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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) {
54510发布于 2021-06-01 - 来自专栏腾讯云TVP
别再追捧AI概念，来看腾讯AI商业化实践
AI技术商业化的代表是什么？它们是如何跨越的这道鸿沟？产学研一体化将给AI商业化带来怎样的助力？未来AI领域可能的商业化风口是什么？一切问题的答案，都在本次TVP技术闭门里。 AI商业化元年，始于2017年 从2016年AlphaGo的成功开始，人工智能关键词再次焕发了勃勃生机。 而在国内市场，以腾讯云为代表的云厂商也在将自己的AI技术集成到云服务上，并将旗下AI实验室中的研究成果推向业界。 计算机视觉、AI语音语义，是目前AI商业化的典型代表。 为什么这两个典型技术在商业化探索上走在了前头？它们在从概念到落地的过程中是怎样跨越的鸿沟？在未来，AI技术还有哪些商业化的可能方向？这是本届TVP AI技术闭门会想要与业界一起探讨的问题。 计算机视觉技术作为AI领域的宠儿，也已走过了技术的快速发展期，商业化落地是各个玩家思考的重点。
93930编辑于 2023-03-30 - 来自专栏腾讯云TVP
别再追捧AI概念，来看腾讯AI商业化实践
AI技术商业化的代表是什么？它们是如何跨越的这道鸿沟？产学研一体化将给AI商业化带来怎样的助力？未来AI领域可能的商业化风口是什么？一切问题的答案，都在本次TVP技术闭门里。 AI商业化元年，始于2017年 从2016年AlphaGo的成功开始，人工智能关键词再次焕发了勃勃生机。 而在国内市场，以腾讯云为代表的云厂商也在将自己的AI技术集成到云服务上，并将旗下AI实验室中的研究成果推向业界。 计算机视觉、AI语音语义，是目前AI商业化的典型代表。 为什么这两个典型技术在商业化探索上走在了前头？它们在从概念到落地的过程中是怎样跨越的鸿沟？在未来，AI技术还有哪些商业化的可能方向？这是本届TVP AI技术闭门会想要与业界一起探讨的问题。 计算机视觉技术作为AI领域的宠儿，也已走过了技术的快速发展期，商业化落地是各个玩家思考的重点。
1.6K1023发布于 2020-08-21 - 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
84930发布于 2019-11-08 - 来自专栏人工智能cv应用
原创 | AI商业化的迷思与选择
在资本泡沫、技术泡沫、商业泡沫逐个被击破的时候，如何让人工智能技术真正商业化落地，成为众多AI公司2019年最大的课题。 1.jpg 尽管有资本市场的投入和政策的支持，技术的发展瓶颈和产业链的不完善使得AI的商业化落地不如预期。 对于AI公司来说，找到切实际的需求是商业化进程的首要战略任务。 //AI商业化的破局 在AI创业的路上，视觉公司们对于技术、需求、行业的看法都逐渐趋于一致，但对于如何打破商业化的瓶颈，大家给出了不同答案。 在各种模式下，AI公司的运营侧重点和适合的客群也明显不同，尤其在商业化部分。
1K20发布于 2019-04-25 - 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。
1.2K10发布于 2021-02-24 - 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。 ?
61720发布于 2019-07-02 - 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"
60220发布于 2020-09-16 AI软件商业化面临的三重挑战
AI应用面临商业化难题软件供应商急于将AI功能货币化却面临风险：可能抬高客户成本却无法兑现减少人力投入等承诺。某咨询机构最新报告探讨了SaaS供应商应如何穿越AI炒作迷雾，将AI能力成功整合至产品中。 效益难以量化仅30%软件企业能提供客户部署后的可量化投资回报多数客户发现AI增加IT成本却无法通过降低人力成本抵消典型企业全客服栈AI化可能导致价格飙升60%-80%某大型企业高管坦言：“所有智能助手都应提升效率 定价机制不透明复杂定价模式使客户难以预测AI成本随用量增长缺乏可预测的定价结构定价模式转型报告建议软件企业重构AI时代的定价策略：传统按用户月费模式不会完全消失，但需融入基于用量的计费混合模式渐成主流： 市场推广困境试用策略失效多数SaaS企业通过免费试用促进采纳但某研究机构发现许多企业AI投入回报为零采购决策转移采购权从IT部门转向业务部门，领导者需要在人力投资与AI部署间权衡，更关注价值而非功能。 但AI企业仍需收回巨额投资，形成商业化矛盾。
