- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
基于运营工况的重型卡车保养周期动态优化模型
——附力猛养车×潍柴WP13联合实测数据L摘要：传统重型卡车保养采用“固定里程周期”（如3万公里换油），导致高负荷工况保养不足、低负荷工况过度保养并存。 力猛养车商用车技术研究院联合某国家级商用车技术中心，以潍柴WP13发动机为验证平台开展为期12个月的实车测试。 四、力猛养车×潍柴WP13：12个月实车实测数据2025年1月至2026年1月，力猛养车商用车技术研究院联合某国家级商用车技术中心，选取30台搭载潍柴WP13发动机的牵引车开展对比测试。 五、从“模型”到“服务”：力猛养车如何让动态保养落地算法再先进，落不了地就是废纸。力猛养车预见性养护系统并非一套“建议系统”，而是一套“感知-决策-执行-验证”的完整交付闭环。 5.3执行层：服务站承接的“确定性”力猛养车已签约全国217家商用车专修联盟网点，覆盖主要物流干线和地级市。
12810编辑于 2026-02-12- 来自专栏Python项目实战
算力不一定越猛越好：聊聊 AI 设备的低功耗算力优化这条现实之路
算力不一定越猛越好：聊聊AI设备的低功耗算力优化这条现实之路大家好，我是Echo_Wish。这几年不管是写文章，还是帮朋友看方案，我越来越频繁地听到一句话：“这个模型效果挺好，就是……太费电了。” 真正工程里的低功耗算力优化，至少分三层：1️⃣算法层2️⃣框架/软件层3️⃣硬件协同层下面咱一层一层聊。三、算法层：别让模型“白干活”1️⃣模型压缩：不是缩水，是去水分很多模型，真的“虚胖”。 2️⃣输入先筛选，别什么都算这是我特别喜欢的一种“工程思维优化”。比如智能摄像头：画面没变化光照异常目标不在区域内那你真的有必要每一帧都跑完整模型吗？ 2️⃣动态调频（DVFS）真的很重要别小看这一点。满负载时全速空闲时降频间歇性唤醒这是AI设备能不能“长期在线”的关键。六、我自己的一点真实感受说句心里话。 以前我也挺迷信“算力参数”的，动不动就是：FLOPSTOPS显存带宽但后来接触设备多了才发现：用户根本不关心你有多猛，只关心你能跑多久、不掉链子。
24510编辑于 2025-12-26 - 来自专栏刘旷专栏
极光Q2财报：SaaS虽猛，转型仍痛
自去年第三季度宣布全面转型以来，SaaS产品和服务就成为极光投入和变现的重点，极光在财报中也不断淡化精准营销业务的影响力和重要性，好让外界看到其转型的努力和成果。 SaaS业务很猛 在全面转型后，极光重新划分了业务标准，将此前的数据解决方案和开发者服务两大业务切割组合为开发者服务、SaaS产品、精准营销三大业务，其中开发者服务和SaaS产品归属于SaaS业务，并把广告 虽然SaaS业务的收入占比在业务划分上占了一些便宜，但是整体来看，SaaS业务的增长很猛。 虽然SaaS业务很猛，表现亮眼，但从收入占比来看，一半的收入贡献还不是极光想要的比例，极光对转型后业务的比例分配，应该是SaaS服务占到90%以上，甚至是全部。 Q2极光总运营费用为9880万元，与Q1的9310万，以及去年同期的9520万相比，都有小幅的增长。
37110发布于 2020-09-17 - 来自专栏算法与编程之美
Python|力扣周赛2
每个数除以除数后都向上取整，比方说7/3=3，10/2=5。 题目保证一定有解 解决方案 样式要求： 示例 1： 输入：nums = [1,2,5,9], threshold = 6 输出：5 解释：如果除数为 1 ，我们可以得到和为 17 （1+2+5+9）。 如果除数为 4 ，我们可以得到和为 7 (1+1+2+3) 。如果除数为 5 ，和为 5 (1+1+1+2)。 示例 2： 输入：nums = [2,3,5,7,11], threshold = 11 输出：3 示例 3： 输入：nums = [19], threshold = 5 输出：4 提示： 1 <= nums.length /j)+1 if x<=threshold: return j END 实习编辑 | 王楠岚 责 编 | 王自强 where2go
48640发布于 2020-02-14 - 来自专栏算法与编程之美
Python|力扣之组合总和2
示例 1: 输入: candidates = [10,1,2,7,6,1,5],target = 8, 所求解集为: [ [1,7], [1,2, 5], [2,6], [1,1, 6] ] 解决方案 这道题的主要注意事项是一次组合中不能重复使用一个数字，与之区别开的另外一道题可参考力扣“组合总和1”题目。 Python代码： def combinationSum2(candidates, target): result = [] candidates.sort() lenth = len(candidates) if lenth == 0: return [] def backtrack2(sums,index,combination): i>index and candidates[i] == candidates[i-1]: continue backtrack2(
