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2024年09月
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09.1809:06:27
发表了文章2024-09-18 09:06:27
深度学习之因果发现算法
基于深度学习的因果发现算法是一个旨在从复杂数据中自动挖掘变量之间潜在因果关系的研究领域。它结合了传统因果推理方法与深度学习的强大特征提取能力，帮助应对高维、非线性数据中的因果结构发现。 -
09.1809:04:08
深度学习之因果关系建模
基于深度学习的因果关系建模是一项旨在通过深度学习技术识别和理解数据之间因果关系的研究领域。因果关系建模不仅仅关注变量之间的相关性，还希望揭示导致某种结果的根本原因。 -
09.1809:02:12
深度学习之自动化农场管理
基于深度学习的自动化农场管理利用深度学习技术，通过对农场中的多种数据进行实时监控、分析与决策，提升农业生产的智能化水平，最终实现自动化管理。该技术涵盖作物生长监测、灌溉系统管理、病虫害检测、收割计划以及资源优化等方面，有助于提高生产效率、减少资源浪费，并增强对环境的可持续性管理。 -
09.1808:52:36
回答了问题2024-09-18 08:52:36
99元云服务器，你最pick哪种新玩法？
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09.1611:17:22
python和Java的区别以及特性
Python：适合快速开发、易于维护、学习成本低、灵活高效。如果你需要快速上手，写脚本、数据处理、做点机器学习，Python就是你的首选。 Java：适合大型项目、企业级应用，性能要求较高的场景。它类型安全、跨平台能力强，而且有丰富的生态，适合更复杂和规模化的开发。 -
09.1611:14:47
SaaS多租户和单租户的区别解析
SaaS多租户的系统维护成本低，多租户系统在升级时，只需要更新一次，维护人员不需要对每个用户更新，节省了很大的运维成本，这对于所有客户都在做同样事情的系统来说是很有用的。 -
09.1611:12:09
深度学习之探索神经网络、感知器与损失函数
在当今的数字化时代，深度学习作为一种强大的机器学习技术，正在迅速改变着我们的生活方式。无论是智能推荐系统、自动驾驶车辆还是语音识别应用，深度学习都在背后默默地发挥作用。 -
09.1511:07:33
CPU的架构指什么？
CPU（中央处理单元）的架构指的是CPU的设计和组织方式，包括其内部结构、数据通路、指令集、寄存器配置、存储器管理和输入输出等一系列设计原则和技术的综合体现。 -
09.1511:05:20
深度学习之精准农业分析
基于深度学习的精准农业分析利用深度学习技术处理和分析农业中的各种数据源，包括遥感影像、气象数据、土壤信息和作物生长情况，从而优化农业生产，实现资源的精确管理和农业产量的提升。 -
09.1510:58:50
深度学习之农作物病害检测
基于深度学习的农作物病害检测利用卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）、Transformer等深度学习技术，自动识别和分类农作物的病害，帮助农业工作者提高作物管理效率、减少损失。 -
09.1408:45:36
Vue 2和Vue 3的区别以及实现原理
Vue 2 的响应式系统通过Object.defineProperty来实现，它为对象的每个属性添加 getter 和 setter，以便追踪依赖并响应数据变化。 -
09.1408:42:13
深度学习之文本引导的图像编辑
基于深度学习的文本引导的图像编辑（Text-Guided Image Editing）是一种通过自然语言文本指令对图像进行编辑或修改的技术。 -
09.1408:40:36
深度学习之多模态信息检索
基于深度学习的多模态信息检索（Multimodal Information Retrieval, MMIR）是指利用深度学习技术，从包含多种模态（如文本、图像、视频、音频等）的数据集中检索出满足用户查询意图的相关信息。 -
09.1309:07:16
编程入门之前端和后端开发
前端开发就是开发网页上的内容展示与用户的交互，一部分后端开发工作就是开发数据访问服务，使前端可以通过后端服务对数据进行增删改查，也就是Crud，对前端用户的请求进行相应。 -
09.1309:04:10
