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AI跟踪报道第62期-本周AI新闻: 微软推出Copilot的AI Agent和Computer Control
与全球数同行一同,从行业内部的
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分析和实用指南中受益。不要错过这个机会,成为AI领域的领跑者。点击订阅,与未来同行!
新加坡内哥谈技术
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2025-01-23 22:35
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ARM Cortex-M3与Cortex-M4权威指南
ARMCortex-M3与Cortex-M4权威指南ARMCortex-M3与Cortex-M4权威指南欢迎阅读《ARMCortex-M3与Cortex-M4权威指南(第3版)》,这是一本针对嵌入式系统开发者量身打造的
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胡妃意
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2025-01-23 21:55
【数据挖掘实战】 房价预测
本人主页:机器学习司猫白机器学习专栏:机器学习实战PyTorch入门专栏:PyTorch入门
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学习ok,话不多说,我们进入正题吧概述本次竞赛有79个解释变量(几乎)描述了爱荷华州艾姆斯住宅的各个方面
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GPT-4对话模型在客服中的应用与前景:开启智能客服新时代
GPT-4对话模型在客服中的应用与前景:开启智能客服新时代随着人工智能技术的迅猛发展,基于
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学习的对话模型在各个领域中得到了广泛应用。其中,GPT-4对话模型在客服系统中的应用尤为引人注目。
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2025-01-23 20:19
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剖析:2024 前端高频面试题详解
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剖析:2024前端高频面试题详解1.Vue的响应式原理是什么?2.Vue组件通信方式有哪些?3.Vue的生命周期是什么?4.如何优化Vue应用性能?
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模型压缩与优化技术——神经架构搜索(Neural Architecture Search, NAS)
模型压缩与优化技术中的神经架构搜索(NeuralArchitectureSearch,NAS)技术1.引言在
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学习领域,神经网络的架构设计对模型的性能至关重要。
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2025-01-23 18:37
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1024基金会发起人冯雷受邀参与国家自然科学基金会《数智时代创新驱动创业理论建构与实践对话》
大会的圆桌会议「与实践对话」环节以其
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的话题讨论、内容的前瞻性、与话题的精彩性吸引了各界的目光。1024基金会发起人冯雷受邀出席,和其他行业专家共同探讨数智时代创新驱动创业的现实问题与实践需求
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2025-01-23 18:53
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c++瓷砖
今天的题目叫“瓷砖”,是“DFS
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优先搜索递归”一类的。题目描述在一个w×h的矩形广场上,每一块1x1的地面都铺设了红色或黑色的瓷砖。
橙子亿
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求索DeepSeek V2.5-1210发布:强大的AI代码生成器,开启联网搜索新纪元
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求索团队近日发布了AI代码生成器DeepSeekV2.5系列的最终版本——DeepSeekV2.5-1210,并正式上线了备受期待的联网搜索功能。
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QAT与PTQ模型量化方法的区别
QAT(QuantizationAwareTraining)和PTQ(PostTrainingQuantization)是两种常见的模型量化方法,用于减少
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学习模型的计算和存储开销,同时尽量保持模型的性能
old_power
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2025-01-23 17:28
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学习街道行人流量计数系统
文章目录0前言1项目运行效果2设计概要2原理介绍2.1目标检测概况什么是目标检测?发展阶段2.2行人检测行人检测简介行人检测技术难点行人检测实现效果4最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升,传统的毕设题目缺少创新和亮点,往往达不到毕业答辩的要求,这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设,学长分享优质毕业设计项目,今天要
fawubio_A
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Keras、TensorFlow、PyTorch框架对比及服务器配置揭秘
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学习框架:开启智能大门的钥匙在数字化浪潮中,
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学习如明星照亮众多领域。从智能安防的人脸识别,到医疗图像分析、电商商品推荐、智能语音助手等,其身影无处不在,改变着生活与工作方式。
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学习|表示学习|卷积神经网络|局部链接是什么?|06
如是我闻:局部连接(LocalConnectivity),是卷积神经网络(CNN)中的一个关键特性。什么是局部连接(LocalConnectivity)?局部连接指的是:在卷积操作中,每个神经元(或输出单元)只与输入数据的一个局部区域相关联,而不是与整个输入数据相连。换句话说:全连接网络(FullyConnectedLayer)中,每个神经元会与上一层所有的神经元相连。卷积网络(Convoluti
漂亮_大男孩
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2025-01-23 16:50
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帮助应用实现更好的推广下载能力
全面深入讲解应用市场相关要点,包括应用市场推荐机制与更新功能的
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解析,让开发者了解如何提升应用曝光与更新效率。详细阐述展示应用详情页以促进下载安装目标应用的有效策略,以及查询广告验签版本的关键步骤。
