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AI人工智能·史蒂芬·沃尔弗拉姆的两个思想

2022年末OpenAI推出了ChatGPT对话机器人，拉满了人工智能（Artificial Intelligence，即AI）的火爆度。作为一名计算机从业人员，感觉如果不懂点AI都不好意思在茶前饭后愉快的聊天了。因此，从最新最简单的入手，赶紧拜读史蒂芬·沃尔弗拉姆（Stephen Wolfram）... ......
人工智能 183 人工 两个 思想

AI爆文写作变现：GPTs实现精细化高质量文章创作-美食类

什么是GPTs GPTs 是ChatGPT最新推出的非常重要的功能，任何人都无需编码就可以创建 ChatGPT 的定制版本 以便其在日常生活、特定任务、工作或家庭中更有帮助，并与其他人分享该创作。 比如，GPTs 能协助用户掌握任何桌面游戏的规则、辅助孩子学习数学或者设计个性贴纸。 如何创建GPTs ......
文写作 高质量 美食 文章 GPTs

用零点存在定理看二次方程根的分布

前言 以前写过一篇关于二次方程根的分布问题的博文，感觉思路混乱，也不想再修改，故重新开一篇博文探讨这个问题，初次尝试用零点存在定理来分析二次方程根的分布，自编题目，有待商榷，希望多提宝贵意见。 典例分析 为了降低思维的难度，我们首先看这个比较特殊的例子， 已知函数 \(f(x)=-x^2+2x+1- ......
定理

如何使用mysql实现分布式锁

如何使用mysql实现可重入的分布式锁 目录 什么是分布式锁？ 如何实现分布式锁？ 定义分布式表结构 定义锁统一接口 使用mysql来实现分布式锁 ① 生成线程标记ID ② 加锁 ③ 解锁 ④ 重置锁 写在最后 1. 什么是分布式锁？ 百度百科：分布式锁是控制分布式系统之间同步访问共享资源的一种方式 ......
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聊聊 神经网络模型 传播计算逻辑

概述 预训练过程就是在不断地更新权重超参数与偏置超参数，最后选择合适的超参数，生成超参数文件。上一篇博客 是使用已有的预训练超参数文件，要训练自己的超参数，需要对神经网络层中前向传播与反向传播计算熟悉，了解计算逻辑，才能不断地更新选择合适的超参数。 神经网络计算详解 整个神经网络的层数是4层，从顺序 ......
神经网络 逻辑 模型 神经 网络

模型部署的一些问题及其解决方案

# 1. 显示<PIL.Image.Image image mode=RGB size=512x512 at 0x7A12021134C0>图片 并保存 得到一个<PIL.Image.Image image mode=RGB size=512x512 at 0x7A12021134C0>的Image ......
模型 解决方案 方案 问题

高斯混合模型:GMM和期望最大化算法的理论和代码实现

高斯混合模型(gmm)是将数据表示为高斯(正态)分布的混合的统计模型。这些模型可用于识别数据集中的组，并捕获数据分布的复杂、多模态结构。 gmm可用于各种机器学习应用，包括聚类、密度估计和模式识别。 在本文中，将首先探讨混合模型，重点是高斯混合模型及其基本原理。然后将研究如何使用一种称为期望最大化( ......
算法 模型 理论 代码 GMM

RabbitMQ work模型

默认情况下，MQ队列如果绑定了多个消费者，那么队列在投递消息时就是轮询，一人投递一个（并且一条消息只能投递给监听该队列的某一个消费者） 在一个MQ队列上绑定多个消费者的目的是加快队列中消息的处理效率，防止队列中消息的堆积问题。 注：要在消费者的 application.yml 文件中加上这个配置 ......
RabbitMQ 模型 work

02-简单的C/S阻塞模型

C/S阻塞模型是指客户端/服务器阻塞模型，它描述了一种基于阻塞的网络通信方式。在阻塞模型中，客户端发送请求给服务器，并等待服务器的响应。在等待服务器响应的过程中，客户端的操作会被阻塞，直到服务器响应返回或超时。 服务器 服务器基本流程如下： 启动网络库 创建服务器Socket 绑定服务器地址和端口号 ......
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基于DigiThread的仿真模型调参功能