面向对象程序设计语言：Java
Java语言语法和C语言和C++语言很接近，很容易学习和使用，Java丢弃了C++中很少使用的、很难理解的、令人迷惑的特性，Java语言不使用指针，而是引用，并提供了自动分配和回收内存空间，使得程序员不必为内存管理而担忧 -
09.1308:57:11
MySQL技术安装配置、数据库与表的设计、数据操作解析
MySQL，作为最流行的关系型数据库管理系统之一，在WEB应用领域中占据着举足轻重的地位。本文将从MySQL的基本概念、安装配置、数据库与表的设计、数据操作解析，并通过具体的代码示例展示如何在实际项目中应用MySQL。 -
09.1209:10:00
开发人员之软件开发流程八个步骤
软件开发流程是指软件开发设计的一般流程，包括软件的总体结构、模块的组成、功能的设计、程序的编译、调试、联调、测试等过程。 -
09.1209:06:40
深度学习之图像描述生成
基于深度学习的图像描述生成（Image Captioning）是一种将计算机视觉与自然语言处理结合的任务，其目标是通过自动生成自然语言来描述输入的图像。该技术能够理解图像中的视觉内容，并生成相应的文本描述，广泛应用于视觉问答、辅助盲人、自动视频字幕生成等领域。 -
09.1209:04:32
深度学习之生物网络推理
基于深度学习的生物网络推理利用深度学习技术来解析和理解生物网络（如基因调控网络、代谢网络、蛋白质-蛋白质相互作用网络等）的复杂关系和动态行为。 -
09.1108:37:21
AI人工智能大模型的架构演进
随着深度学习的发展，AI大模型（Large Language Models, LLMs）在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了革命性的进展。本文将详细探讨AI大模型的架构演进，包括从Transformer的提出到GPT、BERT、T5等模型的历史演变，并探讨这些模型的技术细节及其在现代人工智能中的核心作用。 -
09.1108:33:59
深度学习之基因组数据分析
基于深度学习的基因组数据分析利用深度学习技术来处理和分析基因组数据，帮助解决基因组学领域中一些复杂且具有挑战性的问题。 -
09.1108:32:12
深度学习之蛋白质结构预测
基于深度学习的蛋白质结构预测是利用深度学习模型来预测蛋白质的三维结构，这在生物学和药物研发领域具有重要意义。 -
09.1008:58:18
用于图像和用于自然语言的神经网络区别
主要区别总结 数据结构：图像数据是二维像素矩阵，具有空间结构；文本数据是一维序列，具有时间结构。 网络架构：图像处理常用CNN，注重局部特征提取；自然语言处理常用RNN/LSTM/Transformer，注重序列和全局依赖。 操作单元：图像处理中的卷积核在空间上操作；自然语言处理中的注意力机制在序列上操作。 -
09.1008:55:07
机器学习模型之深度神经网络的特点
深度神经网络（Deep Neural Networks, DNNs）是一类机器学习模型，通过多个层级（层）的神经元来模拟人脑的工作方式，从而实现复杂的数据处理和模式识别任务。 -
09.1008:52:07
深度学习之时空预测
基于深度学习的时空预测是一种利用深度学习模型进行时间和空间数据的联合建模与预测的方法。时空预测模型被广泛应用于交通流量预测、气象预报、环境监测、城市计算、疫情传播等多个领域。 -
09.0908:49:30
卷积神经网络架构：EfficientNet结构的特点
EfficientNet是一种高效的卷积神经网络架构，它通过系统化的方法来提升模型的性能和效率。 -
09.0908:46:49
图像处理神经网络数据预处理方法
图像预处理步骤对于图像处理神经网络至关重要。这些步骤不仅保证了数据的一致性和质量，还可以通过数据增强等技术提高模型的泛化能力，从而提升模型的整体性能。每一步骤的选择和应用都基于具体任务和数据集的特性，并在模型训练和测试过程中起到关键作用。 -
09.0908:42:56
基于深度学习的动态场景理解
基于深度学习的动态场景理解是一种通过计算机视觉技术自动分析和解释动态环境中物体、事件和交互的能力。该技术在自动驾驶、智能监控、机器人导航、增强现实等领域有着广泛应用。 -
09.0811:14:42
自然语言处理与文本分析
自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)是计算机科学和人工智能领域的一个分支，旨在让计算机理解、生成和处理人类自然语言。文本分析是自然语言处理的一个重要部分，旨在从文本数据中提取有用信息，如关键词、主题、情感等。 -
