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java 后端开发 编程
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2024年12月
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12.02 09:25:34
发表了文章
2024-12-02 09:25:34
分类网络中one-hot编码的作用
在分类任务中，使用神经网络时，通常需要将类别标签转换为一种合适的输入格式。这时候，one-hot编码（one-hot encoding）是一种常见且有效的方法。one-hot编码将类别标签表示为向量形式，其中只有一个元素为1，其他元素为0。
2024年11月
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11.25 08:45:18发表了文章
2024-11-25 08:45:18
Java产科专科电子病历系统源码
产科专科电子病历系统，全结构化设计，实现产科专科电子病历与院内HIS、LIS、PACS信息系统、区域妇幼信息平台的三级互联互通，系统由门诊系统、住院系统、数据统计模块三部分组成，它管理了孕妇从怀孕开始到生产结束42天一系列医院保健服务信息。 -
11.23 08:56:01发表了文章
2024-11-23 08:56:01
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。 -
11.22 09:04:28发表了文章
2024-11-22 09:04:28
生成式人工智能入门指南
生成式 AI 是人工智能的一个子领域，专注于通过学习现有数据的模式创建新内容或生成解决方案。它是一种鼓励 AI 系统利用对数据结构的理解自主生成新颖、类似于人类的输出的方法。这可以采用图像、文本、音乐或甚至是代码的形式呈现。 -
11.22 08:42:28
回答了问题
2024-11-22 08:42:28
“云+AI”能够孵化出多少可能？
赞78 踩0 评论0 -
11.22 08:38:47回答了问题
2024-11-22 08:38:47
AI宠物更适合当代年轻人的陪伴需求吗？
赞31 踩0 评论0 -
11.22 08:35:35回答了问题
2024-11-22 08:35:35
AI客服未来会完全代替人工吗？
赞25 踩0 评论0 -
11.21 09:06:37发表了文章
2024-11-21 09:06:37
工作中常见的软件系统部署架构
在实际应用中，会根据项目的具体需求、规模、性能要求等因素选择合适的部署架构，或者综合使用多种架构模式来构建稳定、高效、可扩展的系统。 -
11.20 09:50:52发表了文章
2024-11-20 09:50:52
嵌入式系统的应用趋势有哪些?
嵌入式系统是指将我们的操作系统和功能软件集成于计算机硬件系统之中，形成一个专用的计算机系统。 -
11.19 08:51:40发表了文章
2024-11-19 08:51:40
如何理解反射
反射之所以被称为框架的灵魂，主要是因为它赋予了我们在运行时分析类以及执行类中方法的能力。通过反射你可以获取任意一个类的所有属性和方法，你还可以调用这些方法和属性。 -
11.18 08:50:41发表了文章
2024-11-18 08:50:41
遥感数据类型：高光谱遥感图像
高光谱遥感图像（Hyperspectral Remote Sensing Images）是一种非常重要的遥感数据类型，它在许多应用领域具有重要作用。高光谱图像的特点是每个像素包含几十到几百个连续的光谱波段信息，这使得它能够提供丰富的光谱细节，从而识别和区分地表物质的精细差异。 -
11.18 08:46:52回答了问题
2024-11-18 08:46:52
FFA 2024 大会门票免费送！AI时代下大数据技术未来路在何方？
赞135 踩0 评论0 -
11.16 10:22:58发表了文章
2024-11-16 10:22:58
二维码生成原理和解码原理
二维码（Quick Response Code，简称QR码）是一种广泛使用的二维条形码技术。二维码能有效地存储和传递信息，广泛应用于商品追溯、支付、广告等多个领域。二维码的主要特点是信息存储量大、读取速度快、容错能力强等。 -
11.14 11:30:14发表了文章
2024-11-14 11:30:14
Java智慧工地信息管理平台源码 智慧工地信息化解决方案SaaS源码 支持二次开发
智慧工地系统是依托物联网、互联网、AI、可视化建立的大数据管理平台，是一种全新的管理模式，能够实现劳务管理、安全施工、绿色施工的智能化和互联网化。围绕施工现场管理的人、机、料、法、环五大维度，以及施工过程管理的进度、质量、安全三大体系为基础应用，实现全面高效的工程管理需求，满足工地多角色、多视角的有效监管，实现工程建设管理的降本增效，为监管平台提供数据支撑。 -
11.13 15:02:06发表了文章
2024-11-13 15:02:06
数据库设计与管理的要点
在数据库设计和管理过程中，清晰的权限控制、数据处理逻辑、以及高效的查询优化，都是不可或缺的组成部分。 -
11.12 14:44:34发表了文章
2024-11-12 14:44:34
机器学习之解释性AI与可解释性机器学习
随着人工智能技术的广泛应用，机器学习模型越来越多地被用于决策过程。然而，这些模型，尤其是深度学习模型，通常被视为“黑箱”，难以理解其背后的决策逻辑。解释性AI（Explainable AI, XAI）和可解释性机器学习（Interpretable Machine Learning, IML）旨在解决这个问题，使模型的决策过程透明、可信。 -
11.09 08:45:31发表了文章
2024-11-09 08:45:31
Java云HIS医院管理系统源码 病案管理、医保业务、门诊、住院、电子病历编辑器
通过门诊的申请，或者直接住院登记，通过”护士工作站“分配患者，完成后，进入医生患者列表，医生对应开具”长期医嘱“和”临时医嘱“，并在电子病历中，记录病情。病人出院时，停止长期医嘱，开具出院医嘱。进入出院审核，审核医嘱与住院通过后，病人结清缴费，完成出院。 -
11.08 09:16:59发表了文章
2024-11-08 09:16:59
什么是 Java 的内存模型?
