递归预测未来

自动驾驶---苏箐对智驾产品的思考

最近在圈内一位知名的自动驾驶专家苏箐发表了他自己对于自动驾驶未来的思考。苏箐是地平线的副总裁兼首席架构师，同时也是高阶智能驾驶解决方案SuperDrive（HSD）的负责人。
智能汽车人·2025-01-31 20:27

强化学习：在无人驾驶中的应用

无人驾驶汽车被认为是未来交通系统的重要组成部分，它能够提高道路安全性、缓解交通拥堵、降低环境污染等。然而，实现无人驾驶面临着诸多挑战，其中最为关键的是如何让汽车在复杂多变的交通环
AI天才研究院·2025-01-31 19:23

MVIKotlin学习笔记：时光旅行软件设计

在软件设计领域，我们可以借用这个概念来创建可预测和可追溯的应用程序。本篇文章将介绍如何使用MVIKotlin框架来实现时光旅行功能，并提供相应的源代码示例。
UtoBug·2025-01-31 19:43

【架构师基础（二）】Java 架构设计的基本原则

良好的架构不仅能保证系统在当前的正常运行，还能确保其在未来的扩展、维护和优化过程中保持高效和可靠。
架构学院·2025-01-31 19:13

7、深入递归，DFS（深度搜索），回溯，剪枝

"逐步生成结果"类问题之数值型自上而下--递归自下而上--递推，数学归纳，动态规划1、先解决简单下的问题2、然后推广到复杂项的问题3、如果递推次数很明确，最好用迭代（即从开始，一步一步往后推）4、如果有封闭形式
zhang309841657·2025-01-31 17:34

YOLOv10改进策略【注意力机制篇】| EMA 即插即用模块，提高远距离建模依赖（含二次创新）

EMA认为跨维度交互有助于通道或空间注意力预测，并且解决了现有注意力机制在提取深度视觉表示时可能带来的维度缩减问题。
Limiiiing·2025-01-31 17:31

OpenAI o1 模型到来后，谈谈提示词工程的未来

编者按：你是否也在思考：当AI模型越来越强大时，我们还需要花时间去学习那些复杂的提示词技巧吗？我们究竟要在提示词工程上投入多少精力？是该深入学习各种高级提示词技术，还是静观其变？本文作者基于对OpenAI最新o1模型的深入观察，为我们揭示了一个重要趋势：就像我们不再需要专门去学习"如何使用搜索引擎"一样，与AI交互也将变得越来越自然和直观。文章不仅分析了提示词技术的发展趋势，更提供了务实的建议：与
·2025-01-31 17:27

DeepSeek R1与OpenAI o1深度对比

性能表现官方数据推理任务知识密集型任务通用能力价格对比应用场景科研与技术开发自然语言处理（NLP）企业智能化升级教育与培训数据分析与智能决策部署与集成DeepSeekR1OpenAIo1伦理考量DeepSeekR1OpenAIo1未来展望
码事漫谈·2025-01-31 13:01

‌关于人工智能（AI）的发展现状和未来趋势的详细分析！

关于【‌人工智能（AI）的发展现状和未来趋势】目录：一、AI人工智能行业背景二、AI人工智能产业细分领域三、AI人工智能产业链结构四、AI人工智能行业发展现状五、AI人工智能行业未来发展趋势预测六、AI
Stanford_1106·2025-01-31 13:28

视频编码原理技术详解——H.266/VVC

它采用更复杂的编码技术如增强的编码树单元划分、高级环路滤波和创新的预测机制，以适应5G时代的超高清视频需求。在2020年7月，H.266/VVC的标准规范正式面世。
shengyin714959·2025-01-31 12:19