09.0811:12:42
opencv图像形态学
图像形态学是一种基于数学形态学的图像处理技术，它主要用于分析和修改图像的形状和结构。 -
09.0811:10:06
基于深度学习的结构优化与生成
基于深度学习的结构优化与生成技术应用于多种领域，例如建筑设计、机械工程、材料科学等。该技术通过使用深度学习模型分析和优化结构形状、材料分布、拓扑结构等因素，旨在提高结构性能、减少材料浪费、降低成本、并加快设计流程。 -
09.0709:06:27
深度学习之自动化产品设计
基于深度学习的自动化产品设计利用人工智能技术来优化和加速产品的设计流程。通过深度学习模型对数据进行分析和学习，这种方法能够自动生成、改进和优化产品设计，减少人力资源的投入，提高设计效率和产品质量。 -
09.0709:04:29
基于深度学习的认知架构的AI
基于深度学习的认知架构的AI是一类模仿人类认知过程的人工智能系统，旨在模拟人类感知、学习、推理、决策等复杂的认知功能。认知架构的目的是创建一个能够理解和处理复杂环境、实现自我学习和适应的AI系统 -
09.0709:01:03
基于深度学习的感知和认知系统
基于深度学习的感知-认知系统结合了感知和认知两大核心模块，旨在为机器提供从数据采集、分析到决策制定的一整套能力。这种系统模仿人类的感知（如视觉、听觉）和认知（如推理、决策）过程，能够高效地感知复杂环境，并进行智能决策。 -
09.0609:09:56
深度学习领域中pytorch、onnx和ncnn的关系
PyTorch、ONNX 和 NCNN 是深度学习领域中的三个重要工具或框架，它们在模型开发、转换和部署过程中扮演着不同但相互关联的角色。 -
09.0609:04:54
深度学习训练时混合精度的作用
在深度学习训练过程中，混合精度（Mixed Precision）是指同时使用不同的数值精度（如16位浮点数和32位浮点数）来进行计算。 -
09.0609:02:52
深度学习之测量GPU性能的方式
在深度学习中，测量GPU性能是一个多方面的任务，涉及运行时间、吞吐量、GPU利用率、内存使用情况、计算能力、端到端性能测试、显存带宽、框架自带性能工具和基准测试工具等多种方法。通过综合使用这些方法，可以全面评估和优化GPU的性能，提升深度学习任务的效率和效果。 -
09.0608:40:54
听了那么多职业建议，你觉得最有用的是什么？
赞80踩0评论0 -
09.0608:39:35
全天候24小时无所不知AI助手是如何炼成的？
赞34踩0评论0 -
09.0509:04:59
深度学习中的2D目标检测
2D目标检测是深度学习中的一个关键任务，旨在识别图像中的目标对象，并在每个目标对象周围生成一个边界框。该任务在自动驾驶、视频监控、机器人视觉等领域具有广泛应用。 -
09.0509:00:16
深度学习之对抗鲁棒性增强
基于深度学习的对抗鲁棒性增强是指通过各种方法提升深度学习模型抵御对抗样本攻击的能力，从而确保模型在恶意干扰下依然能够做出正确的判断和决策。 -
09.0508:58:24
深度学习之人机交互中的认知模型
基于深度学习的人机交互中的认知模型旨在使计算机系统能够更好地理解、预测和响应人类行为和意图，从而实现更自然和有效的交互体验。 -
09.0409:07:17
机器学习方法之强化学习
强化学习是一种机器学习方法，旨在通过与环境的交互来学习如何做出决策，以最大化累积的奖励。 -
09.0409:03:14
深度学习之动态对抗策略
基于深度学习的动态对抗策略是为了应对不断变化的对抗环境而提出的一类方法，这些策略能够动态地调整和优化模型的防御机制，以提高深度学习模型在各种对抗攻击下的鲁棒性和安全性。 -
09.0409:00:03
深度学习之对抗样本生成与防御
基于深度学习的对抗样本生成与防御是当前人工智能安全领域的关键研究方向。对抗样本是通过对输入数据进行微小扰动而产生的，能够导致深度学习模型做出错误预测。 -
09.0308:50:12
硬件加速器中的神经网络
硬件加速器中的神经网络指的是通过专门设计的硬件设备来加速深度神经网络（DNN）和其他机器学习模型的训练和推理过程。 -
09.0308:43:48
深度学习之稀疏感知器设计
基于深度学习的稀疏感知器（Sparse Perceptron）设计旨在构建高效的神经网络结构，通过在网络中引入稀疏性来减少计算和存储需求，同时保持模型的性能。 -