Java内存模型（Java Memory Model, JMM）是Java虚拟机（JVM）规范的一部分，它定义了一套规则，用于指导Java程序中变量的访问和内存交互方式。 -
11.07 08:56:03发表了文章
2024-11-07 08:56:03
物联网、大数据、云计算、人工智能之间的关系
物联网、大数据、云计算、人工智能之间的关系是紧密相连、相互促进的。这四者既有各自独立的技术特征，又能在不同层面上相互融合，共同推动信息技术的发展和应用。 -
11.06 09:37:09发表了文章
2024-11-06 09:37:09
数据采集器和物联网网关的区别
数据采集器主要用于从各种数据源收集数据。这些数据源可以是传感器（如温度传感器、压力传感器等）、仪表（如电表、水表等）或者其他具有数据输出功能的设备。物联网网关是连接感知层（包含各种传感器和数据采集设备）和网络层（如互联网、局域网等）的关键设备。 -
11.05 08:55:09发表了文章
2024-11-05 08:55:09
阿里云上的主机安全服务是什么？
在数字化时代，数据安全和网络安全成为了企业最关心的问题之一。随着越来越多的企业将业务迁移至云端，如何确保云环境的安全性，成为了企业必须面对的重要挑战。阿里云安全中心（SAS）作为一款全面的云安全解决方案，致力于为企业提供全方位的安全防护，守护您的云上安全。 -
11.04 09:09:56发表了文章
2024-11-04 09:09:56
图神经网络在复杂系统中的应用
图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）是一类专门处理图结构数据的深度学习模型，近年来在复杂系统的研究和应用中展现了强大的潜力。复杂系统通常涉及多个相互关联的组件，其行为和特性难以通过传统方法进行建模和分析。 -
11.02 08:57:23发表了文章
2024-11-02 08:57:23
深度学习之社交网络中的社区检测
在社交网络分析中，社区检测是一项核心任务，旨在将网络中的节点（用户）划分为具有高内部连接密度且相对独立的子群。基于深度学习的社区检测方法，通过捕获复杂的网络结构信息和节点特征，在传统方法基础上实现了更准确、更具鲁棒性的社区划分。 -
11.01 09:01:53发表了文章
2024-11-01 09:01:53
互联网上如何有效应对网络勒索攻击？
有效应对网络勒索攻击需要采取多方面的措施，从预防、监测到应急响应和数据恢复等多个环节进行综合防护。 -
11.01 08:51:19发表了文章
2024-11-01 08:51:19
深度学习之数据安全与可追溯性增强
基于深度学习的数据安全与可追溯性增强主要关注利用深度学习技术保护数据隐私、防止数据泄露，并确保数据来源的可追溯性。 -
11.01 08:46:39发表了文章
2024-11-01 08:46:39
去中心化的模型训练
去中心化的模型训练（Decentralized Model Training）是一种不依赖单一中心服务器或数据存储中心，而是在多个节点（如设备或数据拥有者）上进行联合训练的方法。这种训练模式可以更好地保护数据隐私、降低数据传输成本，并提升模型的鲁棒性和可扩展性。随着数据安全和隐私保护需求的提升，去中心化训练在深度学习和人工智能应用中的重要性逐渐增加。
2024年10月
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10.31 08:59:27发表了文章
2024-10-31 08:59:27
物联网的定义和原理
物联网 (IoT) 是指由嵌入传感器、软件和网络连接的物理设备、车辆、电器和其他物理对象组成的网络，允许它们收集和共享数据。这些设备(也称为“智能对象”)的范围可以从简单的“智能家居”设备(如智能恒温器)到可穿戴设备(如智能手表和支持RFID的服装)，再到复杂的工业机械和运输系统。技术人员甚至设想了基于物联网技术的整个“智慧城市”。 -
10.31 08:53:10发表了文章
2024-10-31 08:53:10
深度学习之智能交通信号控制
基于深度学习的智能交通信号控制是交通管理领域的一项创新技术，旨在提高交通流量的效率，减少拥堵和排放，并改善交通安全。通过深度学习技术，交通信号控制系统可以实时分析交通数据，优化信号配时和调度，从而实现智能化的交通管理。 -
10.31 08:51:02发表了文章
2024-10-31 08:51:02
深度学习之自主飞行器导航
基于深度学习的自主飞行器导航是无人驾驶航空器（UAV）和无人机技术的核心研究领域之一。深度学习技术能够提高飞行器在复杂环境中的自主导航能力，实现高效的路径规划、障碍物避让和环境感知。 -
10.30 09:09:49发表了文章
2024-10-30 09:09:49
大语言模型工作原理和工作流程
大语言模型（Large Language Models，简称LLMs）是一类具有大量参数的深度学习模型，它们在自然语言处理（NLP）领域中，通过处理大量的文本数据来学习语言模式、语法和语义，从而理解和生成人类语言。 -
