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  • 攀岩运动简介

    攀岩技术的兴起最早可追溯到十八世纪的欧洲。当时的登山者为了克服类似阿尔卑斯山等终年积雪的冰岩地形,发展出一套系统的攀登技术。1983年法国人Mr. Francois SAVIGNY 发明了由树脂及混凝土合成的可移动式岩块,奠定了攀岩墙日后发展的基础。
      目前攀岩在国外是一项非常兴盛而且老少咸宜的运动,攀岩墙的设立非常普遍,室内及室外都有。因此常常可以看到一些外国朋友在下班之后,到这些设有岩墙的休闲娱乐中心或健身房活动一下再回家的情形。在节假日,也常常可以看到在设有岩墙的公园里全家同乐的景象。因为对现代都市人而言,到天然岩场攀爬往往要花去不少交通的时间,而且受气候的影响很大。因此在国外,尤其是运动风气鼎盛的欧洲、北美洲,许多岩墙的设立都是由政府出资规划兴建,因为它提供了一个绝佳的旅游休闲的去处。
      现代人随着经济起飞,生活的品质已不再是要求温饱而已,而是希望建立工作与身心健康、休闲品质、家庭亲子关系等相对的平衡。攀岩活动,可以完全满足这些需求,并且完全没有危险性。除了以上这些好处外,更因为攀岩活动没有体型、性别及年龄上的限制,无论男女老少皆可享受攀登的乐趣。现代人饱受生活压力与工作压力之苦,他们可以从攀岩活动中获得成就感,舒缓压力。
      在休闲市场上,目前世界各地一些稍具规模的公园、游乐场、度假饭店都以此设备来招揽客人,以凸显自己的特色。
      除了攀岩活动之外,人工岩墙也可以提供类似高楼逃生,绳索速降等个人或消防单位之训练以及山难搜救技术的训练。高空作业人员,如天线架设、建筑、外墙清洗作业、冷气安装工作人员,也可以在经过简单的训练后将工作的危险性大幅降低,提升产业竞争力,军方及特种部队也常常利用人工岩场开展各种作战技术演练,例如困难地形突破、突击、潜入、人质解救或是巷战、城市战等等。
        攀岩的六大好处
      ●  增加身体柔软度与协调感
      ●  增强体力
      ●  集中力
      ●  进取心
      ●  自信心
      ●  平衡感
        攀岩墙的类型
      攀岩墙发展迄今,依照其用途可分为:
      ● 专业竞技型:专业设计,采用高强度仿真复合材料岩板,精心设计路线及难度,供攀岩专业人士、爱好者以及军、警、高空作业等特种行业训练、比赛。
      ● 仿真娱乐型:创意设计,安全、刺激,充分考虑不同人群的攀登要求,并最大限度的增加投资者的收益。
      ● 儿童型:岩板表面用环保材料喷涂卡通图案,适合幼儿园儿童及小学生,用于对其肌肉发展及手、眼、身体之协调训练方面。

  • Day06——晚课 传统编程vs AI编程:思维方式的革命性转变

    📚 AI专家养成计划 · 第11篇(共140篇)

    ⏱️ 阅读时间:10-15分钟

    🎯 适合人群:零基础,想亲手感受”编程思维革命”的你


    🌙 上篇回顾:今天早课我们学了什么

    今天早课,我们用”大圈套小圈”的比喻彻底理清了AI、机器学习、深度学习的关系。来回顾3个核心要点:

    1. AI ⊃ 机器学习 ⊃ 深度学习,是包含关系

    人工智能是最大的圈,机器学习是”从数据中学习规则”的子集,深度学习是”用深层神经网络自动学特征”的更小子集。ChatGPT、Stable Diffusion都属于深度学习。

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  • AI专家养成计划·午课 5月22日速报


    今日速览:Anthropic即将首次盈利,AI公司终于要赚钱了;Hark融资7亿美元打造”万能AI界面”;黄仁勋称英伟达找到了2000亿美元新市场。


    一、Anthropic即将迎来首个盈利季度

    一句话摘要:Claude的母公司Anthropic宣布即将实现首次盈利,这在烧钱如流水的AI行业堪称里程碑。

    发生了什么:据TechCrunch报道,Anthropic表示公司即将迎来首个盈利季度。要知道,同行业的xAI去年烧掉了64亿美元,大多数AI公司还在靠融资续命。Anthropic能在成立几年内就实现盈利,说明企业级AI服务已经开始产生实实在在的收入。

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  • Open Design系列教程(三):实战案例篇——从0到1设计一个攀岩者网站

