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2-5 快速幂模板
这个就是在快速乘的基础上改一下 sum=0--->sum=1 x+=x--->x*=x //快速幂模板 public double quickPow(double x,long y){ double sum=1; while(y>0){ if((y&1)==1){ sum*=x; } x*=x; y=y>>1; }
33820发布于 2021-06-01 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
学习分类 2-5 线性可分
感知机非常简单同时又很容易理解，但是相对应的，缺点也很多。感知机最大的缺点就是它只能解决线性可分的问题。
56610编辑于 2022-11-08 - 来自专栏Hank’s Blog
2-5 R语言基础 factor
#因子：分类数据 #有序和无序 #整数向量+标签label #Male/Female #常用于lm(),glm()
42110发布于 2020-09-16 - 来自专栏NetCore 从壹开始
2-5 安装容器Web工具：Docker Portainer
现在已经习惯了容器化了，不仅可以很快的配合CICD来实现部署，同时主要是也能解决一些疑难杂症，比如在Linux中经常会有各种图形图像的依赖包问题。特别是内网环境。
96620编辑于 2023-01-09 - 来自专栏全栈程序员必看
Ubuntu skills
Ubuntu crontab aaron@aaron-desktop:~$ crontab -l # m h dom mon dow command #0-59/2 * * * * export DISPLAY=:0 && /usr/bin/gedit 2>&1 >/dev/null & #* 21-8/1 * * * export DISPLAY=:0 && /usr/bin/amule 2>&1 >/dev/null & #* 8 * * * killall amule >/dev/null 2>&1 #0-59/2 * * * * echo “look at me $(date)”>>/home/aaron/tstcrontab find commend //not include file or directory
73820发布于 2021-05-06 - 来自专栏从头开始学习测试开发
Skills榜单
Skills 已拥有多个专门的聚合网站和社区平台。 自 2025 年底 Anthropic、Cursor、Antigravity 等主流 AI 编程平台将 Skills 标准化并开放生态后，围绕 Skills 的发现、分享、评测与分发迅速形成了一个活跃的开源与商业市场 以下是最权威、最活跃的 Skills 聚合网站，以及基于综合热度（GitHub Stars + 激活次数 + 社区评分）去重后整理出的 TOP 20 热门 Skills 清单。 LLM 应用专属代码审查（防 prompt injection 等） Python, JS 3.2k 17,400+ 6 TeamStyleEnforcer devops-collective 团队编码规范守护者 三、如何快速试用这些热门 Skills？
16.8K51编辑于 2026-01-29 不安装 OpenSpec，用 Skills 实现规范驱动开发（企业可落地轻量方案）
八、为什么Skills比CLI更轻？ OpenSpecCLI的优势：自动生成目录自动验证自动归档命令式控制但劣势：需要Node环境团队需要统一安装引入新工具链Skills方式：0安装成本直接嵌入现有AI工作流更灵活更适合中小团队九、两种方式本质对比维度 建议用CLI的场景：50+人团队需要自动验证机制有严格审计流程需要CI集成有专门的DevOps否则，Skills足够。 十二、我的建议（现实一点）如果你是：个人开发者2–5人小团队已经在用ClaudeCode/Cursor我建议：先用Skills实现轻量版规范驱动跑2–3个功能再考虑是否需要CLI自动化别一上来就堆工具。 总体设计原则整个体系分为7个Skills：展开代码语言：TXTAI代码解释/spec-start#启动规范流程/spec-proposal#生成Proposal/spec-design#输出技术设计/spec-tasks
2K10编辑于 2026-02-24- 来自专栏Deep learning进阶路
2-5 线性表之循环链表
2-5 线性表之循环链表 循环链表就是链表首尾相接连成一个环，可以用单链表 和 循环链表来实现。
41540发布于 2019-07-02 - 来自专栏刷题笔记
2-5 Two Stacks In One Array (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101173005 2-5 Two Stacks In One Array (20 分) Write
