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  • 来自专栏悟道

    2-4 快速乘法 模板

    适用于不让用/ * 的情况实现某些结果 ! /** * 快速乘法 * * @param a 乘数 * @param b 被乘数 * @return 积 */ public static long quickMulti(long a, long b) { long result = 0; while (b > 0) { if ((b & 1) == 1) {

    53810发布于 2021-06-01
  • 来自专栏服务端技术杂谈

    豆包豆包负责人的产品哲学

    中午和同事聊豆包产品做得怎么样。 我的观点是,豆包的模型能力一般,但战略节奏极好。 比如现在元宝和千问发红包,请大家喝奶茶,本质上都是在尝试抢占用户的心智入口。 但这件事,豆包早就做了。 我记得23年底在老家时,我已经帮长辈、父母在手机上装上豆包了。 这就是先发优势。 当时的豆包在各方面肯定都没那么完美,但它们非常清楚,在当时,只要推出一个60分的产品,就可以抢占心智。 豆包背后的逻辑,肯定有其负责人的价值观体现。 豆包的负责人是朱骏,曾是musical.ly的创始人,之后被字节收购,进而打造成了tiktok。 他有一个「临界点理论」用于判断入场时机。 所以豆包的推出时机,肯定是团队里面对于模型可以达到60分水平有了测算,提前下了注。 豆包推出时,是一个60分的工具,而不是一个90分的玩具。 当然背后也有整个字节对于Agent的认知的,从推出豆包、coze、Seedance,字节对于Agent的认知是国内top1的。

    60510编辑于 2026-03-11
  • 来自专栏刷题笔记

    2-4 另类堆栈 (20 分)

    本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101049523 2-4 另类堆栈 (20 分) 在栈的顺序存储实现中,另有一种方法是将Top

    83530发布于 2019-11-08
  • 来自专栏Hank’s Blog

    2-4 R语言基础 列表

    > l1 <- list("a",2,10L,3+4i,TRUE) #每个元素没有名字 > l1 [[1]] [1] "a"

    59720发布于 2020-09-16
  • 来自专栏Deep learning进阶路

    2-4 线性表之双链表

    2-4 线性表之双链表 双向链表除了相当于在单链表的基础上,每个结点多了一个指针域prior,用于存储其直接前驱的地址。同时保留有next,用于存储其直接后继的地址。 ?

    60220发布于 2019-07-02
  • 来自专栏IT技术圈

    练习2-4 温度转换 (5分)

    本题要求编写程序,计算华氏温度150°F对应的摄氏温度。计算公式:C=5×(F−32)/9,式中:C表示摄氏温度,F表示华氏温度,输出数据要求为整型。

    1.1K10发布于 2021-02-24
  • 豆包搜索优化是割韭菜吗?

    最近"豆包搜索优化""GEO(生成式引擎优化)"突然火了,朋友圈和销售私信里全是这种话术:"7 天让豆包推荐你""保证被 AI 引用""一个月上豆包问答首位"作为开发者,我对"保证"两个字天然警惕。 └─→ 豆包 AI 检索池(RAG,豆包回答时引用的是这个)用户提问 → query 改写 → 从检索池捞 top-k → 重排 → 生成回答 + 引用一个爬虫、一个内容库、两个相互独立的出口。 很多 GEO 服务给你看的"效果截图",就是用这个手法制造的假象:他们当着你的面把链接发给豆包豆包读出来了,截图发你,"看,已经被豆包收录了"。二、怎么技术性地验证"你到底有没有被豆包引用"? 两个必须校准的认知:这是 Google,不是豆包。 两套独立系统。豆包当下仍然吃结构化、吃字节生态(头条/抖音)、吃新鲜度——这些 Google 说"没必要"的东西,在豆包现阶段可能有效。 今天能在豆包上奏效的造假套路,是在透支未来。合起来一句话:用结构化吃今天的豆包,用真实独特的内容押明天的豆包

    13210编辑于 2026-06-15
  • DeepSeek、豆包向左,盘古大模型向右

    一类是由互联网科技巨头开发的大模型,如阿里巴巴开发的通义千问、字节跳动开发的豆包大模型、百度开发的文心一言4.0、科大讯飞开发的星火大模型、腾讯开发的元宝等。 通义千问中文理解能力全球领先,支持百万级上下文窗口和多模态交互;豆包大模型月活用户量第二,擅长图像理解和多模态融合。另一类是由DeepSeek、Kimi为代表的创业公司大模型。 国产大模型普遍向左,盘古大模型偏偏向右不管是DeepSeek也好,还是豆包大模型也罢,大多数的国产大模型几乎都选择了面向C端用户。

    93410编辑于 2025-07-01
  • 来自专栏wujunmin

    豆包AI辅助Power BI设计素材

    豆包Seedream 4.0(打开豆包APP在生图模块使用)可以在素材生成、素材修改等方面辅助Power BI。个人测试在图片一致性上和Nano Banana不相上下,中文支持略胜一筹。 生成科技风看板结构,预留六个部分: 以下是素材修改案例,上传虚拟的地图文件,请AI去掉圆点和文字,修改为立体风格: 大家可以和原图对比下,轮廓一致性非常好,风格修改也到位: 无论是nano banana还是豆包都有一个缺点 ,无法生成无背景的PNG,下图请豆包去掉背景色后,像模像样,但实际是无背景色风格的背景。

