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引言二、深度学习在医学影像诊断中的突破1.技术原理2.实际应用3.性能表现三、深度学习在医学影像诊断中的惊人表现1.提高疾病诊断准确率2.辅助制定治疗方案四、深度学习对医疗行业的影响和推动作用一、引言随着人工智能技术的不断发展

按说昨天我应该是听完了陶慕宁老师讲的课，但是我的听课记录上显示我没有听完，还是感觉喜马拉雅手机版记录的比较详细，但是喜马拉雅电脑版上的记录没有那么详细，感觉这些音视频软件应该更精准的记录一个人的听课位置

曾经，OpenAI定位非营利组织，要以安全的方式实现通用人工智能，用技术的方式为人类整体谋福，让人类平

文章目录一、前言1.1项目介绍【1】项目背景【2】项目实现的功能【3】项目硬件模块组成1.2设计思路1.3项目开发背景【1】选题的意义【2】可行性分析【3】参考文献【4】摘要1.4开发工具的选择【1】设备端开发

在当今大模型迅猛发展的环境下，人工智能的应用越来越广泛。然而，这些大模型的背后隐藏着更为深厚的基础技术——传统机器学习和神经网络。

AI聊天机器人正在改变公司与客户沟通的方式，提供24/7的支持和个性化体验。随着技术的不断发展，AI聊天机器人也在变得越来越复杂和高效。本文将探讨AI聊天机器人的未来趋势，并指出预期将在未来几年塑造其发展的主要创新和发展。了解这些趋势对于希望在AI驱动的客户服务动态领域中保持领先地位的企业和开发者来说至关重要。当前的AI聊天机器人趋势1.自然语言处理的改进在最近过去的一段时间里，自然语言处理（NL

HTML（HyperTextMarkupLanguage）总结可以从其定义、基本结构、常用标签以及网页开发工具等多个方面进行阐述。

第一章标识符1、python被称为胶水语言，可以跟各个代码能一块儿使用爬虫、数据分析web全栈开发、数据科学方向、人工智能的机械学习和深度学习、自动化运维、爬虫、办公自动化python是跨平台的，python

机器学习和深度学习作为人工智能领域的两大重要分支，虽然有着紧密的联系，但在多个方面存在显著的差异。

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随着大数据、人工智能、云计算等新兴技术愈发成熟，各行各业数字化、智能化改造升级既是大势所趋也是顺势而为。包括电商行业、共享行业、商业综合体、景区等许多业态都纷纷接入分账系统，助力自身业务进行转型升级。

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先自我介绍一下，小编浙江大学毕业，去过华为、字节跳动等大厂，目前阿里P7深知大多数程序员，想要提升技能，往往是自己摸索成长，但自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！因此收集整理了一份《2024年最新大数据全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，涵

1.1项目介绍【1】项目背景【2】设计实现的功能【3】项目硬件模块组成1.2设计思路【1】整体设计思路【2】ESP8266工作模式配置1.3项目开发背景【1】选题的意义【2】可行性分析【3】参考文献1.4开发工具的选择

SpringBoot自动配置详解SpringBoot是一种基于Spring框架的快速开发工具，提供了诸多便捷的功能，其中自动配置是其核心特性之一。

引言随着人工智能技术的飞速发展，OpenAI作为行业领导者，在文本生成领域取得重大突破之后，近日又推出了其在影像生成领域的最新力作——Sora。

——视图与模型（二）前言关键字：机器学习人工智能AIchatGPT学习实现使用搭建深度python事件远程dockermysql安全技术部署技术自动化代码视图(View)视图是展示结果的组件，它们负责渲染模型数据并生成

随着人工智能时代的到来，Python作为一种功能强大的编程语言，在金融领域的大数据分析中扮演着日益重要的角色。

全文使用环境如下：操作系统：windows10使用工具：Goland开发工具golang版本：1.17简介本文主要是对我日常在使用golang时遇到的一些

在当今这个科技飞速发展的时代，人工智能（AI）犹如一股春风，悄然渗透进全球各个行业，尤其在软件开发领域，其影响力日益显著。

ReSharper/RiderWorkshop是由JetBrains推出的一系列教程，旨在帮助您掌握这两款强大开发工具的众多功能。

在人工智能（AI）技术的飞速发展浪潮中，一款名为Kimi的国产大模型近期在资本市场上引起了广泛关注，成为了AI领域的新星。

主题：INTO100沙龙时间：2015年11月21日下午地点：梦想加联合办公空间分享人：卫向军（毕业于北京邮电大学，现任微博平台架构师，先后在微软、金山云、新浪微博从事技术研发工作，专注于系统架构设计、音视频通讯系统

Golang基础第一章：Golang的安装和开发工具配置1.1安装1.2vscode插件安装失败解决方法1.3新建项目，编译文件1.4Go语言开发工具Vscode配置第二章：GoLang定义变量、fmt

