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2024年09月
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09.03 08:43:48
发表了文章
2024-09-03 08:43:48
深度学习之稀疏感知器设计
基于深度学习的稀疏感知器（Sparse Perceptron）设计旨在构建高效的神经网络结构，通过在网络中引入稀疏性来减少计算和存储需求，同时保持模型的性能。 -
09.03 08:41:02发表了文章
2024-09-03 08:41:02
深度学习之稀疏训练
基于深度学习的稀疏训练（Sparse Training）是一种在训练过程中直接构建和优化稀疏模型的技术，旨在减少深度神经网络中的冗余计算和存储需求，提高训练效率和推理速度，同时保持模型性能。 -
09.03 08:25:53
回答了问题
2024-09-03 08:25:53
100%打赢人类新手，乒乓球机器人靠谱吗？
赞19 踩0 评论0 -
09.02 08:50:15发表了文章
2024-09-02 08:50:15
嵌入式硬件电路常用设计软件有哪些
嵌入式硬件电路常用设计软件各有其特点和优缺点。在选择软件时，用户应根据自己的实际需求、预算以及学习曲线等因素进行综合考虑。 -
09.02 08:45:58发表了文章
2024-09-02 08:45:58
一款面向全场景应用开发的现代编程语言：华为仓颉编程语言
仓颉编程语言是华为公司自主研发的一款静态强类型、编译型语言，具备高效编程、安全可靠、轻松并发和卓越性能等特点。该语言旨在解决全场景应用开发中的挑战，为开发者提供友好的开发体验和卓越的程序性能。 -
09.02 08:40:45发表了文章
2024-09-02 08:40:45
uni-app x 跨平台开发框架
uni-app x 是一个强大的跨平台开发框架 uni-app x 是一个庞大的工程，它包括uts语言、uvue渲染引擎、uni的组件和API、以及扩展机制。 -
09.01 12:04:18发表了文章
2024-09-01 12:04:18
数据结构练习之线性表定义与操作
有限序列：这意味着序列的长度是固定的，不会无限延伸，这与计算机资源的限制相符。在实际应用中，数据结构的大小通常是有限制的，因为内存和存储资源是有限的。 -
09.01 11:55:33发表了文章
2024-09-01 11:55:33
p2p网络架构模型
P2P（Peer-to-Peer）模式是一种网络架构模型，在这种模型中，每个节点（peer）既是服务的提供者也是服务的消费者。这意味着每个参与的节点都可以直接与其他节点通信，并且可以相互提供资源和服务，例如文件共享、流媒体传输等。 -
09.01 11:48:58发表了文章
2024-09-01 11:48:58
【C++】AVL树
AVL树是一种自平衡二叉搜索树：它以苏联科学家Georgy Adelson-Velsky和Evgenii Landis的名字命名。
2024年08月
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08.31 08:59:03发表了文章
2024-08-31 08:59:03
深度学习之点云在预处理时的增强策略
在深度学习中，点云数据的增强策略主要用于提升模型的泛化能力和鲁棒性。点云是一种表示三维数据的形式，由一组三维坐标点组成，广泛应用于计算机视觉、自动驾驶和机器人等领域。对点云数据进行预处理和增强可以有效提高模型的性能。 -
08.31 08:56:30发表了文章
2024-08-31 08:56:30
NoSQL数据库的使用场景
NoSQL，全称为Not Only SQL，指的是非关系型的数据库。NoSQL有时也称作Not Only SQL的缩写，是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称。 -
08.31 08:52:01发表了文章
2024-08-31 08:52:01
深度学习之推荐系统中的图嵌入
基于深度学习的推荐系统中的图嵌入技术，结合了图神经网络（GNN）和推荐系统的优势，通过捕捉用户和项目之间的复杂关系，提升推荐性能。 -
08.30 08:48:44发表了文章
2024-08-30 08:48:44
Visual Studio 和 VSCode 哪个更好
Visual Studio（VS）与Visual Studio Code（VSCode）作为微软旗下的两款开发工具，各自在软件开发领域占据重要位置。VS作为功能全面的集成开发环境，适合企业级大型项目开发；而VSCode则以其轻量级、灵活性和强大的扩展性，赢得了广大开发者的青睐。 -
08.30 08:45:57发表了文章
2024-08-30 08:45:57
微调大语言模型知识
