欢迎关注更多精彩关注我，学习常用算法与数据结构，一题多解，降维打击。上期讲到绕任一向量旋转矩阵计算思考与实现点击前往点击前往问题提出之前讲到绕任一向量旋转矩阵实现，原来的向量都是从原点出发，现在把出发点改变成任意一点。除了需要计算旋转矩阵，还可以支持2个旋转矩阵的乘法操作。就是2个旋转矩阵依次作用以后的一个综合结果。问题分析从某点出发沿某一方向旋转实现从原点出发的旋转是已经实现的，我的思路是把坐标系统一平移一个(-x0,-y0,-z0)，然后作用旋转矩阵，最后再平移回去。用公式表示,RT1表示旋转矩阵，O1表示出发点。P′=RT1⋅(P−O1)+O1（1）P'=RT1\cdot(P-O1)+O
看几个知乎大佬的解释之后，有些头绪了。梳理一下自己的理解。1、微分是个什么东西？先从一元微分下手：一元微分是什么？结论：两个身份：线性变化量，是函数变化的逼近从公式可以看出：线性变化量：dy=AΔx函数变化的逼近：引入微分的作用？它能干啥？从两个角度出发来理解：1、研究函数在某点的变化情况古典微分（还没有提出极限）：设想知道x0邻域变化情况，用一个x1去接近它，可以求出fx1-fx0的差值，即Δf。当无限接近的时候，认为Δx=0，推出dy=Δy，dy称y的微分。为了研究变化情况，引入切线斜率（如果知道它斜率就可以知道变化情况），Δy/Δx=dy/dx=A（当年的导数还没有极限）。这其实很矛盾，
在之前的文章中多次提到我们在开发一款低代码平台，主要面向ToB企业，帮助企业完善信息化建设，给企业的数字化转型贡献一份力量。数字化转型的目标是降本增效，同样，效率对我们来说也至关重要，主要体现在：售前能快速提供原型和客户沟通、实施过程中能高效交付、售后遇到的各种问题能立马找到答案。最近，ChatGPT持续火热，每天在推上都能发现新的应用，那么ChatGPT和我们的低代码产品能结合吗？或者说这种大语言模型的思路能给低代码带来怎样的效率提升？其实一些巨头已经这样做了。Salesforce宣布推出新产品EinsteinGPT，这是一种基于LLM技术的产品，它与Salesforce的主要网络应用程序集
在之前的文章中多次提到我们在开发一款低代码平台，主要面向ToB企业，帮助企业完善信息化建设，给企业的数字化转型贡献一份力量。数字化转型的目标是降本增效，同样，效率对我们来说也至关重要，主要体现在：售前能快速提供原型和客户沟通、实施过程中能高效交付、售后遇到的各种问题能立马找到答案。最近，ChatGPT持续火热，每天在推上都能发现新的应用，那么ChatGPT和我们的低代码产品能结合吗？或者说这种大语言模型的思路能给低代码带来怎样的效率提升？其实一些巨头已经这样做了。Salesforce宣布推出新产品EinsteinGPT，这是一种基于LLM技术的产品，它与Salesforce的主要网络应用程序集
我注意到放弃过去10年左右在Java和PHP中使用的OOP风格编程是多么困难。几周以来，我开始尝试golang(双关语)，但我试图对golang的继承原则的组合感到自然。我将如何定义一个有用的接口(interface)来确保所有这些结构都能实现它？我试图想出一个有用的例子，它不涉及狗、人或奇怪的车辆结构......packagemaintypeStorestruct{namestringphonestring}typeHardwareStorestruct{Store}typeFoodStorestruct{Store}typeOnlineStorestruct{Storeurlstr
我使用的编程语言是Java。我一直在过渡到有些困难的C++。“难懂”不在学习中，更多的是“用C++思考”。我看到很多人说你应该先学习C(我在技术上已经知道了)，然后我看到有人说不要跳过C直接去C++。这又不是一个“学习”问题。这是一个“思考”问题；我知道C++的语法，我知道C++中的OOD等等。例如SDL中的这段代码，我可以解释得好像我知道它，但我不能真正“利用”指针:SDL_Surface*hello=NULL;我应该用C编程来“习惯”这个吗？如果我从未使用过来自Java等语言的指针，我应该怎么做才能习惯它们？ 最佳答案 确实，指
我试图了解一些不太重要的promise/异步用例。在我目前正在处理的一个示例中，我有一个从knex查询(thenable数组)返回的书籍数组，我希望将其插入数据库:books.map(function(book){//InsertintoDB});每本书的外观如下:varbook={title:'Booktitle',author:'Authorname'};但是，在我插入每本书之前，我需要从一个单独的表中检索作者的ID，因为这些数据是标准化的。作者可能存在也可能不存在，所以我需要:检查作者是否存在于数据库中如果是，请使用此ID否则，插入作者并使用新ID不过，上面的操作也都是异步的。我
数字化转型是将企业的数据和运营发展到新的敏捷性、控制和价值水平。随着越来越多的企业学会更好地制定战略并实施其现代化计划，数字化转型方法将继续发展。重新思考4个关键的数字化转型重点领域管理现代化工作的工具、战术、系统和架构的数字化转型领域本身也在经历转型，在人工智能、机器学习、DevSecOps、自动化、低代码和其他进步方面实现了新的方法。数字化转型市场上改变游戏规则的能力和开创性的用例不断涌现，这一演变促使CIO们重新思考数字化转型的4种方式。(1)精确调整以制定自动化战略企业对自动化策略进行微调的可能性越来越大。无论是RPA、人工智能还是其他形式的自动化，了解哪种工具在哪种情况下是有意义都是
chatgpt的到来无疑类似瓦特发明了蒸汽机。后者促成了工业革命。chatgpt也必将促成新的信息革命。工业革命促成了非常多的大型工业企业。比如宝马，三星。掌握了动力，就可以替代大量的人力，并且完成很多需要使用非常多时间非常多力气才能完成的任务。快速学习机械知识，拉资本，造设备，完成超越。历史就是惊人的相似。信息革命必将促成一些新的大企业甚至大的超级个体户。甚至是另外一种风景。工业时代可以给别人打工来减少主动学习的痛苦和迷茫。信息革命时代如果还放弃主动学习，那么被淘汰的概率是很高的。企业不再需要那么多人力资源了。那么要怎么学习呢？学什么呢？做什么呢？我认为应该设想如果目前自己所在行业的顶尖咨询
AIoT、5G等数字科技带来是附加价值的重分配。尽管数字化转型的挑战不少，但不改变就可能被淘汰。本期黄正杰博士将以微笑曲线为架构，透过数个智能制造示范案例，分析数字化转型方向。台湾大学资管博士，兼任文化大学助理教授。致力于制造业前瞻技术研究与应用发展。历经IT架构技术顾问、供应链管理顾问、软件产业分析师等多项职务传达创造数字价值理念，从产业管理趋势挖掘优秀经营思维，分享实战经验，助力企业探索卓越商业模式。最近越来越多的制造业企业正积极地发展可视化分析、AGV、AOI、智慧仓储、设备联网、大数据良率分析、IT/OT整合及新数字化产品服务等数字化方案。尽管还有很多企业明确知道要完全实现智能制造还具
