，AI设计师来帮你！
——腾讯乐享携手智绘设计，上线了全新功能：智能配图。 让AI帮你搞定配图工作，高效快捷、审美在线、版权有保证。 01 智能配图是什么？ 首先，必须得是高效便捷 很多企业客户反应，没有专门的设计师来做平台美化，或者每天增加的内容太多，来不及做文章配图。智能配图帮你节省设计资源，内容你来出，配图AI来做。 在文档、课堂、直播、培训项目、K吧，以及消息推送，都可以在配图处点击“智能生成图片”，选择AI为你准备好的配图。 Q 为什么没有“智能生成图片”的按钮? 企业超级管理员，一定要记得到【管理后台-设置-应用配置】，开启“智绘设计”应用，所有成员才能使用功能哦。 Q 有详细的操作指南吗？ 毫不夸张地说，只用动动手指，就能让AI帮你作图啦！ 重要的事情得说三遍 超级管理员们 快去【管理后台-设置-应用配置】 开启【智绘设计】 享用AI设计、免费海量模版吧！ 穿越4小时山路 让知识触达每一名学生
2.4K10编辑于 2021-12-21 - 来自专栏学习之路
【#3】项目设计
而Protocol模块就是是网络通信协议模块的设计，也就是在网络通信中，我们必须设计一个应用层的网络通信协议出来，以解决网络通信中可能存在的粘包问题，而 解决粘包 有三种方式：特殊字符间隔，定长，LV格式 3. Dispatcher 模块存在的意义：区分消息类型，根据不同的类型，调用不同的业务处理函数进行消息处理。 3. Dispatcher IO 数据分发处理，逻辑与服务端一致 4. 3. 业务层 业务层就是基于底层的通信框架，针对项目中具体的业务功能的实现了，比如Rpc请求的处理，发布订阅请求的处理以及服务注册与发现的处理等等。 整体框架设计
46300编辑于 2025-04-01 - 来自专栏MixLab科技+设计实验室
AI设计系统“设计之神”
标题： “God of Design” AI design system “设计之神”AI设计系统 价值主张： 我们的“设计之神”系统利用生成对抗网络技术，帮助甲方把设计目标可视化后，更清楚地传达给设计师 借此技术，让无作图能力的甲方，把生成条件输入AI设计系统后，程序在极短时间内生成海量方案，甲方只需挑选其中想要的方案，交给设计师来完善，避免了设计师的无效工作，提升了工作效率。 ? “设计之神”AI设计系统原型演示 demo of AI design system： 我们以室内装修设计为例，制作了一份简单的使用演示，让读者能更具体的了解人工智能发挥的作用 ? 3.甲方把自己定制的方案发布出来，交给设计师完善。 （这里我们还设计了一个简单的商业模式，AI设计工具免费开放给所有人使用，定制生成的方案可以直接发布在我们的平台上，寻找设计师来完成。 运营模式 BUSINESS OPERATION MODEL ： 这块只是很粗略的构想了一个如何利用这技术来开展商业的模型，大体思路就是利用这个AI设计系统来吸引甲方和设计师，从而构建一个设计服务平台，对接甲方们和设计师们
1.5K10发布于 2019-09-26 Gemma 3 270M：专为超高效AI设计的紧凑模型
介绍 Gemma 3 270M：用于超高效AI的紧凑模型过去几个月对于Gemma系列开源模型来说是一段激动人心的时期。 先是推出了Gemma 3和Gemma 3 QAT，为单个云和桌面加速器提供了最先进的性能。随后，又宣布了Gemma 3n的全面发布，这是一种移动优先的架构，将强大的实时多模态AI直接带到了边缘设备。 这是一个紧凑的、拥有2.7亿参数的模型，专为特定任务微调而从头设计，并已内置训练好的强大指令遵循和文本结构化能力。Gemma 3 270M将强大的指令遵循能力带到了小尺寸模型中。 虽然该模型并非为复杂对话用例设计，但它是一个开箱即用即可很好遵循通用指令的强大模型。 通过Gemma 3 270M，我们赋能开发者构建更智能、更快速、更高效的AI解决方案。我们迫不及待想看到您创建的专用模型。FINISHED
29910编辑于 2026-02-04S3-GFN：让AI设计的分子真的能被合成出来
Brun, Yoshua Bengio, Alex Hernandez-Garcia 机构： Mila – Quebec AI Institute · Université de Montréal · 这一问题严重制约了AI辅助药物发现在真实实验流程中的落地应用。 1.2 什么是 可合成性 ？ 二、方法详解：S3-GFN 的设计哲学 2.1 核心思想 S3-GFN 的核心洞见在于：可合成性约束应当在分布层面（distributional level）执行，而非在标量奖励层面（scalar reward 这一设计决策从根本上将约束满足与奖励优化解耦，避免了奖励塑形方法中两者相互干扰的问题。 具体而言，S3-GFN 结合了三个核心要素： 1. S3-GFN 以优雅的软约束设计填补了序列式分子生成与实验可行性之间的鸿沟：它不告诉模型"如何合成"，而是让模型学会"什么值得合成"，在保持 SMILES 生成的灵活性与可扩展性的同时，实现了远超反应式方法的独立验证合成成功率
