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01:02 PM · Nov 08 ,2025

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mob64ca14157da7 - 【信息科學技術與創新】數字世界 智能系統 人機交互 增強智能 虛擬化趨勢與元宇宙浪潮 《元宇宙七大規則》

讀人機溝通法則:理解數字世界的設計與形成04機器是不完整的 1.適時的設計 1.1.適時的設計比永恆的設計更重要 1.2.Scrum 1.2.1.發佈一個不完整但會進行多次迭代的產品,而非試圖交付一個完整的產品 1.3.瀑布式開發 1.3.1.傳統的軟件產品開發方式是“瀑布式開發”,這是一系列從高處開始逐步向

商業 , 雲計算 , 後端開發 , 迭代 , harmonyos

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mob64ca14106f2f - 微分方程的數值解法之歐拉方法_歐拉法精確解怎麼求

BSDE(後向隨機微分方程)的歐拉算法實現。 BSDE在金融數學、隨機控制等領域有重要應用。 1. BSDE基本理論 BSDE的一般形式 BSDE通常表示為: Y_t = ξ + ∫_t^T f(s, Y_s, Z_s) ds - ∫_t^T Z_s dW_s 其中: Y_t 是狀態過程 Z_t 是控制

大數據 , hadoop , 生成器 , 基函數 , 迭代

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上海拔俗網絡 - AI大模型研發與管理平台:讓模型開發“少走彎路”的技術利器

AI大模型研發曾是“少數人的遊戲”:數據雜亂難整理、訓練耗時長、版本混亂難追溯,還得靠資深工程師“憑經驗試錯”。而AI大模型研發與管理平台的出現,用標準化技術工具鏈打通研發全流程,把複雜的模型開發變成“按流程操作、靠數據説話”的高效工作,讓更多團隊能輕鬆搞研發。 這個平台的核心是“技術閉環+智能協同”,就像給大模型研發裝了一套“全流程管家”,每個環節都藏着實打實的技術硬活: 首先

服務器 , 數據 , NLP , 人工智能 , 迭代

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上海拔俗網絡 - AI高質量語料庫平台:智能時代的“語言基建”技術揭秘

我們日常用的AI聊天助手、翻譯軟件、語音轉文字工具,看似“聰明”的背後,都離不開一個核心支撐——語料庫。如果説AI是會學習的“學生”,語料庫就是它的“教材”,而高質量語料庫平台,就是給AI編出“優質教材”的技術工坊。今天就用通俗的話,聊聊這個平台裏藏着的關鍵技術。 首先是數據篩選與去重技術。互聯網上的文字數據多如牛毛,但雜亂無章——有廣告、有錯別字、還有大量重複內容。平台要做的第一步

數據 , NLP , 人工智能 , 原始數據 , 迭代

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野豹商業評論 - 千問發力:“AI家教”開始搶教培生意?

“小學六年級的數學題,拍一下就有步驟解析;不會寫作文,語音説思路就能拿到個性化建議;錯題還能自動整理出同類專項練習卷”——這是杭州家長李女士最近的帶娃新體驗。 讓她省心的這個“輔導神器”,正是阿里千問APP。 自2025年11月公測以來,這款AI產品以驚人的速度迭代,30天月活用户突破4400萬。在此之下,千問也正悄然滲透教育領域,期末學習能力

人工智能 , 數據分析 , 生成式 , 電路分析 , 迭代

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科技報道 - 設備越用越慢?聯想清潔保養服務,給電腦一次深呼吸式復甦

年終將近,桌上那台陪伴了一整年的設備,似乎也在悄悄“泄氣”:開機越來越慢,軟件頻繁卡頓,風扇一天比一天吵,甚至連平時最信賴的鍵盤鼠標都開始“不聽話”,明明還沒打算換電腦,設備卻開始用各種“暗示”逼你做決定。更糟的是,這些問題通常不是一下子爆發,而是“像慢性病一樣悄悄積累”,等你真正想處理時,已經火燒眉毛。與其被動應付,不如主動出擊。這個雙11,聯想服務帶來一站式五大升級解決方案—

模版 , 辦公效率 , 加載 , 迭代

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mob64ca13f9a97c - 什麼是禪道?禪道可以做什麼?如何自動推送禪道消息? -

禪道(Zentao)是一款開源的項目管理與研發協作軟件,由青島易軟天創公司開發,專為軟件開發團隊設計,融合了 Scrum 敏捷開發、看板(Kanban)、瀑布模型等多種項目管理方法,核心目標是打通需求 → 任務 → 開發 → 測試 → 發佈的全流程。 一、禪道的核心功能 1. 產品管理(Product Management) 管理產品線、需求(Stor

項目管理 , redis , Management , 數據庫 , 迭代

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detailtoo - bp算法matlab線性迴歸結果分析

斯坦福大學公開課 :機器學習課程[第2集]監督學習應用.梯度下降 http://v.163.com/movie/2008/1/B/O/M6SGF6VB4_M6SGHJ9BO.html Matlab實現線性迴歸和邏輯迴歸: Linear Regression Logistic Regression octave

