人工智能

多维学习

不读书的人,没什么好焦虑的。 学习的秘密在于同时调动多维度感官。 真正的学习绝不仅仅涉及思维这一个维度,它包含视觉、听觉、味觉、嗅觉、触觉等所有感知维度。 知识和智慧不是一回事,智慧是去实践。知识中的很大一部分存在于潜意识中,这部分知识如果不去运用就得不到很好的发展。 纸上的知识是一维的,而躬行出来的认知则是多维的。所以在人的成长过程中,除了读书,更重要的还是运用实践、经世致用啊! 对于学习,特别

WorkManager中的线程处理

在 WorkManager 使用入门中,我们提到 WorkManager 可以代表您异步执行后台工作。该基本实现可满足大多数应用的需求。关于更高级的用例(例如正确处理正在停止的工作),您应了解 WorkManager 中的线程处理和并发机制。 对于 Kotlin 用户,WorkManager 为协程提供了一流的支持。如要开始使用,请将 work-runtime-ktx 包含到您的 gradle 文

基于SPSS进行显著性分析及字母标记

    此前文章中已经给大家讲解过如何使用绘图软件origin或者R语言对重复数据进行显著性分析及如何使用字母标记法进行标记,今天,给大家讲解一下如何使用统计分析软件SPSS进行显著性分析及字母标记! 1、数据创建     SPSS软件新建的输入界面主要分为数据视图及变量视图两部分,其中数据视图即我们输入数据的界面,变量视图是对数据视图属性的设置,以下图为例,我们有五组数据,每组四个重复,共20组

华为数据之道|03 差异化的企业数据分类管理框架|②以统一语言为核心的结构化数据管理

结构化数据包括基础数据、主数据、事务数据、报告数据、观测数据、规则数据。 结构化数据的共同特点是以信息架构为基础,建立统一的数据资产目录、数据标准与模型。 基础数据用于对其他数据进行分类,在业界也称作参考数据。基础数据通常是静态的(如国家、币种),一般在业务事件发生之前就已经预先定义。它的可选值数量有限,可以用作业务或IT的开关和判断条件。当基础数据的取值发生变化的时候,通常需要对流程和IT系统

iOS 音频处理框架及重点 API 合集丨音视频工程示例

vx 搜索『gjzkeyframe』 关注『关键帧Keyframe』来及时获得最新的音视频技术文章。 毕加索《手里捧着鸽子的孩子》像素版 这个公众号会路线图 式的遍历分享音视频技术:音视频基础(完成) → 音视频工具(完成) → 音视频工程示例(进行中) → 音视频工业实战(准备)。 iOS/Android 客户端开发同学如果想要开始学习音视频开发,最丝滑的方式是对音视频基础概念知识有

全球人工智能技术大会(GAITC 2025):技术前沿与产业融合的深度交响

文章目录 大会亮点:前沿技术与应用场景的深度交融 大模型:从通用到垂直的进化之旅 具身智能:机器人与物理世界的智能交互 脑机接口与神经拟态计算:开启人机融合新纪元 AI伦理与治理:构建技术发展的道德基石 产业应用:AI技术赋能千行百业 智能传媒:内容创作与传播的革新

【AI 大模型】RAG 检索增强生成 ④ ( 向量相似度计算 | 余弦距离 | 欧式距离 | OpenAI 文本向量模型 | 手动实现的 余弦相似度 和 欧氏距离 函数计算 )

文章目录 一、向量相似度计算 二、余弦距离 1、余弦距离 概念 2、余弦距离 特点 3、余弦距离 适用场景 4、余弦距离 代码示例 三、欧式距离 1、欧式距离 概念 2、欧式距离 特点 3、欧式距离 适用场景 4、欧式距离 代码示例 四、OpenAI 文本向量模型 1、OpenAI 的 text-embedding-ada-002 文本向量模型 2、使用

Flow使用笔记

Flow是什么 Flow用于表达多个连续的异步过程。 实现方式为使用协程封装成生产者消费者模式,上游流负责生产,下游流负责消耗。 Flow创建 创建 fun simpleFlow() = flow { for (i in 1..3) { delay(100) emit(i) } } 消费 fun createFlowTest() { runBloc