    系列目录

    – (一)部署篇 —— 从零安装到跑起来

    – (二)核心概念篇 —— 模式 × Skill × Design System × Agent

    (三)实战案例篇 ← 你在这里


    写在前面

    前两篇我们搞定了安装和概念。这篇动手干:完整走一遍从需求到成品的全流程。

    案例目标:为「攀岩者」(climbing.top)设计一个现代感的网站首页。

    你将学到:

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  • Open Design系列教程(二):核心概念篇——模式×Skill×Design System×Agent

    系列目录

    – (一)部署篇 —— 从零安装到跑起来

    (二)核心概念篇 ← 你在这里

    – (三)实战案例篇 —— 从 0 到 1 设计一个攀岩者网站


    写在前面

    上一篇我们把 Open Design 跑起来了。但打开界面后,顶部有三个下拉框:Agent、Skill、Design System —— 它们分别是什么?怎么组合?

    这篇读完你会明白:

    • 四种模式分别产出什么
    • 31 个 Skill 怎么选
    • 72 套 Design System 怎么用
    • Agent 的工作原理
    • 三者如何组合出不同的设计产物

    第一章:四种模式(Mode)

    Open Design 有四种产出模式,每种对应不同的设计产物:

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  • Open Design系列教程(一):部署篇——从零安装到跑起来

    系列目录

    (一)部署篇 ← 你在这里

    – (二)核心概念篇 —— 模式 × Skill × Design System × Agent

    – (三)实战案例篇 —— 从 0 到 1 设计一个攀岩者网站


    写在前面

    Open Design(OD)是 Claude Design 的开源替代品。它不自带 AI 模型,而是调用你电脑上已有的 Agent CLI(Hermes、Claude Code、Codex 等),输入一句话需求,输出可交互的 HTML 设计稿。

    你将收获:

    • 一个本地运行的 AI 设计工具
    • 支持生成网页、PPT、App 原型、仪表盘等
    • 72 套内置品牌风格一键切换
    • 完全离线可用,数据不离开你的电脑

    第一章:环境要求

    必需依赖

    依赖 版本要求 说明

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  • Day06——早课 机器学习vs深度学习:大圈套小圈,一次讲清楚

    📚 AI专家养成计划 · 第10篇(共140篇)

    ⏱️ 阅读时间:10-15分钟

    🎯 适合人群:零基础,想搞清楚AI技术家族关系的你


    🌙 上篇回顾:昨晚我们做了什么

    昨晚的晚课,我们用Google Teachable Machine亲手训练了第一个AI模型!来回顾3个核心要点:

    1. 模型训练的核心流程是”数据→训练→推理”

    你用摄像头录了手势照片(数据),点击Train Model(训练),然后AI就能实时识别新手势(推理)。这个三步走的流程,是所有AI系统的通用范式。

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  • AI时代密码管理解决方案:主流工具全面对比

    你还在用同一个密码走天下?还是把密码写在备忘录里?

    密码管理器是现代数字生活的必备工具。但市面上工具那么多——1Password、Bitwarden、KeePassXC、LastPass、Dashlane——到底选哪个?

    这篇文章从开源/闭源、收费/免费、安全性、跨平台、易用性等维度,帮你做出最适合自己的选择。

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  • AI时代的密码管理利器:KeePassXC 使用教程

    你的密码安全吗?还在用同一个密码登录所有网站?还是把密码写在便签纸上贴在显示器旁边?

    今天给大家介绍一款免费、开源、跨平台的密码管理神器——KeePassXC


    一、KeePassXC 是什么

    KeePassXC 是一款现代化的开源密码管理器,基于 KeePass 格式(.kdbx),支持 Windows、macOS 和 Linux 三大平台。

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  • Day05——晚课 零代码!用Google Teachable Machine训练你的第一个AI

    📚 AI专家养成计划 · 第5篇(共140篇)

    ⏱️ 阅读时间:10-15分钟

    🎯 适合人群:零基础,想要亲手训练一个AI模型的你


    ☀️ 早课回顾:3个核心要点

    今天的早课我们聊了”模型”——AI的大脑。这里快速回顾一下关键概念:

    1. 模型 = 训练好的算法 + 数据

    算法是菜谱,数据是食材,模型就是做好的菜。训练的过程就是”照着菜谱反复练习,直到做出稳定好吃的菜”。

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  • AI专家养成计划·午课 5月21日速报

    !AI速报


    今日速览:OpenAI用AI破解80年未解数学猜想,Anthropic即将首次盈利,黄仁勋发现2000亿美元新市场。


    OpenAI宣称破解80年数学难题

    OpenAI声称其推理模型成功推翻了一个自1946年以来悬而未决的几何猜想。这是继上次”AI做数学题翻车”被数学家打脸后,OpenAI的第二次冲锋。这次他们请来了数学家全程监督,力求证明过程经得起检验。

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