09.0308:41:02
深度学习之稀疏训练
基于深度学习的稀疏训练（Sparse Training）是一种在训练过程中直接构建和优化稀疏模型的技术，旨在减少深度神经网络中的冗余计算和存储需求，提高训练效率和推理速度，同时保持模型性能。 -
09.0308:25:53
100%打赢人类新手，乒乓球机器人靠谱吗？
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09.0208:50:15
嵌入式硬件电路常用设计软件有哪些
嵌入式硬件电路常用设计软件各有其特点和优缺点。在选择软件时，用户应根据自己的实际需求、预算以及学习曲线等因素进行综合考虑。
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99元云服务器，你最pick哪种新玩法？
我觉得对于小型应用部署，我可以搭建一个个人博客网站。利用 ECS 实例的稳定性能和可定制性，安装博客平台所需的软件环境，如 Web 服务器（如 Nginx 或 Apache）、数据库（如 MySQL 或 PostgreSQL）等。通过精心设计博客的主题和布局，展示自己的知识和见解，与其他用户进行交流和分享。同时，可以对博客进行优化，提高访问速度和用户体验，例如使用缓存技术、优化图片加载等。其次，在个人项目实践方面，我可以利用 ECS 实例进行一些数据处理和分析项目。例如，收集和存储大量的数据，使用数据分析工具和编程语言（如 Python、R 等）对数据进行清洗、分析和可视化。通过 ECS 实例的强大计算能力，可以快速处理大规模的数据，并得出有价值的结论和洞察。此外，还可以利用 ECS 实例进行机器学习和人工智能项目的实践，训练和部署模型，实现智能预测和决策。99 元套餐的 ECS 实例为个人用户提供了一个强大而经济实惠的计算资源，是一个不错的选择，可以满足小型应用部署和个人项目实践的需求。通过合理利用 ECS 实例的功能和性能，可以实现自己的创意和目标，提升自己的技术水平和实践能力。赞8踩0评论0 -
听了那么多职业建议，你觉得最有用的是什么？
职业前辈的肺腑之言往往具有很大的价值。他们以自己的亲身经历告诉我们，要不断学习新技能，保持专业素养的提升。在这个快速发展的时代，技术不断更新换代，只有持续学习，才能不被淘汰。前辈们还强调了人际关系的重要性。在职场中，良好的人际关系可以为我们带来更多的机会和资源。与同事、上司和客户建立良好的关系，不仅能让工作更加顺利，还能为我们的职业发展打下坚实的基础。书籍中的智慧结晶也给了我们很多启示。许多职业发展类书籍提醒我们要明确自己的职业目标。有了清晰的目标，我们才能有针对性地努力，不至于在职业生涯中迷失方向。同时，书籍也教导我们要培养良好的工作习惯，如时间管理、任务优先级排序等。这些习惯可以提高我们的工作效率，让我们更好地应对工作中的挑战。网络上的观点虽然纷繁复杂，但也不乏一些有价值的建议。例如，有人强调要勇于尝试新事物，不要害怕失败。在职业生涯中，我们可能会面临各种选择和机会，勇敢地尝试新的领域和挑战，可以让我们发现自己的潜力和兴趣所在。此外，网络上也有很多关于职业规划的建议，如制定短期和长期的职业目标、定期评估自己的职业发展等。在众多的职业建议中，真正点亮职业生涯之路的忠告是那些能够与我们自身情况相结合，并且具有实际操作性的建议。我们需要根据自己的兴趣、能力和职业目标，筛选出适合自己的忠告，并将其付诸实践。只有这样，这些忠告才能成为推动我们前行的灯塔，引领我们走向成功的职业道路。赞80踩0评论0 -
全天候24小时无所不知AI助手是如何炼成的？
在创建部署 AI 助手的过程中，我的感受可以说是非常惊喜和高效。首先，仅需 10 分钟且无需任何编码就能完成创建，这大大节省了时间和精力。整个过程十分便捷，即使没有专业的编程知识也能轻松上手，让更多的组织和个人能够快速拥有自己的 AI 助手，为业务发展提供强大助力。然而，在这个过程中也可能会遇到一些问题。比如，对于一些复杂的业务场景，可能需要更精细的设置和调整，以确保 AI 助手能够准确地理解和回答问题。另外，在与不同平台的对接过程中，可能会出现兼容性问题，需要进一步优化和完善。对于阿里云的这个服务，我有以下建议和反馈：一是提供更多的定制化选项，满足不同用户在不同业务场景下的特定需求。例如，可以增加一些自定义的问题模板和回答格式，让 AI 助手更加贴合业务实际。二是加强对 AI 助手的培训和优化功能。随着业务的发展和用户需求的变化，能够不断提升 AI 助手的回答准确性和智能性。三是建立更加完善的技术支持体系。当用户在创建和部署过程中遇到问题时，能够及时得到专业的指导和解决方案。赞34踩0评论0 -