10.30 08:58:29发表了文章
2024-10-30 08:58:29
深度学习之自适应控制器设计
人工智能基于深度学习的自适应控制器设计在自动化系统、机器人控制、工业制造、无人驾驶等领域中有着广泛应用。自适应控制器借助深度学习模型的强大特征提取和学习能力，能够在未知或动态变化的环境中对系统进行实时调节，从而提升系统的响应速度、稳定性和控制精度。 -
10.30 08:55:12发表了文章
2024-10-30 08:55:12
深度学习之实时库存管理
基于深度学习的实时库存管理在电商、零售、制造业和物流等多个行业中具有极高的应用价值。深度学习模型可以帮助企业实时监测库存动态、优化库存补充决策、预测需求波动，确保库存水平稳定且适合实际需求，从而降低成本、提高客户满意度。以下从核心技术、常见应用场景、技术挑战及未来发展方向进行详细说明。 -
10.29 09:10:32发表了文章
2024-10-29 09:10:32
Vue.js有什么特点
Vue.js 是一个用于构建用户界面的渐进式 JavaScript 框架。它由尤雨溪（Evan You）在 2014 年创建，并迅速获得了广泛的关注和采用。 -
10.29 09:07:07发表了文章
2024-10-29 09:07:07
深度学习之路径优化与车辆调度
基于深度学习的路径优化与车辆调度技术在交通管理、物流配送、公共交通、共享出行等领域具有重要应用价值。这些技术利用深度学习模型处理复杂的交通数据、实时信息以及用户需求，旨在提高运输效率、降低成本、减少拥堵并提升服务质量。 -
10.29 09:05:35发表了文章
2024-10-29 09:05:35
深度学习之需求预测
基于深度学习的需求预测在商业、物流、医疗、能源等多个行业中发挥着重要作用，帮助优化资源分配、提升效率、降低成本。 -
10.28 09:04:09发表了文章
2024-10-28 09:04:09
深度学习之个性化助手与定制对话
基于深度学习的个性化助手与定制对话技术，旨在为用户提供具有个性化、上下文感知的对话体验。这类助手系统能够通过用户的偏好、对话历史以及特定需求定制回答，广泛应用于智能客服、个人助理、教育和娱乐等领域。个性化助手通过分析用户数据和生成自然的对话内容，模拟出人性化的交互效果，使用户感到更被理解和支持。 -
10.28 09:01:49发表了文章
2024-10-28 09:01:49
深度学习之语音情感识别与响应
基于深度学习的语音情感识别（Speech Emotion Recognition，SER）与响应系统在语音交互、客服、心理健康等领域有着重要应用。该系统的目标是识别出说话者的情感状态（如愤怒、喜悦、悲伤等）并生成合适的情感响应，从而提升用户体验和交互效果。 -
10.28 08:59:26发表了文章
2024-10-28 08:59:26
深度学习之多轮对话系统
基于深度学习的多轮对话系统是一种能够在多轮对话中保持上下文连贯并生成自然回复的系统，主要用于客服、智能助理等需要交互式交流的场景。通过深度学习的技术，特别是自然语言处理中的预训练模型和序列生成模型，这类系统已在准确理解、生成自然语言的质量上取得显著进展。 -
10.26 22:47:55发表了文章
2024-10-26 22:47:55
深度学习之少样本学习
少样本学习（Few-Shot Learning, FSL）是深度学习中的一个重要研究领域，其目标是在只有少量标注样本的情况下，训练出能够很好地泛化到新类别或新任务的模型。 -
10.26 22:44:25发表了文章
2024-10-26 22:44:25
基于学习的决策树
决策树是一种监督学习方法，广泛应用于分类和回归任务中。基于学习的决策树模型通过学习数据中的特征来构建树状结构，帮助做出决策。 -
10.26 22:36:32发表了文章
2024-10-26 22:36:32
JavaScript前端开发技术
JavaScript（简称JS）是一种广泛使用的脚本语言，特别在前端开发领域，它几乎成为了网页开发的标配。从简单的表单验证到复杂的单页应用（SPA），JavaScript都扮演着不可或缺的角色。 -
10.25 10:22:39发表了文章
2024-10-25 10:22:39
深度学习之音乐生成与风格转换
基于深度学习的音乐生成与风格转换是近年来人工智能领域的一个热门研究方向，涉及利用深度学习技术生成音乐作品或将音乐从一种风格转换为另一种风格。这种技术可以自动化创作过程，同时保持音乐的艺术性和风格特征，广泛应用于娱乐、音乐制作、交互式音乐生成等多个场景。 -
10.25 10:16:42发表了文章
2024-10-25 10:16:42
深度学习之声音事件检测
基于深度学习的声音事件检测（Sound Event Detection, SED）是指从音频数据中检测并识别出特定的声音事件（如玻璃破碎、狗叫声、警报声等）。这种技术被广泛应用于智能家居、城市监控、医疗监护等领域，随着深度学习的进步，其性能和准确性得到了显著提升。 -
