- 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- 来自专栏王磊的博客
做好这4点，面试嘎嘎猛~
1.准备自我介绍 好的自我介绍，一定要体现以下 4 点： 你是谁？ 你会啥？ 你有什么成就？ 为什么是你？ 1.1 你是谁？ 4.研究经营业务 除了技术栈之外，公司还希望你的“业务栈”和公司的经营业务保持一致，这样来了之后就能直接干活了。 小结 面试是一件极具挑战的事儿，你需要在短时间内说服面试官高薪留用你，所以此时，你需要做好 4 件事，方能提高面试的成功率：准备好自己介绍、刷该公司历年的面试真题、研究该公司技术要求和经营业务。
25040编辑于 2023-11-02 - 来自专栏王磊的博客
做好这4点，面试嘎嘎猛~
1.准备自我介绍好的自我介绍，一定要体现以下 4 点：你是谁？你会啥？你有什么成就？为什么是你？1.1 你是谁？ 4.研究经营业务除了技术栈之外，公司还希望你的“业务栈”和公司的经营业务保持一致，这样来了之后就能直接干活了。所以你在自我介绍的时候和准备简历的时候，在项目经验里最好能体现出和应聘公司一样的项目经验。 小结面试是一件极具挑战的事儿，你需要在短时间内说服面试官高薪留用你，所以此时，你需要做好 4 件事，方能提高面试的成功率：准备好自己介绍、刷该公司历年的面试真题、研究该公司技术要求和经营业务。
31440编辑于 2023-11-01 - 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。” 尤其是在边缘AI、端侧AI、嵌入式AI这条路上，算力和功耗，真的不是你想要多少就能给多少。 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。 低功耗算力优化，说到底，是一种对现实的妥协：接受资源有限接受环境复杂接受长期运行但恰恰是这种妥协，让AI真正走出了机房。 低功耗算力优化，不是让AI变弱，而是让AI活得更久、更稳、更现实。
24510编辑于 2025-12-26 - 来自专栏前端小吉米
学好 MP4，让直播更给力
MP4 实际代表的含义是 MPEG-4 Part 14。它只是 MPEG 标准中的 14 部分。它主要参考 ISO/IEC 标准来制定的。MP4 主要作用是可以实现快进快放，边下载边播放的效果。 然后和 MP4 相关的文件还有：3GP，M4V 这两种格式。 MP4 的格式稍微比 FLV 复杂一些，它是通过嵌的方式来实现整个数据的携带。 symbolValue.FTYP 为某一个具体的 BufferMP4.box(MP4.types.ftyp, MP4.symbolValue.FTYP); 接下来，我们就要正式的来看一下，MP4 中真正用到的一些 正常播放的 MP4 文件其实还可以分为 unfragmented MP4（简写为 MP4） 和 fragmented MP4（简写为 FMP4)。那这两者具体有什么区别呢？ 可以说，完全不同。 MP4 格式 基本 box 为： ? 上面这是最基本的 MP4 Box 内容。 较完整的为： ?
2.9K40发布于 2018-07-03 - 来自专栏肘子的Swift记事本
Swift Playgrounds 4 娱乐还是生产力
Swift Playgrounds 4 娱乐还是生产力 访问我的博客 www.fatbobman.com[1] ，获得更好的阅读体验。 本文将对 Swift Playgrounds 4 的新功能做以介绍，并探讨将其作为开发工具的可行性。 本文中的 Swift Playgrounds 4 特指 iPad 版本。 Swift Playgrounds 是典型的寓教于乐型产品，最初的设计目标并不涉及专业开发所需的生产力方面需求。 Swift Playgrounds 4 的适用人群或场景 既然 Swift Playgrounds 4 已经提供了如此多针对专业开发需求的功能，是否可以将其作为严肃的生产力工具来对待呢？ Swift Playgrounds 在保留了快乐教育的功能前提下，满足了部分场景下的生产力需求。 希望本文能够对你有所帮助。
1.2K20编辑于 2022-07-28 - 来自专栏数值分析与有限元编程
Q4单元的等效节点力
(一)体力作用下的单元等效节点力 仅考虑体力作用时，单元的势能为 其中 仅考虑重力作用时 { a }是单元节点位移向量。 代入上式 对作变分运算，得 令则 故体力计算公式为 (二)面力作用下的单元等效节点力 仅考虑面力作用时，单元的势能为 作变分运算得 令则 故面力计算公式为 注意这里是曲线积分，是单元得边界。 如图所示，假定面力为均布荷载，方向与x轴的夹角为 ,则有 表示单元边界上均匀分布的法向力和切向力。 根据曲线积分和定积分之间的关系为 又 因此，面力计算公式为 在划分单元时，应尽可能将集中力作用点作为节点，该集中力即为节点荷载。这样就不必对其进行额外处理。
1.6K10发布于 2020-05-18 - 来自专栏CSDN社区搬运
小算力LVLMs，gpt4平替
其实非常好理解，简单来说就是GPT4o干的事情，输入一张图片和一句话，LVLMs会给出一个回答。GPT4目前是闭源的，目前开源的做法都是想法了接近gpt4的性能。 而对于研究人员而言，没有强大的算力的支持，也只能在一些小规模的LVLMs上寻找一些方法上的创新。下面将介绍一种MOE-LLaVA的方法。
