张士玉小黑屋

?谷歌推数学几何模型Alpha Geometry-AlphaGeometry解决复杂几何问题。- 语言神经模型和规则推理引擎结合。- 运用高度并行计算寻找解决方案，实力达奥林匹克金牌得主。- 模型代码:https://github.com/google-deepmind/alphageometry。?https://blink.csdn.net/details/1633552?GPT-SoVITS：只需1分钟语音即可训练一个自己的TTS模型- 输入5秒声音样本即可转换文字为语音。- 仅需1分钟训练数据实现模型微调。- 支持多语言，集成多种辅助工具。- 项目地址：https://top.aibase.com/tool/gpt-sovits?https://blin

历经一年的炒作之后，接触过ChatGPT的人差不多都已经感受到了它在生活和工作方面的助力。不过，从全人类的维度来看，生成式AI对生产力到底有多高的价值？国际货币基金组织（IMF）总裁KristalinaGeorgieva认为，人工智能将影响全球约40%的就业岗位，在发达经济体，大约60%的工作岗位可能会受到人工智能的影响。这其中积极和消极影响各占一半：大约一半的工作可能受益于人工智能技术，从而提高生产率；而另一半工作可能会被人工智能取代，从而降低公司对于劳动力的需求，导致工资降低和招聘减少。在最极端的情况下，其中一些工作可能会消失。前景果真如此可怕吗？巴克莱银行认为，在全球劳动生产率低速增长的背景下，AI的最新突破可以给就业和产业带来重大影响，不论是发达国家还是发展中国家，都能从中受

1.背景介绍数据一致性是指在分布式系统中，当多个节点或进程访问和修改共享数据时，确保所有节点或进程看到的数据都是一致的状态。在人工智能(AI)和机器学习(ML)领域，数据一致性是一个重要且复杂的问题。随着数据规模的增加，分布式计算变得越来越普遍，这使得数据一致性问题变得越发重要。在AI和ML中，数据一致性问题主要表现在以下几个方面：分布式训练：多个节点或机器同时训练模型，需要确保所有节点的模型参数是一致的。数据处理：多个节点同时处理数据，需要确保数据处理结果是一致的。模型部署：多个节点同时部署模型，需要确保模型的状态是一致的。在这篇文章中，我们将深入探讨数据一致性在AI和ML中的应用，包括相关概念、核心算法、具体实例以及未来发展趋势。2.核心概念与联系在AI和ML中，

task01chap01第一部分引言1.0思维与智能1.1图灵测试图灵测试的批评图灵1.2强人工智能和弱人工智能1.3启发式方法识别人工智能来求解的问题1.5应用和方法搜索算法和拼图问题二人博弈【对抗性游戏】自动推理产生式规则和专家系统细胞自动机神经计算遗传算法【GA】知识表示不确定性推理人工智能早期历史逻辑学家与逻辑机器人工智能近期历史到现在新千年人工智能的发展名词集合机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系统专家系统：DENDRAL/MYCIN/EMYCIN/振动故障诊断/自动牙科识别机器学习深度学习启发式搜索算法自然语言处理自动规划盲目搜索知情搜索博弈中的搜索人工智能中的逻辑知识表示

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ai，大模型如此卷，我也有幸作为圈外人参与了一个讨论，结果被喷民科，我也反驳了几句，“至少我还是程序员，而你只是程序员，如果你连智能都不懂，何谈人工智能？在心理学，脑科学，语言学，动物行为学，生理学，进化论，范畴论，控制论…这些人工智能必遭遇的领域，包括你我在内的这里所有人，都是民科…”，人工智能属实跨界，引号内的几个领域我稍有涉猎但完全谈不上业余，但这不妨碍我输出自己的观点，那些房地产自媒体都能蹭一下ai热度，我为什么不能呢。作为连业余都算不上的人，怕言多必失，所以长话短说，但语言表达也不太行，可能还是会显得啰嗦。观点一：学习事物的关系而不是事物本身。chatgpt成功的背后来自“把字词句编码到语义空间”，即编码和语义一一对应。“经理”和“工人”语义上离得很远，在编码

  ✨个人主页： 熬夜学编程的小林?系列专栏： 【C语言详解】 【数据结构详解】函数递归1、递归是什么？1.1、递归的思想1.2、递归的限制条件2、递归举例2.1、举例1：求n的阶乘2.1.1、分析和代码实现2.1.2、画图推演2.2、举例2：顺序打印⼀个整数的每⼀位2.2.1、分析和代码实现2.2.2、画图推演3、递归与迭代3.1、举例3：求第n个斐波那契数总结1、递归是什么？递归是学习C语言函数绕不开的⼀个话题，那什么是递归呢？递归其实是⼀种解决问题的⽅法，在C语言中，递归就是函数自己调⽤自己。写⼀个史上最简单的C语⾔递归代码：#include<stdio.h>intmain(){printf("h

传奇开心果短博文系列系列短博文目录Python的OpenCV库技术点案例示例系列短博文目录前言一、自适应阈值二值化处理图像提取文字轮廓的初步示例代码：二、扩展思路介绍三、调整自适应阈值二值化的参数示例代码四、对二值化图像进行形态学操作示例代码五、使用轮廓特征进行筛选示例代码六、边缘检测算法示例代码七、使用图像分割算法将图像分割为文字和背景区域示例代码八、调整参数优化文字轮廓示例代码九、应用形态学操作优化文字轮廓示例代码十、筛选轮廓优化文字轮廓示例代码十一、归纳总结系列短博文目录Python的OpenCV库技术点案例示例系列短

目录1->类的六个默认成员函数2->构造函数2.1->概念2.2->特性3->析构函数3.1->概念3.2->特性4->拷贝构造函数4.1->概念4.2->特征5->赋值运算符重载5.1->运算符重载5.2->赋值运算符重载5.3->前置++和后置++重载6->日期类的实现7->const成员8->取地址及const取地址操作符重载1->类的六个默认成员函数如果一个类中什么成员都没有，简称为空类。空类中真的什么都没有吗？并不是，任何类在什么都不写时，编译器会

1、安装pdfjs-dist插件，推荐使用2.0.943这个版本npminstallpdfjs-dist@2.0.9432、页面中引入使用importPDFJSfrom'pdfjs-dist'//文本视图，可复制import{TextLayerBuilder}from'pdfjs-dist/web/pdf_viewer'import'pdfjs-dist/web/pdf_viewer.css'PDFJS.workerSrc=require('pdfjs-dist/build/pdf.worker.min')3、页面标签<divclass="pdfContainer"><divclass="pdfOprate">&l