在自然语言处理领域，大语言模型（Large Language Models, LLMs）展示了卓越的能力。了解这些模型的特点及微调方法可以帮助更好地应用它们。 -
08.30 08:43:49发表了文章
2024-08-30 08:43:49
react中虚拟dom和diff算法
在React中，虚拟DOM（Virtual DOM）和Diff算法是两个核心概念，它们共同工作以提高应用的性能和效率。 -
08.29 08:42:14发表了文章
2024-08-29 08:42:14
AIoT智能物联网平台技术架构
AIoT智能物联网平台的技术架构从终端设备到物联网平台可分为边缘侧网关、接入网关层、基础设施层、中台层和应用层。 -
08.29 08:37:34发表了文章
2024-08-29 08:37:34
大数据学习的基础指南
随着信息技术的迅猛发展，大数据已成为当今社会的热门话题。无论是企业决策、市场分析还是科学研究，大数据都扮演着举足轻重的角色。对于想要投身这一领域的学习者来说，制定一份清晰、系统的大数据学习路线是至关重要的。 -
08.29 08:31:44发表了文章
2024-08-29 08:31:44
深度学习之高效模型压缩
基于深度学习的高效模型压缩技术在确保模型性能的同时，显著减少了模型的存储需求和计算复杂度，从而使得深度学习模型能够更好地适应资源受限的环境（如移动设备、嵌入式系统）并加快推理速度。 -
08.28 08:50:51发表了文章
2024-08-28 08:50:51
Vuex是如何帮助我们管理状态的
Vuex通过一系列核心概念和规则，帮助我们有效地管理和维护Vue.js应用程序中的状态。 -
08.28 08:47:49发表了文章
2024-08-28 08:47:49
小程序中wx:if 和hidden的区别
在微信小程序中，wx:if和hidden都是用于控制元素显示与隐藏的方法，但它们在工作原理和性能上存在显著差异。 -
08.28 08:44:31发表了文章
2024-08-28 08:44:31
python中有哪些常用语言成分？
Python作为一种广泛使用的编程语言，其语言成分丰富多样，涵盖了多个方面。 -
08.27 09:02:03发表了文章
2024-08-27 09:02:03
深度学习之可持续发展模型
基于深度学习的可持续发展模型是指利用深度学习技术来分析和优化可持续发展中的各类问题，支持经济、社会、环境之间的平衡发展。随着全球对可持续发展的关注不断加深，深度学习作为一种强大的数据分析和建模工具，在推动可持续发展目标（SDGs）实现中发挥了重要作用。 -
08.27 08:59:48发表了文章
2024-08-27 08:59:48
深度学习之人类行为模仿
基于深度学习的人类行为模仿是指利用深度学习技术构建模型，使计算机系统能够学习、理解、并模仿人类的行为。通过模拟人类的动作、决策过程、情感反应等行为，相关技术在机器人、虚拟助手、人机交互等领域具有广泛的应用前景。 -
08.27 08:56:50发表了文章
2024-08-27 08:56:50
自动驾驶技术中的模仿学习
自动驾驶中的模仿学习是一种关键技术，用于使自动驾驶系统能够学习和模仿人类驾驶行为。通过模仿驾驶员的操作，自动驾驶车辆可以在复杂的道路环境中实现类似人类的驾驶决策和操作，从而提升安全性、舒适性和可靠性。 -
08.26 09:00:04发表了文章
2024-08-26 09:00:04
深度学习之环境感知模型
基于深度学习的环境感知模型，旨在通过利用深度学习技术，使系统能够感知、理解并响应其所在的物理或虚拟环境。此类模型在自动驾驶、机器人导航、智能监控、虚拟现实等领域有着广泛的应用。 -
08.26 08:57:35发表了文章
2024-08-26 08:57:35
哈弗架构和冯诺伊曼架构
在计算机体系结构中，有两种主要的模型：冯诺伊曼架构（Von Neumann Architecture）和哈弗架构（Harvard Architecture）。冯诺伊曼架构是传统的计算机设计模型，采用统一的存储器空间存储程序指令和数据。哈弗架构则采用分离的存储器空间，分别存储程序指令和数据，以提高系统性能。这两种架构各有优缺点，并在不同的应用场景中得到广泛应用。 -
08.26 08:54:23发表了文章
2024-08-26 08:54:23
红黑树，B+树，B树的原理
红黑树（Red-Black Tree）、B树（B-Tree）和 B+树（B+ Tree）都是自平衡的树结构，用于高效地进行查找、插入和删除操作。它们在数据库和文件系统等应用中有广泛的应用。 -
08.25 10:06:22发表了文章
2024-08-25 10:06:22
深度学习的数据增强
基于深度学习的数据增强技术旨在通过生成或变换现有数据，来提高模型的泛化能力和鲁棒性。数据增强在图像、文本、语音等各种类型的数据处理中都起着至关重要的作用。 -
