七叔的博客

清华、北大、MIT、CMU、斯坦福的学霸们在新学期里要学什么？今天我们来盘点一下那些世界名校计算机专业采用的教材。

当前工业缺陷检测算法目前主要分为两个方向，基于传统视觉的算法和基于深度学习的算法，前者主要依靠对检测目标的特征进行量化，比如颜色，形状，长宽，角度，面积等，好处是可解释性强、对样本数量没有要求、运行速度快，缺点是依赖于固定的光照成像，稍有改动就要改写程序重新部署，而且检测规则和算法跟开发者经验其主导作用。其中工业品的缺陷检测极大的依赖人工完成，特别是传统的3C制造环节，产品缺陷检测依赖于人眼睛来发现与检测，不仅费时费力还面临人员成本与工作时间等因素的制约。

2023年，智能驾驶和新能源汽车行业仍然有着肉眼可见的新进展。自动驾驶技术继续尝试从辅助驾驶向自动驾驶的过渡，更重要的是相关技术成本的下降。根据《全球电动汽车展望2023》等行业报告，预计2023年平均成本将降至100美元/千瓦时以下；电机的效率、功率密度和可靠性也得到了提升，平均成本降至20美元/千瓦以下。自动驾驶技术逐步成熟，新能源汽车市场规模不断扩大，预计2023年全球销量将达到1400万辆，同比增长29.3%，其中中国市场将达到850万辆，同比增长26.3%。

2023年是人工智能大语言模型大爆发的一年，一些概念和英文缩写也在这一年里集中出现，很容易混淆，甚至把人搞懵。Large Language Model，即大语言模型，旨在理解和生成人类语言。LLM的特点是规模庞大，包含成百、上千亿的参数，可以捕捉语言的复杂模式，包括句法、语义和一些上下文信息，从而生成连贯的、有意义的文本。ChatGPT、GPT-4、BERT、文心一言等都是典型的大型语言模型。

企业架构是企业数字化转型的底层方法论，作者首先提炼出了数字化企业的架构框架DEAF，然后据此向前后延伸，总结出SABOE数字化转型五环法，涵盖企业数字化转型从顶层设计到落地实施、从建设到运营、从效果评估到迭代改进各个方面，为企业提供端到端的方法论指导。在架构方面，SABOE五环法提出了DEAF数字化企业架构框架，融合和升级了等传统企业架构方法，具有数据化、智能化、敏捷化、生态化和体验化等五个特点，更加适应数字经济时代的需要。这些问题是多年发展中遗留下来的问题，可谓沉疴痼疾，阻碍了企业数字化转型的步伐。

互联网的每一个角落，无论是大型电商平台的秒杀活动，社交平台的实时消息推送，还是在线视频平台的流量洪峰，背后都离不开多线程技术的支持。在数字化转型的过程中，高并发、高性能是衡量系统性能的核心指标，越来越多的公司对从业人员的多线程编程能力提出了更高的要求。

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