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AIAgent”指的是一种通过人工智能技术实现自主行为和决策的系统或软件代理。例如，一个在线购物平台的AI代理可以通过分析用户的购买历史、浏览记录等数据，预测用户的购买意图，并主动推荐商品。又如，在自动驾驶汽车中，AI代理需要感知道路情况、做出驾驶决策并控制车辆。这些策略通常是为了实现某个目标，可能是短期的任务完成，也可能是长期的优化。例如，通过强化学习，代理可以从过去的决策和结果中学习，改进未来的决策。：AI代理能够获取外部环境的信息，通常通过传感器、数据输入或网络爬虫等方式。
2025-01-18 22:16:20
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原创 无代码工具
Altman提到，随着技术的发展，无代码工具将变得更加智能和灵活，未来的无代码平台将能够处理更复杂的任务，并提供更强的自定义功能。此外，他还认为，随着人工智能和自动化技术的发展，无代码工具将不再仅仅是一个简单的构建工具，而是能够通过自然语言和高级智能接口来帮助用户生成更为复杂的应用和系统。无代码工具将成为创新的基础设施，尤其是在AI和机器学习等领域。过去，开发软件的能力往往局限于少数掌握编程技能的人，而如今，随着无代码工具的出现，更多的人可以通过简单的拖拽、配置和可视化设计来实现复杂的应用程序构建。
2025-01-18 09:03:14
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原创 神经网络（Neural Networks）
神经网络是一类强大的机器学习模型，已经在多个领域取得了突破性的应用。随着计算能力的提升和数据量的增加，神经网络，尤其是深度学习模型，正变得越来越重要，推动着人工智能技术的快速发展。
2025-01-15 16:28:44
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原创 机器学习和人工智能中的模型
机器学习中的模型主要关注通过数据学习来完成预测和分类任务，而人工智能中的模型则涵盖了更多复杂的任务，如图像识别、自然语言处理、智能决策等。随着计算能力和数据量的增加，越来越多的深度学习模型被应用于实际场景，推动着各个领域的技术进步。机器学习和人工智能的目标是通过模型从数据中学习模式和规律，从而进行分类、回归、预测、生成等任务。监督学习是机器学习中的一种方法，其中模型使用带标签的数据进行训练，从而预测未知数据的输出标签。深度学习是一种复杂的神经网络模型，具有多层隐藏层，能够自动学习数据的高级特征。
2025-01-15 16:26:44
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原创 Omniverse with Cosmos
将Omniverse和Cosmos相结合，可以为我们带来一个更加丰富、灵活的虚拟世界和跨宇宙体验。在 Omniverse 的基础上，通过创造不同规则和物理法则的虚拟宇宙，用户可以在多个平行世界中进行协作、探索和创作。这种跨越现实和虚拟、物理和数字的多元宇宙体验，有望为艺术创作、科学研究和娱乐体验开辟全新的可能性。
2025-01-14 14:45:03
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原创 DGX平台
DGX是 NVIDIA 面向高性能计算和人工智能领域的旗舰平台，提供极强的计算能力、出色的软件支持和灵活的扩展性，广泛应用于 AI 研究、深度学习训练和大规模科学计算任务。通过集成 NVIDIA 最新的 GPU 技术，DGX 能够显著提升计算效率，帮助研究人员和开发人员更快速地推动 AI 的发展和应用。
2025-01-14 14:40:22
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原创 AGX 平台
AGX 平台是 NVIDIA 面向嵌入式 AI 计算的顶级解决方案，广泛应用于自动驾驶、机器人和其他需要实时处理大数据的领域。它结合了强大的 GPU 加速、灵活的计算架构和丰富的软件支持，是许多创新型项目的核心计算平台。
2025-01-14 14:38:38
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原创 Omniverse（欧米伽宇宙）
是 NVIDIA 提供的一个实时协作平台，旨在帮助不同领域的专业人士（如动画制作、建筑设计、游戏开发等）在虚拟环境中共同创作 3D 内容。Omniverse 通过集成不同的软件和工具，允许跨平台、跨团队协作，创建复杂的 3D 世界，并进行实时的模拟与渲染。：Omniverse 可以与多种设计和创作工具兼容，例如 Autodesk、Adobe、Unreal Engine 等。这意味着设计师、动画师、工程师和其他创作者可以使用他们熟悉的软件，而不需要离开 Omniverse 平台。
2025-01-14 14:31:55
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原创 RLHF——Reinforcement Learning with Human Feedback
其核心思想是通过人类的反馈来改进和优化强化学习模型，使得模型不仅可以通过自动的奖励信号进行学习，还能根据人类的评价或指示来调整行为和策略。例如，在生成式模型的训练过程中，RLHF 可以帮助模型生成符合人类价值和偏好的内容。：收集人类提供的反馈，这些反馈可以是直接的评分、对模型行为的评价，或者更复杂的指示，如纠正模型的错误行为。：将人类的反馈融入到强化学习模型的训练中，帮助模型改进决策过程，尤其是在面对复杂或难以自动标注的情况时。：通过不断的反馈循环，模型逐步提高性能，更好地满足人类需求和期望。
2025-01-14 11:09:41