10.25 10:09:38发表了文章
2024-10-25 10:09:38
Web、RESTful API 在微服务中有哪些作用？
在微服务架构中，Web 和 RESTful API 扮演着至关重要的角色。它们帮助实现服务之间的通信、数据交换和系统的可扩展性。 -
10.24 09:17:24发表了文章
2024-10-24 09:17:24
分类网络中one-hot的作用
在分类任务中，使用神经网络时，通常需要将类别标签转换为一种合适的输入格式。这时候，one-hot编码（one-hot encoding）是一种常见且有效的方法。one-hot编码将类别标签表示为向量形式，其中只有一个元素为1，其他元素为0。 -
10.24 09:01:32发表了文章
2024-10-24 09:01:32
怎么更好地设计一个优秀的SaaS系统
设计一个优秀的SaaS系统，需要从架构、性能、安全性、租户隔离、扩展性等多方面进行深思熟虑。根据业务需求选择合适的多租户架构，保证数据隔离的同时提高系统性能。 -
10.24 08:58:02发表了文章
2024-10-24 08:58:02
机器学习和深度学习之间的区别
机器学习和深度学习在实际应用中各有优势和局限性。机器学习适用于一些数据量较小、问题相对简单、对模型解释性要求较高的场景；而深度学习则在处理大规模、复杂的数据和任务时表现出色，但需要更多的计算资源和数据，并且模型的解释性较差。在实际应用中，需要根据具体的问题和需求，结合两者的优势，选择合适的方法来解决问题。 -
10.23 08:55:58发表了文章
2024-10-23 08:55:58
深度学习之声纹识别
基于深度学习的声纹识别（Speaker Recognition）是一种通过分析和识别人的声音特征来确认身份的技术。 -
10.23 08:51:05发表了文章
2024-10-23 08:51:05
深度学习之安全多方计算
基于深度学习的安全多方计算（Secure Multi-Party Computation，简称MPC）是一种密码学技术，旨在让多个参与方在不暴露各自数据的前提下，协作完成一个计算任务。
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2024-12-02
分类网络中one-hot编码的作用
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2024-11-25
Java产科专科电子病历系统源码
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发表了文章
2024-11-23
深度学习之测量GPU性能的方式
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发表了文章
2024-11-22
生成式人工智能入门指南
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发表了文章
2024-11-21
工作中常见的软件系统部署架构
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2024-11-20
嵌入式系统的应用趋势有哪些?
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发表了文章
2024-11-19
如何理解反射
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2024-11-18
遥感数据类型：高光谱遥感图像
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2024-11-16
二维码生成原理和解码原理
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2024-11-14
Java智慧工地信息管理平台源码 智慧工地信息化解决方案SaaS源码 支持二次开发
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2024-11-13
数据库设计与管理的要点
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2024-11-12
机器学习之解释性AI与可解释性机器学习
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2024-11-09
Java云HIS医院管理系统源码 病案管理、医保业务、门诊、住院、电子病历编辑器
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2024-11-08
什么是 Java 的内存模型?
