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好书推荐丨细说PyTorch深度学习:理论、算法、模型与编程实现

文章目录写在前面深度学习推荐图书内容简介作者简介推荐理由粉丝福利写在最后写在前面本期博主给大家推荐一本深度学习的全新正版书籍,感兴趣的小伙伴快来看看吧~深度学习深度学习是机器学习的一个分支,它模仿人脑神经网络的工作原理进行复杂的数据处理和模式识别。在计算机科学中,深度学习通过构建多层非线性模型,对输入数据逐层进行特征提取与转换,从而达到对数据的高层抽象理解。深度学习的核心在于“深度”二字,即其神经网络结构通常包含多个隐藏层。每一层的神经元通过对前一层输出的加权求和并经过激活函数处理后,生成更高级别的特征表示,直至输出层生成最终结果。这种分层的学习过程使得模型能够自动从原始数据中提取关键特征,无

【粉丝福利】一本书讲透ChatGPT,实现从理论到实践的跨越!大模型技术工程师必读

目录🌼一、前言🌸二、内容简介🌲三、作者简介🌳四、专家推荐🌻五、读者对象🍂六、直播预告🌼一、前言OpenAI在2022年11月推出了人工智能聊天应用—ChatGPT。它具有广泛的应用场景,在多项专业和学术基准测试中表现出的智力水平,不仅接近甚至有时超越了人类的平均水平。这使得ChatGPT在推出之初就受到广大用户的欢迎,被科技界誉为人工智能领域的新里程碑。人们在为生成式人工智能所带来的多模态内容创作效率的提升而欢呼时,常常低估ChatGPT的推理能力。这种能力使ChatGPT不仅能作为新一代人机交互的核心,还能作为智能代理来构建自动化和半自动化的工作流程,甚至使它能与工业控制或机器人领域相结合,

一本书讲透ChatGPT,实现从理论到实践的跨越!大模型技术工程师必读

程序员如何选择职业赛道?文章目录程序员如何选择职业赛道?前言**作者简介**目录直播预告前言OpenAI在2022年11月推出了人工智能聊天应用—ChatGPT。它具有广泛的应用场景,在多项专业和学术基准测试中表现出的智力水平,不仅接近甚至有时超越了人类的平均水平。这使得ChatGPT在推出之初就受到广大用户的欢迎,被科技界誉为人工智能领域的新里程碑。人们在为生成式人工智能所带来的多模态内容创作效率的提升而欢呼时,常常低估ChatGPT的推理能力。这种能力使ChatGPT不仅能作为新一代人机交互的核心,还能作为智能代理来构建自动化和半自动化的工作流程,甚至使它能与工业控制或机器人领域相结合,引

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本文分享自华为云社区《CodeArtsSnap智能开发助手,让开发者们研发效率提升超过20%》,作者:华为云PaaS服务小智。突破10倍研发效能赋能千行百业。华为云CodeArts覆盖从需求、开发、测试、部署运维等软件开发全生命周期的各个环节,为开发者提供一站式、全云化的研发体验平台。并已携手百万级开发者,在政府、物流等10多个行业落地,加速千行百业的数字化进程。现在,基于华为云研发大模型,CodeArts打造CodeArtsSnap智能开发助手,让开发者们研发效率提升超过20%。现已公测,快来体验吧:https://www.huaweicloud.com/product/codeartsid

代价敏感矩阵:从理论到实践的完整指南

1.背景介绍代价敏感矩阵(Cost-SensitiveMatrix)是一种在机器学习和数据挖掘领域中广泛应用的方法,用于解决不平衡类别问题。在许多实际应用中,数据集中的类别分布可能是不均衡的,这会导致传统的机器学习算法在稀有类别上的性能较差。代价敏感矩阵方法通过在训练过程中加入类别惩罚项,从而使算法更加关注稀有类别,从而提高其在这些类别上的性能。在本文中,我们将从理论到实践的全面指南中详细介绍代价敏感矩阵的核心概念、算法原理、具体操作步骤以及数学模型公式。此外,我们还将通过具体的代码实例来展示如何在实际应用中使用代价敏感矩阵方法,并讨论其未来发展趋势和挑战。2.核心概念与联系2.1不平衡类别问