機器學習 , 線性迴歸 , 擬合 , bp算法matlab線性迴歸結果分析 , 人工智能 , 迭代

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wx68856587055bf - AI攻防實戰:利用AI攻擊鏈框架剖析AI應用安全

利用AI攻擊鏈框架對AI應用進行攻擊建模 AI應用引入了傳統安全模型無法完全捕捉的新攻擊面,尤其是隨着這些智能系統自主性的增強。不斷演變的攻擊面的指導原則很明確:假設存在提示詞注入。但將其轉化為有效的防禦措施通常並不簡單。 網絡攻擊鏈安全框架定義了攻擊者的操作方式。在某中心,我們構建了AI攻擊鏈,以展示攻擊者如何危害AI應用,並説明防禦者可以在何處中斷攻擊鏈。與強調攻擊者使用AI

數據 , 辦公效率 , 持久化 , 迭代

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mob64ca1407216b - zgrep遞歸

C語言之遞歸 1.遞歸是什麼 認識遞歸 遞歸作為一種算法在程序設計語言中廣泛應用. 遞歸的定義 遞歸是指程序調用自身的過程,在數學和計算機科學中,遞歸指由一種或多種簡單的基本情況定義的一類對象或方法,並規定其他所有情況都能被還原為基本情況. 2.遞歸的條件 子問題需要和原來的問

遞歸 , 雲計算 , C語言 , Linux , zgrep遞歸 , 雲原生 , 迭代

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1艾一刀 - 人人都能用手機當上導演,阿里千問APP接入萬相2.6

12月16日,阿里千問APP同步上線最新視頻生成模型萬相2.6,並向所有用户免費開放。基於該模型的核心能力,千問APP上線“AI小劇場”功能,在國內首次實現“角色合拍”玩法,用户可與朋友或名人輕鬆同框出演AI短片,普通人用手機就可以實現自己的電影夢。 千問APP新玩法再次刷屏的背後,是阿里視覺模型能力的飛躍式提升。千問APP第一時間接入了阿里剛剛發佈的萬相2.6視覺

生成模型 , 人工智能 , 深度學習 , 迭代 , Web

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求知上進 - Python 數據結構:集合推導式

Python 集合推導式是一種強大的特性,能夠簡化代碼,提高可讀性,同時為複雜的數據處理任務提供靈活和高效的解決方案。在這篇文章中,我們將深入探討集合推導式,從其基本語法、應用場景到高級技巧,以確保你能夠在實際編程中自如地運用它。 一、集合推導式的概念與語法 1.1 什麼是集合推導式? 集合推導式是在一個可迭代對象(如列表、元組、字符串等)上進行迭代,並通過一個

數據 , 人工智能 , 深度學習 , 數據處理 , 迭代

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二川bro - Python | TypeError: ‘NoneType’ object is not iterable

Python | TypeError: ‘NoneType’ object is not iterable 在Python編程中,TypeError: 'NoneType' object is not iterable 是一個常見的錯誤,通常表明你嘗試對一個值為 None 的對象進行迭代操作,而 None 類型的對象是不可迭代的。本文將深入探討這一

MySQL , 開發語言 , 賦值 , 數據庫 , 迭代 , Python

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長腿大壯 - JS 中 break 與 continue 關鍵詞的使用解析

JS 中 break 與 continue 關鍵詞的使用解析 在 JavaScript 中,break和continue是專門用於控制循環流程的核心關鍵詞,二者均作用於for、while、do...while循環及switch語句,但核心行為截然不同:break用於終止整個循環 /switch,continue用於跳過當前循環迭代,直接進入下一次。掌握這兩個關鍵詞的用法,能精準控制循

oracle , while循環 , 數據庫 , 迭代 , for循環

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技術員阿偉 - 《遊戲平衡的高階解法:強化學習主導的參數迭代策略》

平衡從來不是靜止的數值等式,而是玩家行為與遊戲規則持續博弈的動態生態。傳統人工調參始終難以突破“滯後性”與“片面性”的桎梏—當設計師依據上週的對戰數據回調某類角色強度時,玩家早已通過新的技能組合形成新的meta玩法,導致資源產出與對戰節奏的連鎖失衡;而依賴固定閾值的平衡機制,又無法捕捉不同段位、不同場景下玩家的差異化需求。這種失衡的本質,是遊戲參數與玩家行為之間缺乏實時的自適應聯

yyds乾貨盤點 , 數據 , 代碼人生 , 開發者 , 迭代

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數據狂徒 - jemter1分鐘請求3000次怎麼設置

在壓力測試時,可能需要使用jmeter的梯度加壓。而在使用梯度加壓時,大部分tester會對這一點疑惑:設置的總線程是100,但聚合報告中線程數遠超100個 ,為什麼梯度加壓會有這樣的現象?用事實説話,本文用示例去解釋這一點。 環境: 先設置梯度加壓的場景,訪問某網站,具體如下: 從這個梯度加壓設置的參數,我們可以看出設置的總線程數為50

