首篇

最新推荐文章于 2024-11-19 09:30:00 发布
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本文分享了一位程序员的成长经历，虽然起步阶段能力有限，但作者通过不懈努力，不断提升自我，最终实现了从新手到资深开发者的转变。文章强调了设定高标准的重要性，并鼓励每个人都能超越自我，实现个人技术成长。
中国首篇Science机器人子刊！北航软体机器人实验室四年成果登上封面长篇
人工智能学家
09-22 4478
来源：北航新闻网、机器人大讲堂概要：通过这三项关键技术，我们成功实现了机器人样机能够像真正的䲟鱼一样牢牢吸附在物体表面，并且通过内部鳍片的主动抬起运动显著增大摩擦力。重磅惊喜，北京时间9月21日，国际顶级期刊《科学》（Science）杂志机器人子刊《科学·机器人学》（Science Robotics）以长篇封面报道刊登北京航空航天大学文力副教授课题组牵头、与哈佛大学Wood教授实验室联合科研团队最
国内首篇利用freetype的跨平台truetype字体真正轮廓（非位图）获取(带完整qt工程代码).rar
12-23
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面试题
binwin20
09-16 760
转自longmenwaideyu 偶然间在网上看到几个原来没见过的面试智力题，有几个题目在国内流传相当广，什么n个人怎么分饼最公平，屋里的三个灯泡分别由哪个开关控制，三架飞机环游世界，用火柴和两根绳子测量45分钟之类的题目，火星得已经可以考古了，这里就不再说了。      1、考虑一个双人游戏。游戏在一个圆桌上进行。每个游戏者都有足够多的硬币。他们需要在桌子上轮流放置硬币，每次必需且只能放
新博客地址
longmenwaideyu的专栏
12-28 448
blog.discussquiz.com 以后就在这里写博客。
全球首篇！近400篇文献综述：具身智能
2401_84204207的博客
11-19 2207
具身智能是实现通用人工智能的必经之路，其核心是通过智能体与数字空间和物理世界的交互来完成复杂任务。近年来，多模态大模型()和机器人技术得到了长足发展，具身智能成为全球科技和产业竞争的新焦点。然而，目前缺少一篇能够全面解析具身智能发展现状的综述。因此，鹏城实验室多智能体与具身智能研究所联合中山大学 HCP 实验室的研究人员，对具身智能的最新进展进行了全面解析，推出了多模态大模型时代的全球首篇具身智能综述。该综述调研了近 400 篇文献，从多个维度对具身智能的研究进行了全面解析。
知识蒸馏首篇论文解读
陶将的博客
11-04 8068
知识蒸馏是一种模型压缩的方式。对于训练好的大而笨重的模型，我们使用另一种训练方式，**“蒸馏”**，将从大而笨重中需要的知识转换到一个小但是更合适部署的模型。
谷歌首篇电子病历论文定义了预测精度的评估指标用_AI性能基准测试从此有了中国标准！英伟达、谷歌可以试试这套算力卷...
weixin_39689700的博客
11-21 2036
金磊 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI在秀算力这件事上，近几年一个叫MLPerf的AI性能基准测试，经常跃入人们的视线。为了拿这个标准证明实力，英伟达、谷歌等「算力」大厂的表现，可谓是赚足了眼球。早在2018年12月，也就是MLPerf首次出炉之际，英伟达便基于自家Tesla V100，在包括图像分类、物体分割、推荐系统等六项测试中均取得优秀成绩，拿下全场最佳。而此后...
