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java 后端开发 编程

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2024年07月

  • 07.03 09:17:52
    发表了文章 2024-07-03 09:17:52

    微服务和单体应用的优点和缺点

    单体应用（monolith application）就是将应用程序的所有功能都打包成一个独立的单元，可以是 JAR、WAR、EAR 或其它归档格式。
  • 07.03 09:12:00
    发表了文章 2024-07-03 09:12:00

    Transformer深度学习架构与GPT自然语言处理模型

    Transformer和GPT（Generative Pre-trained Transformer）是深度学习和自然语言处理（NLP）领域的两个重要概念，它们之间存在密切的关系但也有明显的不同。
  • 07.03 09:04:54
    发表了文章 2024-07-03 09:04:54

    深度学习之旋转包围盒检测

    旋转包围盒检测是一种高级目标检测方法，旨在识别图像中目标的精确位置和方向。与传统的轴对齐矩形框（水平包围盒）不同，旋转包围盒（Rotated Bounding Box, RBB）允许检测框随目标旋转，从而更紧密地包围目标，尤其适用于长条形、倾斜或旋转的物体。深度学习在旋转包围盒检测中展现了强大的能力，通过训练神经网络模型，能够有效检测和回归旋转包围盒。
  • 07.02 11:37:37
    发表了文章 2024-07-02 11:37:37

    人工智能有哪些优点和缺点？

    高效性：人工智能可以在短时间内处理大量的数据和任务，提高效率和生产力。
  • 07.02 11:35:13
    发表了文章 2024-07-02 11:35:13

    Java的集合框架

    Map接口的实现类主要有：HashMap、TreeMap、Hashtable、ConcurrentHashMap以及Properties等
  • 07.02 11:28:05
    发表了文章 2024-07-02 11:28:05

    AI（人工智能）大模型：智能新突破与挑战

    在人工智能的发展历程中，我们始终追求的是大模型的智能化。这包括对复杂环境的理解力、面对未知情况的泛化能力，以及在各种情况下的适应性。这些因素是衡量一个智能模型优秀与否的关键。而提升大模型在这些方面的表现，不仅能够推动人工智能的发展，更能够拓宽其应用的范围。因此，寻找并采取有效的策略，使大模型走向更加聪明，是我们在未来人工智能发展中必须要面对和解决的重要问题。
  • 07.01 09:57:52
    发表了文章 2024-07-01 09:57:52

    人工智能之人脸识别技术应用场景

    人脸识别技术是一种通过计算机技术和模式识别算法来识别和验证人脸的技术。它可以用于识别人脸的身份、检测人脸的表情、年龄、性别等特征，以及进行人脸比对和活体检测等应用。
  • 07.01 08:44:31
    发表了文章 2024-07-01 08:44:31

    什么是虚拟机技术？

    拟机技术作为现代计算环境中的重要组成部分，极大地丰富了我们对资源管理和系统部署的理解与实践。本文将深入探讨虚拟机的定义、工作原理、应用场景、优势、主要技术以及未来发展趋势，帮助读者全方位地理解虚拟机这一强大技术。
  • 07.01 08:36:38
    发表了文章 2024-07-01 08:36:38

    云计算和云网络的优势和挑战

    云计算和云网络是相关但又不同的概念。云计算关注的是应用程序如何运行，而云网络则关注的是应用程序之间的连接如何管理和交付。

2024年06月

  • 06.30 22:10:57
    发表了文章 2024-06-30 22:10:57

    神经网络极简入门

    神经网络是深度学习的基础，正是深度学习的兴起，让停滞不前的人工智能再一次的取得飞速的发展。
  • 06.30 22:08:19
    发表了文章 2024-06-30 22:08:19

    深度学习之点云包围盒检测

    点云包围盒检测是一项关键任务，主要用于三维场景中物体的检测和定位。与传统的二维图像目标检测不同，点云数据包含了三维空间的信息，能够提供更加丰富的细节和准确的位置。基于深度学习的方法在点云包围盒检测中展现了强大的性能，通过训练神经网络，能够高效地从点云数据中提取特征并进行物体检测。
  • 06.30 22:06:57
    发表了文章 2024-06-30 22:06:57