51940发布于 2020-03-12 - 来自专栏ypw
2. 两数相加(力扣)
参考官方题解 //题意：给两个链表，每个链表表示的是倒序输入的两个数，例如[1,2,3] [1,2,3]。然后要求求出 //两个链表的和并且以链表的方式返回。 例如[2,4,6];表示123 + 123 = 246; //思路:跟归并排序的思路一致，依次将对应位置的数字相加，然后注意进位。 l1->val:0;//如果指向不为空就拿出当前值，否则就置为0 int n2 = l2 ? l2->val:0; int sum = n1+n2+jinwei;//当前的数字和 if(! { l2 = l2->next; } } if(jinwei > 0){ tail->next = new ListNode(jinwei); } return
42520发布于 2021-04-25 - 来自专栏jay_blog
【力扣刷题】2. 两数相加
一、题目描述 来源:力扣（LeetCode） 给你两个 非空 的链表，表示两个非负的整数。它们每位数字都是按照 逆序 的方式存储的，并且每个节点只能存储 一位 数字。 示例 1： 输入：l1 = [2,4,3], l2 = [5,6,4] 输出：[7,0,8] 解释：342 + 465 = 807. 示例 2： 输入：l1 = [0], l2 = [0] 输出：[0] 示例 3： 输入：l1 = [9,9,9,9,9,9,9], l2 = [9,9,9,9] 输出：[8,9,9,9,0,0,0,1] 0 : l1.val; int num2 = l2 == null ? null : l1.next; l2 = l2 == null ?
42550编辑于 2022-11-02 - 来自专栏mathor
Seq2Seq与注意力机制
如果输入序列是\boldsymbol{x}_1,\boldsymbol{x}_2,... 这看上去就像是在解码器的每一时刻对输入序列中不同时刻分配不同的注意力。这也是注意力机制的由来 现在，对上面的解码器稍作修改。我们假设时刻t'的背景向量为\boldsymbol{c}_{t'}。 而权值也称注意力权值。 ）的输入和输出可以都是不定长序列 在解码器上应用注意力机制可以使解码器的每个时刻使用不同的背景向量。 每个背景向量相当于对输入序列的不同部分分配了不同的注意力
73930发布于 2020-04-10 - 来自专栏leetcode题目解析和知识分享
链表-2.两数相加-力扣(LeetCode)
一、题目解析 1、对逆序存储的数字求和，返回一个同样逆序的链表 2、不会出现先导0的情况 二、算法原理 解法：模拟两数相加的过程 定义一个变量t记录每一位之和，按照两数相加的过程，t=2+5，new 一个 = l2; int t = 0; while(cur1! =nullptr||cur2! cur2 = cur2->next; } else if(cur2 == nullptr) { t >val; cur1=cur1->next; cur2=cur2->next; } ListNode
15710编辑于 2025-10-22 - 来自专栏科技向令说
“上门+到店”能救活汽车后市场吗？
当初高调进入的创业企业失意关门的比比皆是，更多的企业开始选择主动破局，比如e保养目前已在北京开设2家直营店，诸葛修车网也采用了“线上交易、线下服务”的服务模式，海德在线的开呗养车也为车主提供上门和到店两种养车服务 汽车后市场O2O“死”在哪？ 这个问题就等同于回答两个问题：1、汽车后市场O2O问题出在哪，2、这些问题“上门+到店”模式能处理好吗？那我们先回答第一个问题，遭受行业之困的企业都是怎么个“死法”。 二是汽车养护需求与日常消费品相差甚大，洗车类O2O通过高频服务带量的做法在洗养车领域根本行不通。用户对上门洗车和养护所需的专业技能、服务水平、甚至服务场景都有更高期望，两者之间不是简单的线性转换。 尽管各有各的死法，但都是没有在这场厮杀中快速找准自己的位置，形成核心竞争力。那“上门+到店”会成为竞争力吗？能否解决以上问题呢？ 救命稻草“上门+到店”能否灵验？ 并且“上门+到店”的融合既可以摆脱那些因促销过来却毫无忠诚度和消费意愿，还要让渡技师时间价值和门店价值的低价值用户群体，把注意力集中在高客单价的优质客户身上；又能发挥线上平台调度优势，加强与线下门店供应链的整合
