酷无极 - CooLWJ

在本章中，我们将全面解析 JVM 的作用、设计目标、在 Java 技术体系中的地位，以及它的演变历史和主流实现，为后续深入理解 JVM 的内部工作机制打下坚实基础。

本文我们介绍 Gin 框架为 JSON 提供的几种易于使用的 API。gin.H 是 map[string]interface{} 的一种快捷方式。

NumPro通过在视频帧上添加独特的数字标识符，将视频时序定位转化为直观的“翻阅漫画”式过程，使Vid-LLMs能够轻松“读取”事件时间线，准确关联视觉内容与相应的时序信息。

OLAP和OLTP是两种不同类型的数据库系统，这篇文章我们将对这两个概念的详细分析，包括它们的定义、区别、使用场景和示例。

在这篇文章中，我们将指导你如何准备用于训练YOLO模型的标注数据，从在图像中标记对象到组织你的数据集。

本文笔者通过示例结合源码的方式介绍了 Netty 开箱即用的内置处理器类，希望对你有帮助。

本文介绍了11个高效的Python网络爬虫工具，每个工具都有其独特的优势和适用场景，通过实际的代码示例，希望能帮助你更好地理解和应用这些工具。

来自法国国家科学研究中心（CNRS）和香港大学的研究人员提出了一种基于柔性磁膜的触觉传感器。

新加坡国立大学团队在20多个场景下做了全面测试，其中最引人瞩目的是：AI可以自动玩手游清日常任务了！

AI编程爆火新品Windsurf诞生了，首创copilots和agents结合新范式，能够深度理解代码库，实时感知程序员的操作。

“等式理论计划”，由陶哲轩本人在2024年9月25日发起，目的是探索按蕴含关系排序的原群（magma）等式理论空间。

QPS，简单来说，就是数据库每秒能处理的查询数量。它直接关系到系统的响应速度和用户体验。而SQL优化，则是提升QPS的重要手段之一。通过优化SQL语句，我们可以减少查询的执行时间和资源消耗，从而提高数据库的吞吐量。

秒杀系统的设计是一个复杂而有趣的过程，需要综合考虑前端、后端、数据库、安全防护等多个方面。通过合理的架构设计、技术选型、编码实现和测试调优，我们可以构建一个高效稳定的秒杀系统，为用户提供良好的秒杀体验。

AI自主研发会真的「失控」了吗？最新研究显示，Claude 3.5 Sonnet和o1-preview在2小时内的研发任务中，击败了50多位人类专家。但另一个耐人寻味的现象是，给予更长时间周期后，人类专家在8小时任务中优势显现。

Redis在缓存、会话存储、计数器、消息队列、分布式锁、地理位置应用、实时排行榜、缓存预热、数据共享和实时数据分析等方面都有着广泛的应用。

可以看到，几个流行的AI工具正在实现科学家们眼中，“我们希望谷歌学术去做的事情”。

滴滴团队在 23 年初就坚定地投身于大模型，致力于数据产品的升级与探索，截至目前，我们已经取得了一些阶段性的成果并成功落地。

本文创新性地提出了 NeuroClips，这是一种用于 fMRI-to-video 重建的新颖框架。

大模型推理的一个关键挑战在于，现实世界常常提出很多开放式和创造性的问题，对于 AI 来说，这是一类很难评估的任务，因为没有「标准答案」或者易于量化的奖励。

超参数是用户在模型训练前需要手动设置的参数，与训练过程中通过算法自动调整的参数（如神经网络中的权重）不同。这些超参数直接控制着训练过程和模型的行为，例如学习率、隐藏层的数量、隐藏层的节点数等。超参数的选择对模型的表现至关重要。

🔥51CTO热榜：2024-11-25