检索增强生成 (RAG) 通过允许大型语言模型引用超出其原始训练数据的来源来增强此功能。这提供了一种随着时间的推移和信息变化而保持准确响应的方法。...在出现这种人工智能之前，开发人员可能会花费数小时搜索能够解答他们问题的正确论坛帖子，或者花费数天时间解析晦涩的文档以找到满足他们想要实现的要求的特定类/方法。...相反，精心设计的提示可以在几秒钟内输出完美的答案以及相关的参考链接。 这些好处伴随着关于数据隐私和人工智能伦理问题的相当大的权衡。...大型语言模型必须在使用前进行训练，这需要大量的经过验证的输入才能获得准确的结果。这会产生以下问题：这些数据来自哪里？谁拥有它？谁验证了它？...大多数模型都有一个免费层，可以使用（几乎）无限次。如今，您甚至可以获取底层源代码并创建自己的模型，使用您提供的数据来训练它们以解决您需要解决的问题。
“ 软件的估算是世界难题。完成一个任务实际花费的时间总会超过计划花费的时间。但是作为客户、用户或业务，他们需要我们提供估算，以便确定一个项目的预算和交付时间。...反观早年卓别林和其他几个著名导演，因为要摆脱好莱坞的制片人制度，一起创办了一家独立制片公司，里面都是导演这样的艺术家，没有专业制片人，不受预算约束，完全按照创作意愿来拍电影。...我们知道所谓敏捷模式，或者价值驱动交付模式是，资源和期限不变，范围可调，围绕着项目的核心目标，对范围进行持续地合理裁剪，让最有价值的部分先上线，产生效益并获得反馈，后续进行持续交付。 ?...06 — 总结 软件项目的估算永远不会准确，完成一个项目实际花费的时间总会超过计划花费的时间。...我们不应该紧盯如何提高估算的准确性这个伪命题，而是转换主要矛盾，把估算确定下来的预算（资源）和期限作为限制条件，围绕着项目目标，管理用户持续调整范围，实现价值驱动交付，并通过持续交付不断满足核心痛点和获取真实反馈
在全新的设计平台中实现课程学习（CL），并将其应用于不同复杂性的分子设计问题中。结果表明，与标准的基于策略的强化学习相比，课程学习能够加速学习效率和优化模型输出的质量。...通常，基于物理的结合亲和力相似方法，例如分子docking，把它作为奖励函数的一个组成部分，来设计具有更强预测活性的分子。给定足够长的训练时间，这些模型可以学习生成满足所需的MPO目标的分子。...图2 CL目标scaffold构建 满足分子docking约束 作者利用单一的课程目标，可以加速agent的生成效率，并生成满足docking约束的化合物，即预测保留了实验验证的交互作用。...很明显，基线RL是次优的，因为该agent花费了大量的时间来生成不满足生成目标的化合物。...为了解决模型受限于基线RL问题，作者设计了课程并引入了两个课程目标来指导分子生成：Tanimoto(2D)和ROCS(3D)。
引入其他约束 我们可以在这个问题中有其他复杂的约束条件。假设，我们希望满足以下条件，同时达到求全局最小值的目标。 ? 注意，其中一个是不等式，另一个是等式约束。...选择合适的方法 然后，我们可以通过选择一个合适的支持约束的方法来运行优化（并不是最小化函数中的所有方法都支持约束和边界）。这里我们选择了SLSQP方法，它代表序列最小二乘二次规划。...通过在各个子流程中选择最优操作点（在一定的流程限制内），可能希望最大限度地提高最终的流程输出结果。 ? 诀窍是使用向量作为目标函数的输入，并确保目标函数仍然返回单个标量值。...想象一下一个优化模型的威力，它由许多模型提供（其目标函数和约束条件）——这些模型在本质上不同，但在输出格式方面标准化，以便它们能够一致行动。...你可以自由地选择分析函数、深度学习网络（可能作为回归模型），甚至是复杂的模拟模型，并将它们全部放入优化的坑中。 可能性是无限的！ ?
