在阅读博客文章的过程中，我开始转向最基本的网络课程，从基础开始。事实证明这是一个非常好的决定。...我的心得： 我用来标记左眼/右眼/鼻子的工具，自己设计的，起来很糟糕，但是很实用。 建立自己的数据对用户界面进行标注是一个非常好的想法。...步骤 3：确保模型在 iOS 上运行 现在有了一个简单的工作模型，我的下一步是确保它能在一个手机上运行，并且运行得足够快。...当我试着使用我自己的 L1 LOSS 损失函数时，呈现的结果比更加标准的MSE loss损失函数差很多。 编写一个数据生成器很有必要。数据扩充很重要。...一旦你把某样模型放到场景中，它就很马上起作用。 ?
二、我的Baidu Comate 体验之旅 作为一名运维呢，我其实对于代码不是很精通，但是对Baidu Comate智能编码助手充满了好奇和期待。本次体验之旅我将作为一个对于代码不熟的人进行体验！...在试用过程中，我深刻感受到了它带来的便利和效率提升。 在 Visual Studio Code 中体验 1.插件启用 首先，我在Baidu Comate中创建了一个账户，并绑定了我的IDE。...中文也可以进行提示 多行代码块推荐 Multi-line Completions 当待触发推荐的上下文，具备明显的完整逻辑关系（如一个新的方法、函数、判断、循环体等），可自动推荐一个逻辑完整的代码块。...并且还帮我生成一个例子 PyCharm 体验 求一个三位数的个位，十位，百位 可以根据意思提示下面代码 ca 自然语言生成代码对话界面 可以检测你的错误并更改 并生成注释，这对于小白来说非常好！...i = 658 print(f"个位的数字是{i % 10}") # 这行代码是正确的，它将打印出8 # 为了得到十位数，我们需要先将i除以10（这样就去掉了个位数），然后再取结果的余数10。
它就像大海中的灯塔，为数学领域的发展指明方向：很多数论和复变函数领域的工作都基于黎曼猜想为真这个前提，因此一旦证明了黎曼猜想，许多其他工作也会得到完整的证明。...黎曼ζ函数可视化 理论上，无法证明是否所有的点都在这两条线上，但是，只要有一个点不在，就能推翻黎曼猜想！ 现在，数学家们已经用计算机验证了最初的15亿个点，全部符合黎曼猜想。...Mehta称，对我来说，这一声明的动机相当不直观，而事实上一切都能奏效几乎是神奇的。...证明存在一个整数c，使得对于任何aquaesulian函数f，形式为f(r)+f(−r)的有理数最多有c个不同的值，并找出c的最小可能值。...这是一个值得注意的函数构造，而且相当难以找到！在509名参与者中只有5人解决了 P6，值得注意的是Tim Gowers在评审这个解决方案时也尝试了一下，但没有找到一个能给出两个不同值的函数。
大多数人可能都知道它真的非常好用，你可以看到他执行过程一切的发生。只需给出一个提示，它就能生成一些很酷的东西。...它使用文件名来理解项目结构，并选择可能需要根据你的提示重构的文件，这也非常好。 此外，它所做的一切，比如创建文件、编辑或运行代码，都需要用户确认，这样你就可以跟踪正在发生的事情，确保一切正确无误。...好了，这次运行正常，所以它也能进行不错的重构，这也很酷。 但是我还发现另一个问题，那就是当游戏结束时没有重新开始的选项，所以我们要求它也添加这个功能。...既然这样，我还想看看它是否能与Next.js一起使用，所以我们来制作一个Next.js的待办事项应用。 让我们先创建一个Next.js项目并在VS Code中打开它。...好了，这个问题也解决了，所以它几乎可以做好所有事情，我真的很喜欢。 现在我觉得它真的非常好用，我是说你还需要什么呢？它运行得很好，非常互动，几乎可以做任何事情，包括处理旧代码库。