    深度学习之边缘检测

    边缘检测是计算机视觉中的一项基本任务，旨在识别图像中像素值变化显著的区域，即边缘。传统的边缘检测算法（如Sobel、Canny等）通过滤波器和梯度运算来检测边缘，而基于深度学习的方法则通过训练神经网络自动学习图像中的边缘特征，从而实现更高的检测精度和鲁棒性。
  • 06.29 08:50:00
    发表了文章 2024-06-29 08:50:00

    什么是AIGC（人工智能生成内容）

    AIGC是一种新的人工智能技术，它的全称是Artificial Intelligence Generative Content，即人工智能生成内容。它是一种基于机器学习和自然语言处理的技术，能够自动产生文本、图像、音频等多种类型的内容。这些内容可以是新闻文章、小说、图片、音乐，甚至可以是软件代码。AIGC系统通过分析大量的数据和文本，学会了模仿人类的创造力，生成高质量的内容。AIGC涵盖了从简单的自动化文本生成到复杂的视觉艺术创作等广泛的应用。
  • 06.29 08:45:53
    发表了文章 2024-06-29 08:45:53

    学习认识Spring Boot Starter

    在SpringBoot项目中，经常能够在pom文件中看到以spring-boot-starter-xx或xx-spring-boot-starter命名的一些依赖。例如：spring-boot-starter-web、spring-boot-starter-security、spring-boot-starter-data-jpa、mybatis-spring-boot-starter等等。
  • 06.29 08:42:18
    发表了文章 2024-06-29 08:42:18

    零基础如何入门人工智能

    通用人工智能（AGI）是人工智能的一种理论形式，可以像人类一样学习和推理，有可能解决复杂的问题并独立做出决策。 然而，那些致力于AGI开发的人旨在复制人类的认知能力，包括感知、理解、推理、学习、规划、决策、创造等多个方面，跨越广泛的领域。
  • 06.28 09:19:24
    发表了文章 2024-06-28 09:19:24

    神经网络之超参数

    超参数在神经网络的设计和训练中起着至关重要的作用。它们是在开始训练之前设置的参数，与网络的结构、训练过程和优化算法有关。正确的超参数选择对于达到最优模型性能至关重要。
  • 06.28 09:13:57
    发表了文章 2024-06-28 09:13:57

    深度学习之热力图

    热力图（Heatmap）在深度学习中是用于可视化数据、模型预测结果或特征的重要工具。它通过颜色的变化来表示数值的大小，便于直观地理解数据的分布、模型的关注区域以及特征的重要性。以下是深度学习中热力图的主要应用和特点。
  • 06.28 09:11:43
    发表了文章 2024-06-28 09:11:43

    人工智能之原理概述

    人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等
  • 06.27 09:03:19
    发表了文章 2024-06-27 09:03:19

    机器学习方法之决策树算法

    决策树算法是一种常用的机器学习方法，可以应用于分类和回归任务。通过递归地将数据集划分为更小的子集，从而形成一棵树状的结构模型。每个内部节点代表一个特征的判断，每个分支代表这个特征的某个取值或范围，每个叶节点则表示预测结果。
  • 06.27 09:01:09
    发表了文章 2024-06-27 09:01:09

    自然语言处理（NLP）概述

    自然语言处理（NLP）是计算机科学、人工智能和语言学的交叉领域，旨在实现计算机与人类（自然）语言之间的相互理解和交流。背景可以追溯到早期人工智能研究，尤其是试图使计算机能够理解和生成人类语言的努力。
  • 06.27 08:55:32
    发表了文章 2024-06-27 08:55:32

    人工智能技术--AI作画工具

    AI作画工具是一种运用人工智能技术，特别是深度学习和生成对抗网络（GAN）等算法，自动生成或辅助创作视觉艺术作品的技术。通过机器学习，分析和模拟人类艺术家的创作风格和技巧，从而创作出具有艺术性的画作。
  • 06.26 08:42:26
    发表了文章 2024-06-26 08:42:26