29910编辑于 2025-01-02 容器“东西向”攻击猛如虎？腾讯云容器安全服务 2025 版给出 4 步解法
本文基于腾讯云容器安全服务（TCSS），拆解攻击链、给出 4 步落地清单，帮你在 10 分钟内完成防护闭环。一、东西向攻击为何成为 2025 年云原生“头号杀手”？ 横向移动快：攻击者利用合法服务账户（ServiceAccount）JWT，平均 4 分 12 秒即可完成横向跳跃。 二、4 步闭环：从“看见”到“阻断”的腾讯云解法Step1 一键接入，0 代码改造腾讯云容器安全服务（TCSS）2025 版支持 DaemonSet 一键注入，Sidecar 自动编排，无需修改业务 YAML Step4 联动阻断，自动封禁与腾讯云 NIPS、WAF、CWP 共享威胁情报，检测到横向移动即下发隔离标签，30 秒内完成源 Pod 网络隔离，并自动生成 Trace 报告供溯源。 这标志着云原生安全正式进入“免疫时代”——安全不再是边界的高墙，而是每个容器与生俱来的“免疫力”。
31510编辑于 2025-10-10- 来自专栏数值分析与有限元编程
手算Q4单元等效节点力
Q4单元的等效节点力 在前一篇得到面力作用下Q4单元的等效节点力计算公式： 算例 [cv8emepl9j.png] 显然， 注意，这里已经是一元函数积分了，是常数1. , 1] # eta的坐标是1 x = [1, 2, 3, 0] # 单元节点的x坐标 y = [0, 0, 1, 1] # 单元节点的y坐标 f3tx = 0 f3ty = 0 f4tx = 0 f4ty = 0 for i in range (2): N3 = 0.25 * (1 + xi[i]) * ( 1 + eta[i]) N4 = 0.25 * (1 - xi = f4tx + N4 *( tau*J11 - sigma * J12 ) f4ty = f4ty + N4 *( sigma*J11 + tau * J12 ) print(f3tx ,f3ty,f4tx,f4ty)
89310发布于 2020-05-18 - 来自专栏AIoT技术交流、分享
力扣(LeetCode)刷题，简单题(第4期)
目录 第1题：只出现一次的数字 第2题：两数之和 第3题：Excel表列名称 第4题：数组中重复的数字 第5题：二维数组中的查找 第6题：替换空格 第7题：从头到尾打印链表 第8题：斐波拉契数列 第9题 ：青蛙跳台阶问题 第10题：旋转数组的最小数 ---- 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。 res[len] = (tmp - 1) % 26 + 'A'; tmp = (tmp - 1) / 26; } return res; } ---- 第4题
32940发布于 2021-01-20 - 来自专栏新智元
GPT-4创造力竟全面碾压人类！最新创造力测试GPT4排名前1%
新智元报道 编辑：拉燕 【新智元导读】最新研究发现，GPT-4的创造力全方位持平或碾压人类。 最近，一项有关GPT-4的创造力思维测试火了。 Guzik进一步阐释，GPT-4所表现出的非凡创造力标志着AI驱动的头脑风暴和解决方案开发的全新阶段。 对于他们与GPT-4的最新研究项目，研究人员对评估其与人类创造力相比的创造能力感兴趣。 GPT-4通过ChatGPT使用TTCT的两个变体进行了八次测试，TTCT是研究人员评估创造力的黄金标准。 该团队的研究结果，包括进一步研究训练GPT-4以提高其在商业创新和创业等特定领域的创造能力，计划在今年夏天晚些时候发表。 创造力稀释 其实，这并不是第一个研究GPT-4创造力的研究项目。 他担心类似GPT-4、DALL-E等工具会稀释人类的创造力。 换句话说，不会再有真正新的东西被创造出来，产生的东西都是把既有的东西拆分重组。
24910编辑于 2023-08-07 nvidia GRID P40-4Q显卡算力信息
(Runtime API) version (CUDART static linking) Detected 1 CUDA Capable device(s) Device 0: "GRID P40-4Q = CUDART, CUDA Driver Version = 11.6, CUDA Runtime Version = 11.6, NumDevs = 1, Device0 = GRID P40-4Q
44500编辑于 2025-07-21- 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 4、累死：把上门+补贴作为突破口，出力不讨好 先讲一个味小二CEO郭琪说的真实故事“我有个朋友体验过上门给小车换机油的服务，由于小区没有专门修车的地方，只好在经常有车进出的通道上换机油。 博湃养车也是撸起袖子干起了所有事情：自己上门取车，开到自营的钣喷中心，12个小时之内修好还给客户。。。 上门本意是希望节约用户时间、通过便捷服务提高效率提升客户满意度。 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 Coze玩转ChatGPT-4，存算解决大模型算力