08.25 10:03:43发表了文章
2024-08-25 10:03:43
深度学习之生产流程自动化
基于深度学习的生产流程自动化是一种将深度学习技术应用于工业生产流程中，以实现更高效、智能化和自适应的生产管理和控制的方式。通过利用深度学习算法对大规模数据进行分析与预测，生产流程自动化系统可以优化资源分配、提高生产效率、降低成本，并适应快速变化的市场需求。 -
08.25 10:01:57发表了文章
2024-08-25 10:01:57
OpenHarmony与HarmonyOS有什么区别？
如果你对HarmonyOS底层的技术感兴趣，想了解或者想对HarmonyOS做贡献，那么选择OpenHarmony。当然，如果想更进一步，做一款属于自己的操作系统，基于OpenHarmony开源项目做二次开发也是不错的选择哦。 -
08.24 11:15:19发表了文章
2024-08-24 11:15:19
深度学习之分子生成
基于深度学习的分子生成是一项结合化学、计算科学与人工智能的新兴领域，旨在利用深度学习模型来生成具有特定性质的分子结构。 -
08.24 11:13:46发表了文章
2024-08-24 11:13:46
深度学习之材料性能预测
基于深度学习的材料性能预测是材料科学领域的一个前沿研究方向，它结合了人工智能和材料学，通过分析和建模复杂的材料数据，来预测材料的性能和特性。 -
08.24 11:11:49发表了文章
2024-08-24 11:11:49
深度学习之环境感知系统
基于深度学习的环境感知系统是一类能够理解、感知和解读周围环境的智能系统。通过使用深度学习算法，这些系统可以分析多模态数据（如图像、音频、激光雷达数据等），实时感知环境的动态变化，为自动驾驶、机器人、智能家居等领域提供关键支持。 -
08.18 13:36:05发表了文章
2024-08-18 13:36:05
深度学习之结合物理定律的预测模型
基于深度学习的结合物理定律的预测模型，通过将深度学习的强大非线性映射能力与物理定律的先验知识相结合，提升预测模型的准确性、可解释性和稳定性。 -
08.18 13:34:11发表了文章
2024-08-18 13:34:11
深度学习之在线学习与适应
基于深度学习的在线学习与适应，旨在开发能够在不断变化的环境中实时学习和调整的模型，使其在面对新数据或新任务时能够迅速适应并维持高性能。 -
08.18 13:32:03发表了文章
2024-08-18 13:32:03
深度学习之环境感知模型
基于深度学习的环境感知模型，旨在通过利用深度学习技术，使系统能够感知、理解并响应其所在的物理或虚拟环境。 -
08.17 10:47:53发表了文章
2024-08-17 10:47:53
【机器学习】神经网络的无限可能：从基础到前沿
在当今人工智能的浪潮中，神经网络作为其核心驱动力之一，正以前所未有的速度改变着我们的世界。从图像识别到自然语言处理，从自动驾驶到医疗诊断，神经网络的应用无处不在。本文旨在深入探讨神经网络的各个方面，从基础概念到最新进展，带领读者一窥其背后的奥秘与魅力。 -
08.17 10:44:36发表了文章
2024-08-17 10:44:36
Web3医疗科技之数字健康管理的创新前沿
Web3作为新一代互联网技术的代表，不仅在金融和供应链等领域展现了巨大的潜力，也在医疗科技方面带来了前所未有的创新。 -
08.17 10:41:48发表了文章
2024-08-17 10:41:48
【AI大模型】分布式训练：深入探索与实践优化
在人工智能的浩瀚宇宙中，AI大模型以其惊人的性能和广泛的应用前景，正引领着技术创新的浪潮。然而，随着模型参数的指数级增长，传统的单机训练方式已难以满足需求。分布式训练作为应对这一挑战的关键技术，正逐渐成为AI研发中的标配。 -
08.16 08:57:24发表了文章
2024-08-16 08:57:24
springmvc前端jsp与html
在Spring MVC框架中，前端页面既可以使用JSP（JavaServer Pages）也可以使用HTML，具体使用哪一种或哪几种技术，主要取决于项目的需求、团队的熟悉度以及项目的可维护性等因素。 -
08.16 08:54:49发表了文章
2024-08-16 08:54:49
文字改视频技术：Rerender A Video
Rerender A Video 的实现技术结合了深度学习、计算机视觉、图像处理、GPU 加速和云计算等多种先进技术，旨在提供高效、优质的视频渲染和增强功能。 -
08.16 08:51:43发表了文章
2024-08-16 08:51:43
Redis底层原理剖析
Redis是一个开源的使用ANSIC语言编码的、支持网络、可以基于内存的可持久化的日志型、Key-Value数据库，并且提供多种语言的API。 -
08.15 08:58:22发表了文章
2024-08-15 08:58:22
深度学习之物理现象模拟