    JavaScript 中的三种事件模型

    JavaScript 中的事件模型主要有三种： 传统事件模型（DOM Level 0） 标准事件模型（DOM Level 2） IE 事件模型（非标准，仅限于旧版本的 Internet Explorer）
  • 06.26 08:36:04
    发表了文章 2024-06-26 08:36:04

    基于深度学习的面片修复

    面片修复（Mesh Repair）是计算机图形学和计算机视觉中的重要任务，旨在修复三维网格（mesh）中的缺陷，如孔洞、裂缝和噪声。基于深度学习的方法在面片修复中展现了强大的能力，通过学习数据中的几何特征，能够自动、高效地完成修复工作。
  • 06.26 08:28:44
    发表了文章 2024-06-26 08:28:44

    云网络与云计算的区别

    云计算和云网络是相关但又不同的概念。云计算关注的是应用程序如何运行，而云网络则关注的是应用程序之间的连接如何管理和交付。
  • 06.25 09:04:37
    发表了文章 2024-06-25 09:04:37

    网络的分类与性能指标

    可以分为广域网（WAN）、城域网（MAN）、局域网（LAN）、个人区域网（PAN）。
  • 06.25 08:58:04
    发表了文章 2024-06-25 08:58:04

    深度学习之分类网络

    深度学习的分类网络（Classification Networks）是用于将输入数据分配到预定义类别的神经网络。它们广泛应用于图像分类、文本分类、语音识别等任务。以下是对深度学习分类网络的详细介绍，包括其基本概念、主要架构、常见模型、应用场景、优缺点及未来发展方向。
  • 06.25 08:54:13
    发表了文章 2024-06-25 08:54:13

    TCP和UDP有什么区别？

    TCP（传输控制协议）和 UDP（用户数据报协议）是互联网协议族（TCP/IP）中的两种核心传输层协议，它们在数据传输的方式和特性上有显著的区别。
  • 06.24 09:32:38
    发表了文章 2024-06-24 09:32:38

    深度学习之模型剪枝

    模型剪枝（Model Pruning）是深度学习中一种减少模型复杂度、提高计算效率的方法。通过删除冗余的神经元或连接，剪枝能够在不显著影响模型性能的前提下，减少模型参数数量、降低计算和存储需求。
  • 06.24 09:11:14
    发表了文章 2024-06-24 09:11:14

    uni-app前端应用开发框架

    uni-app对做移动端开发的来说应该无人不知、无人不晓了吧？！从名字就能看出来这个框架要干啥，unify app——没错，就是统一前端应用开发，不管你是小程序、app、还是H5、公众号，用这个框架都能做。uni-app让开发者编写一套代码，就可以编译为安卓app、ios app、微信小程序、抖音小程序、支付宝小程序等十几个平台，而且马上支持纯血鸿蒙了，这简直是个人、开发工作室、小型开发公司的福音，开发一些常规的app、小程序，用这个框架足够了。
  • 06.24 08:58:22
    发表了文章 2024-06-24 08:58:22

    低代码与云服务开发相结合：重塑现代软件开发模式

    随着数字化转型的深入推进，越来越多的企业开始将业务迁移到云端，以实现更高的灵活性、可靠性和成本效益。云服务已经成为企业数字化战略的重要组成部分。与此同时，低代码开发作为一种新兴的编程模式，也逐渐受到企业的关注。那么，当云服务遇到低代码开发，又会碰撞出怎样的火花呢？
  • 06.23 17:05:41
    发表了文章 2024-06-23 17:05:41

    深度学习之点云分割

    点云分割是计算机视觉中的一个重要任务，特别是在三维数据处理和分析中。点云数据是由大量三维点构成的集合，每个点包含空间坐标（x, y, z），有时还包含其他信息如颜色和法向量。点云分割的目标是将点云数据分割成有意义的部分，例如物体或地形的不同区域。
  • 06.23 17:03:50
    发表了文章 2024-06-23 17:03:50

    什么是神经网络？

    神经网络是一种深度学习方法，源自人类大脑生物神经网络的概念。它由大量相互连接的人工神经元（也称为节点或单元）组成，每个神经元接收输入，进行简单处理后生成输出，并将结果传递给下一层的神经元。
  • 06.23 17:00:54
    发表了文章 2024-06-23 17:00:54