通常，这些问题归结为约束满足问题——其中可行解决方案受限于满足预先建立规则的有限组合。...仅使用 GenAI 解决约束满足问题意味着开发人员及其最终用户必须应对 LLM 经常产生的幻觉。...通过混合 AI 方法获得两全其美 纯 LLM 驱动的解决方案最适合专家作为最终用户并且具备知识和时间来立即审查和更正输出的情况。...EC 使用 Confluent Cloud 逐步添加数据，而不是花费更多资金来重新处理所有内容。...使用能够解决约束满足和优化问题的推理引擎：此引擎应该能够理解和应用客户定义的业务规则，以解决仅靠自动化或其他技术无法解决的复杂物流、调度或规划问题。
根据 J-GOMP 算法， 可以产生了加速度变化约束下的运动规划，但计算时间大大增加。 为了解决缓慢的计算，研究人员训练了一个深度神经网络来逼近 J-GOMP。...通过从深度网络的输出中热启动 SQP，DJ-GOMP 可确保运动规划满足机器人的约束（但是神经网络无法满足约束），并极大地提高了 SQP 的收敛速度。 本节介绍 DJ-GOMP 中的方法。...为了训练该网络，使用零梯度保留不在训练样本中的轨迹输出层的激活值，以权衡在反向传播期间输入层对输入层的贡献。 在实验中，具有单个输出头的神经网络无法产生一致的结果来预测各种长度的水平。...由于 PRM*是一种渐近最优的运动规划器，因此具有更多顶点的图应该产生更短的路径，但要花费更长的图搜索时间。...DJ-GOMP 直接针对时间最佳的路径进行优化，因此可以产生快速运动，而深度学习的水平预测和热启动使其能够在复杂的约束条件下快速进行计算，从而使计算和运动时间相结合，从而实现整体上最快的速度。 ?
1.逻辑综合 利用工具将RTL代码转化为门级网表的过程称为逻辑综合。综合一个设计的过程，从读取RTL代码开始，通过时序约束关系，映射产生一个门级网表。...输入/输出延时 为保证片外的触发器可以正确地输入/输出，不仅要保证片内的延时要满足时序要求，而且要保证片内外延时总和要满足时序要求 。...在物理综合时，就考虑布局布线的问题了。 操作模式 物理综合要求的约束条件通常有芯片尺寸、引脚位置、线上负载信息、版图规划信息等。一般使用以下两种操作模式。...门级到布局后门级模式 ：在这一模式下，与RTL到门级模式的唯一区别是物理综合的输入信息是门级网表，而不是RTL级的设计电路。 相对而言，RTL到门级模式所花费的时间要比门级到门级模式的时间长。...设置输入/输出端口的延时 输入延时定义了信号相对于时钟的到达时间，指一个信号在时钟沿之后多少时间到达。 输出延时则定义输出信号相对于时钟所需要的到达时间，指一个信号在时钟沿之前多少时间输出。
需求工程的过程 在流程的早期，大部分工作将花费在理解高级业务和用户需求上。在这个过程的后期，将花费更多的精力来引出和理解详细的系统需求。...当参与开发的人，他们需要他们的系统到底应该做什么。 如果您没有对不同层次的细节进行清晰的区分，您可能会遇到很多问题和误解。 用户需求 它描述了系统应该提供的服务以及它必须在何种条件下运行的约束。...约束，比如系统可以处理多少进程(性能)，系统需要处理哪些(安全)问题，比如SQL注入… 故障率(可靠性)，将使用什么语言和工具(开发)，你需要遵循什么规则来确保系统在组织的法律范围内运行(立法)。...验证可测量的非功能性需求的成本可能非常高，客户可能认为这些成本是不合理的。 非功能性需求和功能性需求是相互依赖的 非功能性需求经常发生冲突、交互，甚至产生其他功能性或非功能性需求。...可行性报告 在开始使用该软件之前，您需要进行研究，以确定该系统是否值得实施，是否可以在当前的预算、技术技能、时间表下实施，以及它是否对整个组织目标有贡献等等。
，又不想花费时间去搜索是否已有现成的库实现了这些功能，往往则需要自己临时编写一些逻辑或函数。 ...使用pip install funcy完成安装后，推荐大家按照如下方式进行导入： import funcy as fc 无限计数器 funcy中的count()可以生成一个可指定起点和步长的无限迭代器...图3 批量删除满足指定条件的元素 在funcy中有两种从原始列表中删除指定元素的方法，方式1是使用remove()来传入条件判断函数来删除满足条件的元素，类似filter()的方式： ?...图5 按照制定条件分组划分原始数组 funcy中提供了group_by()函数，帮助我们传入函数，作用于指定数组的每个元素上，并自动按照返回的结果进行分组输出，就像下面的例子那样： ?...图7 等长度拆分数组，并保留长度不足的部分 与partition()功能相似，funcy中的chunks()会在等长度拆分数组的同时，保留末尾长度不足的部分单独输出： ?
