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java 后端开发 编程

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2024年10月

  • 10.07 09:36:45
    发表了文章 2024-10-07 09:36:45

    常见的8种数据结构

    常见的数据结构包括数组、链表、队列、栈、树、堆、哈希表和图。
  • 10.07 08:58:05
    发表了文章 2024-10-07 08:58:05

    深度学习之视频中的姿态跟踪

    基于深度学习的视频姿态跟踪是一项用于从视频序列中持续检测和跟踪人体姿态的技术。它能够识别人体的2D或3D关键点，并在时间维度上进行跟踪，主要应用于人机交互、体育分析、动作识别和虚拟现实等领域。
  • 10.07 08:55:34
    发表了文章 2024-10-07 08:55:34

    深度学习之3D人体姿态预测

    基于深度学习的3D人体姿态预测是指利用深度学习模型，从图像或视频中自动估计人体的三维骨架结构或关节点位置。此任务在增强现实、动作捕捉、人体行为识别、虚拟现实等多个领域中有广泛应用。
  • 10.06 08:58:14
    发表了文章 2024-10-06 08:58:14

    React、Vue.js 和 Angular主流前端框架和选择指南

    在当今的前端开发领域，选择合适的框架对于项目的成功至关重要。本文将介绍几个主流的前端框架——React、Vue.js 和 Angular，探讨它们各自的特点、开发场景、优缺点，并提供选择框架的建议。
  • 10.06 08:53:05
    发表了文章 2024-10-06 08:53:05

    深度学习之代码优化

    基于深度学习的代码优化是一种使用深度学习技术来提升编程代码性能、减少运行时间或资源消耗的方式。通过模型学习大量代码的特征和结构，深度学习可以帮助自动化地识别和应用优化策略。
  • 10.06 08:49:49
    发表了文章 2024-10-06 08:49:49

    深度学习之编程错误自动修复

    基于深度学习的编程错误自动修复（Automated Code Repair Using Deep Learning）是一种利用深度学习技术自动检测、定位并修复代码中的错误的技术。它旨在减少开发者手动调试和修复代码的时间，并提高代码的质量和可靠性。
  • 10.05 09:52:12
    发表了文章 2024-10-05 09:52:12

    单片机的原理与应用

    单片机是一种将计算机的CPU、存储器、输入输出接口等功能集成在一块芯片上的微型计算机，被广泛应用于各类控制系统和智能设备中。
  • 10.05 09:48:01
    发表了文章 2024-10-05 09:48:01

    什么是接口幂等性？如何保证接口幂等性？

    接口幂等性（Idempotency）是指同样的请求被重复执行多次，产生的结果与执行一次的结果相同。换句话说，接口无论被调用一次还是多次，系统的最终状态保持不变。
  • 10.05 09:42:59
    发表了文章 2024-10-05 09:42:59

    联邦学习的简要概述

    联邦学习（Federated Learning, FL）是一种分布式机器学习方法，旨在保护数据隐私的同时，利用多方数据进行模型训练。
  • 10.04 09:46:00
    发表了文章 2024-10-04 09:46:00

    WPF学习之基础知识篇

    WPF（Windows Presentation Foundation）具有一个复杂且强大的架构，旨在提供丰富的用户界面、图形、动画和多媒体功能。
  • 10.04 09:40:22
    发表了文章 2024-10-04 09:40:22

    深度学习之视频内容理解

    基于深度学习的视频内容理解（Video Content Understanding, VCU）是一项关键技术，旨在通过神经网络模型自动分析、解读和提取视频中的语义信息。
  • 10.04 09:32:56
    发表了文章 2024-10-04 09:32:56

    深度学习之视频摘要生成

    基于深度学习的视频摘要生成是一种通过自动化方式从长视频中提取关键片段，生成简洁且有代表性的视频摘要的技术。其目的是在保留视频主要内容的基础上，大幅缩短视频的播放时长，方便用户快速理解视频的核心信息。
  • 10.02 10:32:02
    发表了文章 2024-10-02 10:32:02

    云计算和虚拟化技术

    云计算是指把计算资源、存储资源、网络资源、应用软件等集合起来，采用虚拟化技术，将这些资源池化，组成资源共享池，共享池即是“云”。
  • 10.02 10:26:48
    发表了文章 2024-10-02 10:26:48

    深度学习之任务序列中的快速适应

    基于深度学习的任务序列中的快速适应是指模型在接连处理不同任务时，能够迅速调整和优化自身以适应新任务的能力。这种能力在动态环境和多任务学习中尤为重要，旨在减少训练时间和资源需求。
  • 10.02 10:24:32
    发表了文章 2024-10-02 10:24:32

    深度学习之不遗忘训练

    基于深度学习的不遗忘训练（也称为抗遗忘训练或持久性学习）是针对模型在学习新任务时可能会忘记已学习内容的一种解决方案。该方法旨在使深度学习模型在不断接收新信息的同时，保持对旧知识的记忆。
  • 10.01 11:10:28
    发表了文章 2024-10-01 11:10:28

    深度学习之持续的知识积累与转移

    基于深度学习的持续知识积累与转移是指利用深度学习技术在多个任务或领域中有效地获取、更新和应用知识。这一过程能够提高模型在新任务上的性能，同时减少对大量标注数据的依赖。
  • 10.01 11:07:28
    发表了文章 2024-10-01 11:07:28