    OpenCV与AI深度学习之常用AI名词解释学习

    AGI：Artificial General Intelligence (通用人工智能)：是指具备与人类同等或超越人类的智能，能够表现出正常人类所具有的所有智能行为。又被称为强人工智能。
  • 06.22 09:28:45
    发表了文章 2024-06-22 09:28:45

    学习人工智能常用名词解释

    人工智能是当今科技领域中备受关注的热门话题，涵盖了众多令人兴奋的技术和应用。包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等众多领域的重要概念。从监督学习、无监督学习到增强学习，从卷积神经网络、循环神经网络到生成对抗网络，这些名词解释详尽地介绍了人工智能技术的基础理论和应用方法。无论你是初学者还是专业人士，这些名词解释都将为你提供一个全面的人工智能知识体系。在不断涌现的新技术和应用中，人工智能必将在未来的各个领域中扮演更为重要的角色。
  • 06.22 09:15:53
    发表了文章 2024-06-22 09:15:53

    数字化与数智化有什么区别？

    数字化（Digitalization）是将信息转换为数字（即计算机可读）格式的过程。数智化（Digital and Intelligent Transformation）是数字智慧化与智慧数字化的融合。
  • 06.22 09:12:51
    发表了文章 2024-06-22 09:12:51

    什么是网络编程？网络编程的三要素是什么？

    在网络通信协议下，不同计算机上运行的程序，进行的数据传输。
  • 06.21 09:12:13
    发表了文章 2024-06-21 09:12:13

    深度学习应用领域有哪些？

    深度学习在各种领域中都有广泛的应用，它的强大特性使其能够处理大量复杂的数据并进行高级的模式识别，从而改进了各种任务的性能和效率。
  • 06.21 09:08:54
    发表了文章 2024-06-21 09:08:54

    为什么说深度学习入门难？

    深度学习对于初学者可能会有一定的学习曲线，但并不是不可战胜的难题。深度学习难不难学？通过合适的学习资源、坚持不懈的努力和实际项目的实践，你可以逐渐掌握深度学习的技能。深度学习的重要性和广泛应用性使得克服学习难度是非常值得的。
  • 06.19 09:22:15
    发表了文章 2024-06-19 09:22:15

    深度学习之可微渲染

    可微渲染（Differentiable Rendering）是深度学习领域的一个重要概念，它将传统的计算机图形学与深度学习结合起来，通过使渲染过程可微分（differentiable），以便于在深度学习模型的训练中使用反向传播算法。可微渲染在计算机视觉、图形学和机器人学等领域有着广泛的应用。
  • 06.19 09:17:55
    发表了文章 2024-06-19 09:17:55

    深度学习之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。以下是对深度学习中2D目标检测的详细介绍，包括其基本概念、主要方法、常见模型、应用场景、优势和挑战。
  • 06.18 08:58:41
    发表了文章 2024-06-18 08:58:41

    JavaScript基础

    1 JavaScript书写位置 2 元素定位和样式设置 3 变量 4 事件 5 innerHTML属性 6 自定义函数
  • 06.18 08:55:28
    发表了文章 2024-06-18 08:55:28

    Adam优化算法和应用场景

    Adam（Adaptive Moment Estimation）是一种用于训练深度学习模型的优化算法
  • 06.18 08:50:57
    发表了文章 2024-06-18 08:50:57

    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。
  • 06.17 08:40:54
    发表了文章 2024-06-17 08:40:54

    物联网赋能智慧医院建设

    物联网技术正在日新月异的迅猛发展，物联网开发已经进入各行各业与我们的生活中。在医疗领域，伴随医疗物联网的发展兴起，物联网将再次改变医疗行业。
  • 06.17 08:36:39
    发表了文章 2024-06-17 08:36:39

    机器学习基础概念与初步探索

    机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。作为人工智能的核心，机器学习是使计算机具有智能的根本途径。未来的机器学习将具有更高的自动化水平，能够处理更加复杂和抽象的问题，为人类带来更多的便利和价值。
  • 06.17 08:30:01
    发表了文章 2024-06-17 08:30:01