25910编辑于 2026-05-08- 来自专栏腾讯社交用户体验设计
当设计遇上AI
一、背景 最近AI创作内容火爆网络，让我们看到AI在设计上充满想象力的未来。关于AI在设计上应用的探索由来已久，从早几年的智能广告素材，智能Logo再到如今的AIGC，AI的成长突飞猛进。 本文尝试梳理AI目前在设计领域应用的最新进展，展望设计行业在AI技术影响下可能发生的变革。 二、AI与设计相关的最新技术 1、自动化内容生成（AIGC） 从文本-图像、文本-视频、文本-3D模型到智能字体、智能文本，AI在各类内容的创造上已经突飞猛进，强大到让人惊叹地步。 2.3 AI辅助UI设计 AI生成UI版式 近期已经有团队开始实践在AI辅助下的UI设计。 3、扩展品牌语言 设计师可以寻找更具创造性的方式与AI合作，比如创作品牌语言。
1.4K10编辑于 2023-04-14 - 来自专栏Golang语言社区
山海传说ai 设计
2级ai：不会移动，不会主动攻击，受到攻击会反击。固定位置 3级ai：会移动，不会主动攻击，受到攻击会反击，不会追击。在固定区域内巡逻 4级ai：会移动，会主动攻击。 1到3级怪物ai视野范围和警戒范围为0米。 4到5级怪物ai视野范围为10米，警戒范围为8米。 6到7级怪物ai非战斗状态视野范围为10米，警戒范围为3米。 1级到2级怪物ai不会使用技能。 3级到4级怪物ai会几率使用编号xx到编号yy技能。 5到6级ai会几率使用编号aa到编号bb技能，会几率使用身上物品。 7级boss ai会几率使用专属技能。 2.4怪物ai行为流程图 2.4.1 3到5级怪物ai行为流程图： ? ? 将查找任意位置的包含computer 的所有名字 (2)_ 下划线表示任何单个字符 WHERE name LIKE '_ean' 将查找以 ean 结尾的所有 4 个字母的名字（Dean、Sean 等）, (3)
1.3K80发布于 2018-03-22 - 来自专栏乐享123
Javascript设计模式 - 笔记3
先回顾比较简单的办法 类式继承 一个简单的类 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 /* class Person */ function Person(name) { this.name return this.name; } var reader = new Person('memoryboxes'); reader.getName(); 好，下面定义一个它的子类 1 2 3 最后，为了简化类的声明，可以将这些工作封装在extend函数中: 1 2 3 4 5 6 function extend(subClass, superClass) { var F = function 但是这样还有个小缺点，声明 Author的时候，还要显式的调用一下Person.call()，下面这个版本进一步做了改进： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 function extend superClass.prototype.contructor = superClass; } } 增加了一个superclass属性来直接访问基类，这样声明Author的时候可以这么写: 1 2 3
63850发布于 2018-06-04 - 来自专栏腾讯云服务器团队的专栏
AI技术助力B端创作：运营类3D Banner设计新思路
现今，许多B端设计师在日常设计中难免会遇到各种运营 3D banner 设计需求。在设计过程中，他们不仅需要费尽心思构思各种造型，还要不断进行重复渲染，而有时渲染结果也难以令人满意。 本文旨在介绍一种基于 Stable Diffusion 混合 AI 的B端 3D Banner 设计方法和流程，可供任何对该领域感兴趣的人进行实验，创作出各类B端模型。 3D banner 模型训练流程 收集设计素材，准备训练集 设计师在寻找素材尽可能风格上统一，图片本身的质量较高（指看得清楚）。 结语 总的来说，AI 技术的发展为B端设计师提供了更多的创作可能性和工具。 本文介绍的基于 Stable Diffusion 混合 AI 的 3D Banner 设计方法，不仅能够减少设计师的重复渲染工作，还能够创造出更加出色的设计作品。
1.2K20编辑于 2023-07-15 - 来自专栏腾讯云设计中心
AI技术助力B端创作：运营类3D Banner设计新思路