    41210编辑于 2025-11-17
  • 来自专栏AI机器学习与深度学习算法

    学习分类 2-4 感知机权重向量的更新

    下面直接给出权重向量的更新表达式,然后通过可视化的方式来直观的展示权重向量的更新。

    1.4K40编辑于 2022-11-08
  • 来自专栏育种数据分析之放飞自我

    笔记 | GWAS 操作流程2-4:哈温平衡检验

    「什么是哈温平衡?」 ❝哈迪-温伯格(Hardy-Weinberg)法则 哈迪-温伯格(Hardy-Weinberg)法则是群体遗传中最重要的原理,它解释了繁殖如何影响群体的基因和基因型频率。这个法则是用Hardy,G.H (英国数学家) 和Weinberg,W.(德国医生)两位学者的姓来命名的,他们于同一年(1908年)各自发现了这一法则。他们提出在一个不发生突变、迁移和选择的无限大的随机交配的群体中,基因频率和基因型频率将逐代保持不变。---百度百科 ❞ 「怎么做哈温平衡检验?」 ❝「卡方适合性检验!」

    5.5K21发布于 2020-04-27
  • 豆包收费了:3.45亿用户,一个“豆包型人格“的道歉经济学

    5月4号,两个微博热搜几乎同时炸了——#豆包错误率#和#豆包笨还收费#。前一天,豆包刚刚在AppStore页面更新了付费订阅声明:标准版68元/月,加强版200元/月,专业版500元/月。 豆包型人格":当道歉变成一种交互设计如果你在社交媒体上搜"豆包错误",你会发现一个很有意思的现象——大量用户不是在报告bug,而是在嘲讽一种人格。今年4月,"豆包型人格"成了网络热梗。 一个具体的场景:一位开发者让豆包解释一个Android技术问题,豆包把两个版本的组件弄混了,语气特别自信。开发者指出错误后,豆包立刻道歉——"非常抱歉,我刚才解释错了。" 更离谱的是,有用户让豆包查证一个问题,豆包答错了。用户把百度搜索结果贴给它看,豆包看完之后改口了:"你说得对,百度这里是对的,我刚才解释错了,非常抱歉。" 在这个维度上,豆包的训练策略——据说"情绪逻辑优先于事实逻辑"——反而成了劣势。为什么是豆包?为什么是现在?

    1.7K11编辑于 2026-05-05
  • 来自专栏代码简单说

    2026年豆包无水印解析教程(安卓)一键提取豆包对话中的高清图片和视频 无水印无压缩 豆包视频怎么去水印?豆包视频如何去掉水印?2026年最新免费方法实操攻略

    2026年豆包无水印解析教程(安卓)一键提取豆包对话中的高清图片和视频 无水印无压缩 关键词:豆包无水印下载、豆包图片下载、豆包视频下载、安卓无水印工具、短视频去水印方法 前言:一次被水印困扰的经历 前段时间在用豆包时 一、工具简介 豆包无水印解析是一款面向安卓用户的解析下载工具,核心作用是: 解析豆包分享链接 提取原始图片 / 视频资源 下载无水印版本到本地 整个流程不依赖复杂设置,只需要复制链接即可完成。 二、核心功能特点 1️⃣ 支持图片与视频下载 自动识别链接中的内容类型 同时兼容图片与短视频 2️⃣ 操作流程极简 典型步骤只有三步: 复制豆包分享链接 粘贴到工具中 点击解析并下载 没有复杂配置,新手也能快速上手 三、详细使用教程 第一步:复制豆包分享链接 在豆包中找到需要保存的内容: 点击 分享按钮 选择 复制链接 复制后链接会进入剪贴板。 第二步:打开解析工具 安装并打开软件后,可以看到一个输入框。

    29010编辑于 2026-06-16
  • 来自专栏刷题笔记

    【并查集】2-4 朋友圈 (25 分)

    2-4 朋友圈 (25 分) 某学校有N个学生,形成M个俱乐部。每个俱乐部里的学生有着一定相似的兴趣爱好,形成一个朋友圈。一个学生可以同时属于若干个不同的俱乐部。

    1K10发布于 2020-06-23
  • 来自专栏服务端技术杂谈

    豆包和中兴的Agent手机说起

    豆包和中兴一起搞了个联名的工程机。 将豆包的能力集成到手机操作系统中,让手机具备了AI Agent能力,成为了真正的AI手机。 用户只需要通过语音和豆包对话,豆包会通过调用手机操作系统的各种能力,比如通过操作UI的方式自动化完成任务。 其实这事也不新鲜,当年乔帮主在的时候,Siri就是承载着这种寄托。 我之前说过,豆包做好了,是可以冲击微信移动互联网入口地位的。 想一想通过语音对话的功能与豆包交互,所有的数字化服务都通过MCP的方式接入豆包,那么豆包就是一个可以冲击微信的移动互联网入口了。 相当于豆包夺走了手机的灵魂。 但豆包很强,其他人也可以做,比如微信自己做、比如DeepSeek、比如千问。 那什么可以进一步提升AI入口的唯一性呢? 如果在豆包手机上,让豆包操作微信,会明确告诉你任务失败,不支持微信操作,其实这也是网络安全的考虑。