    AI人工智能辅助的神经康复

    人工智能辅助的神经康复是通过应用人工智能（AI）技术来改善神经系统损伤患者的康复过程。此领域结合了深度学习、数据分析和机器人技术，旨在提升康复效果、个性化治疗方案和监测进展。

2024年09月

  • 09.30 09:15:38
    发表了文章 2024-09-30 09:15:38

    Proxmox VE (PVE) 主要架构和重要服务介绍

    Proxmox VE (PVE) 是一款开源的虚拟化平台，它基于 KVM (Kernel-based Virtual Machine) 和 LXC (Linux Containers) 技术，支持虚拟机和容器的运行。PVE 还提供高可用集群管理、软件定义存储、备份和恢复以及网络管理等企业级功能。
  • 09.30 09:12:00
    发表了文章 2024-09-30 09:12:00

    深度学习之思维控制的设备

    基于深度学习的思维控制设备是一种创新技术，旨在通过解析脑电图（EEG）等脑信号，使用户能够通过思维直接控制设备。这一领域结合了脑-机接口（BCI）技术和深度学习，广泛应用于医疗、游戏和辅助设备等领域。
  • 09.30 09:10:29
    发表了文章 2024-09-30 09:10:29

    深度学习之脑电图信号解码

    基于深度学习的脑电图（EEG）信号解码是一项重要的研究领域，旨在从脑电图信号中提取有用信息，用于脑-机接口、情绪识别、疾病诊断等应用。
  • 09.29 09:28:55
    发表了文章 2024-09-29 09:28:55

    【Java】智慧工地解决方案源码和所需关键技术

    智慧工地解决方案是一种新的工程全生命周期管理理念。它通过使用各种传感器、数传终端等物联网手段获取工程施工过程信息，并上传到云平台，以保障数据安全。
  • 09.29 09:15:02
    发表了文章 2024-09-29 09:15:02

    深度学习之沉浸式体验增强

    基于深度学习的沉浸式体验增强技术旨在通过智能化手段提升用户在虚拟现实（VR）、增强现实（AR）和混合现实（MR）环境中的体验。
  • 09.29 09:13:41
    发表了文章 2024-09-29 09:13:41

    增强现实中的物体识别与跟踪

    增强现实（AR）中的物体识别与跟踪是实现虚拟内容与现实世界无缝融合的关键技术。
  • 09.28 08:51:05
    发表了文章 2024-09-28 08:51:05

    mysql数据库备份与恢复

    MySQL数据库的备份与恢复是确保数据安全性和业务连续性的关键操作。
  • 09.28 08:48:12
    发表了文章 2024-09-28 08:48:12

    深度学习之虚拟环境生成

    基于深度学习的虚拟环境生成是利用深度学习技术自动创建复杂的三维虚拟场景和环境。这一领域在游戏开发、虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、模拟训练等方面有广泛的应用。
  • 09.28 08:45:24
    发表了文章 2024-09-28 08:45:24

    深度学习之图像去噪与去模糊

    基于深度学习的图像去噪和去模糊是计算机视觉中的重要任务，旨在提升图像质量，去除噪声和模糊。
  • 09.27 09:02:19
    发表了文章 2024-09-27 09:02:19

    决策树和随机森林在机器学习中的应用

    在机器学习领域，决策树（Decision Tree）和随机森林（Random Forest）是两种非常流行且强大的分类和回归算法。它们通过模拟人类决策过程，将复杂的数据集分割成易于理解和处理的子集，从而实现对新数据的准确预测。
  • 09.27 08:59:40
    发表了文章 2024-09-27 08:59:40

    PHP的基本语法是什么样的？

    PHP提供了丰富的变量类型，包括整型、浮点数、布尔值、空值（NULL）、字符串和数组等。了解每种类型的特性和用途对于编写高质量的PHP代码至关重要。
  • 09.27 08:55:49
    发表了文章 2024-09-27 08:55:49

    【Java】全套云HIS源码包含EMR、LIS （医院信息化建设）

    系统技术特点：采用前后端分离架构，前端由Angular、JavaScript开发；后端使用Java语言开发。
  • 09.26 17:32:29
    回答了问题 2024-09-26 17:32:29

    乘风问答官5月排位赛开启！

    踩0 评论0
  • 09.26 08:54:43
    发表了文章 2024-09-26 08:54:43

    深度学习之图像修复算法

    基于深度学习的图像修复算法旨在通过学习和生成模型来填补图像中的缺失或损坏部分。
  • 09.26 08:53:04
    发表了文章 2024-09-26 08:53:04

    深度学习之缺失数据的图像修复

    基于深度学习的缺失数据图像修复是一种通过深度学习技术填补图像中缺失或损坏部分的过程。这种技术在图像处理领域具有重要意义，能够改善图像的视觉质量，并在许多实际应用中发挥作用，如图像恢复、视频编辑和图像生成等。
  • 09.26 08:50:32
    发表了文章 2024-09-26 08:50:32

