《Golden Age》 --- 黄金时代

最新推荐文章于 2025-10-02 22:38:10 发布
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即使面临重重困难，也要坚持自己的梦想和追求自由的生活态度。不要忘记自己曾立志影响时代，对自己承诺过的美好未来。


哪怕一无所有，哪怕地铁憋闷，哪怕贷款窒息，绝不妥协，不被淹没。别忘了，你曾经无法自拔于影响整个时代的壮志；别忘了，你曾经对自己承诺的未来、爱情与人生。自由，并非一个罗曼蒂克的词，她意味着痛苦、磨难、挣扎，但是要这自由，选择怎样的自由，决定了成为怎样的人，赢得怎样的爱情与人生。



http://group.mtime.com/bjfilm/discussion/3463601/




计算机体系结构的新黄金时代
烟云的计算
07-03 2154
图灵奖得主 David Patterson 与 John Hennessy 认为，未来将是计算机体系结构的黄金十年。最新一期的 ACM 通讯上刊登了两人合著的论文《计算机体系结构的新黄金时代》。不能牢记过去的人，必定重蹈覆辙。 —— George Santayana，1905 年软件通过称为指令集架构（ISA）的词汇表与硬件实现交互。在 20 世纪 60 年代初，IBM 共推出了四个彼此不兼容的计算机系列，每个计算机系列都有自己的 ISA、软件堆栈和输入/输出系统，分别针对小型企业、大型企业，科研单位和实时
B - The Golden Age
bairimeng16的博客
03-24 402
Unluckyyear in Berland is such a year that its numberncan be represented asn = xa + yb, whereaandbare non-negative integer numbers. For example, ifx = 2andy = 3then the years4and17areunlucky(4 = 20 + 31,17 = 23 + 32 = 24 + 30) and y...
A new golden age of discovery Seizing the AI for Science opportunity (AI加速科学创新发现的黄金时代,DeepMind最新报告)
星夜Zn的博客
11-29 2608
在这篇文章中，我们将介绍人工智能如何改变科学学科，从基因组学到计算机科学再到天气预报。一些科学家正在训练他们自己的人工智能模型，而另一些科学家正在微调现有的人工智能模型，或者使用这些模型的预测来加速他们的研究。科学家们正在使用人工智能作为一种科学工具来帮助解决重要的问题，例如设计与疾病靶点更紧密结合的蛋白质，但也在逐渐改变科学本身的实践方式。
两大图灵奖得主力作：计算机架构的新黄金时代
华章IT官方博客
03-17 2579
来源｜Communications of ACM撰文｜John L. Hennessy, David A. Patterson编译｜机器之心原文｜https://cacm.acm.org/...
2021-01-08
moonlightpeng的博客
01-08 318
The golden age is before us, not behind us. 黄金时代在我们面前，而不在我们背后。 For small creatures such as we the vastness is bearable only through love. 如此渺小的我们，只有通过爱，才能承受宇宙的广漠。 You can nearly always enjoy something, if you make up your mind firmly that you will. .
英语学习-Saints044-1
heardlover的博客
10-02 608
Seiya and his group attempted to pass through Sanctuary's second temple by challenging its guardian, the Taurus Saint.However, not only did Seiya's Meteor Punch prove ineffective against him, but Shiryu and the others were put out of action almost instantl
DeepMind：快速实验者将受益于发现的黄金时代#跨学科AI科学研究
shadowcz007的博客
11-28 956
AI在科学研究中的潜力本报告探讨了AI在科学研究中的巨大潜力，尤其是在知识管理、大数据处理和实验模拟等方面。AI可以帮助科学家更快地消化和传播知识，加速复杂实验，并解决大规模搜索问题。尽管AI的应用存在风险，但其总体效益巨大。政策制定者应推动AI在科学中的应用，以迎接新的发现黄金时代。数据收集和处理尽管数据丰富的时代备受关注，但在自然和社会世界的大部分领域，科学数据仍然严重缺乏。AI可以通过提高数...
DeepMind：AI加速科学创新发现的黄金时代
weixin_42619619的博客
12-02 733
然而，上述两种不同的范式所对应的不同学科的研究又与论文下一个Part B中的Problem selection部分息息相关，如在你解决的科学问题上所采取的技术方法与路线是否能带来增益。其次，对于上述1、2、4，又可以作为3&5在科学研究探索与发现的关键核心历程中作为不可或缺的研究要素以及研究成果，在这些要素间，其自身内部和之间也会也会存在着在探索、发现、认知等结构性的内涵联系，相信这种联系也会在未来进一步促成AI4S范式的进一步演进与统一…1.Knowledge——改变科学家获取和传递知识的方式。
编程的黄金时代结束了吗？
CS实验室
02-23 291
注： 本文内容主要源自参考文献[1]，但是，翻译的时候并未完全直译，做了表述上的适当润色和修改，但主要观点未变。文章中的观点，仅供读者参考，也并不代表老齐本人的观点。 O’Reilly公司，对开发者而言，无人不知，它出版了很多非常棒的图书。此公司的创始人不久前语出惊人，他以自己对编程行业的未来发展之深思熟虑，做出了如下判断： “我认为您可以成为一名程序员并找到一份工作，但编程这个职业，像最近几十年这样的黄金时代已经过去了。编程，现在更像是读写，每个人都要会。” 听起来很合逻辑，同时也让准备进入这个行业
A New Golden Age for Computer Architecture 2018.pdf
07-16
### 新计算机架构黄金时代的关键知识点 #### 一、引言 在《A New Golden Age for Computer Architecture 2018》这篇演讲稿中，斯坦福大学的John Hennessy和加州大学伯克利分校的David Patterson探讨了计算机架构...
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1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
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【遥感影像处理】基于Google Earth Engine的Landsat9与Sentinel-2多源数据融合：NDWI水体提取与海岸线精细化检测算法实现
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内容概要：本文介绍了如何利用Google Earth Engine（GEE）平台与Python库geemap、xarray等工具，结合Landsat 9和Sentinel-2遥感影像数据，进行水体提取及岸线检测的技术流程。通过定义归一化水体指数（NDWI），对影像集合进行筛选、预处理和中值合成，并使用xarray将Earth Engine的数据导出为本地多维数组格式，进而通过二值化和形态学腐蚀操作识别水体边界，最终实现岸线提取。文中还展示了不同传感器数据的处理差异与可视化方法。; 适合人群：具备遥感图像处理基础知识，熟悉Python编程及地理空间数据分析的科研人员或技术人员；适合环境监测、水利、海洋等相关领域从业者； 使用场景及目标：①用于湖泊、河流等水体范围动态监测；②支持岸线变化分析、洪涝灾害评估等地学研究；③为生态环境保护与国土管理提供技术支撑； 阅读建议：需提前配置好GEE开发环境并完成认证，建议结合代码逐段运行理解数据流，重点关注NDWI计算、影像集合处理、xarray集成与形态学处理的关键实现细节。
基于Matlab的SLAM同步定位与建图算法仿真实战项目
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同步定位与地图构建（SLAM）技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术，机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节，其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件，具备丰富的内置函数与专用工具箱，尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面，Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法，并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本，加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程，包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景，更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括：传感器模型（如激光雷达与视觉传感器）的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计（如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波）、图优化框架（如GTSAM与Ceres Solver）以及路径规划与避障策略。通过项目实践，参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理，并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化，为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化，显著降低了学习门槛，提升了学习效率与质量。 实践过程中，学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题，包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力，也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展，SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源，为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具，参与者能够直观理解SLAM的实现过程，掌握关键算法，并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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12-02
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