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最新推荐文章于 2024-11-19 09:30:00 发布

原创最新推荐文章于 2024-11-19 09:30:00 发布 · 753 阅读

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#blog #工作

刚做这份工作才两周,看到在优快云上有好多人有这个BLOG,感觉挺好的,就申请了个,看到里面的技术文章真的好多,想想自己还是那么嫩,什么时候才能写出自己的有点水平的日志呢?为什么就没有个人来带带我呢,让我自己一个人在这里琢磨,真的好累啊!!!

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jobenc

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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

4477

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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一步一个脚印

jobenc的专栏

03-13

734

昨天是到厦门的第一个月，还是习惯自己一个人出来逛逛，走着走着，又来到了那片海，记得五年前，我也曾来过这里－－大学路．　　当时自己还是个懵懂的高中生，但现在却是个在实习的大学生了．时间过得真是快！　　独自走在海滩上，突然想打电话，还是打给家人吧．跟家人唠叨了几句就挂了．　　蹲下去想了一下自己的人生历程，再回头看了一眼自己刚才留下的脚印，不自觉念出－－一步一个脚印．　　虽然在成长的路途

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

2896

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

3836

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

06-20

3万+

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

06-27

3352

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

10-19

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...

09-03

汽车行业：2020年数字化汽车报告（首篇）-中国市场解读篇.pdf

07-02

汽车行业：2020年数字化汽车报告（首篇）-中国市场解读篇.pdf

2020年数字化汽车报告（首篇）：中国市场解读篇精品报告2020.pdf

04-24

2020年数字化汽车报告（首篇）：中国市场解读篇精品报告2020.pdf

全网首篇用人话讲清楚：光纤中的色散

西土城山羊卷的博客

03-28

1万+

之前我们讲过光纤的损耗，还没看过的朋友可以翻阅本专栏的历史文章。损耗会导致光功率的不断减少，体现在信号波形上就是越来越矮，但信号形状保持不变。而色散会导致信号的畸变，也就是形状上的变化。色散主要包括：模式色散、模内色散、偏振模色散、高阶色散效应等，他们共同作用就会导致传输光信号形状上的畸变。这种畸变可以用叫做群速度的参数来定量描述。群速度可以理解为：1. 光功率传播的速度。2. 光信号包络的传播速度。色散的分类模式色散。只出现在多模光纤中，不同的模式在相同波长处的群速度不同。所以导致不同模式的传播速

优化算法基于四则运算的算术优化算法原理与Python实现：面向图像分割的全局寻优方法研究

最新发布

09-06

内容概要：本文系统介绍了算术优化算法（AOA）的基本原理、核心思想及Python实现方法，并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法，其核心思想来源于四则运算，利用乘除运算进行全局勘探，加减运算进行局部开发，通过数学优化器加速函数（MOA）和数学优化概率（MOP）动态控制搜索过程，在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略，并提供了完整的Python代码实现，结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地，以Flask框架搭建前后端分离系统，将AOA应用于图像分割任务，展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后，通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能，并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群：具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员，尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者；; 使用场景及目标：①理解元启发式算法的设计思想与实现机制；②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法；③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用；④为算法性能评估与改进提供实践参考；阅读建议：建议读者结合代码逐行调试，深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制，尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异，并可进一步扩展图像分割模块，引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。

【微信小程序源码】图文信息；欢迎页面，音乐控制.zip

09-06

资源说明： 1：本资料仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。 2：一套精品实用微信小程序源码资源，无论是入门练手还是项目复用都超实用，省去重复开发时间，让开发少走弯路！更多精品资源请访问 https://blog.youkuaiyun.com/ashyyyy/article/details/146464041

bedrock-testing-support-7.0.4.jar中文-英文对照文档.zip

09-06

1、压缩文件中包含：中文-英文对照文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法：解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击【index.html】文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明：（1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用；（2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解等；（3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码等。 4、温馨提示：（1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）；（2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文-英文对照文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。

脉冲神经网络首篇论文

03-11

### 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 ) ```