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2025-01-23 13:10
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构建灵活高效的消息推送能力
详细解析推送卡片刷新消息与推送通知扩展消息,助力拓展推送功能的多样性与
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。同时,对推送实况窗消息进行剖析,使开发者能充分利用这一形式增强信息传递效果。通过本课程学习,
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20250101面试鸭特训营第9天
更多特训营笔记详见个人主页【面试鸭特训营】专栏2501011.MySQL中如何解决
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YOLOv5模型版本详解:n/s/m/l的区别与选型指南
文章目录一、模型版本概述二、核心参数对比2.1基本性能指标2.2计算复杂度三、架构设计差异3.1网络宽度控制3.1.1通道数变化3.1.2参数配置对比3.2网络
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学习中交叉熵函数的导数:(极简)
文章目录前言一.交叉熵函数的导数二.Z,y为有n条数据的矩阵前言另一个博主有更详细的推导https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/101946040一.交叉熵函数的导数softmax:令一条数据最后的输出为[z1,z2,z3,z4,…,z10],这里令输出层的神经元数量为10pi=ezi∑j=110ezjpi=\frac{e^{z_i}}{\
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Java 密封类 (Sealed Classes)
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文章目录语法说明定义密封类定义子类使用场景探讨实际应用示例与其他语言特性的结合使用Java作为一种面向对象编程语言,提供了继承机制来实现代码复用和扩展。然而,无限制的继承可能导致代码库变得难以维护,甚至引入安全隐患。为了应对这一挑战,Java引入了密封类的概念。密封类允许开发者明确指定哪些类可以继承该类,从而创建一个封闭且可控的类层次结构。这不仅提高了代码的安全性和可维护性,还为模式匹配等高级特性
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Java应用程序编程接口
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【Python】已完美解决:ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement re
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C++数据结构——中序遍历二叉树
中序遍历二叉树按完全二叉树的层次遍历给出一棵二叉树的遍历序列(其中用0表示虚结点),要求输出该二叉树的
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及中序遍历该二叉树得到的序列。
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目标跟踪概念、多目标跟踪算法SORT和deep SORT原理
算法原理SORT算法中的匈牙利匹配算法指派问题中的匈牙利算法预测模型(卡尔曼滤波器)数据关联(匈牙利匹配)目标丢失问题的处理SORT算法过程deepSORT算法原理状态估计轨迹处理分配问题的评价指标级联匹配
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下载马斯克Grok-1模型的实战代码
对机器学习和
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学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。
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学习笔记(七)——机器学习策略
一、正交化通俗的理解就是:要能够诊断出系统性能瓶颈在哪里,以有策略刚好解决这个问题。一个“按钮”只负责解决一件事情。二、单一数字评估指标准确率(precision):在分类器中标记为猫的例子中,有多少是真的猫召回率(recall):对于所有的真猫图片,你的分类器正确识别了多少。但如果有两个评估指标,就很难去选择一个更好的分类器,如下图所示。所以有一个结合这两个指标的标准方法,也即F1分数,定义如下
子非鱼icon
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2025-01-23 10:42
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学习中的通道(Channel)概念详解
1.通道的基本概念通道(Channel)是
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学习中的一个重要概念,它在不同场景下有不同的具体含义。理解通道概念对于理解
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学习模型的结构和工作原理至关重要。
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Spring 3自定义注解与格式化器的
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在Spring框架中,格式化器(Formatter)和注解(Annotation)是处理数据格式化和验证的强大工具。通过将注解与格式化器绑定,我们可以在字段级别灵活地定义数据的格式化规则。本文将通过一个完整的示例,展示如何创建自定义注解、格式化器,并将它们绑定到Spring的AnnotationFormatterFactory中,实现字段级别的数据格式化。一、背景与需求在开发Web应用时,我们经常
t0_54manong
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大语言模型原理与工程实践:网页数据
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AI驱动电商搜索导购:技术创新与应用
文章标题《AI驱动电商搜索导购:技术创新与应用》关键词:人工智能,电商搜索导购,机器学习,
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AI大模型企业级应用开发实战
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一、简述如何学习机器学习/
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学习,理论和实践都很重要,理论上的内容需要看课程、读教材。但是实践需要自己动手,实践之后自然会对理论有更深入的理解。怎么实践?借用欧阳修《卖油翁》的话”无他,但手熟尔“。
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Transformer架构原理详解:多头注意力(MultiHead Attention)
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学习在自然语言处理(NLP)领域取得了显著进展。
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AI 对程序员的冲击剖析
一、引言AI技术近年来取得了突破性进展,其在自然语言处理、机器学习、
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学习等领域的应用日益广泛。在软件开发领域,AI不再仅仅是辅助工
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什么是Oracle认证专家(OCP)?