第 6 行：这个函数所做的第一件事就是从给出的 languages 文件中读取一行。 第 8 行：这是一个 if 语句，它让你在 Python 代码中做决定。...你可以“测试”一个变量的真假，基于其真假，运行或者不运行这段代码。在本例中，我测试了一行中是否有内容。...main 函数内部又调用了 main 函数。如果一个叫 main 的函数只是跳到顶部，而我在这个函数的底部调用它，它就会回到顶部然后再次运行，这样就会形成一个循环（loop）。...现在看第 8 行，你会看到 if 语句避免了这个函数无限循环。 第 11 行 现在开始定义 print_line 函数，它用来编码 languages.txt 文件中的每一行内容。...第 16 行 在这个脚本的结尾只是用所有正确的参数运行了 main 函数，以保证一切正常运行，避免循环。
1 AI 给出的编程答案“看似不错但错误率很高” 对于这个决定，Stack Overflow 给出的理由是：由于从 ChatGPT 获得正确答案的平均比率太低，发布由 ChatGPT 创建的答案对网站及询问或寻找正确答案的用户来说是非常有害的...另一方面，对于“为什么 Stack Overflow 允许使用 AI 生成的答案”，ChatGPT 最终给出的结论是：“不允许人工智能在 Stack Overflow 上生成答案是一个复杂的决定，需要社区仔细考虑...使用了 ChatGPT 生成代码的开发者“hansonkd”表示，“它非常擅长编码和遵循类型。例如，如果您将 Rust 中的类型更改为一个选项，它将重构代码以正确使用部分选项。...“但最终经过数小时的尝试，它还是无法做到我想做的事：用 Python 构建一个 B 树。”hansonkd 补充道，“它很好地构建了一个二叉树，但将其推广到 B 树却是一个问题。”...Denham 构建了一个名为“Zorbus”的虚拟世界，其中有一个与 GPT-3 非常类似的 AI 角色 Zora，之后 Zora 变得满怀恶意并想要控制世界。
最近，一位朋友在使用Power Query分组对不同地区的数据进行操作（如提取其中货主地区为华中的相关数据），一直运行得好好的，现在却突然出现了错误： 经过检查发现，分组的步骤并没有出错： 那问题出在哪里呢...但是，实际工作中，有时某些地区就是不存在数据的哦，比如，某天的销售，某个地区就是没有发生，但不能因为某天没有数据，就产生错误而无法进一步操作（或影响其他内容的正常运行）。 那怎么办呢？...实际上，这个问题并不在于分组，而是这种叫做“深化”的取数方式： 不了解的朋友可以参考我关于Power Query的数据结构的讲解《重要！很重要！非常重要！...理解PQ里的数据结构（四、根据内容定位及筛选行）》。 我其实一般都不推荐这种读取数据的方式的，因为，一旦对应的数据不存在，它就会报错！而我们往往想要的是一个“空的结果”，而不是错误！...在Power Query里面，功能类似的操作通常有多种，但是，不同的操作，可能得到的结果存在一些细微的差异——这种差异在数据完整的情况下可能没有体现出来，但是，一旦数据缺失或存在其他问题时，可能就会体现出来
wo这周有点懒啊，这才第 2 篇，个人有点事情，本来预计可以更新……1 篇的，︿(￣︶￣)︿ 厂长约我出去玩儿我都拒绝了，我的心里可只有你们哦~ 循环结构是编程中常常使用的结构，当在程序中存在着需要循环执行多次的代码时...1.2 举例说明 一个很经典的例子是计算1+2+3+……+100的结果，但是用 while 循环却不是一种最好的方式，最好的方式相信大家都知道的，就是通过等差数列求和，直接根据求和公式编写程序，所以在这里我们换一个例子...由流程图可知，代码会一直读取输入字符串中的字符并计数，直至读到最后标志字符串结束的 '\n'，具体代码如下 ? 在ubuntu16.04下通过gcc编译执行得到如下结果 ?...这种循环结构比较特殊，常常用于用户登陆密码验证问题，当输入的密码不正确的时候会要求一直输入密码直至正确（当然生活中的密码往往只可以进行有限次的尝试），常常采用如下左图的使用方式 ?...所以在表达式1的位置定义的变量，活动范围仅限于循环中，出了循环，它就无效了。这个从原理上涉及到变量的生命周期，具体的将会在后面的函数的部分讲述。