，又不想花费时间去搜索是否已有现成的库实现了这些功能，往往则需要自己临时编写一些逻辑或函数。...使用pip install funcy完成安装后，推荐大家按照如下方式进行导入： import funcy as fc 「无限计数器」 funcy中的count()可以生成一个可指定起点和步长的无限迭代器...1是使用remove()来传入条件判断函数来删除满足条件的元素，类似filter()的方式： 图4 第二种方式是利用funcy中的without()，它可以帮我们从原始数组中排除指定的1个或多个元素，...譬如下面我们把2、5、7、9排除掉： 图5 「按照制定条件分组划分原始数组」 funcy中提供了group_by()函数，帮助我们传入函数，作用于指定数组的每个元素上，并自动按照返回的结果进行分组输出...~ 图15 「约束某个函数的可执行次数」 有些情况下，我们希望程序中的某个函数在整个程序的生命周期中只执行一次，譬如创建数据库连接等操作时，而funcy中提供的装饰器once就可以帮助我们快速实现这个功能
技术公司使用AI根据用户对内容的反应来优化他们的推荐。这对于提供内容的公司来说是好事，因为它会导致用户在应用程序上花费更多时间并产生更多收入。 但对公司有利的事情并不一定对用户有利。...为了解决这个问题，Mattei和他的同事开发的方法使用机器学习来通过实例来定义规则。“我们认为，通过实例学习什么是合适的，然后转移这种理解的同时，对在线奖励做出反应，是一个非常有趣的技术问题。”...与传统的推荐系统一样，AI试图通过针对用户的偏好优化其结果并显示用户更倾向于与之交互的内容来最大化其奖励。...由于满足道德约束和用户偏好有时可能是冲突的目标，仲裁者可以设置一个阈值，定义每个人获得多少优先级。在IBM提供的演示中，一个滑块允许父母选择道德原则和孩子的偏好之间的平衡。...这样的改变将使算法能够解决其他类型的问题，例如滤泡沫和技术成瘾，当一个单一的无害的行为（例如在你的手机上检查通知或从一个有偏见的来源读取新闻）在长时间重复或与其他类型的类似行为结合时，会产生不利的影响。
要知道，20 tesla正是建造核聚变发电厂所需的磁场强度。 科学家们预测，它有望产生净功率输出，并有可能开创一个几乎无限的发电时代。...几十年来，人们在实验装置研究上付出了巨大的努力，甚至花费了数十亿美元。 人们都在追求却从未实现的目标是：建造一座产生的能量超过消耗的聚变发电厂。...但是，核聚变实现成功的条件，就必须在极高的温度和压力下对燃料进行压缩。 由于目前没有任何已知材料能够承受这样的温度，因此必须利用极其强大的磁场来约束燃料。...「我们的磁体研发项目在这个规模基础上，很短的时间内完成了全规模磁体的研发。」 团队最后制造了一个接近10吨的磁体，产生了高于20特斯拉，稳定且均匀的磁场。...「然后拆开磁体，看看哪里出了问题，为什么会出问题，以及我们如何进行下一次迭代来解决这个问题......最终结果证明这是一次非常成功的试验。」
另一种方法是使用现有的体系结构来解决类似的问题，并一次性地为手头的任务进行优化。 这里我们描述了一种复杂的神经网络模型细化技术MorphNet，它采用了后一种方法。...MorphNet最初是在一篇论文《MorphNet:深度网络的快速和简单的资源约束结构学习》中提出的，它以一个现有的神经网络作为输入，产生了一个新的神经网络，这个神经网络更小，速度更快，并且针对一个新的问题产生了更好的性能...例如，如果我们扩大50%，那么一个以100个神经元开始并缩小到10个的低效率层只会扩大到15个，而一个只缩小到80个神经元的重要层可能会扩大到120个，并有更多的资源来工作。...基线方法是使用一个宽度倍增器，通过均匀地缩小每个卷积（红色）的输出数量来权衡精度和触发器。MorphNet 方法的目标是直接 FLOPs，并在缩小模型时产生更好的权衡曲线（蓝色）。...此时，您可以选择一个 MorphNet 网络来满足较小的 FLOP 预算。或者，您可以通过将网络扩展回原始的 FLOP 成本来完成这个周期，从而在相同的成本（紫色）下获得更好的准确性。
