人工智能

DeepSeek+降AI指令组合怎么用?手把手教你3步降到10%

DeepSeek+降AI指令组合怎么用?手把手教你3步降到10%用DeepSeek写论文的人越来越多,但写完之后AI率七八十是常态。有些同学知道"降AI指令"这个东西,但不知道怎么用,或者用了之后效果不明显。今天把我用了半年的降AI指令方案整理出来,配合工具使用,3步把AI率从80%降到1

2022-06-15 斯坦福大学计算机公开课资源

① CS 103 计算的数学基础 计算能力的理论极限是什么?计算机能解决哪些问题?哪些不能?我们如何以数学上的确定性来推理这些问题的答案?本课程探讨这些问题的答案,并作为离散数学、可计算性理论和复杂性理论的介绍。课程完成后,学生将能够轻松编写数学证明、推理离散结构、阅读和编写一阶逻辑语句,以及使用计算设备的数学模型。 学习地址: ② CS106a 编程

【转载】不确定性原理本质上与量子力学无关,而是纯数学现象

沃纳-海森堡 很多人认为,海森堡测不准原理(不确定性原理)是关于观察者通过光子与电子相互作用,从而影响光子的动量的理论。 观察者必须影响电子的动量(或某些量子状态)才能观察到它,这可能是真的,但这并不是不确定性原理的根本原因!让我们先定义一下海森堡的不确定性原理。 在量子力学中,测不准原理(也被称为海森堡测不准原理)是一种数学不等式,对粒子的某些物理量的值(如位置和动量)可以从

Graphpad绘制森林图:

基本的原理也就是:提供数据生成主体(均值、区间、权重),图表组件定制(量程、坐标轴、辅助线),图表内容结合: 森林图:以无效线(横坐标刻度为0或1)为中心,结合了数字、文本、图形,同时展示各研究以及汇总研究结果的综合图形。) 黑点:代表每个研究效应量的点估计值 方块代表每个研究所占的权重,权重越大方块的面积越大 线段长度:代表每个研究效应量的95%可信区间 菱形:代表meta分析综合各个研究的汇

突破网页数据集获取难题:Web Unlocker API 助力 AI 训练与微调数据集全方位解决方案

突破网页数据集获取难题:Web Unlocker API 助力 AI 训练与微调数据集全方位解决方案 背景随着AI技术的飞速发展,诸如DeepSeek R1、千问QWQ32、文小言、元宝等AI大模型迅速崛起。在AI大模型训练和微调、AI知识库建设中,数据集的获取已成为不可或缺的基础。尤其是在面对各式各样的网页数据结构时,将其整理成可用的数据

Go语言并发编程的核心 —— GMP调度模型

在Go语言中,GMP调度模型是实现并发的重要手段之一。GMP调度模型的核心思想是将M(Machine)、G(Goroutine)和P(Processor)三个概念分离开来,通过调度器来协调它们之间的关系,从而实现高效的并发。 M(Machine) M代表着操作系统中的线程,它是Go语言中的执行单位。在程序启动时,Go语言会创建一定数量的M,每个M都会绑定一个P。M的数量默认是CPU核心数,但是可以

智能进化:人工智能对上位机系统的全面重塑与影响分析

文章目录 **一、 内核重构:从“监控窗口”到“智能决策引擎”** **二、 场景深化:从“单一监控”到“全域智能”** **三、 架构演进:从“封闭塔楼”到“开放云边端协同体”** **四、 挑战与破局:智能征途上的关键障碍** **五、 未来图景:向自适应与共生智能演进** **六、 产业影响:重塑

土味儿说明数据治理-主数据&参考数据(参考数据)

一,前言 主数据和参考数据在我们数据开发或者JavaWeb开发的同学都有经常接触,并且是大量的使用和分析场景,在数据治理中提到的一些专业名词在数据仓库中或者业务的RDBMS库中都有对应的关系映射。 映射关系: 图片.png 业务系统中交易的订单状态,支付中的支付状态 在数据治理中都可以理解为参考数据。这类数据的特性在于他要比主数据小,具体体现是参考数据的 “列和行” 都要比主数据小,