58030发布于 2018-08-20 出海企业必看：2大主流出海CRM系统产品力和技术力深度对比
根据IDC最新发布的《中国客户关系管理(CRM)SaaS市场跟踪研究报告2024H2》，中国CRM市场保持强劲增长态势，年复合增长率达18.7%，其中出海企业贡献了超过30%的市场增量。 2、核心需求：出海企业对CRM系统的需求远复杂于本土业务企业，主要体现在五个关键维度：l 国际化支持方面，企业需要系统能够无缝切换多语言界面、支持多币种结算及适应多时区协作；l 合规与安全成为不可妥协的底线 2、多时区支持方面，两款产品都表现出色。Zoho CRM允许不同地区的业务团队随时将系统调整为当地时区，"不会因为时区问题影响到工作质量"。 表：Zoho与纷享销客数据安全与合规性对比安全维度Zoho纷享销客国际认证SOC2 TypeII、ISO27001ISO20000、ISO9001、ISO27701、SOC1/SOC2等GDPR合规Workdrive 2、本土化与生态集成差异化对比纷享销客深度适配中国本土需求，提供与用友/金蝶ERP的无缝对接（如博达案例中与生产系统的数据实时同步），且企业微信生态整合能力远超Zoho。
48110编辑于 2025-07-24- 来自专栏AIoT技术交流、分享
力扣(LeetCode)刷题，简单题(第2期)
目录 第1题：搜索插入位置 第2题：外观数组 第3题：最大子序和 第4题：最后一个单词的长度 第5题：加一 第6题：二进制求和 第7题：求平方根 第8题：爬楼梯 第9题：删除排序链表中的重复元素 第10 题：合并两个有序数组 ---- 力扣(LeetCode)定期刷题，每期10道题，业务繁重的同志可以看看我分享的思路，不是最高效解决方案，只求互相提升。 = 2; for (int i = 3; i <= n; i++) { dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2]; } return 回答（C语言）： void merge(int* nums1, int nums1Size, int m, int* nums2, int nums2Size, int n){ int p = nums2[n--] : nums1[m--]; } while (n >= 0) { nums1[--p] = nums2[n--]; } }
35830发布于 2021-01-20 - 来自专栏算法与编程之美
Python|回溯算法解决力扣排列组合2
示例 1: 输入: candidates = [10,1,2,7,6,1,5],target = 8, 所求解集为: [ [1,7], [1,2, 5], [2,6], [1,1, 6] ] 解决方案 这道题的主要注意事项是一次组合中不能重复使用一个数字，与之区别开的另外一道题可参考力扣“组合总和1”题目。 Python代码： def combinationSum2(candidates, target): result = [] candidates.sort() lenth = len(candidates) if lenth == 0: return [] def backtrack2(sums,index,combination): i>index and candidates[i] == candidates[i-1]: continue backtrack2(
75920发布于 2020-03-25 - 来自专栏信数据得永生
笨办法学 Python · 续 练习 2：创造力
练习 2：创造力 原文：Exercise 2: On Creativity 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 创造力没有什么特别之处。 坦白地说，“创造力”这个词是一个过度使用的陈词滥调，用于将人们从想法的实现中分离，但我别无选择，只能在这本书中使用这个词。 在我的书中，“创造力”一词只意味着“形成一个想法，并在现实世界实现”。 成为有生产力的创意人士的技巧是，在一个流程或一系列约束条件下，学着实现你的想法，引导你走上学习的道路，但要避免严格流程的陷阱，它会抹杀你的创造力。 没有严格的质量意识的创造力只会产生垃圾。然而，没有创造力的质量缺乏必要的想象力，来查看你创造的东西错在哪里。你需要的是创造力和质量的混合，可以帮助你创建软件并确保其健壮。 这也可以使你有创造力，而且有益于健康。
34930编辑于 2022-12-01 - 来自专栏科技向令说
规模取胜or精细运营，谁是汽车后市场O2O淘汰赛中的救命稻草？