代码随想录day32--动态规划理论基础

什么是动态规划动态规划简称DP,如果某一问题有很多重叠子问题,使用动态规划是最有效的。所以动态规划中每一个状态一定是由上一个状态推导出来的,这一点一定要和贪心区别出来,贪心没有状态推导,而是直接从局部直接选择最优。在贪心中,有一个例子是背包问题。eg:由N件物品和一个最多能背重量为W的背包。第i件物品的重量是weight[i],得到的价值是value[i]。每件物品只能使用一次,求解将哪些物品装进背包里物品价值总和最大。动态规划中dp[j]是由dp[j-weight]推导出的,然后取max(dp[j],dp[j-weight[i]+value[i])。但如果是使用贪心,每次拿物品只会选择一个最

技术精英求职必备:大数据研发工程师简历模板

原则撰写针对大数据研发工程师职位的简历时,关键在于准确展现您在大数据处理、分析和应用开发方面的综合技能、项目经验和技术成就。简历应作为您展示跨多个技术栈的编程能力、构建完整大数据解决方案和有效解决大数据技术问题的能力的窗口。确保每一项经历和技能都紧密贴合大数据研发工程师的角色要求。具体的量化成果将有效吸引招聘者的注意,提升您的职业形象。模板篇简历模板,不要花里胡哨!不要花里胡哨!不要花里胡哨!一份好的简历,就像是一杯调制得恰到好处的咖啡,没有花哨的装饰,却香醇而深邃。简洁明了的布局,清晰划分的内容区域,让人一眼就能看出你的重点,这才是真正的高质量简历模板。大数据研发工程师专业简历模板专业技能大

安全架构设计理论与实践

一、考点分布安全架构概述(※※)安全模型(※※※)信息安全整体架构设计网络安全体系架构设计区块链技术(※※)二、安全架构概述被动攻击:收集信息为主,破坏保密性主动攻击:主动攻击的类别主要有:中断(破坏可用性)、篡改(破坏完整性),伪造(破坏真实性)三、安全模型 BLP模型(属于机密性模型)Bell-LaPadula模型是符合军事安全策略的计算机安全模型,简称BLP模型。BLP模型的安全规则:简单安全规则:安全级别低的主体不能读安全级别高的客体星属性安全规则:安全级别高的主体不能往低级别的客体写强星属性安全规则:不允许对另一级别进行读写自主安全规则:使用访问控制矩阵来定义说明自由存取控制Biba

DeepMind CEO专访:AI还没到拼算力的时候,谷歌优势在研发,智能体是下一个爆点

虽然谷歌的Gemini在开年的AI产品大战中没有获得太多的关注,但是GoogleDeepMind作为人类最前沿的AI机构,依然在抵达通用人工智能的道路上紧追OpenAI。最近,WIRED对DeepMind的负责人Hassabis进行了专访,聊了很多关于最近发布的产品,以及未来人工智能发展技术道路的问题,干货满满。在他看来,未来人工智能技术的发展,远远没有到只比拼算力和规模的程度,在基础构架,Agent等方面还有很多的想象空间。谷歌的优势在新技术的研发问:GeminiPro1.5能够处理的数据量远超前代产品。得益于一种叫做「MoE」的架构,它在同等规模下的能力也得到了增强。这些进步为什么重要?D

软件测试基础知识 + 面试理论(超详细)

文章目录一、什么是软件?二、什么是软件测试?三、软件测试工程师的工作内容四、常见的软件生命周期模型五、软件开发的几个阶段六、软件bug的五个要素七、软件测试的分类八、什么是测试用例九、测试用例几大要素【面试理论知识】1、你的测试职业发展是什么?2、你认为测试人员需要具备哪些素质3、你为什么能够做测试这一行4、测试的目的是什么?5、测试分为哪几个阶段?6、单元测试的测试对象、目的、测试依据、测试方法?7、怎样看待加班问题8、结合你以前的学习和工作经验,你认为如何做好测试。9、你为什么选择软件测试行业10、根据你以前的工作或学习经验描述一下软件开发、测试过程,由哪些角色负责,你做什么11、根据你的