    React、Vue.js 和 Angular前端三大框架对比与选择

    前端框架是用于构建用户界面的工具和库，它提供组件化结构、数据绑定、路由管理和状态管理等功能，帮助开发者高效地创建和维护 web 应用的前端部分。常见的前端框架如 React、Vue.js 和 Angular，能够提高开发效率并促进团队协作。
  • 09.25 08:54:09
    发表了文章 2024-09-25 08:54:09

    Java中的并发编程是如何实现的？

    Java中的并发编程是通过多线程机制实现的。Java提供了多种工具和框架来支持并发编程。
  • 09.25 08:50:42
    发表了文章 2024-09-25 08:50:42

    深度学习的人机情感交互

    基于深度学习的人机情感交互是一个迅速发展的领域，旨在使计算机系统能够理解和响应人类的情感状态，从而实现更自然、更富有表现力的人机互动。
  • 09.25 08:48:06
    发表了文章 2024-09-25 08:48:06

    深度学习之情感生成与交互

    基于深度学习的情感生成与交互是一个新兴的研究领域，旨在通过深度学习技术生成具有情感的反应，以增强人机交互的自然性和有效性。该技术涉及情感识别、自然语言处理、计算机视觉等多个领域，并在多个应用场景中展现出潜力。
  • 09.24 09:03:19
    发表了文章 2024-09-24 09:03:19

    VB.NET中如何利用ASP.NET进行Web开发

    在VB.NET中利用ASP.NET进行Web开发是一个常见的做法，特别是在需要构建动态、交互式Web应用程序时。ASP.NET是一个由微软开发的开源Web应用程序框架，它允许开发者使用多种编程语言（包括VB.NET）来创建Web应用程序。
  • 09.24 08:54:15
    发表了文章 2024-09-24 08:54:15

    通过深度学习识别情绪

    通过深度学习识别情绪（Emotion Recognition using Deep Learning）是一项结合多模态数据的技术，旨在通过分析人类的面部表情、语音语调、文本内容等特征来自动识别情绪状态。情绪识别在人机交互、健康监测、教育、娱乐等领域具有广泛的应用。
  • 09.24 08:49:49
    发表了文章 2024-09-24 08:49:49

    深度学习之分布式智能体学习

    基于深度学习的分布式智能体学习是一种针对多智能体系统的机器学习方法，旨在通过多个智能体协作、分布式决策和学习来解决复杂任务。这种方法特别适用于具有大规模数据、分散计算资源、或需要智能体彼此交互的应用场景。
  • 09.23 09:15:17
    发表了文章 2024-09-23 09:15:17

    CPU的架构涵盖哪些方面

    CPU（中央处理单元）的架构指的是CPU的设计和组织方式，包括其内部结构、数据通路、指令集、寄存器配置、存储器管理和输入输出等一系列设计原则和技术的综合体现。
  • 09.23 08:56:10
    发表了文章 2024-09-23 08:56:10

    微服务之间的安全通信

    在微服务架构中，服务之间的通信是系统的核心部分。然而，由于服务的分布式和独立性，确保它们之间的通信安全至关重要。
  • 09.23 08:47:08
    发表了文章 2024-09-23 08:47:08

    程序代码设计步骤

    程序的设计过程，并不是立刻就进行代码设计，一般来讲包括设置文件的存放位置、说明书的设计、代码设计、程序测试、程序调试、注释说明。
  • 09.22 10:56:21
    发表了文章 2024-09-22 10:56:21

    C/S架构与B/S架构的适用场景分析

    C/S架构（客户端/服务器架构）与B/S架构（浏览器/服务器架构）在适用场景上各有特点，主要取决于应用的具体需求、用户群体、系统维护成本、跨平台需求等因素。
  • 09.22 10:54:44
    发表了文章 2024-09-22 10:54:44

    基于Vue.js的前端框架有哪些？

    Vue.js 是一款流行的前端 JavaScript 框架，用于构建单页面应用（SPA）。除了 Vue.js 本身，还有许多基于 Vue.js 的前端框架和 UI 库，它们提供了更多的功能和组件，以便开发者能够快速构建应用程序。
  • 09.22 10:50:27
    发表了文章 2024-09-22 10:50:27

    深度学习之可再生能源的效率优化

    基于深度学习的可再生能源效率优化是一种应用先进人工智能技术来提升太阳能、风能、水能等可再生能源的生产和利用效率的策略。
  • 09.21 09:10:04
    发表了文章 2024-09-21 09:10:04

    深度学习之智能电网优化

    基于深度学习的智能电网优化是一种结合先进人工智能技术和电网管理的策略，旨在提高电力系统的效率、稳定性和可持续性。智能电网（Smart Grid）利用深度学习等技术来处理复杂的电力需求数据、生成精准的电力负载预测、优化电力调度、提高故障检测能力，并整合可再生能源资源。
  • 09.21 09:07:58
    发表了文章 2024-09-21 09:07:58

    深度学习之能源消耗预测

    基于深度学习的能源消耗预测（Energy Consumption Prediction Based on Deep Learning）通过对历史能源数据的分析和建模，利用深度学习算法来预测未来的能源需求和消耗。
  • 09.21 09:06:14
    发表了文章 2024-09-21 09:06:14