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原创 生成式模型
生成式模型（Generative Model）是一类能够生成数据样本的模型，通常是通过学习数据的分布或结构来生成新的、类似的数据实例。与判别式模型（Discriminative Model）不同，生成式模型不仅仅关注数据的分类或标签，而是学习数据背后的潜在生成过程，从而能够生成新的样本。：通过两个神经网络（生成器和判别器）对抗训练，生成器生成假数据，判别器判断数据的真假，最终生成器能够生成与真实数据几乎相同的样本。：通过构造马尔可夫链，估算复杂的概率分布，用于从潜在分布中生成样本。
2025-01-14 11:06:05
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原创 量子比特是什么
（Quantum bit，简称）是量子计算中的基本单位，就像经典计算中的一样，是信息的最小存储单位。与传统比特只能表示或两种状态不同，量子比特可以同时处于多个状态，这种现象被称为。
2025-01-03 15:45:33
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原创 人类大脑有反向传播机制吗
人类大脑并没有直接的、与人工神经网络中的反向传播（Backpropagation）完全相同的机制。尽管神经科学家们尝试通过类比神经网络的学习机制来解释大脑的学习过程，现实中大脑的学习机制要复杂得多，而且目前尚无确凿的证据表明大脑直接采用类似人工神经网络的反向传播算法。
2025-01-02 17:49:21
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原创 人工智能中的反向传播
人工智能中的反向传播（Backpropagation）是一种用于训练神经网络的算法。它是通过计算网络输出与目标之间的误差，然后将误差反向传递，逐层调整每个神经元的权重，从而使得网络的预测结果更加准确。
2025-01-02 17:48:07
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原创 因为安全检查带来的麻烦的处理
最近单位找来的安全公司让我们在服务器上做如下修改进入“控制面板->管理工具->本地安全策略”，在“帐户策略->密码策略”：“密码最长存留期”设置为“90天”。结果导致web服务器无法访问数据库，现象有点奇怪，开始有的能访问，有的不行，最后都不能访问数据库了用数据库客户端连接报18456错误，所以才发现密码策略会对数据库用户密码产生影响的，这样解决方案就是一个是定期...
2019-08-21 09:00:28
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原创 关于.net core发布的学习
最近看了一下.net core的教程,看微软的文档，有点复杂，特别是发布部分，其实只要在windows服务器上安装DotNetCore.2.0.9-WindowsHosting.exe ，然后在iis中按以前的方式建立应用即可这个软件的下载地址是https://www.microsoft.com/net/download/dotnet-core/2.0选择ASP.NET Cor...
2018-10-10 14:25:09
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原创 asp.net mvc 下拉并且不能选择默认值的原因
在DropDownListFor和DropDownList的第一个参数名 和第二个参数 中的ViewBag或者ViewData名称不能一致，否则无法选中默认值百度了一下，才看到这方面的信息，我勒个去，耽误了我一下午的时间这算是微软的mvc bug吗？
2017-04-05 17:01:09
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转载 php在windows server 2012的iis8下面的安装
http://php.net/manual/zh/install.windows.iis7.php
2016-05-06 14:41:21
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原创 php访问msSqlServer还是用odbc方式好
直接访问的方式还得去微软网站下载驱动，反正我是没有测试成功，偶然看到文章介绍用odbc方式，试了一下果然很快解决问题了只是需要把php.ini中的odbc访问方式的注释去掉就可以了就是这句话 extension=php_pdo_odbc.dllphp的代码如下 header("Content-type:text/html;charset=gb2312")
2016-05-04 16:00:41
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原创 asp.net的微软报表无法打印的解决。
前两天windows 2008操作系统打补丁，之后我的asp.net的报表应用就不稳定了，不能打印了，把framwork 4初始化C:\Windows\Microsoft.NET\Framework\v4.0.30319\aspnet_regiis.exe -i好了，但是一会儿又不行了，我的系统是vs2010开发的，发现系统上有个vs2012的报表支持软件，卸了，还是不行最后昨晚把do
2013-10-02 08:23:27
542
空空如也
在.net 的WebForm中，异步程序的定时器中，请问如何将结束信息反馈到主程序？
2024-01-29
请问这种依赖idea也没及时去下载，是咋回事啊？
2022-08-12
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