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2024-11-07
物联网、大数据、云计算、人工智能之间的关系
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2024-11-06
数据采集器和物联网网关的区别
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2024-11-05
阿里云上的主机安全服务是什么？
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2024-11-04
图神经网络在复杂系统中的应用
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2024-11-02
深度学习之社交网络中的社区检测
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2024-11-01
互联网上如何有效应对网络勒索攻击？
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2024-11-22
“云+AI”能够孵化出多少可能？
云计算可能会朝着下面几个主要方向进化 1、高性能与超大规模化方向：随着数据量的爆炸式增长以及对计算资源需求的不断攀升，云计算会持续提升其性能，朝着能够承载超大规模数据存储、处理和运算的方向发展。例如，像一些大型互联网企业，每天产生海量的用户行为数据，云计算需要不断扩展其资源池，采用更先进的硬件架构和分布式技术，以保障能快速且准确地处理这些数据，为后续的业务分析、用户画像等应用提供支撑。同时，支持越来越多的用户和应用同时接入使用，满足全球范围内不同行业、不同规模企业的需求，打造超大规模的云服务平台。 2、智能化方向：云计算将深度融合人工智能技术，实现自身的智能化管理与运维。比如自动根据用户的使用习惯和业务负载情况，智能调配计算、存储等资源，优化资源分配效率，降低成本的同时保障服务质量。而且还能通过智能预测功能，提前察觉可能出现的故障隐患、流量高峰等情况，并提前做好应对策略，确保云服务的稳定可靠。另外，在安全防护方面也会更加智能，利用机器学习算法实时监测异常访问、恶意攻击等行为，快速响应并进行拦截防御。 3、边缘计算融合方向：为了满足对低延迟要求极高的应用场景，如云游戏、工业互联网实时控制、智能交通中的自动驾驶辅助等，云计算会与边缘计算深度融合。在靠近数据源或用户端的边缘节点部署云计算的部分功能，数据在边缘端就可以进行初步处理和分析，只把关键数据传输到云端进一步处理，这样大大减少了数据传输的延迟，提升了响应速度，使得各种实时性要求高的业务能够流畅运行，拓展云计算在更多实时交互场景下的应用范围。 4、绿色可持续发展方向：在全球对环境保护越发重视的背景下，云计算的数据中心会朝着更节能、环保的方向改进。采用更高效的散热技术、优化服务器的能源利用效率，比如利用自然风冷、液冷等先进制冷手段替代传统高耗能的风冷方式，降低数据中心的电力消耗。同时，在硬件设备的选择上也会倾向于使用低能耗、可回收利用的材料制作的产品，从建设、运营等多个环节践行绿色理念，实现云计算产业的可持续发展。 二、大模型和 AI 应用，有较大潜力成为云服务商的第二增长曲线，原因如下市场需求旺盛：当下，各行各业都在积极探索数字化转型，渴望利用大模型和 AI 应用来提升自身的竞争力。比如在金融领域，利用大模型进行风险预测、智能客服来提高客户服务效率；在医疗行业，借助 AI 进行影像诊断、辅助制定治疗方案等。云服务商凭借自身强大的计算资源、存储能力以及广泛的网络覆盖优势，可以为这些企业提供大模型训练、AI 应用部署等一站式服务，满足市场对于大模型和 AI 应用快速落地的强烈需求，从而开拓新的业务收入来源。技术协同优势明显：云计算为大模型的训练和 AI 应用的运行提供了坚实的基础设施支撑。大模型训练往往需要海量的数据和超强的计算能力，云服务商能够按需提供大规模的 GPU 等高性能计算资源以及海量的存储资源，保障大模型训练顺利进行。而且在 AI 应用部署阶段，云平台可以方便地实现多地域、多终端的快速部署，方便企业随时随地使用 AI 应用。反过来，大模型和 AI 应用的发展也会促使更多用户选择使用云服务，进一步增加云服务商的用户粘性和资源使用量，形成相互促进的良性循环，带动业务增长。成本与效率考量：对于众多企业尤其是中小企业来说，自行搭建大模型训练和 AI 应用运行的环境成本高昂且技术难度大。云服务商提供的基于大模型和 AI 应用的云服务，采用按需付费的模式，企业只需根据实际使用的资源量来付费，大大降低了前期的投入成本和技术门槛，能够快速将大模型和 AI 应用融入到自身业务中。这种成本与效率优势使得越来越多的企业愿意选择云服务商提供的相关服务，为云服务商创造了可观的盈利机会，助力其打造第二增长曲线。赞77 踩0 评论0 -
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2024-11-22
AI宠物更适合当代年轻人的陪伴需求吗？