    神经网络之光线追踪

    基于神经网络的光线追踪（Neural Network-based Ray Tracing）结合了光线追踪算法与神经网络的强大能力，用于加速光线追踪渲染过程，提升图像质量，并降低计算资源消耗。
  • 09.20 09:22:44
    发表了文章 2024-09-20 09:22:44

    为什么使用C++进行机器学习开发

    C++作为一种高性能语言，在某些性能要求极高或资源受限的场景下也具有非常重要的地位。C++的高效性和对底层硬件的控制能力，使其在大规模机器学习系统中发挥重要作用，尤其是当需要处理大数据或实时响应的系统时。
  • 09.20 09:18:46
    发表了文章 2024-09-20 09:18:46

    计算机视觉之图像到图像的翻译

    图像到图像的翻译（Image-to-Image Translation）是指将一种图像从一种表示转换为另一种表示的过程。该任务的目标是在保证图像语义信息的前提下，将图像风格、颜色或其他视觉特征进行转换。该技术在计算机视觉领域具有广泛应用，例如图像风格迁移、图像修复、图像增强、超分辨率、语义分割等。
  • 发表了文章 2024-10-07

    常见的8种数据结构

  • 发表了文章 2024-10-07

    深度学习之3D人体姿态预测

  • 发表了文章 2024-10-07

    深度学习之视频中的姿态跟踪

  • 发表了文章 2024-10-06

    React、Vue.js 和 Angular主流前端框架和选择指南

  • 发表了文章 2024-10-06

    深度学习之编程错误自动修复

  • 发表了文章 2024-10-06

    深度学习之代码优化

  • 发表了文章 2024-10-05

    单片机的原理与应用

  • 发表了文章 2024-10-05

    什么是接口幂等性？如何保证接口幂等性？

  • 发表了文章 2024-10-05

    联邦学习的简要概述

  • 发表了文章 2024-10-04

    WPF学习之基础知识篇

  • 发表了文章 2024-10-04

    深度学习之视频内容理解

  • 发表了文章 2024-10-04

    深度学习之视频摘要生成

  • 发表了文章 2024-10-02

    深度学习之不遗忘训练

  • 发表了文章 2024-10-02

    云计算和虚拟化技术

  • 发表了文章 2024-10-02

    深度学习之任务序列中的快速适应

  • 发表了文章 2024-10-01

    AI人工智能辅助的神经康复

  • 发表了文章 2024-10-01

    深度学习之持续的知识积累与转移

  • 发表了文章 2024-09-30

    Proxmox VE (PVE) 主要架构和重要服务介绍

  • 发表了文章 2024-09-30

    深度学习之思维控制的设备

  • 发表了文章 2024-09-30

    深度学习之脑电图信号解码

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  • 回答了问题 2024-09-26

    乘风问答官5月排位赛开启！

    积极参加
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  • 回答了问题 2024-09-18

    99元云服务器，你最pick哪种新玩法？

    我觉得对于小型应用部署，我可以搭建一个个人博客网站。利用 ECS 实例的稳定性能和可定制性，安装博客平台所需的软件环境，如 Web 服务器（如 Nginx 或 Apache）、数据库（如 MySQL 或 PostgreSQL）等。通过精心设计博客的主题和布局，展示自己的知识和见解，与其他用户进行交流和分享。同时，可以对博客进行优化，提高访问速度和用户体验，例如使用缓存技术、优化图片加载等。其次，在个人项目实践方面，我可以利用 ECS 实例进行一些数据处理和分析项目。例如，收集和存储大量的数据，使用数据分析工具和编程语言（如 Python、R 等）对数据进行清洗、分析和可视化。通过 ECS 实例的强大计算能力，可以快速处理大规模的数据，并得出有价值的结论和洞察。此外，还可以利用 ECS 实例进行机器学习和人工智能项目的实践，训练和部署模型，实现智能预测和决策。99 元套餐的 ECS 实例为个人用户提供了一个强大而经济实惠的计算资源，是一个不错的选择，可以满足小型应用部署和个人项目实践的需求。通过合理利用 ECS 实例的功能和性能，可以实现自己的创意和目标，提升自己的技术水平和实践能力。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-09-06

    听了那么多职业建议，你觉得最有用的是什么？

    职业前辈的肺腑之言往往具有很大的价值。他们以自己的亲身经历告诉我们，要不断学习新技能，保持专业素养的提升。在这个快速发展的时代，技术不断更新换代，只有持续学习，才能不被淘汰。前辈们还强调了人际关系的重要性。在职场中，良好的人际关系可以为我们带来更多的机会和资源。与同事、上司和客户建立良好的关系，不仅能让工作更加顺利，还能为我们的职业发展打下坚实的基础。书籍中的智慧结晶也给了我们很多启示。许多职业发展类书籍提醒我们要明确自己的职业目标。有了清晰的目标，我们才能有针对性地努力，不至于在职业生涯中迷失方向。同时，书籍也教导我们要培养良好的工作习惯，如时间管理、任务优先级排序等。这些习惯可以提高我们的工作效率，让我们更好地应对工作中的挑战。网络上的观点虽然纷繁复杂，但也不乏一些有价值的建议。例如，有人强调要勇于尝试新事物，不要害怕失败。在职业生涯中，我们可能会面临各种选择和机会，勇敢地尝试新的领域和挑战，可以让我们发现自己的潜力和兴趣所在。此外，网络上也有很多关于职业规划的建议，如制定短期和长期的职业目标、定期评估自己的职业发展等。在众多的职业建议中，真正点亮职业生涯之路的忠告是那些能够与我们自身情况相结合，并且具有实际操作性的建议。我们需要根据自己的兴趣、能力和职业目标，筛选出适合自己的忠告，并将其付诸实践。只有这样，这些忠告才能成为推动我们前行的灯塔，引领我们走向成功的职业道路。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-09-06