国内首篇！所有AI大模型一文概括！
2301_82275412的博客
05-07 2898
肝了将近三天的时间，终于完成了这篇“巨作”，也算圆了之前咱们一位终身VIP用户提出的的需求，主打就是宠用户。关于这篇总结，我可以毫不夸张的说，绝对算得上市面第一篇把所有大模型说明白的内容。我凭什么敢这么说？是因为我是真的花时间去搜了，最有意思的是，这排名第一的热度总结是还是一位宠物博主为智谱写的软广。好了，废话不多说，是骡子是马得拉出来溜溜才知道。接下来正式进入正文。咱们先来看看国内的。目前国内较为知名的AI大模型主要有10家，如图：阶跃星辰零一万物月之暗面清华智谱百川智能。
【论文解读系列】全球首篇综述全面解析通用世界模型
m0_73776435的博客
05-18 3844
基于自回归建模的模型（下图 (c)）使用预测下一个视觉 Token 的方法，逐步生成下一个时间对应的视频内容，这种方法能够捕捉时间序列中的依赖关系，生成连贯和真实的视频。最后，智能体世界模型是指利用视频生成和预测技术在动态环境中建立智能体与环境的交互，与自动驾驶模型不同，智能体世界模型构建的是适用于各种环境和情境的智能策略网络；World Models 是第一篇在强化学习领域引入世界模型概念的研究，其从智能体的经验中对世界的知识进行建模，并获得预测未来的能力。高质量的数据是训练深度学习模型的基石。
高斯数据库gaussDB（DWS），全网首篇对标MySQL命令集合文章
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梦想橡皮擦，专栏100例写作模式先行者，现象级专栏 《Python 爬虫 100 例》作者、《滚雪球学 Python 专栏》原创者
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在正式开始前需要提前创建一下 VPC，位置入口如下所示。 在打开的页面配置如下信息，然后创建即可。其中首要进行的修改是 基本名称 和 子网名称创建完毕之后的结果如下所示：接下来就可以配置高斯数据库 DWS 了，功能入口地址为 大数据->数据仓库服务 GaussDB(DWS)这里按照华为云提示输入即可，请注意购买一个公网 IP，否则后续实践不好操作。虚拟私有云选择前文配置内容即可。创建之后需要等 10 分钟所有的初始化实践，然后出现 可用 状态后，表示创建成功。首先下载链接工具，下载完毕在 Download
开博首篇
飞翔 视频直播系统
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开博首篇     经过这么多年在IT界发展，个人编程技能和音视频的相关知识也日益深厚，发现很多东西也是可以记录下来，方便自己和大家查看，分享项目经验和人生经历，毕竟有些事情或者经验教训，如果不及时记录下来，这些很有价值的东西会随着时间的增长慢慢的从记忆中消失！         本博客主要关注：     1. 各种视频压缩标准(MPEG2, MPEG4, H261/2/3/4,X264
全球关于SGD并行的首篇论文
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标题中提及的“全球关于SGD并行的首篇论文”指的是在机器学习领域，首次提出随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent，简称SGD）并行化处理的学术论文。SGD是一种迭代方法，用于优化机器学习模型中的参数，它...
最新Git与Github首篇巨作课程 Git&Github极速入门与攻坚实战结合课程 一次搞定Git.txt
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最新的Git与Github巨作课程，课程内容主旨分成了Git&Github极速入门与攻坚实战课程两部分，可以理解为一个是课程的详细教学篇，和一个精华缩减的集合。Git与Github教程详细介绍了Git的工作机制，Git命令行的基础学习...
汽车行业：2020年数字化汽车报告（首篇）-中国市场解读篇.pdf
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2013ACM小结
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今年的比赛结束了，练习也告一段落，接下来就是期末复习了，想想还是写个小结。第一次写，思维并不严谨。 今年参加的acm现场赛有，校赛、省赛、通话邀请赛、东北四省赛，南京现场赛，长春现场赛。校赛、省赛、通话邀请赛、东北四省赛，是上学期参加的，有许多人都写了总结，我太懒了，就没写。奋斗了整整一暑假（都没回家。。。）加几乎下学期的三个月（真的几乎没上课。。。），这学期参加了南京现场赛，长春现场赛。最终两
acm小结
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参加acm竞赛是学生时间有意义的一件事，大学课余时间主要都花在这个上面。想想大学基本没出去玩过，别说东北其它地方了，连长春都没去过几个地方。现在看来还是自己懒着出去。 今年参加两场区域赛，最后一次是西安赛区，结束后回家玩了2周时间才回到学校，大四没课了就是要随意一点。 Acm竞赛过程中有过努力，也取得过一些进步。但也有感到有许多的不足，平淡的训练，竞赛难度加深，让自己越来越麻木，效率低下，体会
脉冲神经网络首篇论文
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### 关于脉冲神经网络的首篇论文 最早的脉冲神经网络研究可以追溯到1943年，当时Warren McCulloch和Walter Pitts发表了开创性的文章《A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity》，该文提出了第一个形式化的神经元模型——McCulloch-Pitts神经元[^1]。尽管这不是严格意义上的脉冲神经网络(SNN)，但奠定了理论基础。 真正意义上描述SNN特性和机制的文章出现在上世纪80年代后期至90年代初期。其中一篇具有里程碑意义的工作是由Eugene Izhikevich等人完成的研究，在这些早期工作中，《Simple Model of Spiking Neurons》被认为是定义现代SNN概念的重要文献之一[^2]。 然而，如果要寻找更早专注于探讨生物逼真度较高的脉冲现象以及其计算属性的具体实现，则需关注Gerstner W. 和Kistler W.M.合著的作品《Spiking Neuron Models: Single Neurons, Populations, Plasticity》中提及的相关历史背景和发展脉络[^3]。 值得注意的是，上述提到的时间节点并非绝对精确地指向某单一“第一篇”论文；实际上，这一领域的发展是一个渐进的过程，涉及多位学者多年来的贡献积累而成。 ```python import numpy as np from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split # 示例代码仅用于展示如何加载数据集，并不直接关联到脉冲神经网络的历史讨论 dataset = datasets.load_digits() n_samples = dataset.target.size n_classes = 10 target = np.zeros((n_samples, n_classes)) target[np.arange(n_samples), dataset.target] = 1 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split( dataset.data, target, test_size=0.3 ) ```
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