对于是否会选择 “养” 一只 AI 宠物，不同的人会有不同的看法。有些人看重它的便捷性和随时陪伴的特点，可能会愿意尝试；但也有些人更追求那种真实、有血有肉的情感互动和丰富的养宠体验，就不太会选择 AI 宠物。所以 AI 宠物能否满足陪伴需求因人而异，它可以在一定程度上缓解年轻人孤独、提供陪伴，但无法完全替代真实宠物在情感、社交等多方面带来的综合体验。对于我的话，我认为我没有那么多时间和精力，毕竟工作、生活时间的局限性。赞31 踩0 评论0 -
回答了问题
2024-11-22
AI客服未来会完全代替人工吗？
AI 客服在未来不太可能完全代替人工1、复杂问题解决能力方面深度理解与推理局限：尽管 AI 客服可以应对很多常见、标准化的问题，但面对复杂且极具专业性的咨询时，往往存在理解和推理的不足。例如在医疗领域，患者描述自身复杂、罕见的病症，人工客服可以凭借经验以及与专业医生沟通来综合判断并给出建议，而 AI 客服可能因难以准确把握各种病症细节及背后复杂的病理关系，无法提供精准有效的解答。情境理解能力有限：人工客服能更好地理解客户所处的特殊情境以及情绪状态。比如客户因为产品问题导致自己遭遇了较大损失，情绪非常激动地前来反馈，人工客服可以通过安抚情绪、进一步询问具体情况等方式来妥善处理，AI 客服则较难做到像人一样感同身受并灵活应对这类情绪化、情境化的问题。2、沟通与情感交互方面缺乏情感共鸣：人工客服在交流过程中能够传递出真诚的情感，与客户建立起情感纽带，一句关切的话语、一个安慰的语气都能让客户感受到温暖，增强客户对企业的好感度。但 AI 客服目前主要还是基于程序设定来回复，很难真正做到与客户产生情感共鸣，给客户一种缺乏 “人情味” 的感觉。沟通灵活性欠佳：人与人交流时会运用到丰富的语言技巧、幽默元素、委婉表达等，人工客服可以自如地根据不同客户风格来调整沟通方式，使对话更顺畅愉悦。而 AI 客服回复相对模式化，遇到客户一些比较随性、独特的表达方式时，可能出现理解偏差或者回复生硬的情况。3、个性化服务方面难以全面洞察个性化需求：人工客服可以通过与客户的持续沟通，结合对客户过往消费记录、咨询历史等多方面的了解，敏锐地捕捉到客户独特的个性化需求，为其定制专属的解决方案。AI 客服虽然可以通过大数据分析部分客户偏好，但在深度挖掘个性化深层次需求以及提供高度贴合的定制化服务上，较难达到人工客服的水平。4、业务更新与适应性方面对新业务反应滞后：当企业推出全新的业务、产品或者服务时，人工客服可以迅速通过培训等方式掌握相关要点并开始为客户答疑解惑。而 AI 客服则需要经过数据更新、模型重新训练等一系列流程，才能准确应对新业务相关的咨询，这个过程相对耗时，在业务快速更迭时较难做到及时跟上节奏。但是，AI 客服也有着不可忽视的优势，比如成本低、能提供不间断服务等，未来更可能的发展趋势是 AI 客服与人工客服相互协作、互为补充，共同为客户提供优质高效的服务。赞25 踩0 评论0 -
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2024-11-18
FFA 2024 大会门票免费送！AI时代下大数据技术未来路在何方？
AI 时代下大数据技术未来有以下几个发展方向： 技术架构的演进：计算引擎一体化：当前大数据分析架构中存在多种计算引擎，导致系统复杂、管理成本高。未来会不断向计算引擎一体化发展，让批处理、流处理、交互计算等不同的计算模式能够在一个统一的引擎下高效运行，提高数据处理的效率和灵活性，减少资源冗余和开发成本。例如，Snowflake 提出的 dynamic table 以及 Databricks 提出的 delta live table 等概念都是在朝着这个方向努力。Serverless 架构的深化应用：Serverless 架构允许开发者专注于业务逻辑，无需关心底层服务器的管理，能够根据流量自动扩展资源并按需计费。未来，Serverless 架构在大数据领域的应用会更加广泛和成熟，进一步降低大数据平台的运维成本和开发门槛，提高开发效率。存算分离的持续优化：随着数据量的不断增长，存储和计算资源的分离可以更好地管理和隔离资源，提高平台的稳定性和可扩展性。未来，存算分离技术会不断优化，在数据存储、传输和计算效率等方面取得更大的突破，同时与云计算、容器化技术等更好地融合，提高整个数据中心资源的使用效率。数据管理与治理的强化：数据质量的提升：数据质量是大数据应用的基础，未来会更加注重数据的准确性、完整性、一致性和时效性。通过采用更先进的数据清洗、验证和修复技术，以及建立完善的数据质量管理体系，确保大数据的质量，为 AI 等应用提供可靠的数据支持。数据隐私与安全保护：随着数据的价值不断提高，数据隐私和安全问题日益突出。未来，大数据技术会加强数据加密、访问控制、审计等安全技术的应用，同时结合区块链等新技术，实现数据的不可篡改和可追溯，保障数据的隐私和安全。数据治理的规范化：企业和组织会越来越重视数据治理，建立规范的数据治理流程和制度，明确数据的所有权、使用权限和责任，提高数据的管理水平和利用效率。与人工智能的深度融合：AI for DATA：利用人工智能技术优化大数据的处理和管理。例如，通过机器学习算法自动识别数据中的模式和异常，实现数据的智能分类、聚类和筛选；利用深度学习技术进行数据的压缩和特征提取，提高数据的存储和处理效率；运用人工智能的预测能力，提前规划数据存储和计算资源，优化大数据平台的性能。DATA for AI：为人工智能提供高质量的数据支持。大数据技术可以更好地收集、整理和标注数据，为人工智能模型的训练和优化提供丰富的素材。