递归策略只需少量的代码就可描述出解题过程所需要的多次重复计算，大大减少了程序的代码量。递归的优势在于用有限的语句来定义对象的无限集合，用递归思想写出的程序往往十分简洁易懂。...递归需要有边界条件，递进前进段和递归返回段，当边界条件不满足时，递归前进；当边界条件满足时，递归返回（使用递归时，不必须有一个明确的递归出口，否则递归将无限进行下去）。...如果能保存已解决的子问题的答案，而在需要时再找出已求得的答案，这样就可以避免大量的重复计算，节省时间。可以用一个表来记录所有已解的子问题的答案。...解问题P的最朴素的方法就是枚举法，即对E中的所有n元组逐一地检测其是否满足D的全部约束，若满足，则为问题P的一个解。但显然，其计算量是相当大的。 6....分支限界法与回溯法的不同 （1）求解目标：回溯法的求解目标是找出解空间树中满足约束条件的所有解，而分支限界法的求解目标则是找出满足约束条件的一个解，或是在满足约束条件的解中找出在某种意义下的最优解。
可花费的脚本与BIP16中的交易输出相同，但被已到了witness字段中。...不需要签名这个资金交易，他们就可以创建另一个交易，时间锁定在未来，花费2-of-2的多重签名输出至第三方(花费交易)。ALice和Bob将签署花费交易，并交换签名。...不需要进一步的操作，花费交易将在时间戳到达之后被确认，并根据原始合同释放资金。...BIP62 的设置不可能修复交易延展性，因为花费交易不可能在双方没有签署资金交易的情况下创建。如果Alice比Bob早一步展示资金交易签名，Bob可以无限期的锁定资金，而无需签署任何花费交易。...矿工将要解决一个复杂的非线性优化问题:以找到一组符合两者的最大交易费，且钱包无法知道需要支付多少交易费，因为此时的交易费依赖于当矿工使用交易产生区块时，这两个条件哪个条件受到最高约束。
设计领域经验丰富的领导者认识到这是一个复杂的、多方面的问题，需要各种能力和技术来解决。简单的结构或语义工具和方法只能捕获简单的问题，而且会产生大量的误报信息，需要设计人员进行检查。...一个完善的解决方案应该是辅助和帮助设计团队创建设计约束条件，覆盖设计需求，使其满足功耗、性能和面积目标，同时最小化由于时钟或时序问题而导致的其他风险。...ConCert 的约束验证方法不同于当今市场上可用的传统工具。传统工具主要是通过使用数千条规则来关注语法和基本正确性的 SDC linter。这总是会在输出报告中产生大量噪音。...为了规避这些问题并帮助在 ASIC 周期的早期阶段仿真设计（无需通过 SDF 进行延迟反标），Excellicon 开发了一种 ABSV（基于断言的 SDC 验证）功能，其中相关的时序约束被转换为可在仿真期间使用的...设计人员必须找到一种重新分配预算的方法，以解决False路径的时序问题；手动完成的方式会导致长时间的迭代，并且通常是芯片的次优时序。
问题 问题 《Command line command to auto-kill a command after a certain amount of time》 中的回答提出了一种从 bash 命令行中为长时间运行的命令设置超时的方法...是否存在一种方法能够在满足以下条件的情况下对通常耗时长但有时运行快（"tlrbsf"）的命令设置超时： 使用 bash 实现（其他问题已有 Perl 和 C 的答案） 当出现以下两种情况之一时终止：tlrbsf...命令执行完毕，或者超时时间到达 不会尝试杀死不存在或已停止的进程（可选条件：在杀死失败时不产生错误信息） 不强制要求是一行命令 可在 Cygwin 或 Linux 环境下运行 另外，若能实现以下加分项更好...如果是，请分享你的代码。如果不是，请解释原因。 我已经花费一段时间试图改进上述示例，但现在似乎触及到了我 bash 技能的极限。 回答 你大概是在寻找 coreutils 中的 timeout 命令。...这样做的目的是防止命令无限制地运行，导致系统资源被长时间占用或其他问题。 笔者写了一个脚本 tlrbsf.sh 来充当提问者描述的 tlrbsf 命令，如下： #!