建立推荐系统的过程如下： ? 首先对数据集进行清理和解析，然后从数据中提取数字特征，在此基础上应用相似度函数来寻找已知食谱的配料与最终用户给出的配料之间的相似度。...在谷歌上快速搜索后，我找到了一个维基百科页面，里面有一个标准烹饪指标的列表，比如丁香、克（g）、茶匙等等。在我的配料分析器中删除所有这些词效果非常好。 我们还想从我们的成分中去掉停用词。...当我们试图从配料表中删除这些“垃圾”词时，如果同一个词有不同的变体，会发生什么情况？ 如果我们想去掉“pound”这个词的每一个出现，但是食谱中的配料却写着“pounds”怎么办？...首先，我在我的项目文件夹中创建了一个没有扩展名的Procfile文件。...; nltk.download('wordnet')" # CMD在容器启动后执行 CMD ["python3", "app.py"] 一旦我创建了docker文件，我就需要构建我的容器—这很简单。
前言 并发编程的目的是为了让程序运行得更快，提高程序的响应速度，虽然我们希望通过多线程执行任务让程序运行得更快，但是同时也会面临非常多的挑战，比如像线程安全问题、线程上下文切换的问题、硬件和软件资源限制等问题...线程安全性 首先我们要明白，要如何界定线程安全和线程不安全，我查找了很多资料，没能找到一个我认为权威又严谨的定义来界定它们，不过我觉得有一个概念可以帮助我们来区分线程安全和非安全：竞态关系。...在《Java并发编程实战》一书中给出了线程安全的定义：当多个线程访问某个类时，不管运行环境采用何种调度方式或者这些线程将如何交替执行，并且在主代码中不需要任何额外的同步或者协同，这个类都能表现出正确的行为...既然它只有一种状态，那就不存在改变的可能，所以不可变对象一定是线程安全的。但是不可变对象，不是所有的域是声明为final类型，它就是不可变的。...当满足以下条件是，对象才是不可变的： 对象被创建以后，其状态就不能改变 对象的所有域都是final类型。 对象是被正确创建的。因为多线程中拿到的对象可能不是一个构建完整的对象。
而且，我认为它的成功可能在告诉我们一些关于人类思维本质的非常基本的东西，我在别的地方也会讨论一下这个话题。...： ChatGPT非常有礼貌地接受更正，如果您再次提出问题，它就会给出正确答案。...但实际结果是错误的： 但是，如果 ChatGPT "咨询一下" Wolfram|Alpha，它当然能够做出正确的选择。 让我们尝试稍微复杂一点的东西： 乍一看，这个结果看起来不错，我倾向于相信它。...它可以给出一个看似很合理的答案： 但是如果没有 "真正理解数学"，ChatGPT 基本上不可能可靠地得到正确答案。...因为一旦 Wolfram|Alpha 将某些东西转换为 Wolfram 语言，它就会得到一个完整、精确、正式的表示，人们可以从中可靠地计算东西。
这就创建了一个可靠的接口来响应当前时间。因此利用 React 来进行状态跟踪。React 擅长在依赖状态发生变化时重新运行函数。这样处理效果很好，但是也面临着性能问题。...这在方案一中并不是问题，因为我们只需要在每个需要时间的组件中运行一个循环，并且是在 React 渲染循环之外运行它，当任何类型的派生状态发生变化时，都会调用一个设置状态来重新渲染组件，所以效率很高。...然后该组件将在每一帧或每当时间更改时运行一个函数以确定新的结果值，如果该值发生更改，将重新渲染。整个流程中唯一真正涉及 React 的是最后一部分，因此计算成本不高。...无论是何原因，一旦当前时间发生变化，就调用 useTimeSelector，以确保方案的可靠性。 另一方面需要保证的是能够依据项目全局时间正确的播放和暂停。...使用这种“时间移动”的方案，可以对任何依赖于时间系统的东西进行测试，包括确保视频被搜索到正确的时间、正确的标题词被突出显，所有的测试都可以比实际时间运行得更快。
