boolalpha作用

最新推荐文章于 2025-11-30 18:24:05 发布
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boolalpha是定义在<iostream>里的一个函数
作用是将bool变量的值输出从0和1变为false和true

《机器翻译60天修炼》 - 专栏介绍和目录
数据知道的博客
08-19 6216
本文系统介绍了从零基础到精通机器翻译的学习路径，共分为六章的课程。第一章讲解机器翻译基础概念、语言学知识和评价标准；第二章介绍统计机器翻译(SMT)模型与技术；第三章深入神经网络与词向量技术；第四章讲解神经机器翻译(NMT)的基础架构；第五章探讨NMT进阶模型与训练技巧；第六章介绍预训练模型应用及主流翻译工具。课程涵盖从传统SMT到现代NMT的完整知识体系，包括注意力机制、Transformer等关键技术，并提供Python代码实现，帮助读者全面掌握机器翻译理论与实战技能。
1、人工智能与机器学习入门：历史、概念与实践探索
alpha的博客
09-15 30
本文全面介绍了人工智能与机器学习的发展历史、核心概念及实践应用。从20世纪30年代的理论奠基到1956年达特茅斯会议标志AI诞生，历经黄金时代、挫折与复兴，逐步演化出专家系统、神经网络等关键技术。文章详细阐述了机器学习的基本任务、工作流程、主要算法及其应用场景，并结合线性回归、逻辑回归等案例展示了实际操作步骤。同时探讨了模型优化方法如梯度下降和正则化，并分析了机器学习与统计学的关系。最后展望了AI在自动驾驶、智能医疗等领域的未来发展方向，为初学者提供了一套完整的学习路径和实践指南。
快速入门：自动驾驶感知工程师的规划与决策核心技巧
2401_85233349的博客
07-10 3593
规划。
2、机器学习入门：从基础概念到实战应用
brown的博客
09-04 15
本文系统介绍了机器学习的基本概念、核心原理及其在实际中的应用。从机器学习与人工智能的关系入手，详细阐述了监督学习与无监督学习的区别，并以k-均值聚类算法为例，演示了如何使用Scikit-Learn进行客户数据细分。文章还总结了机器学习在文本处理、图像识别和商业运营等领域的应用场景，提供了技术要点回顾、实践建议及未来发展趋势，帮助读者从入门到实践全面掌握机器学习技术。
机器学习入门基础（万字总结）（建议收藏！！！）
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subsistent的博客
12-04 18万+
机器学习是人工智能的重要技术基础，涉及的内容十分广泛。本文章涵盖了机器学习的基础知识，主要包括机器学习的概述、 回归、分类、聚类、神经网络、文本分析、图像分析、深度学习等经典的机器学习基础知识，还包括深度学习入门等拔高内容。介绍机器学习的基础概念和知识，包括机器学习简史、主要流派、与人工智能、数据挖掘的关系、应用领域、算法、一般流程等。伴随着计算机计算能力的不断提升以及大数据时代的迅发展人工智能也取得了前所未有的进步。
2、机器学习与Python入门：基础、任务与发展
carrot的博客
10-19 23
本文全面介绍了机器学习的基础概念、主要任务类型（监督学习、无监督学习、强化学习）、算法发展历程及核心原理，重点探讨了数据泛化、过拟合与欠拟合问题，并详细讲解了数据预处理、特征工程和模型聚合等关键技术。同时，文章还提供了Python环境搭建与常用机器学习库的安装指南，帮助初学者快速入门并实践机器学习项目。
万字说透 NFT 的发展简史、价值及未来
qq452474654的专栏
09-15 1998
来源：前序观察导语 今年被称为 NFT (非同质化代币) 的“元年”，Uniswap 一双袜子卖 16 万美元，推特创始人五个单词拍出 250 万美元，加密艺术家 Beeple 的数...
AI产品经理转型攻略：核心能力模型与AI概念解析
2401_85343303的博客
08-18 727
从现在的招聘市场来看，产品经理岗位已经出现大量细分，如数据产品经理，支付产品经理，ERP产品经理，CRM产品经，供应量产品经理，POP产品经理等，AI产品经理可能将成未来的一个主流细分岗位，而且因为AI对应的领域不同，AI产品经理下面将衍生出大量的细分行业AI产品经理。在讨论AI产品经理之前，我们来看看，非AI产品在公司中需要面对哪些角色，而面对这些角色需要的能力模型是什么，在这个基础上我们再来讨论AI产品经理的能力模型。
转型AI产品经理必修课：掌握核心能力模型与关键AI概念解析
2401_84495872的博客
10-31 1319
从现在的招聘市场来看，产品经理岗位已经出现大量细分，如数据产品经理，支付产品经理，ERP产品经理，CRM产品经，供应量产品经理，POP产品经理等，AI产品经理可能将成未来的一个主流细分岗位，而且因为AI对应的领域不同，AI产品经理下面将衍生出大量的细分行业AI产品经理。在讨论AI产品经理之前，我们来看看，非AI产品在公司中需要面对哪些角色，而面对这些角色需要的能力模型是什么，在这个基础上我们再来讨论AI产品经理的能力模型。
人工智能概述：定义、发展与智能体研究
资源摘要信息:"人工智能原理人工智能概述.ppt"是一份系统介绍人工智能基础理论与核心概念的教学课件，内容涵盖人工智能的定义、发展历史、基本构成要素、智能体理论以及相关的社会伦理问题。该文件从多个维度深入...