导语：现今，许多B端设计师在日常设计中难免会遇到各种运营3D banner设计需求。在设计过程中，他们不仅需要费尽心思构思各种造型，还要不断进行重复渲染，而有时渲染结果也难以令人满意。 本文旨在介绍一种基于Stable Diffusion混合AI的B端 3D Banner设计方法和流程，可供任何对该领域感兴趣的人进行实验，创作出各类B端模型。 结语 总的来说，AI技术的发展为B端设计师提供了更多的创作可能性和工具。 本文介绍的基于Stable Diffusion混合AI的3D Banner设计方法，不仅能够减少设计师的重复渲染工作，还能够创造出更加出色的设计作品。 我们相信，随着AI技术的不断发展，它将会在B端创作中发挥越来越重要的作用，为设计师们带来更多的创作灵感和更高效的工作方式。
1.2K41编辑于 2023-07-15 - 来自专栏AI系统
【AI系统】AI系统概述与设计目标
本文将介 AI 系统的设计目标、组成和生态，让读者形成 AI 系统的知识体系，为后续展开每篇文章的内容做好铺垫。 AI 系统设计本身需要各个环节通盘考量，无论是系统性能，还是用户体验，亦或是稳定性等指标，甚至在开源如火如荼发展的今天，开源社区运营也成为 AI 系统推广本身不可忽视的环节。 AI 系统自身设计挑战较高（如更大的规模、更大的超参数搜索空间、更复杂的模型结构设计），人工智能的代表性开发框架 PyTorch 是 Meta 开发，后续贡献给 Linux 开源基金会；TensorFlow 即使作为系统工程师，也需要密切关注算法和应用的演进，才能紧跟潮流设计出贴合应用实际的工具与系统。 AI 系统设计目标 深度学习系统的设计目标可以总结为以下几个部分。 AI 工具链与 AI 系统本身如何在设计之初就考虑到这点，提供良好的可观测性、可调试性、允许用户注册自定义扩展等支持，是需要工具链与 AI 系统的设计者，所需要在 AI 系统的设计之初就需要提上日程的，
75210编辑于 2024-12-02 - 来自专栏机器之心
AutoML研究综述：让AI学习设计AI
3 流程结构创建 构建机器学习流程的首个任务是创建流程结构。这一主题也被称为架构搜索，已在设计神经网络方面备受关注，比如（Zoph and Le, 2017; Liu et al., 2017）。 图 3：大多数 AutoML 框架使用的固定机器学习流程。在实现数据清理步骤方面略有不同。 除了少数一些文献（如 Friedman and Markovitch, 2015; Smith et al., 2017），当前的 AutoML 算法都是以黑箱形式设计的。 使用人工设计的机器学习模型，模型的推理方式往往已经对用户而言未知了。通过自动化创建模型，用户基本上将没有机会理解选择特定流程的原因。 研究自动设计超参数更少的框架是可行的（Feurer and Hutter, 2018）。 11 总结 自 1990 年代以来，AutoML 主题已行过千里之路。
87420发布于 2019-05-15 - 来自专栏AI系统
【AI系统】关键设计指标
前面我们已经对 AI 的计算模式有了初步的认识，那么这些计算模式具体是如何和 AI 芯片设计结合起来的呢？接下来我们将从 AI 芯片关键设计指标的角度来进一步拓展对 AI 计算体系的思考。 设计高效的处理单元是提升 AI 芯片性能的重要手段之一。关于 PE 的优化设计方向有两个方面： 增加 PE 的核心数量。 比如通过设计高速缓存结构、优化数据存取模式等方式来实现。 计算性能仿真 当我们根据关键指标完成了 AI 芯片的设计之后，不同的 AI 模型在这个芯片上的执行性能都一样吗？ 算术强度概念 一个模型在 AI 芯片的执行过程大概可以分为三步：1）从外部存储搬移数据到计算单元，2）计算算元进行计算，3）把结果搬回外部存储空间。 再精简的说，就是搬移数据和计算这两件事情。 Step3, Step4：由于固定的 PE 维度或者 size, 导致有的 PE 在任务周期的不是 100% 被激活。
72910编辑于 2024-12-04 AI如何变革芯片设计
AI将如何改变芯片设计人工智能对半导体行业的承诺与潜力芯片制造、MATLAB、摩尔定律、芯片设计、人工智能、数字孪生摩尔定律的终结正逐渐逼近。 但对于半导体行业，AI仍有更多前景和潜力。为了更好地理解AI将如何彻底改变芯片设计，我们与某机构MATLAB平台的高级产品经理进行了对话。问：AI当前如何用于设计下一代芯片？ 但即使在设计过程的早期阶段，当设计光源、传感器和所有不同组件时，AI也扮演着重要角色。许多异常检测和故障缓解工作需要重点考虑。 我们通常认为AI是一种预测工具，或者是一个执行某种任务的机器人，但很多时候，通过AI能从数据中获得很多洞察。问：使用AI进行芯片设计的好处是什么？ 问：你认为AI将如何影响芯片设计人员的工作？答：这将释放大量人力资本，用于更高级的任务。可以利用AI来减少浪费、优化材料、优化设计，但在决策时仍然需要人的参与。我认为这是人与技术携手合作的绝佳例子。