我发现中级React开发人员通常不编写测试，即使测试需要5分钟的时间来编写，并且具有中等或高的影响!我将这些情况称为测试的“低垂果实”。试试低垂的果实!!...在实践中，这意味着为所有包含重要逻辑的“独立”函数编写单元测试。我所说的独立函数是指在React组件之外定义的纯函数。 简化程序就是一个完美的例子!...一旦你在依赖项数组中列出了每个依赖项，你可能会发现你的效果运行得太频繁了。例如，该效果可能在每个渲染中运行，并导致无限更新循环。...对于这个问题，没有“一刀切”的解决方案，所以您需要分析您的具体情况，以找出问题所在。我要说的是，如果你的效果依赖于一个函数，那么将该函数存储在ref中是一个有用的模式。...要提高你的造型技巧很难给出具体的建议，但这里有一条:掌握flexbox。虽然flexbox一开始可能有些吓人，但它是一个多功能的、功能强大的工具，您可以使用它创建几乎所有日常开发中需要的布局。
3、DeepSeek V3 作为 RL 设置中的策略模型 现在我们已经了解了 DeepSeek v3 的思考方式，它是 DeepSeek R1 实现的起点，我所说的起点是指它已经创建了 DeepSeek...GRPO 目标 GRPO 的目标函数有两个目标，一个是给出良好的输出（高回报），同时确保训练过程稳定且不会失控。原始函数很吓人，但我们会将其重写为更简单的形式，而不会失去其实际意义。...、答案 G）中的每个答案进行计算，然后将所有这些计算的结果加在一起。 然后是奖励部分。这是对给出良好答案的模型进行奖励的部分。...另一个问题是语言混合，当被问到多语言问题时，模型有时会在同一个回答中混合使用多种语言，导致输出不一致和混乱。如果你用西班牙语问它问题。突然间，它的“思维”就会变成英语和西班牙语的混杂，不太完美！...使用损失函数将其与比较目标标记（计算损失）中的实际下一个标记进行比较。损失越大，意味着预测距离正确标记越远。 在更新模型参数中，反向传播和优化器会调整模型的权重以 改进其预测。
在一个具有良好时间局部性的程序中，被引用过一次的内存位置很可能在不远的将来再被多次引用。在一个具有良好空间局部性的程序中，如果一个内存位置被引用了次，那么程序很可能在不远的将来引用附近的一个内存位置。...一般而言，有良好局部性的程序比局部性差的程序运行得更快。 如下所示的函数sumvec，它对一个向量的元素求和。...其结果是得到一个很好的步长为1的引用模式，具有良好的空间局部性。...1）让最常见的情况运行得快。程序通常把大部分时间都花在少量的核心函数上，而这些函数通常把大部分时间都花在了少量循环上。所以要把注意力集中在核心函数里的循环上，而忽略其他部分。 ...2）尽量减小每个循环内部的缓存不命中数量。在其他条件（例如加载和存储的总次数）相同的情况下，不命中率较低的循环运行得更快。
这样说呢，大家可能不太理解： 比如现在有一个进程被创建了（我们打开一个应用或运行一个程序），但是一直没有被CPU执行，那大家想一下这种情况在我们用户层面看到的是一个什么情况呢？...，我们第一次的代码，是不是一个死循环然后里面一个打印语句，所以它运行的时候是不是要不断的频繁访问显示器这个外设啊？ 但是，我们每次访问显示器的时候，他一定是就绪的吗？...只有while循环判断，while循环判断就是纯计算，所以它不需要访问外设，那只要被调度，就一直处在运行队列里，所以我们查到它的状态总是R状态。 那下面我们就来学习下一个状态——S状态 5....另外呢我们直接有讲过： 任何命令行上启动的进程，都是bash的子进程，所以我们运行一个程序的时候，可以认为是父进程bash创建了一个子进程，让这个子进程去帮忙办事。 那你事办的怎么样，结果如何？...我们改一下代码 假设正确结果是0，如果算法返回值等于0，就返回0，否则，返回3代表返回结果不正确。