    全天候24小时无所不知AI助手是如何炼成的？

    在创建部署 AI 助手的过程中，我的感受可以说是非常惊喜和高效。首先，仅需 10 分钟且无需任何编码就能完成创建，这大大节省了时间和精力。整个过程十分便捷，即使没有专业的编程知识也能轻松上手，让更多的组织和个人能够快速拥有自己的 AI 助手，为业务发展提供强大助力。然而，在这个过程中也可能会遇到一些问题。比如，对于一些复杂的业务场景，可能需要更精细的设置和调整，以确保 AI 助手能够准确地理解和回答问题。另外，在与不同平台的对接过程中，可能会出现兼容性问题，需要进一步优化和完善。对于阿里云的这个服务，我有以下建议和反馈：一是提供更多的定制化选项，满足不同用户在不同业务场景下的特定需求。例如，可以增加一些自定义的问题模板和回答格式，让 AI 助手更加贴合业务实际。二是加强对 AI 助手的培训和优化功能。随着业务的发展和用户需求的变化，能够不断提升 AI 助手的回答准确性和智能性。三是建立更加完善的技术支持体系。当用户在创建和部署过程中遇到问题时，能够及时得到专业的指导和解决方案。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-09-03

    100%打赢人类新手，乒乓球机器人靠谱吗？

    与乒乓球机器人对练和与真人对练各有优缺点：一、与乒乓球机器人对练的优点稳定性高：机器人可以始终保持一致的击球力度、速度和角度，不会因为疲劳、情绪等因素而出现波动。这使得你可以进行有针对性的重复训练，提高特定技术的熟练度。例如，如果你想练习接特定速度的快球，机器人可以精确地以相同的速度不断发球，让你有足够的时间来调整动作和反应。可定制性强：可以根据自己的需求调整机器人的发球频率、旋转程度、落点位置等参数。这样能够满足不同水平和训练目标的要求。比如，初学者可以设置较慢的发球速度和较为固定的落点，以便更好地掌握基本击球动作；而高水平选手可以增加发球的难度和变化，提升应对复杂情况的能力。随时可用：不受时间和伙伴的限制，随时都能进行训练。你无需等待其他人的空闲时间，也不用担心找不到合适的对手。无论是清晨、深夜还是周末，只要你有时间和兴致，就可以与乒乓球机器人展开一场训练。二、与乒乓球机器人对练的缺点缺乏灵活性：机器人的击球模式相对固定，虽然可以设置不同的参数，但在应对突发情况和意外球时的反应能力有限。与真人对练相比，它无法像人类选手那样根据场上形势做出灵活多变的击球选择。例如，在比赛中，对手可能会根据你的站位和弱点突然改变击球策略，而机器人则很难做出这样的调整。缺少互动性：与真人对练时，可以进行交流和互动，分享经验和技巧，增加训练的趣味性。而与机器人对练则相对枯燥，缺乏这种人际间的交流和情感互动。此外，真人对手还可以给予你鼓励和反馈，让你更好地了解自己的表现和进步。无法模拟真实比赛场景：乒乓球比赛不仅是技术的较量，还涉及到心理、战术等多个方面。机器人无法模拟真实比赛中的紧张氛围、对手的心理压力以及各种战术变化。因此，单纯与机器人对练可能会导致在实际比赛中应对能力不足。三、与真人对练的优点灵活性高：真人对手可以根据你的表现随时调整击球策略，使训练更加贴近实际比赛情况。他们可以打出各种不同的球路和旋转，让你在应对中提高技术水平和应变能力。例如，在对练过程中，对手可能会突然改变发球方式或击球落点，迫使你迅速做出反应，从而锻炼你的反应速度和决策能力。互动性强：与真人对练可以进行交流和互动，分享经验和技巧，增加训练的趣味性。你可以从对手那里学到不同的击球方法和战术思路，同时也可以通过交流了解自己的不足之处。此外，真人对手还可以给予你鼓励和反馈，让你更好地了解自己的表现和进步。模拟真实比赛场景：与真人对练能够更好地模拟真实比赛的氛围和压力，让你在训练中逐渐适应比赛的节奏和强度。这种实战经验对于提高比赛成绩至关重要。例如，在与高手对练时，你可以感受到比赛的紧张气氛，从而锻炼自己的心理素质和抗压能力。四、与真人对练的缺点时间和伙伴限制：与真人对练需要找到合适的伙伴，并且双方的时间要协调一致。这可能会受到很多因素的影响，如工作、学习、生活等，导致训练时间不固定。此外，如果你的水平较高，可能很难找到与之匹配的对手，从而影响训练效果。水平差异：与不同水平的真人对手对练，可能会出现水平差距过大的情况。如果对手水平过高，你可能会一直处于被动挨打状态，难以提高自己的技术；如果对手水平过低，又无法给你足够的挑战。因此，在选择真人对手时，需要考虑双方的水平差异，尽量选择与自己实力相当或略高于自己的对手。情绪和状态影响：真人对手的情绪和状态会对训练产生影响。如果对手情绪不好或状态不佳，可能会影响训练的质量和效果。
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  • 回答了问题 2024-08-14