一般地，当算法在处理信息时，会从输入设备或数据的存储地址读取数据，把结果写入输出设备或某个存储地址供以后再调用。 算法是独立存在的一种解决问题的方法和思想。...输出: 算法至少有1个或多个输出。 有穷性: 算法在有限的步骤之后会自动结束而不会无限循环，并且每一个步骤可以在可接受的时间内完成。 确定性：算法中的每一步都有确定的含义，不会出现二义性。...可行性：算法的每一步都是可行的，也就是说每一步都能够执行有限的次数完成。 算法设计的要求 正确性： 算法至少应该具有输入、输出和加工处理无歧义性、能反映问题的需求、能够得到问题的正确答案。...时间效率高和存储量低： 时间效率指的是算法的执行时间，存储量需求指的是算法在执行过程中需要的存储空间。设计算法应该尽量满足时间效率高和存储量低的需求。...经过大量分析，前辈们总结出一个算法在计算机上运行时所消耗的时间取决于以下因素： 1.算法采用的策略、方法 2.编译产生的代码质量 3.问题的输入规模 4.机器执行指定的速度 3、
(2)输出：算法产生至少一个量作为输出。 (3)确定性：组成算法的每条指令是清晰，无歧义的。 (4)有限性：算法中每条指令的执行次数是有限的，执行每条指令的时间也是有限的。...例如操作系统，是一个在无限循环中执行的程序，因而不是一个算法。 操作系统的各种任务可看成是单独的问题，每一个问题由操作系统中的一个子程序通过特定的算法来实现，当子程序得到输出结果后便终止。...回溯法的效率不依赖于 问题的解空间形式 依赖于：产生x[k]的时间，产生显约束的x[k]值的个数，计算上界函数约束的所有x[k]的个数，计算约束函数的时间 O(g(n))：f(n)存在正常数 c和...算法是由若干条指令组成的有穷序列，且要满足输入、输出、确定性、有限性四条性质。 大整数乘积算法是用 分治法 来设计的。...2.输出：算法产生至少一个量或作为输出 3.确定性：组成算法的每条指令是清晰的，无歧义的 4.有限性 :算法中每条指令的执行次数有限，执行每条指令的时间也有限 5.可行性 考虑算法的好坏主要有以下几点
然而实数的精度是无限的，而计算机能够表达的精度是有限的，这就涉及到许多数值计算方法的问题。因此机器学习中需要大量的数值运算，通常指的是迭代更新求解数学问题。常见的操作包括优化算法和线性方程组的求解。...有的时候我们的映射函数可能输入和输出均是矢量，即 ? ，这时候为表示所有输出与输入各坐标的偏导数，我们就需要雅可比矩阵(Jacobian matrix)， ? ,定义为： ? 什么是海森矩阵？...这时候我们可以利用KKT算法将有限制条件的极值问题转化为无限制条件的极值问题，然后我们就可以用之前处理无限制条件的极值问题的方法来解决这个问题。 KKT算法可以看做是是拉格朗日乘子法的一种推广形式。...我们通过优化无约束的广义拉格朗日解决约束最小化问题，即求出 ? 与如下函数有相同的最优目标函数值和最优集x ? 这是因为当约束满足时，即 ? 而违反任意约束时， 最大值为零 ?...而违反任意约束时， ? 由此我们也可以得出拉格朗日式子取极值的必要条件： 广义Lagrangian的梯度为零。 所有关于x和KKT乘子的约束都满足。 不等式约束显示的”互补松弛性”： ?
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