仿真模型调参是指通过调整模型内部的参数值，使仿真模型的输出更符合实际系统的行为或者预期结果的过程。 仿真过程中，往往需要频繁对模型参数进行调整，通过观察不同参数下系统整体的运行情况，实现系统的性能、可靠性和效率的优化。在进行模型调参时，需要注意选择合适的调参方法和调参参数。不同的仿真模型可能需要采用 ......
DigiThread 模型 功能

AI 将在 5 年内赶超人类；雷军回应小米没有核心技术；苹果给 ARM 专利费曝光丨 RTE 开发者日报 Vol.97

开发者朋友们大家好： 这里是 「RTE 开发者日报」 ，每天和大家一起看新闻、聊八卦。我们的社区编辑团队会整理分享 RTE （Real Time Engagement） 领域内「有话题的 新闻 」、「有态度的 观点 」、「有意思的 数据 」、「有思考的 文章 」、「有看点的 会议 」，但内容仅代表编 ......
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基于AI的架构优化：创新数据集构造法提升Feature envy坏味道检测与重构准确率

以Feature envy架构坏味道为例，利用一系列启发式规则和一个基于决策树的分类器，实现了一种基于真实数据的高质量重构数据集构造方法，并利用此方法构建的数据集将Feature envy架构坏味道的检测与重构准确率提升到业界SOTA水平。 ......
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推荐一款免费的AI写真生成工具-72写真，让你的照片变得更加生动

导语：随着人工智能技术的不断发展，AI写真生成工具正逐渐流行起来。今天，我要向大家推荐一款免费的AI写真生成工具，它可以让你的照片变得更加生动和有趣。 正文： 在过去，如果想要将照片进行艺术化处理或者给照片添加一些特殊效果，往往需要借助专业的图像处理软件或者寻求专业人士的帮助。然而，现在有了AI写真 ......
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RISC-V内核突破百亿颗 RVV1.0如何解锁端侧AI市场应用潜能

RISC-V内核增长迅猛，2022年就实现了破百亿颗出货量。作为一款开源的RISC架构，其凭借轻量化、优秀的可扩展性与不断增强的软件兼容性吸引越来越多的企业采用。不断扩张的生态版图之下，RISC-V内核的增长曲线也愈发陡峭。 根据RISC-V基金会的数据和预测，2022年采用RISC-V芯片架构的处 ......
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ENTROFORMER: A TRANSFORMER-BASED ENTROPY MODEL基于transformer的熵模型

目录简介模型核心代码性能实验 简介 \(\quad\)由于cnn在捕获全局依赖关系方面效率低，因此该文章提出了基于tansformer的熵模型——Entoformer；并针对图像压缩进行了top-k self-attention和a diamond relative position encodin ......
TRANSFORMER-BASED ENTROFORMER TRANSFORMER transformer 模型

数学建模之相关系数模型及其代码

发现新天地，欢迎访问小铬的主页(www.xiaocr.fun) 引言 本讲我们将介绍两种最为常用的相关系数：皮尔逊pearson相关系数和斯皮尔曼spearman等级相关系数。它们可用来衡量两个变量之间的相关性的大小，根据数据满足的不同条件，我们要选择不同的相关系数进行计算和分析（建模论文中最容易用 ......
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拥抱未来：大语言模型解锁平台工程的无限可能

了解大型语言模型 (LLM) 大型语言模型（LLM）是一种人工智能（AI）算法，它使用深度学习技术和海量数据集来理解、总结、生成和预测新内容。凭借合成大量信息的能力，LLM 可以提高以前需要人类专家的业务流程的效率、规模和一致性。 沃顿商学院商学教授 Ethan Mollick 表示，在早期的对照实 ......
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三维模型的顶层合并构建的轻量化技术方法探讨

三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作，从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大，模型轻量化效率高，自动化处理能力高；采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理，精度高，... ......
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聊聊 神经网络模型 示例程序——数字的推理预测

之前学习了解过了神经网络、CNN、RNN、Transformer的内容，但出了在魔塔上玩过demo，也没有比较深入的从示例去梳理走一遍神经网络的运行流程。从数字推测这个常用的示例走一遍主流程。 MNIST数据集 MNIST是机器学习领域 最有名的数据集之一，被应用于从简单的实验到发表的论文研究等各种 ......
神经网络 示例 模型 神经 数字

[AI]重新审视“幻肢”现象背后的意识机制

幻肢实验让我们发现高级意识其实不仅仅是基于初级意识，而是基于多个初级意识整合的结果。一旦初级感知信号被篡改,将会影响高级意识对客观事物的准确度量。高级意识显然并不是凭空出现的。 ......
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基于LSTM的股票价格预测模型【附源码】