同时，通过数据融合和集成技术，将多源数据整合起来，为人工智能提供更全面、准确的信息，提高模型的准确性和泛化能力。行业应用的拓展与深化：智慧城市：大数据技术将在智慧城市建设中发挥重要作用，用于城市交通管理、智能安防、能源管理、环境监测等领域。通过对城市中各种数据的收集和分析，实现城市的智能化管理和运行，提高城市的效率和安全性。医疗健康：在医疗领域，大数据与人工智能的结合将推动医疗机器人、智能诊断、疾病预测等应用的发展。利用大数据技术收集和分析患者的病历、影像、基因等数据，为医生提供辅助诊断和治疗建议，提高医疗服务的质量和效率。金融服务：金融行业将继续加大对大数据技术的应用，用于风险评估、信用评级、市场预测、反欺诈等方面。通过对海量金融数据的分析，及时发现风险和机会，为金融决策提供支持。制造业：大数据技术可以帮助制造业实现智能化生产和供应链管理。通过对生产过程中产生的数据进行实时监测和分析，优化生产工艺和流程，提高产品质量和生产效率；同时，对供应链中的数据进行整合和分析，提高供应链的协同性和灵活性。边缘计算与云计算的协同发展：边缘计算的兴起：随着物联网设备的不断增加，边缘计算将成为大数据处理的重要方式。在边缘设备上进行数据的预处理和分析，可以减少数据传输的延迟和带宽消耗，提高数据处理的实时性和效率。未来，大数据技术会与边缘计算紧密结合，在边缘设备上实现更智能的数据处理和应用。与云计算的协同：边缘计算和云计算不是相互替代的关系，而是相互协同的。未来，大数据技术会实现边缘计算和云计算的无缝对接，将边缘设备上处理后的数据上传到云计算平台进行进一步的分析和存储，同时将云计算平台的计算能力下沉到边缘设备，实现资源的优化配置和高效利用。赞135 踩0 评论0 -
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2024-10-16
乘风问答官6月排位赛开启！Xiaomi Watch S3手表等好礼等你赢~
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2024-10-14
【云端读书会 第1期】读《10分钟打造专属AI助手》，你有哪些心得？
平时也经常用我的AI助手通义千文，很方便，工作效率也比平时提高了不了，后期还会一直用。赞14 踩0 评论0 -
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2024-10-12
运动旅游开启新潮流，哪些科技手段能助力你的行程呢？
我个人觉得在运动旅行中，科技手段确实能给我们的行程带来不少便利和乐趣而且生活中也离不开这些科技应用和设备。比如说： 1、智能手表: 现在很多智能手表都有GPS定位功能，可以记录你的跑步路线、速度、心率等数据，这对于喜欢户外跑步的朋友来说特别有用。像我有个朋友就用Apple Watch来记录他的骑行数据，感觉很方便。2、运动相机: 像GoPro这样的运动相机非常适合记录你在旅行中的冒险时刻，无论是潜水、滑雪还是骑行，它都能帮你捕捉到那些激动人心的画面。 3、健康追踪应用: 有很多手机应用可以帮助你规划日常锻炼计划，并且还能根据你的身体状况提供建议。比如Keep这个APP，不仅可以跟着视频做运动，还可以记录你的健身成果，激励自己坚持下去。 4、在线地图服务: 比如Google Maps或者高德地图，它们不仅能够帮助你找到目的地，还可以推荐一些适合徒步或骑行的好去处。特别是对于不熟悉的地方，这些地图简直是导航神器！ 5、无人机: 如果你是个摄影爱好者，带上一台小型无人机可以让你从空中视角拍摄到令人惊叹的风景照片，为你的旅行日记增添不一样的色彩。赞142 踩0 评论0 -
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2024-10-12
“AI+儿童陪伴”，是噱头还是趋势？
“AI + 儿童陪伴” 这一现象既不是单纯的市场炒作噱头，也还不能完全确定为未来教育与陪伴方式的必然趋势，以下从不同方面来理性分析：一、不是市场炒作噱头的理由 功能优势学习辅导方面这些 AI 产品能够提供定制化的学习辅导。例如，一些智能机器人可以根据孩子的学习进度和知识掌握程度，提供个性化的数学、语言等学科的学习内容。它们可以精准地识别孩子在学习过程中遇到的问题，像在英语学习中，能够针对发音不标准的单词进行反复纠正，比传统的学习工具更具针对性。还可以整合丰富的教育资源。与众多教育机构和内容提供商合作，将各种优质的课程、绘本、科普知识等资源汇聚起来。孩子们可以通过这些 AI 产品接触到不同风格的教育内容，拓宽知识面。比如一个对宇宙感兴趣的孩子，可以通过 AI 对话玩具轻松获取关于太阳系、星系等大量的科普知识讲解。情感交流方面AI 产品能够给予孩子及时的回应。当孩子感到孤独或者有情绪需要倾诉时，它们可以陪伴在孩子身边。比如，孩子因为在学校没有考好而难过，AI 机器人可以通过语音识别和情感分析技术，安慰孩子，并且鼓励孩子下次努力，这种情感陪伴对于忙碌的现代家长来说是一种补充。它们还能模拟不同的情绪和角色。有些 AI 教育应用可以根据故事内容，模拟出各种生动的角色形象和情绪，让孩子更好地理解故事中的情感变化，提高孩子的情感认知能力。社会需求背景家长的现实需求现代社会生活节奏快，很多家长工作繁忙，没有足够的时间陪伴孩子学习和成长。AI 产品可以在一定程度上填补这个空白。