读人工智能时代与人类未来笔记11地缘

1.网络平台和地缘zz1.1.新兴的网络平台地缘zz学构成了国际战略的一个重要的新方面，而zf并不是唯一的参与者1.2.本国的经济和社会生活的各个方面竟然要在由其他潜在竞争gj设计的人工智能所驱动的网络平台上展开，其隐含意义令人不安1.3.米国和东大的全国性网络平台能够从一个大洲级别的地理规模起步，让它们的公司能够更容易获得所需投资，以便继续扩展至其他语言地区1.4.一个社会创造的人工智能赋能网络
躺柒·2025-01-31 12:18

2025年美赛数学建模2025 MCM Problem A: Testing Time: The Constant Wear On Stairs A题 测试时间：楼梯上的持续磨损 代码解析

Python1.数据预处理与特征工程数据标准化与特征构建2.行进方向偏好分析深度神经网络（DNN）用于方向性分析3.多人同时使用分析卷积神经网络（CNN）用于磨损模式识别4.时间序列分析LSTM模型用于时间序列预测
2025年数学建模美赛·2025-01-31 11:42

2025年数学建模美赛 时间序列预测模型详解 思路解析和代码 2025年美赛（MCM/ICM）

（全部都是公开资料，不代写论文，请勿盲目订阅）2025年数学建模美赛期间，会发布思路和代码，赛前半价，赛前会发布往年美赛的经典案例，赛题会结合最新款的chatgpto1pro分析，会根据赛题难度，选择合适的题目着重分析，没有代写论文服务，只会发布思路和代码，因为赛制要求，不会回复私信。内容可能达不到大家预期，请不要盲目订阅。已开通200美元/月的chatgptpro会员，会充分利用chatgpto
2025年数学建模美赛·2025-01-31 11:12

2025年企业网络安全：风险预测与应对策略

据预测，到2025年，网络犯罪可能给全球经济带来每年高达10.5万亿美元的损失。这一个惊人的数字，为各行各业敲响了警钟。
网安加社区·2025-01-31 07:33

第十七题：电话号码的字母组合

实现思路使用哈希表或数组存储每个数字对应的字符，然后通过递归或迭代的方式生成所有可能的组合。如果字符串长度为n，则可以看作是n层循环，每层循环可以选择对应数字的所有字符之一。
冰魄雕狼·2025-01-31 07:00

Java多线程中的等待与通知机制

然而，由于线程调度的不可预测性，我们无法直接控制线程的执行顺序。因此，我们需要一种机制来协调线程之间的行为。
t0_54manong·2025-01-31 06:57

**探索阿里云百炼 —— 演绎语音新未来**

探索阿里云百炼——演绎语音新未来alibabacloud-bailian-speech-demoSampleRepositoryfortheAlibabaCloudBailianSpeechSDK项目地址
霍日江Eagle-Eyed·2025-01-31 06:56

自定义数据集 使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

5.加载模型并进行预测加载保存的模型，并进行预测。importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.o
知识鱼丸·2025-01-31 04:12

使用numpy自定义数据集 使用tensorflow框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预

训练完成后，我们会保存模型，并演示如何加载保存的模型进行预测。2.创建自定义数据集首先，我们使用numpy生成一个简单的二分类数据集，包含两个特征和对应的标签。标签0表示负类，标签1表
辞落山·2025-01-31 04:11

梯度提升用于高效的分类与回归

（GradientBoosting）主要是模拟GBDT（GradientBoostingDecisionTrees）的原理，即：第一棵树拟合原始数据计算残差（负梯度方向）用新的树去拟合残差累加所有树的预测值重复步骤
纠结哥_Shrek·2025-01-31 03:33

AI DMP 数据基建：数据可视化与报表

《AIDMP数据基建：数据可视化与报表》关键词：AIDMP，数据可视化，报表分析，数据处理技术，数据治理，企业应用，项目实战，未来发展趋势。
AI天才研究院·2025-01-31 03:01

