海盗分金,GPT-4初露锋芒GPT系列模型横空出世后,其是否真实具有思考和推理的能力一直被业界关注。GPT-3.5在多条狗问题和海盗分金问题上表现糟糕。GPT-4在这两个谜题上给出的答案令人惊喜,甚至能给出海盗分金问题的详细解析解。GPT-4表现出色,令人印象深刻。它不仅能给出海盗分金问题的正确答案,还能给出详细的步骤解析。这似乎表明GPT-4具有一定的逻辑思维和推理能力。但是,我们仍然需要采取谨慎态度。理由在于GPT-4的答案可能依赖于大量的数据积累,而非对知识的深度理解与总结。爱因斯坦谜题,记忆胜过思考针对爱因斯坦谜题,在原始参数下GPT-4表现完美。但是一旦修改谜题数据,GPT-4的表现

第一章：数字逻辑在电路中如何实现？逻辑电平与电压值有什么关系？数字逻辑在电路中是通过开关的开闭或者电平高低来实现。而逻辑电平是对应一定范围的电压值；如在课本中举例的CMOS器件：0-1.5V对应低电平，3.5-5V对应高电平。第二章：问题1：逻辑函数的表示方法都有哪些？1、逻辑真值表：输入逻辑变量所有取值的组合与其对应的输出逻辑函数值构成的表格；2、逻辑函数表达式：用与、或、非等运算组合起来，表示逻辑函数与逻辑变量之间关系的逻辑代数式；3、逻辑图：用与、或、非等逻辑符号表示逻辑函数中各变量之间的逻辑关系所得到的图形；4、波形图：对输入变量随时间变化的每一种取值，求出相应的输出值，并将输入和输出

人工智能AI有人热情膜拜，有人畏惧如虎，AI的发展已经进入高层面的快车道，技术更新迭代日新夜异，技术无罪也无善恶，曾经科幻未来的人机交流，共生共存如今在我们的脑海中已经有了轮廓的意识感想，科技是第一生产力，无人能脱离科技之外。图片来源：chat.Openai最新的聊天AI-ChatGPT一经上线就引爆了科技狂徒和AI探索爱好者的热情，不到一周用户新增过100万，在与AI聊天中写代码，文档需求，感情治疗和离奇怪论成了搜索热榜，很多人陷入ChatGPT疯狂回答的循环中，就连其创始人之一的埃隆.马斯克（ElonMusk）也不禁感叹：我们离强大而危险的人工智能不远了。ChatGPT有什么神奇魔法，吸引

人工智能AI有人热情膜拜，有人畏惧如虎，AI的发展已经进入高层面的快车道，技术更新迭代日新夜异，技术无罪也无善恶，曾经科幻未来的人机交流，共生共存如今在我们的脑海中已经有了轮廓的意识感想，科技是第一生产力，无人能脱离科技之外。图片来源：chat.Openai最新的聊天AI-ChatGPT一经上线就引爆了科技狂徒和AI探索爱好者的热情，不到一周用户新增过100万，在与AI聊天中写代码，文档需求，感情治疗和离奇怪论成了搜索热榜，很多人陷入ChatGPT疯狂回答的循环中，就连其创始人之一的埃隆.马斯克（ElonMusk）也不禁感叹：我们离强大而危险的人工智能不远了。ChatGPT有什么神奇魔法，吸引

最近在同行微信群中，不少新人关心做仿真是不是有前景，要不要转行其他领域之类的问题。对于相关问题，自己做了几点思考总结。1就业选择仿真相关岗位主要在制造业的研发部门，建筑、能源、医疗等领域也有人才需求。少量分布于软件开发商、软件代理商、仿真技术咨询等附属领域。在制造业，仿真需求强的领域通常具有以下特点：问题复杂，难以靠人的经验解决性能指标对于产品市场竞争力是关键因素设计缺陷的代价极高实验成本高昂，难以做实验甚至不可能做实验存在合规和认证要求行业选择上，尽可能选择研发投入大、符合产业升级发展方向的高新技术行业，避免主要竞争力为低人工成本的传统行业。高能耗高污染低附加值的夕阳行业更是应该尽可能避免。

1背景介绍1.1要解决什么问题系统文档是当前对业务系统知识进行沉淀的主要手段。由于业务系统快速迭代或者人员的流动，文档缺失、风格各异、没有与迭代同步更新等问题十分常见，文档质量也是因人而异。随之而来的是研发效率、产研协作效率、质量等一系列的问题，在团队人员流动频繁的情况下尤为突出。图片图为研发流程示意图，绿色箭头部分是理想、高效的流程；但是由于不同角色间的信息差异，某一知识若不能从知识库中获取，就会存在红色箭头部分的逆向流程，需要各角色来回沟通确认；这样的知识越多，逆向流程越多，研发流程越长，效率越低1.2业务系统背景去年，我们使用领域驱动设计（Domain-DrivenDesign，DDD）

Vitalik对“信任模型”的思考许多区块链应用程序最有价值的属性之一是去信任：应用程序能够以预期的方式继续操作，而不需要依赖特定的参与者以特定的方式进行操作。即使他们的利益可能会改变，并推动他们在未来以一些不同的意想不到的方式行事。区块链应用程序从来不是完全去信任的，但是有些应用程序比其他应用程序更接近去信任。如果我们想使信任最小化变成现实，我们需要有能力去比较不同程度的信任。首先，我对信任的简单一句话的定义：信任是对他人行为的任何假设的使用。当我们运行一段别人写的代码，是我们相信他们诚实的写了代码，或者至少存在足够多的人检查了这段代码。为了分析区块链协议，我倾向于将信任分为四个维度：我们需

监控的选型：1.首先是拉模式（例如prometheus）和推模式：拉可以随意控制拉取频率和指标，可大可小，推的话收集者可以下发改变推频率的指令，实现比较麻烦；拉失败快速知道客户端节点agent监控异常，推的话只能看哪个节点没上报比较麻烦；拉模式下客户端agent只需要读取数据放到指定地方即可，不管发送，避免像推一样推失败导致进程整体退出；拉模式需要知道从哪拉，可以借助k8s实现，推模式需要知道往哪推，需要通过watch长连接监听注册的接收者节点的状态（如果不监听，agent推送数据失败没问题，就重新选择一个接收点推送，并随机一段时间后重新从注册中心拉取数据，但是接收节点添加新节点了呢，能不能手

这个问题非常有趣，不是SpringMVC的问题，是实际开发中混合使用了两种请求方式暴露出来的。问题场景功能模块中，提供两个Http服务。一个是列表查询（application/json请求），一个是列表导出（表单请求）。运行环境发现个问题：MVCmodel新添加的属性，类似的Http请求，一个有值，一个没有代码如下：/***application/json请求。这种情况param.field2有值✔*@paramparamRequestResponseBodyMethodProcessr处理HttpServletRequest参数*/@PostMapping(value="query")pub

BoT-SORT与Strong-SORT论文对比及思考总结接上篇BoT-SORT论文阅读笔记并对Strong-SORT论文研读与BoT-SORT的更新点对比有了以下的思考总结Strong-SORT论文Strong-SORT代码通过这两篇论文的阅读以及对作者提供的代码也有细致的通读理解，BoT-SORT代码是基于ByteTrack的基础上进行改进，而Strong-SORT代码是基于原生DeepSort修改，两篇论文有其相似的更新点论文的改进点方向大致都类似（KF、CMC、Reid特征融合）一、相同点1、两者都使用了EMA的方式来对特征进行更新，对于特征池的概念也就没有了，使用的是前一次EMA特征