    电子书vs传统纸质书，你更喜欢哪种阅读方式？

    我个人的习惯来说还是更喜欢纸质书。电子书：优点：电子书具有方便携带、存储方便的特点，读者可以随时随地进行阅读，而不必担心书籍的重量和体积。此外，电子书的价格通常比纸质书便宜，而且很多电子书平台还提供免费的书籍和借阅服务，降低了阅读成本。电子书还具有强大的搜索功能，读者可以快速找到自己需要的内容，提高了阅读效率。同时，电子书的字体和排版可以根据个人喜好进行调整，保护视力。一些电子书还具有互动性和多媒体功能，如添加注释、书签、分享等，丰富了阅读体验。缺点：电子书需要电子设备来阅读，如手机、平板电脑等，长时间使用可能会对眼睛造成伤害。此外，电子书的版权保护和安全性也是一个问题，一些盗版电子书可能会存在质量问题。同时，电子书的阅读体验可能不如纸质书，如无法感受到纸张的质感和墨香，缺乏阅读纸质书的仪式感。纸质书：优点：纸质书是一种传统的阅读方式，具有独特的魅力和价值。纸质书的阅读体验更加真实和自然，可以感受到纸张的质感和墨香，让人沉浸在阅读的氛围中。此外，纸质书的排版和设计也更加精美，可以提高阅读的舒适度和享受感。纸质书还具有收藏价值，一些珍贵的书籍和限量版书籍具有很高的收藏价值。同时，纸质书不需要电子设备和网络，不受电量和网络信号的限制，随时随地都可以阅读。缺点：纸质书的价格相对较高，而且需要占用一定的空间来存储。此外，纸质书的重量较大，不便于携带，尤其是在旅行或外出时。纸质书的更新速度较慢，一些新书可能需要等待一段时间才能出版。
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  • 回答了问题 2024-07-10

    国内AI大模型高考数学成绩超GPT-4o，如何看待这一结果？

    对于这一结果，可以从以下几个方面进行分析：大模型的优势和不足：优势：评测结果显示，部分大模型在简单题上的准确率较高，说明它们在一些基础知识和常见题型的理解上表现较好。这可能得益于大模型在大规模数据上的训练，使其对一些常见的数学概念和方法有了较好的掌握。不足：然而，在中档题上的表现一般，反映出大模型在复杂问题的解决能力上还有待提高。数学问题往往需要深入的逻辑推理和灵活的思维方式，这可能是大模型目前所欠缺的。不同模型的差异：GPT-4o和Qwen-72b：这两个模型在两次测试中排名靠前且稳定，显示出它们在数学能力上的较强表现。它们可能具有更好的算法和模型结构，能够更好地处理数学问题。通义千问Qwen2-72b：该模型在两次排名中均超过GPT-4o，表明它在数学领域也有出色的能力。这可能是由于其在训练数据、模型架构或优化算法等方面的独特之处。对教育和研究的启示：教育领域：大模型在数学教育中的应用可以为学生提供更多的学习资源和辅助工具。例如，通过与大模型的互动，学生可以获得即时的反馈和解答，帮助他们更好地理解数学概念。研究领域：评测结果也为大模型的研究提供了方向。研究人员可以进一步探索如何提高大模型在复杂数学问题上的表现，例如改进模型架构、增加训练数据的多样性或引入更先进的算法。然而，需要注意的是，这些评测结果只是在特定的数据集和任务上进行的，不能完全代表大模型在实际应用中的能力。此外，大模型仍然存在一些局限性，如对语义的理解不够深入、缺乏人类的创造力和直觉等。因此，在看待这些结果时，我们应该保持客观和谨慎，同时继续探索大模型在数学和其他领域的应用潜力。
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  • 回答了问题 2024-07-09

    java的官网网址是什么

    Java 的官网是：https://www.oracle.com/java/technologies/
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  • 回答了问题 2024-06-15

    阿里云主力模型直降97%，两百万Tokens进入一元时代，对AI行业有哪些影响？

    加速AI应用的爆发：阿里云通过大幅降低大模型推理价格，旨在加速AI应用的广泛采用。预计大模型API的调用量将会有成千上万倍的增长，这将使得更多的企业和个人有能力使用AI技术，推动AI技术的广泛应用。促进大模型规模化应用：降价举措有助于吸引更多的产品使用者，从而推动大模型的规模化应用。这有助于解决过去由于推理成本过高而制约大模型应用的问题。推动AI技术的商业化进程：降价降低了企业的试错成本，促使更多的企业尝试和使用AI技术。这有利于AI技术的推广和商业化进程，企业可能会更加倾向于采用AI技术来提高生产效率和服务质量。降低企业AI技术的应用成本：降价后，用户现在只需花费1块钱就可以让大模型处理高达300万字的内容，相当于5本《新华字典》的文本量。这显著降低了企业使用AI技术的成本，使得更多的中小企业有能力负担AI技术的应用费用。引发AI技术市场的价格竞争：阿里云的降价举措可能会带动整个大模型赛道进入价格战，进一步推动大模型的普及。这种价格竞争不仅限于阿里云，其他AI技术提供商也可能跟随降价，从而引发整个AI技术市场的价格竞争。改变AI技术的市场格局：降价可能会改变当前AI技术的市场格局。例如，阿里云的降价举措使得其主力模型的价格远低于竞争对手，这可能会对其市场份额产生积极影响。同时，其他AI技术提供商也可能通过降价来争夺市场份额。激发AI技术的研发竞争：随着大模型性能的提升和市场竞争的加剧，可能会看到更多的技术创新和竞争策略的出现。这将有利于推动AI技术的整体发展，为企业和消费者带来更多高质量的AI产品和服务。
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  • 回答了问题 2024-04-20