100%打赢人类新手，乒乓球机器人靠谱吗？
与乒乓球机器人对练和与真人对练各有优缺点：一、与乒乓球机器人对练的优点稳定性高：机器人可以始终保持一致的击球力度、速度和角度，不会因为疲劳、情绪等因素而出现波动。这使得你可以进行有针对性的重复训练，提高特定技术的熟练度。例如，如果你想练习接特定速度的快球，机器人可以精确地以相同的速度不断发球，让你有足够的时间来调整动作和反应。可定制性强：可以根据自己的需求调整机器人的发球频率、旋转程度、落点位置等参数。这样能够满足不同水平和训练目标的要求。比如，初学者可以设置较慢的发球速度和较为固定的落点，以便更好地掌握基本击球动作；而高水平选手可以增加发球的难度和变化，提升应对复杂情况的能力。随时可用：不受时间和伙伴的限制，随时都能进行训练。你无需等待其他人的空闲时间，也不用担心找不到合适的对手。无论是清晨、深夜还是周末，只要你有时间和兴致，就可以与乒乓球机器人展开一场训练。二、与乒乓球机器人对练的缺点缺乏灵活性：机器人的击球模式相对固定，虽然可以设置不同的参数，但在应对突发情况和意外球时的反应能力有限。与真人对练相比，它无法像人类选手那样根据场上形势做出灵活多变的击球选择。例如，在比赛中，对手可能会根据你的站位和弱点突然改变击球策略，而机器人则很难做出这样的调整。缺少互动性：与真人对练时，可以进行交流和互动，分享经验和技巧，增加训练的趣味性。而与机器人对练则相对枯燥，缺乏这种人际间的交流和情感互动。此外，真人对手还可以给予你鼓励和反馈，让你更好地了解自己的表现和进步。无法模拟真实比赛场景：乒乓球比赛不仅是技术的较量，还涉及到心理、战术等多个方面。机器人无法模拟真实比赛中的紧张氛围、对手的心理压力以及各种战术变化。因此，单纯与机器人对练可能会导致在实际比赛中应对能力不足。三、与真人对练的优点灵活性高：真人对手可以根据你的表现随时调整击球策略，使训练更加贴近实际比赛情况。他们可以打出各种不同的球路和旋转，让你在应对中提高技术水平和应变能力。例如，在对练过程中，对手可能会突然改变发球方式或击球落点，迫使你迅速做出反应，从而锻炼你的反应速度和决策能力。互动性强：与真人对练可以进行交流和互动，分享经验和技巧，增加训练的趣味性。你可以从对手那里学到不同的击球方法和战术思路，同时也可以通过交流了解自己的不足之处。此外，真人对手还可以给予你鼓励和反馈，让你更好地了解自己的表现和进步。模拟真实比赛场景：与真人对练能够更好地模拟真实比赛的氛围和压力，让你在训练中逐渐适应比赛的节奏和强度。这种实战经验对于提高比赛成绩至关重要。例如，在与高手对练时，你可以感受到比赛的紧张气氛，从而锻炼自己的心理素质和抗压能力。四、与真人对练的缺点时间和伙伴限制：与真人对练需要找到合适的伙伴，并且双方的时间要协调一致。这可能会受到很多因素的影响，如工作、学习、生活等，导致训练时间不固定。此外，如果你的水平较高，可能很难找到与之匹配的对手，从而影响训练效果。水平差异：与不同水平的真人对手对练，可能会出现水平差距过大的情况。如果对手水平过高，你可能会一直处于被动挨打状态，难以提高自己的技术；如果对手水平过低，又无法给你足够的挑战。因此，在选择真人对手时，需要考虑双方的水平差异，尽量选择与自己实力相当或略高于自己的对手。情绪和状态影响：真人对手的情绪和状态会对训练产生影响。如果对手情绪不好或状态不佳，可能会影响训练的质量和效果。赞14踩0评论0 -
电子书vs传统纸质书，你更喜欢哪种阅读方式？
我个人的习惯来说还是更喜欢纸质书。电子书：优点：电子书具有方便携带、存储方便的特点，读者可以随时随地进行阅读，而不必担心书籍的重量和体积。此外，电子书的价格通常比纸质书便宜，而且很多电子书平台还提供免费的书籍和借阅服务，降低了阅读成本。电子书还具有强大的搜索功能，读者可以快速找到自己需要的内容，提高了阅读效率。同时，电子书的字体和排版可以根据个人喜好进行调整，保护视力。一些电子书还具有互动性和多媒体功能，如添加注释、书签、分享等，丰富了阅读体验。缺点：电子书需要电子设备来阅读，如手机、平板电脑等，长时间使用可能会对眼睛造成伤害。此外，电子书的版权保护和安全性也是一个问题，一些盗版电子书可能会存在质量问题。同时，电子书的阅读体验可能不如纸质书，如无法感受到纸张的质感和墨香，缺乏阅读纸质书的仪式感。纸质书：优点：纸质书是一种传统的阅读方式，具有独特的魅力和价值。纸质书的阅读体验更加真实和自然，可以感受到纸张的质感和墨香，让人沉浸在阅读的氛围中。此外，纸质书的排版和设计也更加精美，可以提高阅读的舒适度和享受感。纸质书还具有收藏价值，一些珍贵的书籍和限量版书籍具有很高的收藏价值。同时，纸质书不需要电子设备和网络，不受电量和网络信号的限制，随时随地都可以阅读。缺点：纸质书的价格相对较高，而且需要占用一定的空间来存储。此外，纸质书的重量较大，不便于携带，尤其是在旅行或外出时。纸质书的更新速度较慢，一些新书可能需要等待一段时间才能出版。赞7踩0评论0 -
