人工智能

Java实现4种微信抢红包算法

概述 14年微信推出红包功能以后,很多公司开始上自己的红包功能,到现在为止仍然有很多红包开发的需求,实现抢红包算法也是面试常考题。 要求: 保证每个红包最少分得0.01元 保证每个红包金额概率尽量均衡 所有红包累计金额登于红包总金额 本文提供4中红包算法及Java代码实现demo,仅供参考。其中每种算法测试场景为:0.1元10个包,1元10个包,100元10个包,1000元10个包。 一、剩余

【AI大模型前沿】MedReason:大规模医学推理数据集、借用知识图谱将大模型打造成医术专家

系列篇章💥 No. 文章 1 【AI大模型前沿】深度剖析瑞智病理大模型 RuiPath:如何革新癌症病理诊断技术 2 【AI大模型前沿】清华大学 CLAMP-3:多模态技术引领音乐检索新潮流 3 【AI大模型前沿】浙大携手阿里推出HealthGPT:医学视觉语言大模型助力智能医疗新突破 4 【AI大模型前沿】阿里 Qw

人工智能与机器学习,谁是谁的子集 —— 再谈智能的边界与演进路径

人工智能(Artificial Intelligence, AI)作为当代最具影响力的前沿技术之一,常被大众简化为 “深度学习” 或 “大模型” 等标签。然而,这种简化认知往往掩盖了AI技术内部结构的复杂性与多样性。事实上,AI并非单一方法的代名词,而是由多个理论基础与实践路径共同构成的多学科交叉系统。 本篇

潜在因素混合模型:LFMM—— R包lfmm

在自然群体(区别于强人工选择)中,如果我们感兴趣的数量性状表现出与特定的地理环境变量有高度的关联性,随着环境变量的改变而变化,则这些环境变量往往反映了环境作用于个体表型的选择性压力,并最终反映在群体水平的遗传统计量,进而可以探究连续环境变量梯度下不同的选择压力以及群体的适应模式。 单变量潜在因素线性混合模型(LFMM)可用于基因组中环境适应特征的筛选,可以理解为另一种类型的全基因组关联分析(GWA

从零到手搓一个Agent:AI Agents新手入门精通

今日主题:当什么是Agent,与LLM的区别又是啥这一天,你的女朋友问你(假设我们有女朋友),宝宝,什么是Agent啊,Agent和LLM有什么区别呀,最近大家都在说的Agent究竟是什么,包括很多文章都在写的Agent,还有之前谷歌发布的Age

技术演进中的抗拒与共生:全栈工程师视角看AI焦虑

        无论是想要学习人工智能当做主业营收,还是像我一样作为开发工程师但依然要了解这个颠覆开发的时代宠儿,都有必要了解、学习一下人工智能。        近期发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,入行门槛低,讲解极为丰富。        点击跳转:前言 – 人工智能教程目录技术

《认识长⽅形和正⽅形》教学反思

《认识长⽅形和正⽅形》这⼀课时是要让学⽣经历探索长⽅形、正⽅形特征的过程,初步掌握长⽅形和正⽅形的基本特征,知道长⽅形长、宽以及正⽅形边长的含义,并能够初步体会长⽅形与正⽅形的联系与区别。通过教学,使学⽣进⼀步积累认识图形的学习经验,增强空间观念,培养观察、操作及思维能⼒;在学习活动中体会图形与现实⽣活的联系,感受平⾯图形的学习价值,增强数学学习的兴趣,培养⾃主学习、合作交流的能⼒。本课的重点在于

Kotlin 协程之取消与异常处理探索之旅(上)

前言 协程系列文章: 一个小故事讲明白进程、线程、Kotlin 协程到底啥关系? 少年,你可知 Kotlin 协程最初的样子? 讲真,Kotlin 协程的挂起/恢复没那么神秘(故事篇) 讲真,Kotlin 协程的挂起/恢复没那么神秘(原理篇) Kotlin 协程调度切换线程是时候解开真相了 Kotlin 协程之线程池探索之旅(与Java线程池PK) Kotlin 协程之取消与异常处理探索之旅(

第一章 理解高性能程序(3) 流水线

流水线         另一个可以提升CPU速度的方法是指令级并发(ILP instruction level parallelism),也被称为超标量计算(superscalar computation)。         CPU指令的处理在CPU内部被分为几个阶段,如取指、解码、执行、写回。在Intel 486处理器之前,每条指令必须在下一条指令开始前结束。使用流水线技术,每一条指令的第一

Python程序员与AI的创意交响曲:当机器学习成为你的「代码作曲家」

前言:哈喽,大家好,今天给大家分享一篇文章!并提供具体代码帮助大家深入理解,彻底掌握!创作不易,如果能帮助到大家或者给大家一些灵感和启发,欢迎 点赞 + 收藏 + 关注 哦 💕 Python程序员与AI的创意交响曲:当机器学习成为你