    你认为一个优秀的技术PM应该具备什么样的能力？

    1、技术理解与掌握能力：技术PM应对所负责的项目涉及的技术领域有深入的了解，能够把握技术方向，理解技术难点，并具备解决技术问题的能力。 2、项目管理能力：这包括制定项目计划、监控项目进度、管理项目风险、确保项目质量等方面的能力。技术PM需要能够合理安排资源，优化工作流程，确保项目按时、按质完成。 3、团队协作与领导能力：技术PM需要与团队成员建立良好的合作关系，激发他们的积极性和创造力。同时，也需要具备领导能力，能够引导团队朝着共同的目标努力。 4、沟通协调能力：技术PM需要与团队成员、客户、上级和其他利益相关者进行有效沟通，及时传递信息，解决问题。此外，还需要具备出色的演讲和报告能力，能够向项目相关方清晰地展示项目进展和成果。 5、决策与问题解决能力：在项目实施过程中，技术PM需要面对各种问题和挑战。他们需要具备快速、准确地做出决策的能力，并能够运用自己的专业知识和经验解决问题。 6、学习能力与适应能力：随着技术的不断发展，技术PM需要不断学习和掌握新的知识和技能。同时，他们还需要具备适应变化的能力，能够应对项目中出现的各种不确定性和变化。 7、创新能力：在竞争激烈的市场环境中，技术PM需要具备创新思维，能够提出新的想法和解决方案，推动项目的创新和发展。
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  • 回答了问题 2024-04-11

    什么是二进制？二进制怎么算？

    二进制是计算技术中广泛采用的一种数制。二进制数据是用0和1两个数码来表示的数。它的基数为2，进位规则是“逢二进一”，借位规则是“借一当二”，由18世纪德国数理哲学大师莱布尼兹发现。当前的计算机系统使用的基本上是二进制系统，数据在计算机中主要是以补码的形式存储的。计算机中的二进制则是一个非常微小的开关，用“开”来表示1，“关”来表示0。 二进制的算法规则主要包括： 加法：二进制加法有四种情况：0+0=0，0+1=1，1+0=1，1+1=10(进位)。减法：二进制减法有四种情况：0-0=0，1-0=1，1-1=0，0-1=1(借位)。乘法：二进制乘法有四种情况：0×0=0，1×0=0，0×1=0，1×1=1。除法：二进制除法有两种情况(除数只能为1)：0÷1=0，1÷1=1。此外，还有逻辑运算，包括与、或、非三种基本逻辑运算。与运算遵循“同1得1，异0得0”的原则；或运算遵循“同0得0，异1得1”的原则；非运算则是将原码取反。 对于更复杂的二进制计算，例如乘法、除法以及涉及多个位的运算，可能需要采用更为复杂的算法，如长乘法、长除法等。在实际应用中，计算机内部通过电路来实现这些基本的二进制运算。 如果需要进行二进制计算，可以使用计算器或者编程语言中的二进制运算功能。例如，在Python中，可以使用bin()函数将十进制数转换为二进制数，也可以使用位运算符进行二进制运算。 理解二进制以及其二进制运算是计算机科学和数字电子学的基础，对于理解计算机如何存储和处理信息至关重要。
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  • 回答了问题 2024-03-15

    程序员为什么不能一次性写好，需要一直改Bug？

    复杂性和变化性：软件开发的复杂性非常高，尤其是在处理大型项目或复杂系统时。代码需要满足各种功能需求、性能需求、安全需求等，同时还需要考虑代码的易用性、可维护性和可扩展性。此外，项目需求可能随时变更，这就要求程序员能够灵活应对，及时修改代码以适应新的需求。 人的局限性：程序员也是人，他们可能会犯错误，或者对问题的理解可能存在偏差。即使是经验丰富的程序员，也难以避免在编码过程中出现疏忽或遗漏。此外，程序员在编写代码时，可能会受到时间、压力、疲劳等因素的影响，这些因素都可能导致代码质量下降。 测试的不完全性：在软件开发过程中，测试是一个非常重要的环节。然而，测试并不能完全覆盖所有可能的情况和边界条件。有些bug可能在特定的情况下才会出现，而这些情况在测试阶段可能没有被发现。因此，即使代码在测试阶段表现良好，也不能保证在实际使用中不会出现问题。 技术的不断进步：软件开发是一个不断发展的领域，新的技术、工具和框架不断涌现。程序员需要不断学习新的知识和技能，以适应这些变化。在掌握新技术的过程中，程序员可能会遇到一些挑战和困难，这也可能导致代码中出现bug。
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  • 回答了问题 2024-02-28