国内AI大模型高考数学成绩超GPT-4o，如何看待这一结果？
对于这一结果，可以从以下几个方面进行分析：大模型的优势和不足：优势：评测结果显示，部分大模型在简单题上的准确率较高，说明它们在一些基础知识和常见题型的理解上表现较好。这可能得益于大模型在大规模数据上的训练，使其对一些常见的数学概念和方法有了较好的掌握。不足：然而，在中档题上的表现一般，反映出大模型在复杂问题的解决能力上还有待提高。数学问题往往需要深入的逻辑推理和灵活的思维方式，这可能是大模型目前所欠缺的。不同模型的差异：GPT-4o和Qwen-72b：这两个模型在两次测试中排名靠前且稳定，显示出它们在数学能力上的较强表现。它们可能具有更好的算法和模型结构，能够更好地处理数学问题。通义千问Qwen2-72b：该模型在两次排名中均超过GPT-4o，表明它在数学领域也有出色的能力。这可能是由于其在训练数据、模型架构或优化算法等方面的独特之处。对教育和研究的启示：教育领域：大模型在数学教育中的应用可以为学生提供更多的学习资源和辅助工具。例如，通过与大模型的互动，学生可以获得即时的反馈和解答，帮助他们更好地理解数学概念。研究领域：评测结果也为大模型的研究提供了方向。研究人员可以进一步探索如何提高大模型在复杂数学问题上的表现，例如改进模型架构、增加训练数据的多样性或引入更先进的算法。然而，需要注意的是，这些评测结果只是在特定的数据集和任务上进行的，不能完全代表大模型在实际应用中的能力。此外，大模型仍然存在一些局限性，如对语义的理解不够深入、缺乏人类的创造力和直觉等。因此，在看待这些结果时，我们应该保持客观和谨慎，同时继续探索大模型在数学和其他领域的应用潜力。赞32踩0评论0 -
java的官网网址是什么
Java 的官网是：https://www.oracle.com/java/technologies/赞139踩0评论0 -
阿里云主力模型直降97%，两百万Tokens进入一元时代，对AI行业有哪些影响？
加速AI应用的爆发：阿里云通过大幅降低大模型推理价格，旨在加速AI应用的广泛采用。预计大模型API的调用量将会有成千上万倍的增长，这将使得更多的企业和个人有能力使用AI技术，推动AI技术的广泛应用。促进大模型规模化应用：降价举措有助于吸引更多的产品使用者，从而推动大模型的规模化应用。这有助于解决过去由于推理成本过高而制约大模型应用的问题。推动AI技术的商业化进程：降价降低了企业的试错成本，促使更多的企业尝试和使用AI技术。这有利于AI技术的推广和商业化进程，企业可能会更加倾向于采用AI技术来提高生产效率和服务质量。降低企业AI技术的应用成本：降价后，用户现在只需花费1块钱就可以让大模型处理高达300万字的内容，相当于5本《新华字典》的文本量。这显著降低了企业使用AI技术的成本，使得更多的中小企业有能力负担AI技术的应用费用。引发AI技术市场的价格竞争：阿里云的降价举措可能会带动整个大模型赛道进入价格战，进一步推动大模型的普及。这种价格竞争不仅限于阿里云，其他AI技术提供商也可能跟随降价，从而引发整个AI技术市场的价格竞争。改变AI技术的市场格局：降价可能会改变当前AI技术的市场格局。例如，阿里云的降价举措使得其主力模型的价格远低于竞争对手，这可能会对其市场份额产生积极影响。同时，其他AI技术提供商也可能通过降价来争夺市场份额。激发AI技术的研发竞争：随着大模型性能的提升和市场竞争的加剧，可能会看到更多的技术创新和竞争策略的出现。这将有利于推动AI技术的整体发展，为企业和消费者带来更多高质量的AI产品和服务。赞17踩0评论0 -
你认为一个优秀的技术PM应该具备什么样的能力？