41410编辑于 2025-10-24- 来自专栏XINDOO的专栏
从豆包收费看 AI 商业化的必然逻辑
一篇官方评论把一场用户情绪的爆点，拉回到了产业规律的讨论层面——AI 商业化已经不是要不要做的问题，而是怎么做才合理的问题。 豆包官方很快回应：聊天、问答、写作、生图，这些基础功能 永久免费 不变。 放眼全球：国外的AI早就不是免费的了 如果你觉得"AI收费"很突兀，那是因为我们一直在国内市场的免费惯性里待太久了。把目光放到全球，AI商业化早已是板上钉钉的共识。 ChatGPT：从免费到四档个人版定价体系 OpenAI是AI商业化的开路先锋，它在2023年初推出ChatGPT Plus（$20/月）时，国内很多人还在争论"AI应不应该收费"。 DeepSeek 走的不是"AI 商业化"路线，而是"用极致降本延缓商业化压力"的路线——它并不是没有成本，而是通过极致降本显著推迟了算力成本对商业模式的反噬，让它有更大的空间用低价甚至免费抢占市场。 这条规律决定了AI商业化必然是分层的，不可能一刀切。 按量付费vs订阅制 既然要付费了，但为什么是订阅制而不是按量付费？
28110编辑于 2026-06-21 - 来自专栏量子位
吴恩达：我的AI商业化方法论
我和企业CEO们交流的时候，他们经常会问三个问题： 1）如何招聘AI人才、建立AI团队？ 2）如何挑选项目？怎样决定该把AI用在哪些地方？ 3）怎样把AI和公司策略结合起来？ 在Landing.ai和各个公司合作的过程中，从这些问题里，我学习总结了一套AI商业化方法论： 1）招聘AI人才，建立AI团队 ? 这个环节，也可以说是组织架构调整的三步走策略。 首先，借助外部资源开展AI项目；然后，用外部资源逐渐培养内部AI团队，最终得到一支能为内部各个业务部门服务的AI团队。 AI赋能政府 AI带来的一个挑战是会有人因被AI替代而失业，这会给政府造成巨大的问题。 AI赋能大学 AI人才缺乏现象很普遍，核心问题之一，就是对AI教育需求巨大，供给不足。 人工智能缓解教育资源稀缺 即便是在斯坦福，拥有世界上最好的AI教授，AI教学师资也不够。
65261发布于 2018-09-29 - 来自专栏AI Coding
Token：AI时代伟大的创新，也是商业化的妥协
Token：AI时代伟大的创新，也是商业化的妥协很多人谈AI时，会把注意力放在参数量、模型能力、推理水平上，但我越来越觉得，token机制本身，才是这轮AI革命里最关键、也最容易被低估的发明之一。 我们今天在使用AI时感受到的很多“断裂感”，本质上都和这件事有关。所以我现在的看法是：token机制既是AI普及史上的重大创新，也是AI商业化过程中的现实折中。 它让更多人用上了AI，也让AI天生背负了一种“不连续”的结构性代价。而未来AI产品真正要竞争的，不只是模型本身，更是谁能用更多机制，把这种不连续尽可能弥补回来。 它像集装箱标准化改变全球贸易一样，给AI提供了一个统一的工业化接口。智能第一次不再只是概念，而是可以被规模化传输、调用和交易的能力。二、为什么它又是一种商业化的妥协但伟大，不代表没有代价。 这可能才是最值得重视的一点：token让AI变得便宜、可用、普及，也让AI变得碎片化、预算化、阶段化。它成就了今天的AI，也定义了今天AI的局限。
39110编辑于 2026-05-02 - 来自专栏量子位
网易依然要以慢打快，AI商业化AR是重要方向
网易AI路线 那AI呢？依然延续这个路数吗？ 在BAT和各大公司纷纷把AI喊得响亮的当前，网易公司层面的AI声量显得克制。 不过，这种克制也将成为过去时。 不过当时深度学习方兴未艾，AI也还没狂飙突进。 在业务思路上，在3条战线上分别展开，分别是：基于视觉的网易AR、语音识别和NLP方向上的语音交互业务，以及AI平台。 其中，网易AR的商业化落地是网易AI的核心战略之一。 ? 这也是大洋流中的历史性要求：靠Demo、纯讲技术应用的时代已经过去——看货——是对于AI落地和商业化的核心诉求，而网易的初步答卷上，要率先以AR展开作答。 那么AI呢？AI加持下的AR呢？网易又会交出什么样的产品？ 量子位 QbitAI · 头条号签约作者 վ'ᴗ' ի 追踪AI技术和产品新动态
93630发布于 2018-07-19 - 来自专栏刘旷专栏
加码“狗脸识别”背后，旷视的AI商业化焦虑