导语 本文介绍了LSTM的相关内容和在股票价格预测上的应用。 LSTM的股票价格预测 LSTM(Long Short Term Memory)是一种 特殊的RNN类型，同其他的RNNs相比可以更加方便地学习长期依赖关系，因此有很多人试图将其应用于 时间序列的预测问题 上。 汇丰银行全球资产管理开发副 ......
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JVM内存模型

JVM内存模型 堆： 新生代 老年代 常量池 字符串常量池 运行时常量池 虚拟机栈： 栈帧 方法区： 元空间 本地方法栈： 程序计数器： java内存结构（JMM内存模型） 主内存： 工作内存： java线程 高速缓存 操作变量时的规则： Java内存模型规定了所有的变量都存储在主内存 线程的工作内 ......
模型 内存 JVM

【让AI女友跟我表白】大白话说Python+Flask入门（四）Flask Sijax的使用

写在前面 先吐槽两句，搞个mysql安装配置弄了4个小时，怎么都是外网无法访问，我靠，我特么也是服了。 当然，后来我投降了，明天再说，学什么不是学，娘的，换个方向，状态依然在！ Sijax是什么？ 代表 Simple Ajax ，它是一个 Python / jQuery 库，使用 jQuery.aj ......
Flask 大白 话说 女友 Python

matlab图像三维灰度分布图

p=imread('C:\Users\wangd\Documents\MATLAB\1.jpg'); g=rgb2gray(p); % 转为灰阶图 gg=double(g); % 转为数值矩阵 gg=1-gg/255; % 将彩色值转为 0-1 的渐变值 [x,y]=size(gg); % 取原图大 ......
灰度 分布图 图像 matlab

.NET开源的处理分布式事务的解决方案

前言 在分布式系统中，由于各个系统服务之间的独立性和网络通信的不确定性，要确保跨系统的事务操作的最终一致性是一项重大的挑战。今天给大家推荐一个.NET开源的处理分布式事务的解决方案基于 .NET Standard 的 C# 库：CAP。 CAP项目介绍 CAP 是一个基于 .NET Standard ......
分布式 解决方案 事务 方案 NET

北京大学 | Video-LLaVA视觉语言大模型：统一输入，同时处理图片和视频数据

前言 北京大学和其他机构的研究人员近期提出了一种名为Video-LLaVA的视觉语言大模型。该模型的创新之处在于能够同时处理图片和视频作为输入。在处理图片的任务中，该模型展现出了出色的性能，在多个评估榜单中名列前茅，尤其在视频方面取得了令人瞩目的成绩。这项研究的关键点在于关注如何将LLM的输入统一起 ......
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微服务定时任务解决方案-分布式定时任务解决方案（讨论）

市面上的要么集成项目里，要么单独一个项目。我说的虽然也要单独集成，但可以通过python，shell多种方式去做更轻量、灵活，而且难度为0，不需要任何文档。 外部单机的定时任务，每个任务执行通过http去调用网关。失败了再调个短信通知的接口，最差就是单独加一个定时任务专用的网关 ......
解决方案 任务 方案 分布式

智慧机场视频监控系统方案：AI智能助力机场智慧运营

重点区域人员聚集：支持对视频画面中指定区域的人体目标进行计数，当区域内人体数量超过一定阈值，产生一条结构化目标信息。 ......
机场 智慧 监控系统 智能 方案

R语言贝叶斯模型预测电影评分数据可视化分析

全文链接：https://tecdat.cn/?p=34421 原文出处：拓端数据部落公众号 本文使用R语言帮助客户进行了贝叶斯模型预测电影评分，并对数据进行了可视化和分析。文章创建了五个新的特征变量，包括电影类型、导演获奖情况、电影票房、评论数量和影评人数量等，并分析了这些变量对电影评分的影响。通 ......
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马尔可夫Markov区制转移模型分析基金利率|附代码数据

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=19611 最近我们被客户要求撰写关于马尔可夫Markov区制转移模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 过程会随着时间的推移而发展，结果会发生变化 考虑一下经济衰退和扩张。在衰退开始时，产出和就业率下降并保持较低水平，然后，产出和就业率增加。 ......
利率 模型 代码 基金 数据
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