12410编辑于 2026-05-23AI如何改变芯片设计
AI如何改变芯片设计摩尔定律即将终结。工程师和设计师在晶体管微型化和芯片集成度方面已接近极限，因此他们转向其他芯片设计方法，将AI等技术融入设计流程。 AI在芯片设计中的当前应用某机构高级产品经理指出，AI已贯穿芯片设计和制造的大部分环节。在工艺工程中，AI可用于优化流程，缺陷检测是各阶段（尤其是制造环节）的重要应用。 在设计阶段，AI在光学元件、传感器等组件设计中扮演重要角色，主要用于异常检测和故障缓解。通过分析历史数据，AI能识别生产延迟的根本原因，在设计和加工阶段提前发现问题。 AI不仅是预测工具，更能从数据中提取深层洞见。AI驱动的设计优势传统基于物理的建模计算密集且复杂。AI可创建替代模型（即数字孪生），通过参数扫描、优化和蒙特卡洛模拟大幅降低计算时间。 跨团队协作时需要清晰传达设计意图。未来展望AI将释放人力资源专注于高级任务，在材料优化、设计优化和减少浪费方面发挥作用，但决策仍需人类参与。
40800编辑于 2025-10-11- 来自专栏Y大宽
3 教学设计之ADDIE模型
这个也是整理自培训的内容，题目是面向未来的教学设计，主要讲了ADDIE模型。 我在网上收集了些资料。 如果你想大致了解或已经了解，可以直接看图 如果你想详细了解，那么看下面这两篇文章 英文关于ADDIE模型的详细讲解 中文教程系统设计的ADDIE模型详解 如果你想看更详细的以及补充的解释，来自培训的内容 eckszajm_Linda-Lorenzetti-ADDIE-Model-Elearning.jpg 1 A 分析学习需求 1.0 为什么要分析学习需求 明确学习目标 确定教学内容 设计教学策略 已有的知识会促进或阻碍学习（可能会诱发定式思维） 2 如何设计教学目标 2.1 为什么设计教学目标 指导评价 指导教学策略 指导学习 2.2 学习目标要分解 增加自信，大划小的可及的目标 目标分类（知识
2.5K20发布于 2018-09-10 - 来自专栏程序人生 阅读快乐
CSS设计指南 (第3版)
《图灵程序设计丛书:CSS设计指南(第3版)》是一本面向初中级读者的经典设计指南。 随后4章介绍了页面布局、界面组件，CSS3圆角、阴影、渐变、多背景等视觉设计技巧，最后还对如何实现最前沿的响应式设计进行了通俗易懂的演示。
43710发布于 2018-10-10 - 来自专栏素履coder
《Redis设计与实现》笔记3
参考《Redis设计与实现》 1.发布与订阅 发布与订阅指客户端可以订阅一个或多个频道，每当有其他客户端向频道发送消息时，频道的所有订阅者都会收到这条消息，如下： image.png 发布与订阅分为两种 (press Ctrl-C to quit) 1) "subscribe" 2) "news" 3) (integer) 1 现在再打开另一个终端，开始发布消息，命令是publish 127.0.0.1 (press Ctrl-C to quit) 1) "subscribe" 2) "news" 3) (integer) 1 1) "message" #这里开始是接收的消息 2) "news" 3) "bbc news" 1) "message" 2) "news" 3) "\xe9\x9b\x85\xe8\x99\x8e news" 1) "message" 2) "news" 3) "bing .*" 3) "news.it" 4) "i am news.it" 1) "pmessage" ##接收第三个终端的消息 2) "news.*" 3) "news.et" 4) "i am news.et
38730编辑于 2022-02-17 - 来自专栏四楼没电梯
Impeccable：给 AI 前端设计注入专业设计语言
这种现象不仅损害用户体验，也暴露了一个核心问题： 开发者与 AI 之间缺少一种共同的“设计语言” —— 无法准确告诉 AI 什么是好设计、什么是不良设计。 辅助工具的上下文中时，AI 自身就具备了“识别好的设计与坏的设计”的底层语义能力。 ([极动实验室][3]) ⚙️ 2. 17 条“设计命令” （Slash Commands） 这些命令构成了 Impeccable 的操作语法，让开发者以专业术语驱动 AI： 命令 功能概要 /audit ([Emelia][1]) 3. ([极动实验室][3]) 安装与集成：让命令在你的 AI 工具可用 Impeccable 支持主流 AI 编程助手与工具链的集成，目前安装方式简单： # 通用安装 npx skills add pbakaus
76910编辑于 2026-04-23
腾讯云开发者
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