写在前面在当今的商业环境中，IT服务交付已经成为企业成功的关键因素之一。然而，实现高效、可靠、安全且符合客户期望的IT服务交付却是一项艰巨的任务。这要求服务提供商不仅具备先进的技术能力，还需要拥有出色的组织协作、流程管理和态势感知能力。随着IT服务体系的不断发展和复杂化，服务组件和交付生态系统之间的动态关系变得越来越难以捉摸。交付团队往往面临着巨大的挑战，需要确保这些动态关系与客户的预期保持一致。然而，由于认知差距的存在，交付团队往往难以准确预测和可靠地交付符合客户期望的服务。这种认知差距可能源于多个方面。首先，交付团队可能缺乏对客户需求的深入理解和洞察。他们可能过于关注技术细节和交付速度，而
我有一段代码有CognitiveComplexity共21for(Stringitem1:itemList1){for(Stringitem2:itemList2){for(Stringitem3:itemList3){for(Stringitem4:itemList4){for(Stringitem5:itemList5){for(Stringitem6:itemList6){methodToRun(item1,item2,item3,item4,item5,item6);}}}}}}我们的linter指定最大认知复杂度为15，因此我应该按照我们一直遵循的标准来降低它。任何人都可以为
预备如果小伙伴们第一次看到这篇文章，同时也对这类知识还是稍感陌生的话，可以先看看我这个系列的前三篇文章：政安晨：【完全零基础】认知人工智能（一）【超级简单】的【机器学习神经网络】——预测机https://blog.csdn.net/snowdenkeke/article/details/136139504政安晨：【完全零基础】认知人工智能（二）【超级简单】的【机器学习神经网络】——底层算法https://blog.csdn.net/snowdenkeke/article/details/136141888政安晨：【完全零基础】认知人工智能（三）【超级简单】的【机器学习神经网络】——三层神经网络
开个头很多小伙伴们很想亲近人工智能与机器学习领域，然而这个领域里的核心理论、算法、工具给人感觉都太过“高冷”，让很多小伙伴们望而却步，导致一直无法入门。如何捅破这层窗户纸？ 让高冷的不再高冷，让神秘的不再神秘！不要怕它，伙计们，咱们以这个小系列文章零基础入门。（这个系列的文章仅需要您稍微听说过一点点编程语言即可，比如Python）如果是对IT这个产业了解不深的小伙伴，可以先快速浏览一下我的这两篇文章：政安晨AI笔记：芯片极简史-了解人工智能的算力诞生https://blog.csdn.net/snowdenkeke/article/details/135768549政安晨AI笔记：计算机怎样运
1.背景介绍认知科学是研究人类思维、记忆、学习、语言和其他认知过程的科学。认知科学试图理解人类如何处理信息，以及如何进行决策和行动。认知科学的研究范围涵盖了心理学、神经科学、语言学、计算机科学和其他多个学科领域。AI(人工智能)则是试图模仿人类智能的计算机科学。AI的目标是开发一种可以理解自然语言、学习自主决策和进行复杂行动的计算机系统。AI的研究范围包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人等多个领域。认知科学和AI之间的关系是紧密的。认知科学为AI提供了理论基础和灵感，而AI又为认知科学提供了实验平台和工具。在过去的几十年里，认知科学和AI的交叉研究已经取得了重要的成果，例如
如果小伙伴第一次看到这篇文章，可以先浏览一下我这个系列的上一篇文章：政安晨：【完全零基础】认知人工智能（一）【超级简单】的【机器学习神经网络】——预测机https://blog.csdn.net/snowdenkeke/article/details/136139504导入神经元是神经网络的基本组成单元，其底层算法主要包括输入加权和激活函数两个部分。首先，神经元接收来自其他神经元传递过来的输入信号，并对每个输入信号进行加权求和。每个输入信号都有一个对应的权重，用来表示该信号在神经元中的重要性，加权求和的过程可以用下面的公式表示：[\text{{加权和}}=\sum_{{i=1}}^nw_i\c
背景 2022年底，OpenAI发布了基于GPT3.5的ChatGPT，它能够通过理解和学习人类的语言来进行对话，不仅可以实现日常对话、知识问答、信息检索、文学创作等能力，还可以实现生成调试代码等专业技能。由于其颠覆性的性能优势，一经发布便迅速引爆整个市场，发布5天后用户就超过百万，而之前发布的GPT3用了近两年才突破100万用户。 AIGC之火在2023年彻底被引燃，一时间从传统的语义大模型到多模态大模型“百模大战”，街头巷尾大家也都是ChatGPT、AI之类的词汇，如果感觉不说出点东西，就和这个时代脱节了。 可能在此之前，你看到了很多和ChatGPT、LLM相关的文章，但
直接上代码微信开发者工具-调试器-终端-新建终端进行依赖安装npminstallbase-64npminstallcrypto-js然后顶部工具栏依次点击工具-构建npm//index.jsconstdefaultAvatarUrl='https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz/icTdbqWNOwNRna42FI242Lcia07jQodd2FJGIYQfG0LAJGFxM4FbnQP6yfMxBgJ0F3YRqJCJ1aPAK2dQagdusBZg/0'constBase64=require('base-64');constCryptoJS=require('crypto-js
1. ChatGPT发展现状...22. ChatGPT如何与工业相结合...23. ChatGPT在工业领域的研究与应用...31. ChatGPT发展现状 ChatGPT是基于OpenAI的GPT-4架构的一种大型语言模型。截至2021年9月，最新版本是GPT-3。在过去的几年里，ChatGPT已经取得了显著的进步，具备更强的自然语言处理和生成能力。 目前，ChatGPT的应用领域广泛，包括但不限于： （1）文本生成：通过输入简短的提示或问题，ChatGPT能够生成连贯、有趣且富有创意的文本。这对于撰写文章、博客、故事或其他内容非常有用。 （2）
LWIP编程接口有RAW,NETCONN,SOCKET2.UDP函数的理解#defineUDP_SERVER_PORT8000//PCside#defineUDP_CLIENT_PORT1234//ctrlboardside//PCIPaddress#defineDEST_IP_ADDR0192#defineDEST_IP_ADDR1168#defineDEST_IP_ADDR23#defineDEST_IP_ADDR3115/*CreateanewUDPcontrolblock*/upcb=udp_new();if(upcb!=NULL){/*assigndestinationIPaddre
