**python中map()函数总结**1.关于map()函数（1）map函数是python中的一个内置函数，做映射。（2）map()函数返回的是一个新的迭代器对象，不会改变原有对象！2.语法classmap(object)|map(func,*iterables)-->mapobject||Makeaniteratorthatcomputesthefunctionusingargumentsfrom|eachoftheiterables.Stopswhentheshortestiterableisexhausted.||Methodsdefinedhere:||__getattribute_
🌈个人主页:Aileen_0v0🔥热门专栏:华为鸿蒙系统学习|计算机网络|数据结构与算法|MySQL|💫个人格言:“没有罗马,那就自己创造罗马~”前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击👉跳转到网站#mermaid-svg-8zNV0bTQWOg18iYH{font-family:"trebuchetms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-8zNV0bTQWOg18iYH.error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-8z
2023年是大语言模型和稳定扩散的一年，时间序列领域虽然没有那么大的成就，但是却有缓慢而稳定的进展。Neurips、ICML和AAAI等会议都有transformer结构(BasisFormer、Crossformer、Invertedtransformer和Patchtransformer)的改进，还出现了将数值时间序列数据与文本和图像合成的新体系结构(CrossVIVIT)，也出现了直接应用于时间序列的可能性的LLM，以及新形式的时间序列正则化/规范化技术(san)。我们这篇文章就来总结下2023年深度学习在时间序列预测中的发展和2024年未来方向分析Neurips2023在今年的NIPs
👀日报&周刊合集|🎡生产力工具与行业应用大全|🧡点赞关注评论拜托啦！👀大模型近期重大进展：百川、讯飞、智源发布新模型，GLM-4、DeepSeek上线开放平台，GoogleBard反超，Mixtralmedium泄露，真的很热闹…https://www.baichuan-ai.com/1月29日，百川智能发布超千亿参数的大语言模型Baichuan3。根据官方消息，Baichuan3在多个权威通用能力评测如中表现出色：在中文任务上更是超越了GPT-4，在数学和代码专项评测同样表现不错⋙点击了解详情https://xinghuo.xfyun.cn/1月30日，科大讯飞举行星火认知大模型V3.5升级
后台服务配置后台服务部分的需要配置跨域设置，主要以IIS7.0为例，首先在需要调用的接口服务中添加HTTP相应头文件，进行跨域设置： 将以下配置逐个添加至配置项中："Access-Control-Allow-Credentials": "true", "Access-Control-Allow-Headers":"Accept,X-Access-Token,X-Application-Name,X-Request-Sent-Time", "Access-Control-Allow-Methods": "GET, POST, OPTIONS", "Access-Control-Allo
目录一、基本用法：二、具体到题目中如何应用1、数的范围2、递增三元组3、数组元素的目标和一、基本用法：lower_bound()用于二分查找区间内第一个大于等于某值(>=x)的迭代器位置upper_bound()用于二分查找区间内第一个大于某值(>x)的迭代器位置函数前两个参数分别是已被排序的序列的起始迭代器位置和结束迭代器位置，将要被查询的范围为[first,last)，是一个左闭右开区间的范围。第三个参数则是需要搜寻的元素的值。最后返回查询成功的迭代器的地址。搜索的序列当中若无合法答案返回last迭代器地址注意点：返回的是地址，不是那个要查找的数的下标。所以就注定了在这个函数的后边就要减去
说在最前面：这是我根据B站的教学视频整理的笔记，视频里面的代码都是自己手敲、经过调试而且没有错误的 B站教学视频链接：（学完必会）Androidstudio基础，从入门到精通，学完小白也能会_哔哩哔哩_bilibili总结2正在奋笔疾书ing~ 未完待续目录一、基本应用 build.gradle文件修改APP的图标和名称Log方法和LogCat窗口的使用新建activity创建布局文件在布局中新建按钮在活动中显示布局在manifest.xml对活动进行注册添加按钮添加菜单二、Intent实现活动跳转1.显式intent2.隐式Intent2.1.隐式初步应用2.2.隐式intent应用之访问外
RabbitMQ一、RabbitMQ是什么？为什么要使用它？ 1.Rabbitmq属于消息队列中的一种，常用的消息队列技术还有kafka，RockerMq等等。Rabbitmq的稳定性比较强。 2.消息队列主要帮我们解决了系统的高并发问题，可以提高系统的性能。（1）异步消息队列中有两个重要的概念，一个是生产者，负责生产消息到MQ，一个是消费者，负责消费消息。当生产者生产完消息之后，可以放到MQ中，而不用等待消费者的回应，进而生产者可以继续做其他的事情。消费者只需监听这个MQ，就可以完成消息的异步消费，这样可以大大提升系统的效率。（2）解耦MQ可以实现系统与系统之间的解耦。例如现在有一个订单
▌01. OpenAISora视频生成模型技术报告总结 •不管是在视频的保真度、长度、稳定性、一致性、分辨率、文字理解等方面，Sora都做到了SOTA（当前最优）。•技术细节写得比较泛（防止别人模仿）大概就是用视觉块编码（visualpatch）的方式，把不同格式的视频统一编码成了用transformer架构能够训练的embeding，然后引入类似diffusion的unet的方式做在降维和升维的过程中做加噪和去噪，然后把模型做得足够大，大到能够出现涌现能力。•简单来说，在别家做视频模型的时候还是基于“小”模型的思路（基于上一帧预测下一帧，并且用文字或者笔刷遮罩做约束）的时候，OpenAI
文章目录技术交流一、基础篇二、大模型（LLMs）进阶三、大模型（LLMs）LangChain四、大模型分布式训练五、大模型（LLMs）推理用通俗易懂的方式讲解系列大模型应该是目前当之无愧的最有影响力的AI技术，它正在革新各个行业，包括自然语言处理、机器翻译、内容创作和客户服务等，正成为未来商业环境的重要组成部分。截至目前大模型已超过200个，在大模型纵横的时代，不仅大模型技术越来越卷，就连大模型相关岗位和面试也开始越来越卷了。年前，我们技术群组织了一场算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂同学、参加社招和校招面试的同学，针对大模型技术趋势、大模型落地项目经验分享、入门大模型算法岗该如何准