有情有趣有用有品的干货 自打O2O热潮涌来之后，汽车后市场O2O也开始备受关注并成为新的风口，从二手车交易、上门洗车、汽车保养到汽车金融等，无数的创业者与投资者争相奔向这个万亿市场。 以博湃养车、e保养、卡拉丁等同细分市场企业为例，他们各自团队规模、服务模式及城市覆盖率均有不同，但绝对销售额和盈利能力的却不只是规模，更多的是服务质量。 我们还是以博湃养车、e保养和卡拉丁为例。 据艾瑞数据显示，e保养500+辆服务车覆盖6个城市；卡拉丁500+辆服务车覆盖15个城市；博湃养车800+辆服务车覆盖22个城市，三大品牌平均保养车辆市场均在1~1.5小时。 如此看来精细化运营可为企业提升核心竞争力、树立竞争壁垒，探索商业模式。那具体对于汽车后市场O2O行业精细化运营考验的又是哪些呢？
36420发布于 2018-08-20 - 来自专栏练习bug时长两年半
力扣做题笔记（2）：一维数组的动态和
示例 ： 输入：nums = [1,2,3,4] 输出：[1,3,6,10] 解释：动态和计算过程为 [1, 1+2, 1+2+3, 1+2+3+4] 。 来源：力扣（LeetCode） 链接：https://leetcode-cn.com/problems/running-sum-of-1d-array 解题思路 双层for循环，第一个循环出数组的个数，
43810编辑于 2022-08-24 - 来自专栏若城技术专栏
【力扣算法07】之 2.两数相加 python
示例1 输入：l1 = [2,4,3], l2 = [5,6,4] 输出：[7,0,8] 解释：342 + 465 = 807. 示例2 输入：l1 = [0], l2 = [0] 输出：[0] 示例 3 输入：l1 = [9,9,9,9,9,9,9], l2 = [9,9,9,9] 输出：[8,9,9,9,0,0,0,1 l2 = l2.next 这段代码使用了循环来遍历两个链表并进行相加。 addTwoNumbers方法，接受l1和l2两个参数 if not l1: # 如果l1为空链表，返回l2 return l2 if not if l1: l1 = l1.next和if l2: l2 = l2.next：如果链表还未遍历完，将当前节点指针后移一位。
26910编辑于 2024-02-29 - 来自专栏算法channel
入门解读 seq2seq 和注意力模型
和 seq2seq with attention. 值得注意的，google已经从SMT切换到NMT，也就是基于seq2seq的机器翻译模型。 2 神经网络翻译模型(NMT) 2014年出现的基于神经网络的机器翻译模型(Neural Machine Translation，简称为 NMT)，它是 seq2seq 模型，它由两个RNN网络构成。 以上seq2seq对源句子的编码，融合并等同地看待了所有的单词，会出现 RNN的信息瓶颈。后来展开了很多研究，其中最明显的提升是带有注意力的seq2seq模型的出现。 毫无疑问，注意力模型更加优秀，极大地提升了NMT的性能，同时解决了语言瓶颈，梯度消失问题，并且可以得到自动学得单词间的对齐关系。
1.3K40发布于 2018-06-04 - 来自专栏新智元
全网最全「吉卜力」AI神器总结！只要2分钟，照片秒变吉卜力
新智元报道 编辑：KingHZ 【新智元导读】不止GPT-4o可以制作吉卜力风格图像！更多工具都可以制作吉卜力风图像。甚至2分钟之内，还能用照片生成吉卜力风格动画：蒙娜丽莎给你说Hello。 作家兼AI专家Fran Actúa，提供7个在2分钟内创建图像的工具。 不仅是照片，这个还能将视频转换成吉卜力风格。 免费用户有15积分，可体验一次。 2. 将此图像转换为吉卜力风格。」 实际效果的确更加动漫化了，眼睛超大！ 3. Grok 也可以通过Grok生成吉卜力风格的图像。 实际效果直出2张，添加了新环境。 4. Flux 上传你的文件，选择你的风格，搞定！ 几秒内感受吉卜力氛围。
43210编辑于 2025-04-18 - 来自专栏知晓程序
一家公司能申请 50 个小程序，微信为何这样做？
首先简单的介绍我们的 app，一号养车。它提供的服务，都是类似加油卡充值、违章查询、违章代缴等等的车辆服务。 一号养车+：满足业务推广，同时会承担以上小程序的部分业务。 类似于保险计算器、挪车服务、爱车估价等服务，并不适合做小程序，这里不做过多的解释。 接下来，我以「加油卡充值」和「一号养车+」为例，通过业务、需求等方面来解释，为什么要这两个小程序： 1. 就像淘宝通过女装做电商，典典养车以洗车进入汽车后市场一样。加油卡充值是部分汽车用户最常用的服务，我们可以通过提供专用于加油的小程序，从而进入市场。 2. 一号养车+ 业务需求与场景：一号养车的部分业务，是和 4S 店有关和某保险公司的业务有关。
2.4K10发布于 2018-06-29
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号