SELF--The Power of Simplicity

最新推荐文章于 2024-07-26 15:12:17 发布
原创 最新推荐文章于 2024-07-26 15:12:17 发布 · 131 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#编程

本文档介绍了编程语言SELF的设计理念，强调其简洁性所带来的强大功能。通过阅读可以了解到SELF如何通过简单的构造实现复杂的功能。
《SELF--The Power of Simplicity》，是讲述编程语言SELF的设计文档。阅读起来比较有趣。
LLMs之MoE之DeepSeek-V3：《DeepSeek-V3 Technical Report》翻译与解读(DeepSeek-V3的最详细解读)
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
01-23 9813
​ LLMs之MoE之DeepSeek-V3：《DeepSeek-V3 Technical Report》翻译与解读(DeepSeek-V3的最详细解读) 目录 相关文章 《DeepSeek-V3 Technical Report》翻译与解读 Abstract 1、Introduction 2、Architecture 3、Infrastructures
LLMs：awesome-LLM-resourses项目(比较好的LLM资料总结—数据/微调/推理/评估/体验/RAG/Agent/搜索/书籍/课程/教程/论文和技巧)的简介、分类、使用方法之详细攻略
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
09-12 2031
​ LLMs：awesome-LLM-resourses项目(比较好的LLM资料总结—数据/微调/推理/评估/体验/RAG/Agent/搜索/书籍/课程/教程/论文和技巧)的简介、分类、使用方法之详细攻略 目录 awesome-LLM-resourses项目的简介 awesome-LLM-resourses项目的分类 awesome-LLM-resourses项目的使用方法 awesome-LLM-resourses项目的简介 2024年9月，该GitHub项目名为
ESP32-C3模组上跑通OTA升级（4）
phmatthaus的专栏
05-23 1535
ESP32-C3模组上跑通OTA升级（4）
计算机视觉论文-2021-06-08
中科院AI算法工程师的博客
06-09 4273
本专栏是计算机视觉方向论文收集积累，时间：2021年6月4日，来源：paper digest 欢迎关注原创公众号【计算机视觉联盟】，回复【西瓜书手推笔记】可获取我的机器学习纯手推笔记！ 直达笔记地址：机器学习手推笔记（GitHub地址） 1, TITLE:End-to-End Neuro-Symbolic Architecture for Image-to-Image Reasoning Tasks AUTHORS: Ananye Agarwal ; Pradeep Shenoy ; ...
读书摘要－The practice of programming
暗恋的滋味
03-30 4508
The practice of programming    simplicity, clarity and generality form the bedrock of good software.Chp 1 Style    The purpose of style is to make the code easy to read for yourself and others,1.1 N
Software Engineering - The Soft Parts软件工程-软件部分
栗少的博客
03-21 1878
Today I'll share some of the software engineering "soft skills" I've learned from my first 10 years on Google Chrome, where I am a Senior Staff Engineering Manager. On my 10th anniversary, I wanted to reflect on some of lessons that have stayed with me. I
gre 填空78-89
热门推荐
ujn20161222的博客
06-15 1万+
section 78median 1.Kinetic dynamic, energizing Immutable : not capable of or susceptible to change 2. It is often argued that psychoanalysis, which was _____ at that stage of the eighteenth centu...
欢迎使用优快云-markdown编辑器
adazone的专栏
06-27 742
ALSA Audio API
Angular vs. React - the tie breaker
西涛offbye-移动全栈技术博客
07-10 1506
原文 https://www.airpair.com/angularjs/posts/angular-vs-react-the-tie-breaker 1. Introduction A short while ago, our team had to choose a technology for Wix's flagship product, the html wy
Understanding Low-Rank Adaptation (LoRA) for Efficient Fine-Tuning of Large Language Models
bbbeoy的专栏
07-26 1297
This blog post will go into detail about how LoRA works to fine-tune LLMs, following the methodology set out in the “LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models” paper
cp16_2_建模顺序数据_RNNs_Bidirectional LSTM_gz_colab_gpu_movie_eager_prefetchDataset_text泛化_Self-Attention
Linli522362242的专栏
03-07 1707
cp16_Model Sequential_Output_Hidden_Recurrent NNs_LSTM_aclImdb_IMDb_Embed_token_py_function_GRU_Gate: Building an RNN model for the sentiment analysis task Since we have very long sequences, we are going to use an LSTM(Long short-term memory) layer ...
