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🔥51CTO热榜:2024-12-30
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51CTO
超越ControlNet++!腾讯优图提出动态条件选择新架构
在论文中,研究从定量和定性的角度证明了现有的专注于可控生成的研究仍然未能充分利用多种控制条件的潜力,导致生成的图像与输入条件不一致。
09:39
51CTO
CMDB多模型探索,痛并快乐着!
CMDB并非孤立存在,它需要与IT服务管理(ITSM)工具紧密集成,以支持工单审批和流程管理。通过优化流程、架构和场景的依赖关系,可以显著提高CMDB中资产数据的准确性。
09:39
51CTO
谷歌劈柴立军令状:必斩OpenAI,夺回第一!
谷歌CEO劈柴在年度战略会议上放出狠话,2025年将是AI领域生死存亡之年。一场足以改变AI未来走向的巅峰对决,即将在2025年全面打响。
09:39
51CTO
北大数学家独作论文登数学顶刊!袁新意统一了算术与几何Bogomolov猜想
在困扰数学界多年的Uniform Bogomolov猜想问题上取得重要进展。
09:39
51CTO
一起聊聊创建线程的八种方法
无论是为了提高程序运行效率,还是为了处理复杂的并发任务,我们都需要在代码中使用线程。但如果你只知道 Thread 和 Runnable 两种方式,那可就有点落后了。
09:39
51CTO
一行代码解决跨平台噩梦!C++17 帮你一键搞定
在 C++17 之前,这就像是在黑暗中摸索。但现在有了 __has_include 这个神奇的工具,它就像是给你配了一个文件探测器!
09:39
51CTO
CPO薪资倒挂CEO,创业公司薪酬情况大起底
事实上,CEO薪酬不仅远远落后CPO(首席产品官,Chief Product Officer)。
09:39
51CTO
Python 循环结构精华五点
本文我将详细讲解Python循环结构的五大精华点,并通过实际代码示例来展示它们的应用。
09:39
51CTO
OpenAI微软「秘密协议」首次曝光:盈利超过1000亿美元就是AGI!
AGI有「定义」了!OpenAI和微软秘密协议曝光:「当OpenAI开发出能够产生至少1000亿美元利润的AI系统时,就是AGI时刻。」不过,OpenAI或许要在2029年才能盈利,期间还会亏损数十亿,所以理论上离AGI还很远。
09:39
51CTO
Redis 和 MySQL 事务的区别是什么?
Redis 事务与关系型数据库(RDBMS,比如MySQL)事务在设计理念、实现机制和功能特性上存在显著差异。这篇文章,我们将详细对比两者主要区别。
09:39
51CTO
突发!刚刚,OpenAI裂变成了两块:一块营利,一块非营利
今年年中时,就有媒体预测 OpenAI 将在 2025 年转为营利性机构,但似乎这一进程不得不加快了。这一切来的似乎太早,OpenAI 对于新架构的表述也立刻引发了争议,并且网友的评论整体偏向负面。
09:39
51CTO
视觉语言模型易受攻击?西安交大等提出基于扩散模型的对抗样本生成新方法
大型视觉语言模型(VLMs)在图像生成文本和文本生成图像等任务中表现出色,广泛应用于自动驾驶、视觉辅助和内容审核等领域。然而,VLMs 对对抗攻击高度敏感,可能引发安全隐患。因此,评估其对抗鲁棒性至关重要。
09:39
51CTO
推荐几个不错的 Linux 服务器管理工具
今天大姚给大家分享三款不错的 Linux 服务器管理工具,希望可以帮助到有需要的同学。
09:39
51CTO
可在手机终端部署,人大等提出全新人物图片保护模型RID
本文中,中国人民大学和 Sea AI Lab 联名提出名为 RID 的全新人物图片保护模型,通过一个提前训练的小网络实现输入图片输出扰动的方式,在 RID 范式下,图片的防定制化保护只需要几十毫秒并且可以在用户手机终端部署。
09:39
51CTO
一文读懂 NVIDIA GPU 产品线
NVIDIA 拥有数十款功能各异的 GPU 产品,可用于部署和运行不同规模的机器学习模型,从边缘设备到大规模数据中心,几乎涵盖了所有应用场景。
09:39
51CTO
OpenAI科学家:现有模型+后训练足以产生黎曼猜想的新证明
GPT-4可以完成人类需要几秒或几分钟的任务;o1 可以完成人类需要若干小时完成的任务,也就是可以用“AGI小时”衡量的任务;明年,模型可能会实现AGI日,并在3年后实现AGI周,能够解决重大的开放问题。
09:39
51CTO
Go 语言微服务框架 Kratos 操作 MySQL 和 Redis
本文我们以 XORM 和 Go Redis 为例,介绍 Kratos 微服务框架怎么集成 XORM[1] 和 Go Redis[2] 操作 MySQL 和 Redis。
09:39
51CTO
ASP.NET Core 实战:基于 Jwt Token 的权限控制全揭露
通过结合ASP.NET Core和JWT,我们可以构建出一个安全、高效的权限控制框架。这种架构模式使得权限控制更加灵活和可扩展,同时也便于维护和扩展。希望本文能够帮助读者了解如何整合两者,打造出一个优秀的Web应用。
09:39
51CTO
多模态大模型:算法、应用与微调
为了实现这个任务,我们需要使用Python的爬虫和文件操作相关的库。首先,使用requests库获取数码兽图鉴页面的HTML内容,并使用BeautifulSoup库解析HTML,以便对页面进行提取信息。
09:39
51CTO
一文解读贝塞尔修正:样本方差为何用 n−1而非n?
当样本均值大于总体均值时,低值部分的数据点会比总体均值更接近样本均值,依然导致方差的低估。同样地,由于正态分布的对称性,低估的区域依然大于高估的区域,因此我们通过将偏差除以 n−1 来修正这种低估,确保样本方差是总体方差的无偏估计。
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