【人工智能快速入门】：从机器学习到深度学习的简史
![【人工智能快速入门】：...第一章回顾了人工智能的起源与定义，第二章详细探讨了机器学习的数学基础、算法分类以及模型评估与优化。第三章聚焦深度学习的突破性进展，包括神经网络结构、优化算法及主流框架。第四章分
【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制
人工智能领域博客
11-28 1824
摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
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最近邻检索的方法，PQ，IVF,HNSW
向量嵌入：RAG系统背后的语义引擎
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向量嵌入技术将高维语义信息压缩为低维向量，使相似概念在向量空间中聚集。作为RAG系统的核心，嵌入质量直接影响语义检索效果。从静态词嵌入到动态上下文嵌入，技术不断演进，解决了多义词等难题。现代嵌入模型基于Transformer架构，通过对比学习优化检索性能。选型需考虑MTEB排名、语言支持等维度，并结合业务测试。未来趋势包括多模态融合、知识图谱增强和轻量化部署。嵌入技术已成为NLP领域的关键支柱，其优化对提升RAG系统性能至关重要。
07_Spring AI 干货笔记之提示词
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在科技的浪潮中，我们寻找着创新的火种，在代码的海洋里，我们编织着智慧的网。腾飞开源，就是这样一个由技术精英汇聚而成的博客平台，我们致力于分享在Java、Python、IoT和人工智能等领域的最新研究成果和实战经验。 在腾飞开源的博客上，你会看到紧跟技术前
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本文详细介绍了Spring AI中的提示词核心概念与API设计。提示词作为引导AI模型生成特定输出的关键输入，其结构从简单字符串演进为包含多角色消息的复杂形式。Spring AI通过Prompt和Message接口提供结构化提示词管理，支持系统、用户、助手等角色分配。PromptTemplate类实现动态内容渲染，并支持自定义模板引擎。文章还涵盖提示词工程的最佳实践与令牌机制，为开发者提供完整的提示词设计解决方案。
RAG信息检索全解析：从Embedding到Reranker的超详细教程1
Trb201013的博客
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文章介绍了RAG系统中信息检索环节的核心技术，包括文档段落嵌入和用户查询嵌入，将文本转换为向量表示；详细解释了相似度检索的多种方法，如Top-K检索、MMR策略和Reranker二次排序技术；强调了合理切分策略对嵌入效果的重要性，以及查询扩展技术对提高检索准确度的作用。指出RAG的本质是"开卷考试"，检索质量直接影响最终生成效果。
【LoRA（低秩适应）技术详解：原理、公式与实践】
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参数高效：可训练参数量通常仅为全量微调的0.01% - 3%，极大降低了计算和存储成本。内存友好：由于大部分原始权重被冻结，无需存储其优化器状态，显著减少了训练时的显存占用。无推理延迟：训练后可将LoRA权重合并回原模型，推理速度与原始模型一致。模块化与灵活性：一个基础模型可以搭配多个针对不同任务的、体积很小（几兆字节）的LoRA适配器，轻松切换任务。减轻灾难性遗忘：因为原始权重基本不动，模型在适应新任务时更不容易遗忘预训练时获得的通用知识。
【LLM】DeepSeekMath-V2模型
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研究问题：这篇文章要解决的问题是如何在大型语言模型（LLMs）中进行自我验证的数学推理。具体来说，现有的基于最终答案奖励的强化学习方法在数学推理中存在根本局限性，因为正确答案并不能保证推理的正确性，特别是在定理证明任务中。 研究难点：该问题的研究难点包括：如何在不依赖最终答案的情况下验证推理的正确性；如何在生成和验证之间建立有效的迭代改进循环；如何在没有已知解决方案的开放问题上扩展测试时计算。 相关工作：该问题的研究相关工作有：OpenAI的推理模型在定量推理竞赛中取得了显著进展；DeepMind的Deep
卫星遥感落地林草监测：多源数据融合+AI算法
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全面完善昌吉州林草资源网络感知体系，建立全州林草资源一体化综合管理平台，全面加强林草安全防火监测预警、有害生物防治信息化、林草资源监管能力，实现林草资源、安全防火、有害生物防控、林长制监督管理等。在不同区域、不同场景下的落地能力，案例可以充分说明，智慧林草并非单纯的技术堆砌，而是真正贴合林草业务流程、解决实际问题的“实战型”方案，太空守护林海正在变成可能~根据林草业务需要，建设林长制、资源监管、生态保护、生态修复、灾害防护、科技创新等六类业务系统，构建智慧林草综合监管业务系统体系，全面支撑林草业务。
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