73930发布于 2019-11-08 - 来自专栏刷题笔记
2-5 修理牧场 (35 分)【优先队列】
2-5 修理牧场 (35 分) 农夫要修理牧场的一段栅栏，他测量了栅栏，发现需要N块木头，每块木头长度为整数Li个长度单位，于是他购买了一条很长的、能锯成N块的木头，即该木头的长度是Li的总和
1K10发布于 2020-06-23 - 来自专栏AI Agent / 编码工具
Skills 规范、构建与设计模式—— 从 SKILL.md 到生产落地的完整拆解
Skills想做的是AI能力的package.json。这篇文章不讲故事，不喊口号，不预测未来。我们只做一件事：把Skills规范、构建方法、设计模式，从协议层到生产落地，一次性拆透。 一、规范层：SKILL.md到底定义了什么要构建Skill，先要看懂规范。 /scripts/changed-skills.sh-name:Runskillevalrun:|skill-evalsuite\--skills"${{steps.changed.outputs.skills 七、收尾：把Skill当工程，不当demo这篇文章拆得很细，但所有内容可以凝练成几条核心判断：1.Skills的本质是一个规范，不是一个框架。规范的生命力远长于框架。 3.渐进披露是规范中最重要的设计。没有它，Skills撑不过20个的规模。有了它，数百个Skill才有共存的可能。但它的前提是description写得够好——这是工程纪律，不是文采。
1K99编辑于 2026-05-13 - 来自专栏Java架构师必看
Ubuntu skills
Ubuntu skills 强烈推介IDEA2020.2破解激活，IntelliJ
68120发布于 2021-06-22 - 来自专栏AI技术体系搭建过程
Superpowers让AI从「游侠」变成「将军」
它不改变 AI 的底层能力，而是为 AI 配备了一套结构化的工作规范，让 Claude Code、Codex 等工具从"随机应变的枪手"变成"有方法论的工程师"。 用一张图说清楚关键认知：Skill 不是 Prompt，是工程规范的代码化。它的 description 字段是触发条件，AI 启动时扫描加载，任务匹配时强制激活，不是建议，是约束。 创建 Skill 发现链接（这是关键） mkdir -p ~/.agents/skills ln -s ~/.codex/superpowers/skills ~/.agents/skills/superpowers ③ writing-plans（任务拆解）把设计拆解为 2-5 分钟可完成的最小任务单元，每个任务包含：精确文件路径 + 完整代码 + 验证步骤。这是 AI 自主工作不跑偏的关键。 计划包含：src/coupon/types.ts（类型定义）→ src/coupon/validator.ts（验证逻辑）→ src/coupon/service.ts（业务逻辑）→ 对应测试文件，每步 2-
67121编辑于 2026-04-06 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记 | GWAS 操作流程2-5：杂合率检验
一般自然群体，基因型个体的杂合度过高或者过低，都不正常，我们需要根据杂合度进行过滤。偏差可能表明样品受到污染，近亲繁殖。我们建议删除样品杂合率平均值中偏离±3 SD的个体。
2.4K20发布于 2020-04-27 Skills分享之创业者必备的SKILLS
最近看到一个挺有意思的开源项目：https://github.com/slavingia/skills[1]。 这套 Skills 包含什么？ /skills[3]，如果对您有帮助，请帮忙点赞、关注、收藏，谢谢～ 参考链接 [1] https://github.com/slavingia/skills: https://github.com/slavingia /skills [2] https://github.com/slavingia/skills: https://github.com/slavingia/skills [3] https://github.com /slavingia/skills: https://github.com/slavingia/skills
22610编辑于 2026-04-09- 来自专栏周末程序猿
谈谈 `Claude Skills`
，例如：按公司品牌规范创作文档、按组织特定流程分析数据，或自动化个人工作流。 ，Skills 负责教会 Claude 如何有效使用这些工具 Skills vs. dependencies【可选】：所需软件包，示例：python>=3.8, pandas>=1.5.0 3.3 SKILL.md 的正文 当仅凭元数据不足以执行任务时，Claude 会加载正文 正文可包含：执行步骤、规范细则 总结 Claude Skills 是提供了一种工程范式，以前大家通过各种 MCP，Agent 等将功能组合起来，中间层通过 Prompt 粘合，一方面不容易维护和继承，另一方面没有规范会导致不稳定，但是 ，先有基础库，然后通过基础库再组合复杂工程逻辑，这个大概是就是从混沌到规范化的历程。