1、技术理解与掌握能力：技术PM应对所负责的项目涉及的技术领域有深入的了解，能够把握技术方向，理解技术难点，并具备解决技术问题的能力。 2、项目管理能力：这包括制定项目计划、监控项目进度、管理项目风险、确保项目质量等方面的能力。技术PM需要能够合理安排资源，优化工作流程，确保项目按时、按质完成。 3、团队协作与领导能力：技术PM需要与团队成员建立良好的合作关系，激发他们的积极性和创造力。同时，也需要具备领导能力，能够引导团队朝着共同的目标努力。 4、沟通协调能力：技术PM需要与团队成员、客户、上级和其他利益相关者进行有效沟通，及时传递信息，解决问题。此外，还需要具备出色的演讲和报告能力，能够向项目相关方清晰地展示项目进展和成果。 5、决策与问题解决能力：在项目实施过程中，技术PM需要面对各种问题和挑战。他们需要具备快速、准确地做出决策的能力，并能够运用自己的专业知识和经验解决问题。 6、学习能力与适应能力：随着技术的不断发展，技术PM需要不断学习和掌握新的知识和技能。同时，他们还需要具备适应变化的能力，能够应对项目中出现的各种不确定性和变化。 7、创新能力：在竞争激烈的市场环境中，技术PM需要具备创新思维，能够提出新的想法和解决方案，推动项目的创新和发展。赞1踩0评论0 -
什么是二进制？二进制怎么算？
二进制是计算技术中广泛采用的一种数制。二进制数据是用0和1两个数码来表示的数。它的基数为2，进位规则是“逢二进一”，借位规则是“借一当二”，由18世纪德国数理哲学大师莱布尼兹发现。当前的计算机系统使用的基本上是二进制系统，数据在计算机中主要是以补码的形式存储的。计算机中的二进制则是一个非常微小的开关，用“开”来表示1，“关”来表示0。 二进制的算法规则主要包括： 加法：二进制加法有四种情况：0+0=0，0+1=1，1+0=1，1+1=10(进位)。减法：二进制减法有四种情况：0-0=0，1-0=1，1-1=0，0-1=1(借位)。乘法：二进制乘法有四种情况：0×0=0，1×0=0，0×1=0，1×1=1。除法：二进制除法有两种情况(除数只能为1)：0÷1=0，1÷1=1。此外，还有逻辑运算，包括与、或、非三种基本逻辑运算。与运算遵循“同1得1，异0得0”的原则；或运算遵循“同0得0，异1得1”的原则；非运算则是将原码取反。 对于更复杂的二进制计算，例如乘法、除法以及涉及多个位的运算，可能需要采用更为复杂的算法，如长乘法、长除法等。在实际应用中，计算机内部通过电路来实现这些基本的二进制运算。 如果需要进行二进制计算，可以使用计算器或者编程语言中的二进制运算功能。例如，在Python中，可以使用bin()函数将十进制数转换为二进制数，也可以使用位运算符进行二进制运算。 理解二进制以及其二进制运算是计算机科学和数字电子学的基础，对于理解计算机如何存储和处理信息至关重要。赞166踩0评论0 -
程序员为什么不能一次性写好，需要一直改Bug？
复杂性和变化性：软件开发的复杂性非常高，尤其是在处理大型项目或复杂系统时。代码需要满足各种功能需求、性能需求、安全需求等，同时还需要考虑代码的易用性、可维护性和可扩展性。此外，项目需求可能随时变更，这就要求程序员能够灵活应对，及时修改代码以适应新的需求。 人的局限性：程序员也是人，他们可能会犯错误，或者对问题的理解可能存在偏差。即使是经验丰富的程序员，也难以避免在编码过程中出现疏忽或遗漏。此外，程序员在编写代码时，可能会受到时间、压力、疲劳等因素的影响，这些因素都可能导致代码质量下降。 测试的不完全性：在软件开发过程中，测试是一个非常重要的环节。然而，测试并不能完全覆盖所有可能的情况和边界条件。有些bug可能在特定的情况下才会出现，而这些情况在测试阶段可能没有被发现。因此，即使代码在测试阶段表现良好，也不能保证在实际使用中不会出现问题。 技术的不断进步：软件开发是一个不断发展的领域，新的技术、工具和框架不断涌现。程序员需要不断学习新的知识和技能，以适应这些变化。在掌握新技术的过程中，程序员可能会遇到一些挑战和困难，这也可能导致代码中出现bug。赞2踩0评论0 -
Spark计算框架的官网地址是什么？
Spark计算框架的官网地址是 https://spark.apache.org赞97踩0评论0 -
百问求答幻兽帕鲁专场！回答问题赢天猫精灵IN糖等好礼
积极参与社区活动赞2踩0评论0 -
开动脑洞，你最想用Sora生成什么样的视频？
如果我有机会使用Sora生成视频，我最想生成的是一款高质量的在线教育视频。这款视频将包含丰富的教学内容，以互动和直观的方式展示给学生。通过使用Sora的实时音视频通信功能，我可以实现与学生的实时互动，回答他们的问题，并根据他们的反馈调整教学内容。 此外，我还希望利用Sora的录制功能，将这类在线教育视频保存下来，供那些无法参加实时课程的学生观看。这将大大提高教育的可达性和灵活性，使更多人能够享受到优质的教育资源。赞6踩0评论0 -