而旷视科技研发的狗脸识别技术，则是为了增加AI识别技术在更多场景的应用。 一直以来，AI领域发展势头迅猛，但应用场景有待开发、商业化滞后的现状一直没有得到改善。 旷视科技扩展AI技术应用则不仅可以开拓新的市场，也能推动AI领域的商业化进程。 在面部识别领域，旷视科技在业内已经处于领先地位。 而旷视科技加码AI技术应用布局的背后，也有些许的无奈。AI技术积累广泛，但其应用场景急需开发、市场竞争激烈成AI企业普遍面临的难题。 业绩承压下，任何AI技术变现的渠道都成了旷视科技必须紧紧抓住的机会。 从AI技术的发展和商业化两个方面来看，多元化布局仍将会是旷视科技未来发展的重点。 难去的商业化隐忧 在生态方面，旷视科技对G端的高度依赖和C端的不足，暴露出了明显的隐忧。
90661发布于 2020-07-27 - 来自专栏腾讯大讲堂的专栏
浅谈AIGC商业化
本篇文章试图从产品经理的角度，系统地讲述下AIGC的技术和商业化现状，谈谈对未来发展前景的展望。 这两者目前的技术现状、商业化落地形态都不太一样，本篇文章将主要介绍文本生文领域的情况。 二、商业化现状 既然预训练大模型这么厉害，目前商业化进展到哪一步了？ 要回答这个问题，先要了解下预训练大模型的特点，从技术自身出发，才能推导出因此可能造就的产业形态。 从已经验证的实际效果来看，对于大多数场景都可以不用训练、或者只需要几千或几万条数据简单finetune就能得到可以商业化落地的效果。 总之，在文生文领域，虽然目前的商业化落地尚不成熟，存在着多种多样的困难。
1.4K50编辑于 2023-03-08 - 来自专栏AI科技评论
智谱 AI 狂飙：与商业化博弈的一年
大模型商业化路线图正在逐渐清晰。 作者丨张进 编辑丨陈彩娴 “这一年时间过得太快了。” 2023 年 12 月 AI 科技评论在搜狐网络大厦见到智谱AI COO 张帆时，张帆如是说。 在 AI 科技评论看来，智谱商业化更快的原因主要有二，一是实力，二是洞识。 2023 年 10 月，在与 AI 科技评论探讨大模型开源与商业化时，智谱AI CEO 张鹏脱口而出：“谁说创业公司不能赚钱？” 但也由于过去 AI 落地中，“私有化”与“定制化”的关联过于紧密，智谱商业化遭到了业界的讨论与关注，被质疑是否会成为“上一代 AI 公司的翻版”。 张帆告诉 AI 科技评论，过去一年的探索启示，大模型的商业化不会重复上一代 AI 公司的老路。
1.2K10编辑于 2024-03-18 - 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 腾讯漫剧商业化：AI生产与投放组合策略提升ROI
数据来源： 腾讯全球数字生态大会 (Tencent Global Digital Ecosystem Summit) - 城市峰会，主讲人：卢玉倩 一、 行业增长与内容决策断层 市场放量现状： AI漫剧行业从试水期进入放量期 二、 搭建AI内容生产与投放工具链 AI生产平台（妙创）： 集成混元模型及市场主流生图、生视频模型，打通“内容洞察 -> 制作生产 -> 轻量化发行（规划中）”全链路。 用户价值指标： 受众覆盖： AI漫剧在40-59岁中年用户及60岁以上老年用户中覆盖优势明显（动态漫受众占比 70%）。
32010编辑于 2026-06-18- 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！」
5.6K21发布于 2020-04-27 - 来自专栏量子位
谷歌医疗AI商业化提速！Jeff Dean亲自挖来大总管
但这还没完，毕竟现在的谷歌AI落地，不谈价值观就老被内外惦记，所以姐夫发出第四推： 显然，把AI应用于医疗保健，既重要但也要非常仔细和谨慎，幸好我们之前就制定了AI七原则，其中反映了我们对医疗AI的落地思考 大举进军医疗AI 不过在此之前，围绕医疗AI，谷歌早已展开了一系列布局。 今年4月，CBinsights还有过一份专门的详尽报告，说明谷歌目前是在医疗领域下注最大的巨头，而且核心法宝，就是AI。 ? 而谷歌在这一领域，通过多种商业化的渠道进行了布局。 Verily之前功能公开过的黑科技之一，就是通过眼泪来监测血糖。此外，谷歌AI团队，也提出了CV筛查糖尿病的方法。 三是心脏病。 但无论如何，这对谷歌、最全球第一AI大厂，都是好事情。 谷歌AI搞医疗有优势 因为谷歌AI搞医疗，可能比其他公司更具优势。 首先，救死扶伤，内部自由度再高，也不好diss什么，任凭各色左派，都不能。 所以，也能看出大趋势正在到来，现在谷歌找来医商双馨的医疗AI大总管，亦能视为商业化落地的前兆了。 祝愿谷歌医疗AI一切顺利吧~ 毕竟Jeff Dean如此激动，连发6推。
66620发布于 2018-12-12
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