《博客》：Python全栈，前后端开发，人工智能，js逆向，App逆向，网络系统安全，数据分析，Django，fastapi，flask等框架，linux，shell脚本等实操经验，网站搭

它将软件开发、数据分析、人工智能、物联网等多个领域紧密连接在一起，打破传统产业界限，实现资源的高效整合与共享。不同的数字技术相互赋能，催生出全新的商业模式和产业形态。构建数字产业生态链，离不开创

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4、人工智能当前最热工资最高的IT工作就是从事人工智能领域的工程师了。Python

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引言现代数据中心的设计必须兼顾高性能、高可用性和灵活性，以满足云计算、大数据、人工智能等应用的需求。在这样的背景下，数据中心的路由与交换架构设计显得尤为重要。

近日，一款名为ChatGPT的人工智能聊天机器人火了。ChatGPT能做什么呢？除了简单的对话，它能帮你写代码、写文章、写诗、翻译，只要你能想到...，甚至有人用它来写作业。

文章目录决策树基础决策树的定义决策树的计算决策树的例子决策树的例题决策树算法一、决策树的算法过程二、决策树的性质Julia中实现框架使用`DecisionTree.jl`使用`MLJ.jl`Julia包的教程一、了解Julia包生态系统二、安装Julia包1.打开JuliaREPL2.使用Pkg包管理器三、使用Julia包四、查找和了解Julia包1.Julia官方文档2.JuliaHub3.Gi

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20230725四点三十五星期二《优势教养》127昨天晚上睡得早，我八点五十多就到家了，催着孩子们睡觉，孩子们睡的就早，我在水里边洗了一会，拉了几下单杠，顺着老路回来了，昨天温度比较低，感觉能听进去音视频

一、机器学习的基本概念定义：机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机能够在没有明确编程的情况下从数据中学习并改进其性能。机器学习的目标是让计算机自动学习模式和规律，从而能够对未知数据做出预测或决策。

这可以是图形渲染（如游戏、电影制作）、通用计算（如科学计算、人工智能训练）、嵌入式系统（如移动设备、汽车电子）等。1.2性能目标根据应用场景

一、AAC编码概述AAC是高级音频编码（AdvancedAudioCoding）的缩写，出现于1997年，最初是基于MPEG-2的音频编码技术，目的是取代MP3格式。2000年，MPEG-4标准出台，AAC重新集成了其它技术包括SBR或PS特性，目前AAC可以定义为⼀种由MPEG-4标准定义的有损音频压缩格式二、AAC编码规格简述AAC共有9种规格，以适应不同的场合的需要：MPEG-2AACLC低

ffplay默认也是采用的这种同步策略。主流程ffplay中将视频同步到音频的主要方案是，如果视频播放过快，则重复播放上一帧，以等待音频；如果视频播放过慢，则丢帧追赶音频。这一部分的逻辑实现在视频输出函数video_refresh中，分析代码前，我们先来回顾下这个函数的流程图：在这个流程中，“计算上一帧显示时长”这一步骤至关重要。先来看下代码：staticvoidvideo_refresh(voi

p=37516随着人工智能技术的迅猛发展，AI基础数据服务行业迎来了前所未有的发展机遇。报告合集显示，2023年中国AI基础数据服务市场规模达到45亿元，且未来五年复合增长率有望达到30.4%。

自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，简称NLP）是一门集计算机科学、人工智能以及语言学于一体的交叉学科，致力于让计算机能够理解、解析、生成和处理人类的自然语言。

=================================================================音视频入门基础：WAV专题系列文章：音视频入门基础：WAV专题（1）——

一、引言随着人工智能技术的迅猛发展，大规模预训练模型（如GPT-4、BERT等）在自然语言处理、图像识别等领域展现出了卓越的性能。

目录1性能比较2测试示例3总结Navicat是一款功能强大的数据库管理和开发工具，广泛用于各类数据库的管理和操作。它支持

通过增加数据覆盖率、提升数据管理自动化水平和利用人工智能（AI）进行数据分析，实现环境质量的实时监控和管理，为环

ChatGPT是一个风靡全球的生成式人工智能(AI)工具。虽然它有可能编造一些东西，但是通过精心设计提示，可以确保获得最佳结果。在这篇文章中，我们将探讨如何做到这一点。

注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列六十六对话机器人项目实战》

OPENAI中RAG实现原理以及示例代码用PYTHON来实现1.引言在当今人工智能领域，自然语言处理（NLP）是一个非常重要的研究方向。

大语言模型（LLMs）极大地提升了人工智能在理解和生成类人文本方面的能力。其中一个影响其效用的基本方面是它们的“上下文窗口”——这个概念直接影响着这些模型接收和生成语言的有效性。

随着人工智能技术的不断进步，AI的应用已经从单一领域扩展到几乎所有行业。