我把DeepSeek-R1推理能力知识蒸馏到Qwen2，效果真的炸裂！！！

其核心原理是教师模型通过预测结果（如概率分布或推理过程）向学生模型传授知识，学生模
AI生成曾小健·2025-01-31 03:00

深度学习过程是什么

问：深度学习是：一组原始数据，经过线性变换、非线性变换、偏差加和等操作后得到一组预测数据，再根据损失函数计算预测数据和原始数据的差值，用差值数据对权重和偏差求偏导，这里的偏导数的值也就是使得损失减小的最佳方向
小松要进步·2025-01-31 01:15

前馈神经网络——最基本的神经网络架构

与递归神
纠结哥_Shrek·2025-01-30 23:01

灰色预测模型_预测模型——灰色模型

网上有许多大佬写的灰色预测模型，写的非常的棒，但是我个人感觉，在公式部分，许多大佬在写最小二乘法得出a，b的值的时候并不是那么细致，所以我写这一篇灰色模型既是详细介绍公式的由来，同时也是为后续我要写的组合模型
weixin_39548740·2025-01-30 22:25

编程语言发展史之：编程语言的未来趋势

作者：禅与计算机程序设计艺术文章目录1.简介概述计算编程语言发展的主要里程碑2.编程语言的历史2.1编程语言的出现2.2第一代编程语言——FORTRAN2.3第二代编程语言——COBOL2.4第三代编程语言——PASCAL2.5第四代编程语言——C++、Java、C#、Python、Ruby等2.6模块化编程语言2.7跨平台语言2.8编程语言的分类3.编程语言的发展阶段及其性质编程语言的发展阶段及
AI天才研究院·2025-01-30 22:54

代码随想录算法训练营第三十九天-动态规划-337. 打家劫舍 III

老师讲这是树形dp的入门题目解题思路是以二叉树的遍历（递归三部曲）再结合动规五部曲dp数组如何定义：只需要定义一个二个元素的数组，dp[0]与dp[1]dp[0]表示不偷当前节点的最大价值dp[1]表示偷当前节点后的最大价值这样可以把每个节点的状态值都表示出来但这个数组的两个值只表示当前节点的状态值递归时要使用后序遍历
taoyong001·2025-01-30 22:54

【SLAM】SLAM技术详解：同步定位与地图构建

本文将详细介绍SLAM技术的原理、应用场景、分类及其优缺点，并对SLAM技术的未来发展进行展望。SLAM技术概述定义与原理S
steamedobun·2025-01-30 22:53

leetcode——二叉树的直径（java）

示例2：输入：root=[1,2]输出：1解题方法：（递归）1.递归入口，当前根节点非空，否则返回-1。2.
gentle_ice·2025-01-30 22:20

赛博算卦之周易六十四卦JAVA实现：六幺算尽天下事，梅花化解天下苦。

代码展示1.解析2.代码实现#四、总结#参考文献#一、文化背景概述1.文化起源六爻和六十四卦的文化起源可追溯至远古，那时人们为预测未来开展占卜，从龟甲兽骨裂纹到蓍草竹签筮法，逐步孕育了爻的
钮钴禄·爱因斯晨·2025-01-30 22:50

leetcode——二叉树的最大深度（java）

示例1：输入：root=[3,9,20,null,null,15,7]输出：3示例2：输入：root=[1,null,2]输出：2解题方法：（自底向上递归）1.递归入口：当前节点非空；否则，返回0；2.
gentle_ice·2025-01-30 22:49

AI会对你的行业产生什么影响

今天，让我们深入解析AI，尤其是生成式AI，如何影响我们的工作与生活，以及我们可以期待的未来。
网络安全我来了·2025-01-30 20:09

9. 马科维茨资产组合模型+FF5+GARCH风险模型优化方案（理论+Python实战）

目录0.承前1.核心风险函数代码讲解1.1数据准备和初始化1.2单资产GARCH建模1.3模型拟合和波动率预测1.4异常处理机制1.5相关系数矩阵计算1.6构建波动率矩阵1.7计算协方差矩阵1.8确保矩阵对称性
AI量金术师·2025-01-30 20:38