1.6K12编辑于 2025-11-13 - 来自专栏从头开始学习测试开发
什么是Skills？
三、怎么入门 Skills？ 返回HTML+CSS代码 放入 scripts/ 和 refs/ 资源 安装到指定目录（见下文） ✅ 方式3：下载现成的 Skills 使用 推荐资源站： skills.directory（超6万个开源 Skills） GitHub 搜索 awesome-claude-skills 或 antigravity-skills Coze / 通义万相 / Cosmic 的官方技能商店 四、怎么安装 Skills 不同工具安装路径不同，但逻辑一致： 通用规则： Skills 分两类作用域： **项目级（Project-level）**：只在当前项目生效→ 放在项目根目录下的 .skills/ 或 skills/ 五、目前有哪些热门 Skills？
3.1K11编辑于 2026-01-29 - 来自专栏技术人个人品牌训练营
Skills 推荐清单
Skills 推荐清单 本文整理了一批实用的 Skills，按使用场景分类，帮助快速找到适合的技能。 持续更新中 — 发现好用的 Skill 会随时补充进来，欢迎推荐！ Skill 名称 说明 链接 find-skills 在海量技能库中搜索，快速找到你需要的 Skill https://clawhub.ai/JimLiuxinghai/find-skills skill-creator skills/model-usage free-ride 通过 OpenRouter 免费使用多种 AI 模型，省钱利器 https://clawhub.ai/skills/free-ride 二、 https://clawhub.ai/skills/frontend-design diagram-generator 自然语言生成流程图、架构图、思维导图 https://clawhub.ai/skills https://clawhub.ai/skills/Notion self-improving-agent 记录错误、学习修正、积累经验库，越用越聪明 https://clawhub.ai/skills
84711编辑于 2026-03-31 - 来自专栏AI技术体系搭建过程
Superpowers让AI从「游侠」变成「将军」
它不改变 AI 的底层能力，而是为 AI 配备了一套结构化的工作规范，让 Claude Code、Codex 等工具从"游侠"变成"将军"。 ③ writing-plans（任务拆解） 把设计拆解为 2-5 分钟可完成的最小任务单元，每个任务包含：精确文件路径 + 完整代码 + 验证步骤。这是 AI 自主工作不跑偏的关键。 创建 Skill 发现链接（这是关键） mkdir -p ~/.agents/skills ln -s ~/.codex/superpowers/skills ~/.agents/skills/superpowers 计划包含：src/coupon/types.ts（类型定义）→ src/coupon/validator.ts（验证逻辑）→ src/coupon/service.ts（业务逻辑）→ 对应测试文件，每步 2- ：请帮我审查这个 PR requesting-code-review Skill 激活，按严重度分级输出： Critical（阻断）：安全漏洞、数据一致性问题 Major（需修复）：性能问题、违反架构规范
52010编辑于 2026-04-14 Claude Skills 为何火？
直到我深入研究了Claude Skills这项技术，我发现这可能不仅仅是又一个AI功能的发布，而是整个AI协作模式的根本性转变。 从临时问答到长期协作的技术跃迁 Claude Skills的核心价值在于它解决了AI应用中最容易被忽视的痛点：上下文持续性的缺失。 Skills的有效性高度依赖于初始设计的合理性和持续优化的积极性。 如果 Skill过于宽泛，可能导致输出质量下降；如果过于具体，又可能限制AI的创造性发挥。 企业级应用中的实际价值与边界 在企业环境中，Claude Skills的实际应用呈现出明显的分层特征。 对于技术团队而言，Skills最直接的价值体现在代码生成和审查流程的标准化。 一个成熟的"API设计Skill"可以确保团队所有成员生成的接口都遵循统一的设计规范，包括命名约定、参数结构、错误处理机制等。 这种一致性对于维护大型系统的可读性和可维护性至关重要。
19810编辑于 2026-02-02
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