基于深度学习的物理现象模拟利用深度学习模型对复杂的物理系统进行近似和预测。传统的物理模拟需要解决复杂的微分方程或离散化问题，而深度学习模型可以通过学习数据中的模式，快速、准确地模拟物理现象。 -
08.15 08:54:06发表了文章
2024-08-15 08:54:06
深度学习之跨领域生成
跨领域生成是生成式模型技术的重要方向，旨在将一个领域中的数据或信息转化为另一领域的表现形式。这种技术在艺术、设计、内容创作等领域有广泛应用，并不断发展出新颖的应用场景。 -
08.15 08:51:33发表了文章
2024-08-15 08:51:33
探索边缘计算与云计算之间的区别
通过云计算，创建了一个平台，可以将计算、存储和网络等资源以高度虚拟化的方式灵活地应用于特定工作负载，以更好地满足现代动态工作负载的需求。该平台运行许多工作负载，并允许在它们之间共享资源，通常使用业务驱动的优先级来定义哪个工作负载首先使用任何资源。 -
08.14 09:21:39发表了文章
2024-08-14 09:21:39
深度学习之可解释的决策系统
深度学习的可解释决策系统是一种集成深度学习模型和解释技术的系统，旨在提高决策过程的透明度和可理解性。这种系统能够在保持深度学习模型强大预测能力的同时，让用户和开发者了解其决策背后的逻辑和依据。 -
08.14 09:17:58发表了文章
2024-08-14 09:17:58
JVM架构与主要组件：了解Java程序的运行环境
JVM的架构设计非常精妙，它确保了Java程序的跨平台性和高效执行。通过了解JVM的各个组件，我们可以更好地理解Java程序的运行机制，这对于编写高效且稳定的Java应用程序至关重要。 -
08.14 09:15:08发表了文章
2024-08-14 09:15:08
迁移学习的基本概念与应用
迁移学习是一种机器学习技术，旨在将从一个领域中学到的知识应用到另一个相关领域中，以解决目标任务的训练数据不足和模型训练时间过长的问题。它在计算机视觉、自然语言处理等领域中得到了广泛应用。 -
08.14 08:49:20回答了问题
2024-08-14 08:49:20
电子书vs传统纸质书，你更喜欢哪种阅读方式？
赞7 踩0 评论0 -
08.13 09:01:32发表了文章
2024-08-13 09:01:32
深度学习之量子计算加速的机器学习
深度学习的量子计算加速机器学习是一种新兴的跨领域研究方向，旨在利用量子计算的独特特性来加速和优化传统机器学习模型，特别是深度学习模型。量子计算具有在处理特定类型问题时指数级加速的潜力，结合深度学习可以带来性能和效率的显著提升
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发表了文章
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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2024-11-23
深度学习之测量GPU性能的方式
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2024-11-22
生成式人工智能入门指南
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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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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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发表了文章
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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发表了文章
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78 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 -
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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136 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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