NLP系列经典论文(2) -- BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers forLanguage Understanding
Levi_Ackerman__的博客
12-16 1406
首先放原文链接 https://arxiv.org/pdf/1810.04805.pdfhttps://arxiv.org/pdf/1810.04805.pdf Abstract We introduce a new language representation model called BERT, which stands for Bidirectional Encoder Representations from Transformers. Unlike recent language
王树森深度强化学习课程学习笔记与代码实现项目-深度强化学习理论解析算法推导PyTorch实战案例Q-learning策略梯度Actor-Critic蒙特卡洛方法时.zip
11-27
王树森深度强化学习课程学习笔记与代码实现项目_深度强化学习理论解析算法推导PyTorch实战案例Q-learning策略梯度Actor-Critic蒙特卡洛方法时.zipVS Code EIDE开发环境配置
沂沭河区.zip
11-27
三级水系流域矢量数据，数据格式shp格式，坐标系wgs84，真实可靠可打开，放心使用
李仙江.zip
11-27
三级水系流域矢量数据，数据格式shp格式，坐标系wgs84，真实可靠可打开，放心使用
五次多项式换道转向避撞轨迹规划可视化Matlab代码（分析不同车速与路面附着系数对换道时间、距离及横向加速度的影响）分析车速与路面
最新发布
11-27
五次多项式换道转向避撞轨迹规划可视化Matlab代码（分析不同车速与路面附着系数对换道时间、距离及横向加速度的影响）内容概要：本文档主要介绍了一个基于五次多项式进行换道转向避撞轨迹规划的Matlab仿真代码，重点分析了不同车速与路面附着系数对车辆换道时间、换道距离以及横向加速度的影响。通过可视化手段展示轨迹规划结果，帮助研究人员深入理解自动驾驶中路径规划的安全性与舒适性指标。该资源属于一系列科研仿真工具的一部分，涵盖路径规划、智能优化、电力系统、信号处理等多个领域，突出Matlab/Simulink在工程仿真中的应用价值。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事自动驾驶、智能交通系统、车辆工程或路径规划相关研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究自动驾驶中安全换道轨迹的生成方法；②分析车辆动力学参数与道路条件对换道性能的影响；③为高级驾驶辅助系统（ADAS）和无人驾驶决策控制系统提供算法支持与仿真验证。; 阅读建议：建议结合Matlab代码与文档内容同步运行仿真，调整车速与路面附着系数等参数，观察换道轨迹与加速度变化趋势，深入理解五次多项式在连续平滑轨迹生成中的优势，并可进一步拓展至动态障碍物避撞或多车协同换道场景。
智能天线原理与MATLAB实践
11-27
本书系统讲解智能天线的基本原理与前沿技术，涵盖电磁场基础、天线阵列、随机过程、信道模型、到达角估计、自适应波束成形等内容。结合MATLAB仿真，帮助读者深入理解智能天线在无线通信、雷达等领域的应用。适合电子信息类研究生及工程师阅读，配套代码便于动手实践，助力掌握现代阵列信号处理核心技术。
高天区.zip
11-27
三级水系流域矢量数据，数据格式shp格式，坐标系wgs84，真实可靠可打开，放心使用
SELF：简洁的力量——一种基于原型的面向对象语言
在"SELF--The Power of Simplicity"这篇文章中，作者们介绍了SELF语言的核心概念，主要围绕三个方面展开： 1. **原型（Prototypes）**：在SELF中，对象是通过原型来创建和继承属性的。这种模式消除了传统类的概念，...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值