例如，双职工家庭的孩子放学后，在家长还没回家的时间段，这些 AI 陪伴产品可以陪伴孩子完成作业、进行一些简单的学习活动，减轻家长的焦虑。教育理念的转变现代教育理念越来越强调个性化教育和自主学习。AI 产品正好符合这一趋势，它们可以根据每个孩子的特点和学习风格，提供个性化的学习计划和内容，激发孩子的学习兴趣和主动性，培养孩子的自主学习能力。二、还不能确定为必然趋势的理由技术局限性智能程度有限尽管 AI 技术在不断发展，但目前的 AI 陪伴产品在理解复杂情感和语境方面还存在不足。例如，在面对孩子一些抽象的情感表达或者隐喻式的提问时，它们可能会出现理解偏差。比如孩子用比喻的方式来描述自己的心情，AI 产品可能无法准确领会其中的含义。它们的学习辅导能力也受到算法和数据的限制。对于一些新兴的、前沿的学科知识或者小众的学习内容，可能无法提供及时和准确的指导。安全和隐私问题这些 AI 产品涉及大量的儿童数据，包括孩子的语音、学习记录、家庭环境等信息。数据安全和隐私保护是一个巨大的挑战。如果这些数据被泄露，可能会对孩子和家庭造成严重的危害。教育本质的考量人际互动不可替代儿童在成长过程中，与父母、教师和同伴之间的人际互动是非常重要的。这种互动包含了情感的传递、价值观的引导和社交技能的培养。AI 产品虽然可以模拟情感交流，但无法完全替代人与人之间真实的情感纽带。例如，孩子从父母那里得到的鼓励和拥抱所带来的情感支持，是 AI 产品难以企及的。在道德教育和社会规范教育方面，人类的引导是必不可少的。AI 产品无法像家长和教师一样，通过自身的行为和榜样作用，潜移默化地影响孩子的价值观和道德观念。全面发展的需求孩子的全面发展需要多种教育环境和活动的支持。除了学习知识和情感陪伴外，还需要体育活动、艺术创作等丰富的体验。AI 产品目前主要集中在学习和简单的情感交流领域，对于这些其他方面的支持还比较有限。赞123 踩0 评论0 -
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2024-09-26
乘风问答官5月排位赛开启！
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2024-09-18
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10 踩0 评论0 -
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2024-09-06
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97 踩0 评论0 -
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2024-09-06
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44 踩0 评论0 -
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2024-09-03
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19 踩0 评论0 -
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2024-08-14
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 -
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2024-07-10
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 -
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2024-07-09
java的官网网址是什么
Java 的官网是：https://www.oracle.com/java/technologies/赞192 踩0 评论0 -
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2024-06-15
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 -
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2024-04-20
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 -
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2024-04-11
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214 踩0 评论0 -
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2024-03-15
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
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