在去年11月底，ChatGPT横空出世，爆火全球，此时在硅谷拥有百亿估值的生产力软件独角兽Notion也悄悄推出了其AI服务，并向用户开放了预约。排队人数一度超出200万之多，不久前Notion宣布全面开放其AI产品服务，这意味着每个用户现在都可以随时在自己的Notion页面上调用AI功能。瞬间各种场景开始涌现，例如使用NotionAI来撰写文案、制定策划、会议日程、新闻稿、制作表格、编写视频脚本、头脑风暴、写大纲、以及协助读论文做总结等。今天让我们看看，NotionAI可以在文本内容创作方面做些什么？能替代哪些工作。Notion是一种集笔记、项目管理、知识库和数据库等多种功能于一身的生产力工
在去年11月底，ChatGPT横空出世，爆火全球，此时在硅谷拥有百亿估值的生产力软件独角兽Notion也悄悄推出了其AI服务，并向用户开放了预约。排队人数一度超出200万之多，不久前Notion宣布全面开放其AI产品服务，这意味着每个用户现在都可以随时在自己的Notion页面上调用AI功能。瞬间各种场景开始涌现，例如使用NotionAI来撰写文案、制定策划、会议日程、新闻稿、制作表格、编写视频脚本、头脑风暴、写大纲、以及协助读论文做总结等。今天让我们看看，NotionAI可以在文本内容创作方面做些什么？能替代哪些工作。Notion是一种集笔记、项目管理、知识库和数据库等多种功能于一身的生产力工
发明Ruby的Matz说，他设计的语言比Python更面向对象。Ruby如何比Python更面向对象？ 最佳答案 如果您将1993年的Python与Ruby进行比较，那么后者更加面向对象。但是，在overhaulinPython2.2之后这不再是真的。我想说的是现代Python是面向对象的。 关于python-Ruby如何比Python更面向对象？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/qu
发明Ruby的Matz说，他设计的语言比Python更面向对象。Ruby如何比Python更面向对象？ 最佳答案 如果您将1993年的Python与Ruby进行比较，那么后者更加面向对象。但是，在overhaulinPython2.2之后这不再是真的。我想说的是现代Python是面向对象的。 关于python-Ruby如何比Python更面向对象？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/qu
为什么要写这篇文章？背景源于2022国赛C题的评阅要点，很多参加数模的同学应该都看到了，估计几乎没有人听说过这个方法。因此，本文对该方法进行一个讲解。当然，其实你在这次比赛中没有用到这个方法，也不影响你的国奖。在我国赛辅导的几个同学中，我也是教他们用的机器学习，最后还是进入国二国一了。好了，闲聊到此为止。有一篇文献说到:地质学家为什么要使用成分数据分析？本文除了原理的一些讲解外，案例全部有python实现。同时除了会讲到CLR方法，还会提到一些其它的方法，比如等距对数比变换、加法对数比率变换等。文章目录一、成分数据和CLR1.1成分数据1.2单纯形1.3CLR转换原理二、轻松实现一、成分数据和
也许我在做一些奇怪的事情，但在使用numpy时可能会发现令人惊讶的性能损失，无论使用何种功率似乎都是一致的。例如当x是一个随机的100x100数组时x=numpy.power(x,3)比慢大约60倍x=x*x*x各种阵列大小的加速图显示了阵列大小约为10k的最佳点，而其他大小的阵列则一致地加速了5-10倍。在你自己的机器上测试下面的代码(有点乱):importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltfromtimeimporttimeratios=[]sizes=[]forninnp.logspace(1,3,20).astype(int):a=
也许我在做一些奇怪的事情，但在使用numpy时可能会发现令人惊讶的性能损失，无论使用何种功率似乎都是一致的。例如当x是一个随机的100x100数组时x=numpy.power(x,3)比慢大约60倍x=x*x*x各种阵列大小的加速图显示了阵列大小约为10k的最佳点，而其他大小的阵列则一致地加速了5-10倍。在你自己的机器上测试下面的代码(有点乱):importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltfromtimeimporttimeratios=[]sizes=[]forninnp.logspace(1,3,20).astype(int):a=
我不太明白为什么numpy.linalg.solve()给出了更准确的答案，而numpy.linalg.inv()有点崩溃，给出(我相信是)估计。举一个具体的例子，我正在求解方程C^{-1}*d其中C表示一个矩阵，而d是一个向量数组。为了便于讨论，C的尺寸是形状(1000,1000)而d是形状(1,1000)。numpy.linalg.solve(A,b)为x求解方程A*x=b，即x=A^{-1}*b.因此，我可以通过(1)inverse=numpy.linalg.inv(C)result=inverse*d或(2)numpy.linalg.solve(C,d)方法(2)给出了更精确的
我不太明白为什么numpy.linalg.solve()给出了更准确的答案，而numpy.linalg.inv()有点崩溃，给出(我相信是)估计。举一个具体的例子，我正在求解方程C^{-1}*d其中C表示一个矩阵，而d是一个向量数组。为了便于讨论，C的尺寸是形状(1000,1000)而d是形状(1,1000)。numpy.linalg.solve(A,b)为x求解方程A*x=b，即x=A^{-1}*b.因此，我可以通过(1)inverse=numpy.linalg.inv(C)result=inverse*d或(2)numpy.linalg.solve(C,d)方法(2)给出了更精确的
这是我的Python代码:len_sums=0foriinxrange(100000):set_1=set(xrange(1000))set_2=set(xrange(500,1500))intersection_len=len(set_1.intersection(set_2))len_sums+=intersection_lenprintlen_sums这是我的Rust代码:usestd::collections::HashSet;fnmain(){letmutlen_sums=0;for_in0..100000{letset_1:HashSet=(0..1000).collect