该认证
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聚焦于Oracle数据库技术范畴,致力于培育并精准认证一批能够熟练管理、高效维护以及
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优化Oracle数据库系统的资深专业人才。
leegong23111
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2025-01-23 00:47
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华为流程L1-L6业务流程
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该文档主要介绍了华为业务流程的
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智慧化智能化数字化方案
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2025-01-22 23:38
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在 PyTorch 训练中使用 `tqdm` 显示进度条
在PyTorch训练中使用tqdm显示进度条在
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学习的训练过程中,实时查看训练进度是非常重要的,它可以帮助我们更好地理解训练的效率,并及时调整模型或优化参数。
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【在 PyTorch 中使用 tqdm 显示训练进度条,并解决常见错误TypeError: ‘module‘ object is not callable】
在PyTorch中使用tqdm显示训练进度条,并解决常见错误TypeError:'module'objectisnotcallable在进行
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weixin_48705841
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销售易CRM:
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洞察及应用策略全景
一、核心观点1销售易CRM:企业实现客户数字化的利器销售易CRM作为企业实现客户数字化的重要工具,在企业运营中发挥着关键作用。它能够整合企业营销服全流程管理,以支撑企业与客户互动的全出点智能化、数字化为设计出发点,助力企业成为真正以客户为中心的运营组织,提升运营效率,实现规模化的业绩增长。通过强大的PaaS平台能力,销售易CRM可以将复杂的业务抽象成可视化组件,灵活组合和扩展,满足不同行业、不同企
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crmsaas平台
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学习模型开发文档1.简介2.
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蓝桥杯Python组最后几天冲刺———吐血总结,练题总结,很管用我学会了
一、重要知识要点1、穷举法2、枚举法3、动态规划4、回溯法5、图论6、
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优先搜索(DFS)7、广度优先搜索(BFS)8、二叉树9、递归10、分治法、矩阵法11、排列组合12、素数、质数、水仙花数13、
晚风时亦鹿
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在当今科技飞速发展的时代,AIAgent作为人工智能领域的重要分支,正以其独特的智能特性和广泛的应用潜力,逐渐渗透到各个行业和我们生活的方方面面。它为解决复杂问题、提升系统效率和实现智能化交互提供了全新的途径。本文将深入剖析AIAgent的原理,并详细探讨其在多个领域的关键应用场景。一、AIAgent的定义与基本概念AIAgent,即人工智能代理,是一种能够感知其所处环境,并基于所感知的信息自主地
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大模型算法实战工程
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学习环境配置指南!(Windows、Mac、Ubuntu全讲解)
关注“迈微AI研习社”,内容首发于公众号作者:伍天舟、马曾欧、陈信达入门
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学习,很多人经历了从入门到放弃的心酸历程,且千军万马倒在了入门第一道关卡:环境配置问题。俗话说,环境配不对,学习两行泪。
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联邦学习中客户端发送的梯度是vector而不是tensor
在联邦学习中,当本地使用神经网络或
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学习模型时,训练的梯度通常是与模型参数(权重和偏置)相对应的梯度数据。
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从System Prompt来看GPT-3.5到GPT-4的进化
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从大型企业到中小企业:销售易、红圈、励销云CRM的行业应用
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极客说|Phi-4 模型的 4 位量化与 vLLM 高速推理
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教程、最佳实践和创新解决方案。关注「极客说」,与行业顶尖专家一起探索科技的无限可能!Phi-4的模型参数量是14B,这使它在推理的时候比较耗费内存。
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在数据科学和文本处理的世界中,字符串匹配是一个非常普遍的问题。FuzzyWuzzy作为一个强大的Python库,通过模糊匹配技术解决了许多由于拼写错误、格式不一致引起的问题。本文将详细介绍FuzzyWuzzy,从基本概念到高级应用,帮助你掌握这一工具。目录FuzzyWuzzy简介安装与快速开始基础用法3.1简单比例匹配3.2部分匹配3.3比例匹配集高级用法4.1令牌排序匹配4.2令牌集合匹配实际应
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学习在各个领域都取得了显著的成果。特别是在自然语言处理、图像识别、语音识别等领域,
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在当今瞬息万变的数据驱动世界中,确保数据库系统的高可用性和数据一致性是每个企业IT架构师面临的重大挑战。对于依赖MySQL作为核心存储引擎的企业来说,如何构建一个稳定、可靠且易于维护的数据库集群至关重要。今天,我们将深入探讨MySQL主从复制技术,它是实现高可用性架构的关键组件之一。通过本文,您将不仅了解到主从复制的基本原理和配置方法,还将掌握如何优化性能、解决常见问题以及应对故障转移等高级技巧。
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