2023年3月，ChatGPT-4正式发布，ChatGPT-4具有联网搜索、图片生成、自建GPTs等多项重磅功能，在各个方面吊打其他大语言模型，然而ChatGPT-4需要收费和极大的计算需求。 本篇文章将从费用和算力两个方面出发，先介绍一种免费使用ChatGPT-4的工具——Coze，再介绍可有效解决大模型算力需求的存算架构。 二．大模型算力及存算架构上一章节介绍了一种免费使用ChatGPT-4的工具，可以解决ChatGPT-4的费用问题，下面我将简单介绍ChatGPT-4引出的大模型算力需求，并介绍一种解决方案——存算架构。 如图44所示，大模型的算力需求增长速度约为750倍/2年，而芯片算力增长速度则仅为3.1倍/2年大模型算力需求与芯片算力的不匹配已经成为当前主要矛盾。 图 44 大模型训练算力需求与芯片算力增长速度的对比[5]大模型的训练和推理不仅计算密集，而且极度依赖数据传输效率。
2.4K10编辑于 2024-05-14- 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。 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. 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。 在用户购买保险之后，可以通过 app 享受特殊的服务，如免费的预约保养、免费的专家咨询、免费的车辆救援、免费的 4S 优惠券等服务。 所以当 4S 店向用户介绍保险，推销保险时，用户需要去了解全部的服务，体验到全部的服务。 而下载 app 的体验成本太高，但通过扫描二维码，进入小程序直接看，就很方便。
2.4K10发布于 2018-06-29 - 来自专栏机器学习与生成对抗网络
PyTorch版：集成注意力和MobileNet的YOLOv4
从今年 4 月 YOLOv4 发布后，对于这个目标检测框架，问的最多的问题或许就是： 「有没有同学复现 YOLOv4 的， 可以交流一下么」。 项目地址：https://github.com/argusswift/YOLOv4-PyTorch 除此以外，该项目还向主干网络添加了一些有用的注意力方法，并实现了mobilenetv2-YOLOV4 attentive YOLOv4 该项目向主干网络添加了一些注意力方法，如 SEnet、CBAM。 ? SEnet (CVPR 2017) ? CBAM (CVPR 2018) mobilenet YOLOv4 该研究还实现了 mobilenetv2-YOLOV4 和 mobilenetv3-YOLOV4（只需更改 config/yolov4_ 4）训练时在 config/yolov4_config.py 中设置 MODEL_TYPE。 4.
3K00发布于 2020-10-27 - 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？
开车去维修店或者4S店根本一不清楚要花多少钱，二不知道具体费用明细，价格高且不透明。 2、品质无保证。 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 - 来自专栏自然语言处理(NLP)论文速递
GPT-4又被超？Inflection新一代大模型，40%算力直逼GPT-4
又一个媲美 GPT-4 的大模型出现了？ 本周四，美国 AI 创业公司 Inflection AI 正式发布新一代大语言模型 Inflection-2.5。 机器之心也简单测试了下，觉得确实还只是「逼近」（不如）GPT-4，感兴趣的读者可以自行体验下。 链接：https://pi.ai/talk 值得注意的是，Inflection-2.5 实现了接近 GPT-4 的性能，而训练过程却仅使用 GPT-4 40% 的算力。 Inflection-2.5 vs GPT-4 Inflection-1 训练使用的 FLOP 约为 GPT-4 的 4%，在各种「IQ 导向」型任务中，其平均性能约为 GPT-4 水平的 72%。 现在，Inflection-2.5 尽管只使用 GPT-4 40% 的 FLOP 来进行训练，但其平均性能却达到了 GPT-4 的 94% 以上。
29210编辑于 2024-03-11 - 来自专栏新智元
侵吞全球算力！谷歌Gemini被曝算力达GPT-4五倍，手握TPU王牌碾压OpenAI
这次，作者爆料谷歌的Gemini消耗算力是GPT-4的整整5倍，手中没有足够GPU的人，在商业化战争中铁定出局。 而整个AI社区，再次被这次的消息所震惊：OpenAI的算力比起谷歌来，只能说是小儿科—— 谷歌的下一代大模型Gemini，算力已达GPT-4的5倍！ 根据Patel和Nishball的说法，此前屡屡被爆料将成为GPT-4大杀器的谷歌Gemini，已经开始在新的TPUv5 Pod上进行训练了，算力高达~1e26 FLOPS，比训练GPT-4的算力还要大 在介绍Gemini和谷歌的云业务之前，爆料者先分享了关于谷歌疯狂扩张算力的一些数据——各季度新增加的⾼级芯⽚总数。 对于OpenAI来说，他们拥有的总GPU数量将在2年内增加4倍。 真正令人震惊的是Gemini的下一次迭代，它已经开始在基于TPUv5的pod上进⾏训练，算力高达~1e26 FLOPS，这比训练GPT-4要大5倍。
63820编辑于 2023-09-09
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