乘风问答官2月排位赛开启！华为 Watch GT3 等你赢！
必须积极参加社区活动赞3踩0评论0 -
向量数据库是AI时代浪花还是未来航标？
在AI时代，数据是基础，而向量数据库正是为处理这些数据提供了有效的解决方案。向量数据库能够高效地存储、查询和检索向量数据，从而加快了机器学习、深度学习等AI应用的训练和推理速度。特别是在处理大规模、高维度的向量数据时，向量数据库的优势更为明显。 然而，随着生成式人工智能的快速发展，如GPTs等模型的出现，它们可以直接从文本生成相应的向量表示，从而减少了对于大规模向量数据库的需求。此外，随着AI技术的进步，越来越多的数据开始以结构化或半结构化的形式出现，这也使得传统的关系型数据库更加适用。 因此，向量数据库是否是AI时代的未来航标，取决于具体的场景和需求。在某些场景下，尤其是非结构化数据处理和大规模向量计算方面，向量数据库仍然具有不可替代的作用。而在其他场景下，随着技术的进步和需求的改变，可能会有更加适合的数据存储和处理方式出现。赞0踩0评论0 -
你以为的Bug VS 实际的Bug
以下是我曾经遇到的一些例子： 客户反馈：应用崩溃以为的Bug：客户的设备可能存在兼容性问题，或者应用本身存在内存泄漏。实际的Bug：客户的手机没电了，导致应用崩溃。 客户反馈：数据导入失败以为的Bug：数据格式可能存在问题，或者数据库连接有问题。实际的Bug：客户试图导入的数据量太大，超出了服务器的限制。 客户反馈：表单提交失败以为的Bug：网络问题或服务器过载。实际的Bug：客户在表单中填写了必填项以外的信息。 客户反馈：支付失败以为的Bug：支付网关可能存在问题。实际的Bug：客户的银行卡余额不足。 客户反馈：找不到某项功能以为的Bug：该功能可能被错误地移除或隐藏了。实际的Bug：客户在应用内的搜索框中输入了错误的关键词。赞13踩0评论0 -
只允许用 AI 写代码，不允许程序员手写，你怎么看这种做法？
使用 AI 生成代码，而完全不涉及程序员手写代码，可以带来一些潜在的优势和风险。 优势： 效率：AI 能够快速生成大量代码，减少程序员需要花费的时间和精力。创新：AI 可以通过学习大量数据和算法，找到更好的解决方案。一致性：AI 生成的代码具有一致的风格和结构，减少了人为错误。风险： 依赖性：完全依赖 AI 可能导致失去人类程序员的创造力和判断力。安全性：AI 可能无法识别和预防某些安全漏洞。责任：如果 AI 生成的代码出现问题，可能很难确定责任。赞1踩0评论0 -
预见2024，你对技术革新有哪些猜想？
对于2024年的技术革新，我们可以做出一些合理的猜想。首先，我们可能会看到更多的生成式人工智能（AI）的应用。生成式AI已经引发了科技界和商业界的广泛关注，其强大的创造力和解决问题的能力将释放出隐藏的效率。此外，随着AI技术的进一步发展，我们将看到更多的企业专注于创建护栏，以减轻AI的风险。 其次，我们可能会看到可持续性成为一种战略需要。特别是在建立人工智能模型的时候，可持续性将成为一个重要的考量因素。此外，随着量子计算技术的发展，我们可能会看到更多的计算能力突破现有的物理限制。 同时，随着技术的进步，我们可能会看到更多的数据科学家和AI研究员出现。这些专业人士将利用生成式AI进行创新的故事叙述，或者解决AI生成内容的伦理影响等问题。 最后，我们可能会看到更高效的人工智能模型。虽然大型语言模型（LLM）如GPT-4具有巨大的参数数量，但随着技术的发展，我们可能会看到更小、更有针对性的模型产生更好的结果。这种趋势可能会导致人工智能模型变得越来越商品化，更多的公司可以用更低的成本运行更好的人工智能模型。赞14踩0评论0 -
你完整阅读过源码吗？
选择合适的源代码：选择您感兴趣或者与您的工作相关的源代码，这样更容易保持专注和动力。 了解背景和文档：在开始阅读源代码之前，了解相关的背景知识和文档，这将有助于您更好地理解代码的功能和实现方式。 从主函数或主入口开始：大多数程序都有一个主函数或主入口，从这里开始阅读，可以帮助您了解整个程序的运行流程。 逐步深入：在阅读源代码时，逐步深入，先了解大致的框架和结构，再深入到具体的实现细节。 注释和文档：注意阅读代码中的注释和文档，这将有助于您理解代码的功能和实现方式。 实践和调试：在阅读源代码时，尝试进行实践和调试，这将帮助您更好地理解代码的运行机制和逻辑。 总结和归纳：在阅读完源代码后，进行总结和归纳，将有助于您巩固所学知识和技能。赞30踩0评论0
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