语言模型与向量模型：深入解析与实例剖析

我会精心筹备，在未来的日子里不定期地为大家呈上这些领域的知识宝藏与实用经验分享。每一个点赞，都如同春日里的一缕阳光，给予我满满的动力与温暖，让我们在学习成长的道路上相伴而行，共同进步✨。
♢.＊·2025-01-30 20:06

Cursor AI

主要特性1.AI智能补全Tab智能补全：通过AI预测并补全多行代码上下文感知：理解整个项目结构和编码风格多语言支持：支持所有主流编程语言2.代码
Anjgst·2025-01-30 20:01

Python 调用常见大模型 API 全解析

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♢.＊·2025-01-30 19:00

使用Flink进行流式图处理

根据IDC的预测,到2025年,全球数据量将达到175ZB。传统的批处理系统已经无法满足对实时数据处理的需求。因此,流式计算应运而生,成为大数据处理的重要组成部分。
AI天才研究院·2025-01-30 19:26

【张雪峰高考志愿填报】合集

同学们，这可是人生的重要转折点，选对志愿，就像为未来铺就一条光明大道。但志愿填报犹如迷雾中的航行，专业代码、院校分数线、录取规则等复杂信息让人摸不着头脑。别怕，我为大家精心准备了一份高考志愿填报资料。
iamyzs·2025-01-30 18:16

云原生架构的核心原则：微服务、容器与DevOps

据Gartner预测，到2025年，将有95%的新建数字工作负载基于云原生平台，这一数据直观地反映出云原生架构在未来企业技术布局中的核心地位。
zhousenshan·2025-01-30 18:15

C语言 递归：深入理解与高效应用

本章目录:前言什么是递归？
涛ing·2025-01-30 18:15

关于时间序列预测的一份介绍

时间序列预测是一种基于过去数据点的分析方法，用于预测未来值。它广泛应用于经济学、金融、气象学、销售预测、库存管理等领域。
张焚雪·2025-01-30 17:36

LeetCode——合并两个有序链表

示例：输入：1->2->4,1->3->4输出：1->1->2->3->4->4解题思路：这里提供两种方法，一种是递归，一种是非递归。
ME！·2025-01-30 16:23

基于CNN-GRU-Attention混合神经网络的负荷预测方法（Python代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述一、引言二、模型结构三、数据预处理四、模型训练与评估五、实验结果与分析六、结论与展望2运行结果3参考文献4Python代码实现及数据1概述基于CNN-GRU(convolutionalneuralnetworks-gaterecurrentunit)神经网络的电
宇哥预测优化代码学习·2025-01-30 16:22

使用scikit-learn中的KNN包实现对鸢尾花数据集或者自定义数据集的的预测。

使用scikit-learn中的KNN包实现对鸢尾花数据集或者自定义数据集的的预测。
Jam-Young·2025-01-30 13:29

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♢.＊·2025-01-30 13:59

知识图谱技术剖析

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♢.＊·2025-01-30 13:29

华为2024校招AI芯片开发工程师面试题详解

文章将分为七个主要部分，从AI芯片的概述到面试经验分享，再到行业动态和未来展望，全面覆盖AI芯片开发的核心内容。
AI天才研究院·2025-01-30 12:20

人工智能的前景与未来就业市场：机遇、挑战与社会影响

站在这个时代的交汇点上，我们不禁要问：人工智能将如何影响我们的未来就业市场？它带来的究竟是机遇还是挑战？回望过去，每一次科技革命都伴随着就业市场的剧烈震荡。
苹果酱0567·2025-01-30 11:19

微信小程序压缩图片到200kb,递归设置压缩质量

所以选择递归的方式实现图片的压缩。
八分钟de温暖·2025-01-30 09:03

阿里巴巴Qwen团队发布AI模型，可操控PC和手机

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新加坡内哥谈技术·2025-01-30 08:50
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