缓慢而繁琐的瀑布模型演变成敏捷，开发团队在短时间内完成软件开发，持续时间甚至不超过两周。如此短的发布周期帮助开发团队处理客户反馈，并将其与bug修复一起合并到下一个版本中。...这些活动只能在DevOps中实现，而不是敏捷或瀑布，这就是为什么顶级互联网公司选择DevOps作为其业务目标的前进方向。...这些工具允许质量管理系统完全并行地测试多个代码库，以确保功能中没有缺陷。在这个阶段，使用Docker容器实时模拟“测试环境”也是首选。一旦代码测试通过，它就会不断地与现有代码集成。...在上面给出的Facebook暗启动图表中，您可以看到只打开了一个部署管道，将新功能部署到一组选定用户。 此时剩余的数百条管道全部关闭。 持续监视部署功能的特定用户群，以收集反馈并识别错误。...DevOps的目的是更快速，更可靠地创建质量更好的软件，同时开发，运维团队之间进行更多的沟通和协作。 它是一个自动化过程，允许快速，安全和高质量的软件开发和发布，同时保持所有利益相关者在一个循环中。
许多人已经意识到可以用这种方式制造更节能的硬件，并且也构建了巨大的系统，但真正欠缺的是一个出色的学习结果。因此我认为，在得到一个好的学习算法之前，我们将无法真正利用尖峰神经元做事情。...它是如何产生的？你从研究受限玻尔兹曼机器到试图理解大脑如何工作的路径是什么？ Hinton：我想说，你可能突然间就证明了，更传统的神经网络方法确实行得通。...那个时候，我们突然引起了各种公司的兴趣，他们要招募我们，要么是给予大额拨款，要么是资助创业。通常我会说不，我不想试图从研究中赚取额外的钱，但那次学校骗了我钱的经历，让我想找一些其他的方式来赚钱。...我们无法给出确定答案，因为我们无法做到那么精确，只能给出一个大概。在计算机处理银行业务或操控航天飞机时，我们可不希望那种事情发生，我们很希望计算机能得到完全正确的答案。...一旦学生看到标签和输入之间的关系，那么一个错误标签的错误性就很明显。所以如果它被随机地错误启用了也没关系，但是有一个相变，在这个相变中你必须让它足够好，学生们能明白这个道理。
抽象的目标是“抽象出”那些对于手头想法不重要的东西，从不必要的细节中汲取灵感。如果抽象是漏洞，那些碎片和细节会不断重新声明自己是重要的，无论你试图隐藏它们多少 我开始怀疑是否真的有高度抽象。...但最终，如果你编写一个使用队列的系统，例如，如果它没有正确调整并且输入速率要么没有被正确估计或被限制（并且限制意味着,在不同情况下不同的东西具有不同的影响），该队列将填满并阻塞或溢出。...“减少等待”：无论你运行多少个处理器，你只能在等待某个地方时产生结果。如果你发起I/O请求并立即获得结果，没有延迟，因此无需改进。...它分裂成了一百万个纳米机器人，每个机器人都会飞到或爬到房间里一些看不见的地方。你不需要了解这种功能 - 一旦你开启它就会自动工作。...这些通常被称为_函数式语言_，其中每个函数调用不产生其他影响（不能与其他函数干涉），因此可以作为独立的任务来驱动。Erlang就是这样一种语言，它包括一个任务与另一个任务进行通信的安全机制。
一种实现方式就是让编译器来做这件事，一旦编译器发现需要执行TCO,就把尾递归函数执行转换成一个迭代循环。这意味着尾递归函数的结果只需要占用单个栈帧就能计算出来。内存使用为常量。 ?...当时问题的核心似乎是由于LLVM的不兼容；说实话，他们讨论的很多东西我都无法理解。...的确，RFC的作者承认，到目前为止，在没有TCO的情况下，Rust运行得非常好，而且会一直非常好。 目前为止，显式地由用户控制的TCO还没有加入到rustc。...这些方案的共同思想是实现一个成为"trampoline"的东西。这指的是实际使用迭代循环来替代尾递归函数的抽象。...虽然我很喜欢这个实现中使用trampolining作为一种增量引入TCO的方式，@timthelion[12]已经完成的性能测试[13]表明，相较于手动把尾递归函数转换成迭代循环，使用tramp.rs会导致一个轻微的性能回退
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