    Spark计算框架的官网地址是什么？

    Spark计算框架的官网地址是 https://spark.apache.org
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  • 回答了问题 2024-02-27

    百问求答幻兽帕鲁专场！回答问题赢天猫精灵IN糖等好礼

    积极参与社区活动
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  • 回答了问题 2024-02-26

    开动脑洞，你最想用Sora生成什么样的视频？

    如果我有机会使用Sora生成视频，我最想生成的是一款高质量的在线教育视频。这款视频将包含丰富的教学内容，以互动和直观的方式展示给学生。通过使用Sora的实时音视频通信功能，我可以实现与学生的实时互动，回答他们的问题，并根据他们的反馈调整教学内容。 此外，我还希望利用Sora的录制功能，将这类在线教育视频保存下来，供那些无法参加实时课程的学生观看。这将大大提高教育的可达性和灵活性，使更多人能够享受到优质的教育资源。
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  • 回答了问题 2024-02-01

    乘风问答官2月排位赛开启！华为 Watch GT3 等你赢！

    必须积极参加社区活动
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  • 回答了问题 2024-01-26

    向量数据库是AI时代浪花还是未来航标？

    在AI时代，数据是基础，而向量数据库正是为处理这些数据提供了有效的解决方案。向量数据库能够高效地存储、查询和检索向量数据，从而加快了机器学习、深度学习等AI应用的训练和推理速度。特别是在处理大规模、高维度的向量数据时，向量数据库的优势更为明显。 然而，随着生成式人工智能的快速发展，如GPTs等模型的出现，它们可以直接从文本生成相应的向量表示，从而减少了对于大规模向量数据库的需求。此外，随着AI技术的进步，越来越多的数据开始以结构化或半结构化的形式出现，这也使得传统的关系型数据库更加适用。 因此，向量数据库是否是AI时代的未来航标，取决于具体的场景和需求。在某些场景下，尤其是非结构化数据处理和大规模向量计算方面，向量数据库仍然具有不可替代的作用。而在其他场景下，随着技术的进步和需求的改变，可能会有更加适合的数据存储和处理方式出现。
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  • 回答了问题 2024-01-25

    你以为的Bug VS 实际的Bug

    以下是我曾经遇到的一些例子： 客户反馈：应用崩溃以为的Bug：客户的设备可能存在兼容性问题，或者应用本身存在内存泄漏。实际的Bug：客户的手机没电了，导致应用崩溃。 客户反馈：数据导入失败以为的Bug：数据格式可能存在问题，或者数据库连接有问题。实际的Bug：客户试图导入的数据量太大，超出了服务器的限制。 客户反馈：表单提交失败以为的Bug：网络问题或服务器过载。实际的Bug：客户在表单中填写了必填项以外的信息。 客户反馈：支付失败以为的Bug：支付网关可能存在问题。实际的Bug：客户的银行卡余额不足。 客户反馈：找不到某项功能以为的Bug：该功能可能被错误地移除或隐藏了。实际的Bug：客户在应用内的搜索框中输入了错误的关键词。
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  • 回答了问题 2024-01-25

    只允许用 AI 写代码，不允许程序员手写，你怎么看这种做法？

    使用 AI 生成代码，而完全不涉及程序员手写代码，可以带来一些潜在的优势和风险。 优势： 效率：AI 能够快速生成大量代码，减少程序员需要花费的时间和精力。创新：AI 可以通过学习大量数据和算法，找到更好的解决方案。一致性：AI 生成的代码具有一致的风格和结构，减少了人为错误。风险： 依赖性：完全依赖 AI 可能导致失去人类程序员的创造力和判断力。安全性：AI 可能无法识别和预防某些安全漏洞。责任：如果 AI 生成的代码出现问题，可能很难确定责任。
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  • 回答了问题 2024-01-25

    预见2024，你对技术革新有哪些猜想？

    对于2024年的技术革新，我们可以做出一些合理的猜想。首先，我们可能会看到更多的生成式人工智能（AI）的应用。生成式AI已经引发了科技界和商业界的广泛关注，其强大的创造力和解决问题的能力将释放出隐藏的效率。此外，随着AI技术的进一步发展，我们将看到更多的企业专注于创建护栏，以减轻AI的风险。 其次，我们可能会看到可持续性成为一种战略需要。特别是在建立人工智能模型的时候，可持续性将成为一个重要的考量因素。此外，随着量子计算技术的发展，我们可能会看到更多的计算能力突破现有的物理限制。 同时，随着技术的进步，我们可能会看到更多的数据科学家和AI研究员出现。这些专业人士将利用生成式AI进行创新的故事叙述，或者解决AI生成内容的伦理影响等问题。 最后，我们可能会看到更高效的人工智能模型。虽然大型语言模型（LLM）如GPT-4具有巨大的参数数量，但随着技术的发展，我们可能会看到更小、更有针对性的模型产生更好的结果。这种趋势可能会导致人工智能模型变得越来越商品化，更多的公司可以用更低的成本运行更好的人工智能模型。
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