機器學習 , 加載 , 響應時間 , 人工智能 , 迭代

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mob64ca12d68df5 - AIGC成功應用案例分析

AIGC成功應用案例分析的描述 在當今數字化轉型的浪潮中,生成性人工智能(AIGC)的成功應用案例不斷涌現,成為推動企業創新與效率提升的重要力量。本文將以一個具體的AIGC應用案例為基礎,通過從初始技術痛點到成果覆盤的全過程,詳盡剖析其背後的技術演進與架構設計,為相關從業者提供有價值的參考與借鑑。 初始技術痛點 在項目啓動階段,團隊發現原有的內容生成工具無法滿足快速增長的業務

技術選型 , 架構設計 , aigc , 迭代

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mob64ca14154457 - K-均值聚類算法

一、算法原理與改進策略 1. 核心思想 將人工蜂羣算法(ABC)的全局搜索能力與K均值聚類(KMC)的局部優化能力結合,通過以下改進解決傳統KMC的缺陷: 初始化優化:採用最大最小距離積法選擇初始聚類中心 自適應搜索:引入基於距離的動態步長調整策略 混合更新機制:融合全局最優引導與局部擾動策略 2. 算法流程

聚類 , 初始化 , 後端開發 , 迭代 , Python

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寫代碼不累 - Apipost分支功能用法詳解

在快速迭代的產品開發中,API 的變更管理常成為團隊協作的“黑洞”: 新功能開發的接口還沒測試完,就被其他人同步到測試環境的改動“覆蓋”了; 緊急修復線上Bug時,擔心影響正在進行的迭代; 多人同時修改同一項目下的接口,合併時衝突頻發,回退困難…… 這些看似瑣碎的問題,本質上都是因為缺乏一套安全的API版本管理與協作機制。 Ap

軟件研發 , 迭代分支 , API開發 , 研發管理 , 迭代 , 團隊協作

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mb61c46a7ab1eee - Metropolis接受準則:隨機模擬與優化中的關鍵基石 - 實踐

Metropolis接受準則(Metropolis acceptance criterion)由Nicholas Metropolis等人於1953年提出,是馬爾可夫鏈蒙特卡洛(MCMC) 和模擬退火算法的核心組成部分。該準則通過以概率方式接受新狀態,使得算法能夠漸進地收斂到目標分佈,特別是在處理高維、多峯等複雜分佈時表現出色。

機器學習 , 搜索 , Css , 迭代 , 前端開發 , HTML

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技術員阿偉 - 《遊戲公會系統激活活躍度與築牢歸屬感的實戰指南》

高留存遊戲的公會系統往往具備“行為錨點+情感共振”的雙重屬性,它不是被動承接玩家社交需求,而是主動構建一套讓玩家“行為有反饋、價值被看見、成長有陪伴”的動態機制。以某開放世界遊戲與MMORPG的公會生態迭代雙案例為例,早期僅提供基礎組隊功能時,開放世界遊戲玩家日均公會互動時長不足8分鐘,留存率較無公會玩家僅提升3%,而MMORPG的這兩項數據分別為11分鐘和5%;而通過植入“微互

yyds乾貨盤點 , 數據 , 推送 , 代碼人生 , 迭代

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mob64ca140e4022 - Adam 優化算法詳解_51CTO博客

一.算法背景 Adam(Adaptive Moment Estimation)是一種廣泛應用於深度學習模型訓練的自適應優化算法,由Diederik P. Kingma和Jimmy Lei Ba於2014年提出,旨在解決傳統優化算法在深度學習中的侷限性。它融合了Momentum動量優化器和RMSProp動態自適應學習率優化器兩種主流優化技術的優勢。 二.數學公式

自適應 , 初始化 , 後端開發 , 迭代 , Python

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事辯天下 - 星期零升級版雞蛋豆腐上架山姆

近日,星期零煥新升級的雞蛋豆腐在山姆會員商店全國門店正式上架。相較此前版本,新品在原料、營養與包裝等多方面實現迭代,同時保留了開盒即食和多樣化烹飪的便利性,為日常餐桌提供更豐富的蛋白選擇。 在此次產品升級中,星期零在原有非轉基因黃豆的基礎上,新增來自東北的一 級黑豆原料,形成“黃豆+黑豆”的雙豆配方。黑豆富含優質植物蛋白及膳食纖維,近年來在豆製品創新中獲得了

大數據 , 數據 , 數據倉庫 , 應用場景 , 迭代

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mob649e815b5994 - ollama全用GPU跑

在現代計算中,如何讓“ollama全用GPU跑”成為一種高效的運行機制一直是問題的核心。以下,我們將就這一技術難點展開,揭示其解決過程。 背景定位 在深度學習和模型推理的應用場景下,GPU的強大計算能力成為了必需的資源。為了確保“ollama”能夠充分利用這一資源,我們首先分析了當前的業務場景。我們在分析中考慮了模型的規模、數據的複雜度以及用户請求的併發性。由此,我們可以建立業務

請求處理 , 架構設計 , aigc , 迭代

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