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2023年10月

  • 发表了文章 2023-10-20

    C++入门篇---(完)内联函数,auto,for,nullptr

  • 发表了文章 2023-10-20

    Linux系统下的shell外壳

  • 发表了文章 2023-10-20

    从零开始教你拿捏指针---指针初阶

  • 发表了文章 2023-10-20

    C语言---预处理详解 2

  • 发表了文章 2023-10-20

    C语言---预处理详解 1

  • 发表了文章 2023-10-20

    C++入门篇(3)---引用 2

  • 发表了文章 2023-10-20

    C++入门篇(3)---引用1

  • 发表了文章 2023-10-20

    C语言----程序环境

  • 发表了文章 2023-10-20

    C++入门篇---(2)函数重载

  • 发表了文章 2023-10-20

    C++入门篇---(1)命名空间与缺省参数

  • 发表了文章 2023-10-20

    什么是C++？

  • 发表了文章 2023-10-20

    Linux系统常用指令篇---(完)

  • 发表了文章 2023-10-20

    Linux系统常用指令篇---(三)

  • 发表了文章 2023-10-20

    Linux系统常用指令篇---(二)

  • 发表了文章 2023-10-20

    Linux系统常用指令篇---(一)

  • 发表了文章 2023-10-20

    排序篇(六)----排序小结

  • 发表了文章 2023-10-20

    排序篇(五)----非比较排序

  • 发表了文章 2023-10-20

    排序篇(四)----归并排序

  • 发表了文章 2023-10-20

    排序篇(三)----交换排序

  • 发表了文章 2023-10-20

    排序篇(二)----选择排序

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  • 回答了问题 2023-10-25

    1024特别话题｜AIGC 是通向 AGI 的那条路吗？

    1、AIGC（Artificial General Intelligence Control Problem）是指人工通用智能控制问题，它是通向AGI（Artificial General Intelligence，人工通用智能）的一条重要路线之一。AIGC关注的是如何确保AGI的行为符合人类的价值观和意图，以避免出现不可预测或不受控制的行为。因此，AIGC可以被看作是实现AGI的必要条件之一。

    2、当前实现真正的AGI会面临以下一些卡点：

    • 算法和模型的复杂性：实现AGI需要具备广泛的智能能力，这需要开发复杂的算法和模型，以及对各种不同任务的高效处理能力。
    • 数据需求和数据获取：实现AGI需要大量的数据进行训练和学习，但获取和标注这些数据可能是一项巨大的挑战。
    • 计算资源：实现AGI需要大量的计算资源来进行模型训练和推理，目前的计算能力可能还不足以支持大规模的AGI系统。
    • 伦理和安全问题：AGI的出现可能带来一系列伦理和安全问题，如如何确保AGI不会被滥用、如何保护个人隐私等。
    • 理解和模拟人类智能：AGI要达到人类智能的水平，需要能够理解和模拟人类的认知过程和情感体验，这是一个非常复杂的问题。
    • 自我学习和迭代能力：AGI需要具备自我学习和迭代改进的能力，以不断提升自身的智能水平，这也是一个具有挑战性的任务。
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  • 回答了问题 2023-10-25

    1024特别话题｜AI应用开发怎样才能更简单？

    1、AI应用开发怎样才能更简单？

    使用高级的开发工具和平台，如TensorFlow、PyTorch等，它们提供了简化开发流程和抽象复杂性的功能。
    利用预训练模型和算法库，这些模型已经在大规模数据上进行了训练和优化，可以直接用于特定任务，减少从头开始训练的工作量。
    使用自动化工具和框架，如AutoML，它们可以自动处理模型选择、超参数调整等繁琐的任务，简化了开发过程。
    参考文档和教程，它们提供了关于AI应用开发的详细指南和示例代码，帮助开发者快速入门和解决问题。
    2、你觉得云上AI开发有哪些优势？

    弹性和可扩展性：云平台提供了弹性的计算和存储资源，可以根据实际需求进行扩展或缩减，而无需自行购买和维护硬件设备。
    高性能计算：云平台通常具有强大的计算能力和高速的网络连接，可以支持大规模的AI计算任务，提供更快的训练和推理速度。
    大规模数据处理：云平台提供了分布式计算和存储技术，可以高效地处理大规模数据集，支持深度学习等数据密集型任务。
    可靠性和安全性：云平台具有高可靠性和安全性的基础设施，包括数据备份、容灾和安全认证等机制，保障AI应用的稳定运行和数据安全。
    3、你有什么快速入门AI开发的小技巧和教程？

    学习基本的机器学习和深度学习概念，了解常用的模型和算法，可以通过在线课程、教材和教程进行学习。
    使用开源的AI开发工具和库，如TensorFlow、PyTorch等，它们提供了丰富的示例代码和教程，可以帮助快速上手。
    参与开发者社区和论坛，与其他开发者交流和分享经验，可以获得实际项目中的建议和指导。
    通过实践项目来学习，选择一个感兴趣的应用领域，尝试解决相关问题，逐步积累经验和技能。

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  • 回答了问题 2023-10-25

    云栖畅聊｜虚拟数字人会替代真人主播吗？

    虚拟数字人有潜力成为真人主播的替代品。随着技术的不断发展，虚拟数字人可以通过人工智能和计算机图形学技术实现高度逼真的表现，包括语音、外貌和动作。虚拟数字人不受时间和地点限制，可以24小时全天候工作，并且可以根据需要进行个性化的定制。此外，虚拟数字人还可以通过数据分析和机器学习技术不断提升自己的表现能力，为观众提供更好的体验。

    然而，虚拟数字人目前还无法完全替代真人主播。真人主播具有情感、人性和互动能力，能够与观众建立真实的连接和共鸣。虚拟数字人虽然能够模拟人类的外貌和语音，但在情感和互动方面仍然有限。此外，虚拟数字人的技术和成本目前还不够成熟，限制了它们在广泛应用的能力。

    总的来说，虚拟数字人在某些领域可能会替代真人主播，但在许多情况下，真人主播的独特优势仍然无法被取代。

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  • 回答了问题 2023-10-25

    你认为数字技术能让古籍“活过来”吗？

    数字技术可以在一定程度上让古籍“活过来”。通过数字化技术，我们可以将古籍进行数字扫描、图像处理和文字识别等工作，将其转化为电子格式的文本和图像。这样一来，古籍可以通过互联网和数字设备进行传播和阅读，不再局限于实体书籍的形式。

    数字技术还可以提供更多的功能，比如全文搜索、交叉引用、注释和翻译等。这些功能使得读者可以更方便地查找和理解古籍内容，促进了对古籍的研究和传承。

    此外，数字技术还可以帮助保护和保存古籍。通过数字化，我们可以在数字存储设备中备份古籍，防止其在时间和环境的侵蚀下损坏或丢失。数字技术还可以通过虚拟现实等技术，模拟实际的古籍阅读体验，让读者更贴近古籍的原貌。

    然而，数字技术也有其局限性。古籍的数字化需要大量的人力、物力和财力投入，而且对于一些特殊格式的古籍，数字化可能会面临一些技术难题。此外，数字化的古籍仍然无法完全替代实体古籍的存在，因为实体古籍具有独特的历史价值和文化氛围。

    总结：数字技术可以让古籍在一定程度上“活过来”，提供了更多的传播、研究和保护手段，但仍然需要综合运用多种手段，以实现对古籍的全面传承和保护。

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