    什么是NTFS安全权限？

    NTFS权限是基于访问控制列表（ACL）进行管理的，ACL包含了各个用户或用户组对文件或文件夹的权限设置。管理员可以通过设置ACL来控制用户对文件或文件夹的访问权限，确保数据的安全性和隐私性。NTFS权限可以在文件或文件夹的属性中进行设置和修改。
  • 06.15 09:32:25
    发表了文章 2024-06-15 09:32:25

    什么是防御式编程？

    防御式编程是一种编程策略，主要目的是提高代码的健壮性和可靠性。它假设任何错误都可能发生，并且在设计和编写代码时采取预防措施以防止这些错误导致程序崩溃或产生错误结果。
  • 06.15 09:24:57
    发表了文章 2024-06-15 09:24:57

    编程语言C#、C++、Java、Python、go 选择哪个好？

    我想说的是，不论选择哪种编程语言，决定选择的都是你最终的目的，做选择之前，先充分调研每一个选择项，再做选择思路就会非常清晰了。
  • 06.15 09:11:53
    发表了文章 2024-06-15 09:11:53

    人工智能专业发展方向有哪些？

    人工智能（AI）专业的未来发展与发展方向非常广泛，涵盖技术深化、应用拓展、行业融合等多个层面。
  • 发表了文章 2024-09-28

    mysql数据库备份与恢复

  • 发表了文章 2024-09-28

    深度学习之图像去噪与去模糊

  • 发表了文章 2024-09-28

    深度学习之虚拟环境生成

  • 发表了文章 2024-09-27

    决策树和随机森林在机器学习中的应用

  • 发表了文章 2024-09-27

    PHP的基本语法是什么样的？

  • 发表了文章 2024-09-27

    【Java】全套云HIS源码包含EMR、LIS （医院信息化建设）

  • 发表了文章 2024-09-26

    深度学习之缺失数据的图像修复

  • 发表了文章 2024-09-26

    深度学习之图像修复算法

  • 发表了文章 2024-09-26

    React、Vue.js 和 Angular前端三大框架对比与选择

  • 发表了文章 2024-09-25

    Java中的并发编程是如何实现的？

  • 发表了文章 2024-09-25

    深度学习的人机情感交互

  • 发表了文章 2024-09-25

    深度学习之情感生成与交互

  • 发表了文章 2024-09-24

    VB.NET中如何利用ASP.NET进行Web开发

  • 发表了文章 2024-09-24

    通过深度学习识别情绪

  • 发表了文章 2024-09-24

    深度学习之分布式智能体学习

  • 发表了文章 2024-09-23

    CPU的架构涵盖哪些方面

  • 发表了文章 2024-09-23

    微服务之间的安全通信

  • 发表了文章 2024-09-23

    程序代码设计步骤

  • 发表了文章 2024-09-22

    C/S架构与B/S架构的适用场景分析

  • 发表了文章 2024-09-22

    基于Vue.js的前端框架有哪些？

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  • 回答了问题 2024-09-26

    乘风问答官5月排位赛开启！

    积极参加
    踩0 评论0
  • 回答了问题 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。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 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。
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  • 回答了问题 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。
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  • 回答了问题 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。
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  • 回答了问题 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。
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  • 回答了问题 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。
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  • 回答了问题 2024-07-09

    java的官网网址是什么

    Java 的官网是：https://www.oracle.com/java/technologies/
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  • 回答了问题 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。
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  • 回答了问题 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。
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  • 回答了问题 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。
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  • 回答了问题 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。
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  • 回答了问题 2024-02-28

    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
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  • 回答了问题 2024-02-27

    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
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  • 回答了问题 2024-02-26

    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。
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  • 回答了问题 2024-02-01

    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
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  • 回答了问题 2024-01-26

    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。
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  • 回答了问题 2024-01-25

    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。
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  • 回答了问题 2024-01-25

    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。
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  • 回答了问题 2024-01-25

    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。
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