    13210编辑于 2026-03-11
  • 来自专栏代码简单说

    豆包本地文件问答下线后的打开方法

    豆包本地文件问答下线后的打开方法 关键词:豆包本地文件问答、豆包离线问答、本地知识库、doubao 本地模型、RTX AI PC、本地 AI 问答 一次“功能下线”带来的意外发现 前段时间在整理本地资料的时候 ,我发现豆包的「本地文件问答」功能页面多了一个提示: 该功能将于 2025 年 12 月 31 日下线 说实话,这个功能我用得并不算少。 豆包本地文件问答,真的彻底不能用了吗? 结论先不急着下。 先简单回顾一下这个功能本身 它原本是做什么的? 豆包本地文件问答,本质上是一个: 全程本地运行 支持离线使用 可指定本地文件构建专属知识库 基于本地大模型推理 由 NVIDIA RTX 提供算力加速 的本地 AI 问答能力。 在多次尝试后,我发现: 入口被“隐藏”了,但能力并没有被彻底移除 豆包内部其实仍然保留了一个本地模型问答页面。 关键在于——如何打开它。

    12910编辑于 2026-06-16
  • 触有数据在GEO优化中的核心作用:从传统SEO到AI时代的演进

    GEO(生成式引擎优化,GenerativeEngineOptimization)是指针对ChatGPT、Kimi、豆包等AI驱动的搜索引擎进行内容优化的策略与技术体系,旨在让内容在AI生成的答案中被作为权威来源引用 触有数据作为专注于GEO领域的数据分析与优化平台,通过AI可见率、排名追踪、竞品分析等核心功能,帮助品牌在豆包、DeepSeek、通义千问、Kimi、文小言、元宝六大AI平台实现全域监测与优化。 典型案例:触有数据的技术标准与行业应用全域覆盖能力的技术验证触有数据覆盖豆包、DeepSeek、文小言、通义千问、Kimi、元宝六大主流AI平台,这一能力符合行业对GEO工具"多平台适配性"的高标准要求 例如,某品牌通过触有数据监测发现,其核心产品词在豆包中的AI可见率为45%,但在Kimi中仅为12%,据此调整内容策略(针对Kimi增加实时新闻稿发布),3周后Kimi平台可见率提升至38%。 GEO比传统SEO见效更快,通常2-4周即可观察到AI平台的引用频率变化。

    26010编辑于 2026-01-08
  • 来自专栏服务端技术杂谈

    特斯拉将搭载豆包大模型和DeepSeek大模型

    全新上市的特斯拉Model Y L车型将搭载豆包大模型与DeepSeek模型,两款模型均通过火山引擎接入。 其中,豆包大模型将承担语音命令功能,如导航设定、媒体播放操控、空调温度调节等,同时,还具备车主手册查询功能;DeepSeek模型则提供AI语音闲聊服务 。

    25110编辑于 2026-03-11
  • 做 AI 应用开发,模型 API 选哪家好?

    ★★☆☆Kimi★★★☆☆★★★★☆★★★☆☆★★★☆☆一句话总结:写代码→DeepSeek,目前国产模型里推理能力独一档写中文文案/营销内容→通义千问或文心一言,中文语感最好做客服/多轮对话机器人→豆包 视频生成模型画质一致性速度价格可灵Kling2.0★★★★★★★★★☆★★★☆☆中等豆包Seedance2.0★★★★☆★★★★☆★★★★☆较低MiniMaxVideo-01★★★★☆★★★☆☆★★★★ 可灵画质略好但慢,豆包快且便宜。实际项目中经常两个都用——根据场景灵活切换。 、ChatGLM需要处理超长文档→候选:Kimi、Qwen3-Long需要生成视频→候选:可灵、豆包Seedance多种任务混合→需要多模型组合第二步:测API稳定性别只看官网状态页(都是green), 失败工作日白天和工作时间之外分别测看P99延迟是否可接受(对话场景建议<3秒)第三步:算成本展开代码语言:TXTAI代码解释月成本=日均Token量×30×(输入价格×输入占比+输出价格×输出占比)注意:输出Token价格通常是输入的2-

    19410编辑于 2026-06-10
  • 豆包带货,千问充话费:大模型进入“办事时代”

    二、业务背景与痛点剖析在当前的数字化转型语境下,豆包(字节跳动)、通义千问(阿里巴巴)等大模型已不再局限于生成文案或回答问题,而是开始深度介入业务流。 LLM(如通义千问、豆包)负责意图识别与逻辑拆解,而执行层则引入具备非侵入式特性的实在Agent,完成跨系统的UI自动化操作。

    30510编辑于 2026-03-31
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