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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) {
50610发布于 2021-06-01 - 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
79430发布于 2019-11-08 - 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。 ?
56420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"
55320发布于 2020-09-16 - 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 - 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。
1.3K40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 - 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PD快充协议
讲解2-4串锂电池升降压快速充电方案
XSP30 作为一款支持 PD/QC 快充协议的升降压型锂电池充电 IC，凭借其独特的 2-4 节电池兼容、2A 大电流快充等特性，正悄然改变着便携式设备的充电格局，重新定义人们的充电体验。 它的出现，为 2-4 节串联锂电池的充电管理提供了高效、安全、智能的解决方案，不仅满足了当下消费者对快速充电的需求，也为众多电子设备厂商在产品设计和优化上提供了有力的支持。
48110编辑于 2025-11-12 - 来自专栏cwl_Java
C++编程之美-数字之魅(代码清单2-4)
代码清单2-4 int Count(BYTE v) { int num = 0; switch (v) { case 0x0:
16320编辑于 2022-11-30 - 来自专栏人工智能
【微服务】Spring AI 使用详解：让微服务无缝集成AI能力
【微服务】SpringAI使用详解：让微服务无缝集成AI能力在微服务架构主导企业级开发的今天，AI技术的落地已从“可选”变为“刚需”。 简单来说，SpringAI就是微服务架构的“AI插件”，无需重构现有微服务体系，即可快速为各个微服务模块赋能AI能力。 ”，AI可自动调用订单服务的查询方法；数据分析场景中，AI可自动调用数据服务的统计方法，实现AI与微服务业务能力的深度融合。 4.1服务拆分：AI能力独立部署将AI相关能力拆分到独立的微服务（如ai-service），避免与业务服务耦合。 4.2服务治理：融入微服务生态服务注册发现：将AI服务注册到Nacos、Eureka等注册中心，让其他业务服务能通过服务名调用AI能力。
1.5K10编辑于 2026-02-26 AI智慧化服务系统
在数字化转型浪潮中，AI智慧化服务系统正成为企业突破传统模式的核心工具。该系统通过自然语言处理、机器学习与大数据分析技术的融合应用，实现对客户需求的精准洞察和快速响应。 相较于传统模式，AI解决方案在功能特性上优势显著：意图识别方面，传统模式依赖关键词匹配导致误判率高，AI方案采用深度学习模型，准确率达98%+；知识检索上，传统模式固定库容难以应对新问题，AI方案凭借持续学习能力实现知识库自生长 ；响应速度方面，传统模式人工平均等待时长＞3分钟，AI方案实现毫级响应，峰值处理量提升10倍。 更值得关注的是其解释性AI特性——不仅输出预测结果，还能生成可视化归因分析报告，帮助管理者理解“为什么”而非仅知道“是什么”，为决策提供深度洞察。 该解决方案正在重塑企业服务的边界，使智能化不再局限于特定场景，而是渗透到组织运营的各个毛细血管。通过构建可感知、会思考、能进化的数字神经系统，助力企业在复杂多变的市场环境中保持敏捷竞争力。
28910编辑于 2025-10-16- 来自专栏IT技术圈
PTA | 习题2-4 求交错序列前N项和 (15分)
本题要求编写程序，计算交错序列 1-2/3+3/5-4/7+5/9-6/11+... 的前N项之和。
3.1K30发布于 2021-07-14 - 来自专栏IT技术圈（CSDN）
浙大版《C语言程序设计（第3版）》题目集 练习2-4 温度转换
练习2-4 温度转换 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。
1.5K30发布于 2020-09-15 注解式AI服务实战
/** * AI 代码助手服务接口 * * @author BNTang */ public interface AiCodeHelperService { @SystemMessage { @Resource private ChatModel qwenChatModel; /** * 创建 AI 代码助手服务实例 * * @ return AI 代码助手服务 */ @Bean public AiCodeHelperService aiCodeHelperService() { // 创建并返回 AI 代码助手服务实例 return AiServices.create(AiCodeHelperService.class, qwenChatModel); } } Service 加上 @AiService 注解，就能自动创建出服务实例了： /** * AI 代码助手服务接口 * * @author BNTang */ @AiService public
10810编辑于 2026-04-29- 来自专栏程序你好
Azure AI 服务之语音识别
笔者在前文《Azure AI 服务之文本翻译》中简单介绍了 Azure 认知服务中的文本翻译 API，通过这些简单的 REST API 调用就可以轻松地进行机器翻译。 创建 Azure 服务 要使用 Azure 的翻译服务需要先在 Azure 上创建对应的实例，比如我们需要先创建一个 "Bing Speech API" 服务实例： ? 需要注意的是，Azure 提供的认知服务 API 都是需要认证信息的。具体的方式就是把我们创建的服务的 key 随 API 发送的服务器端进行认证。 "; 由于 demo 的代码比较长，为了能集中精力介绍 Azure AI 相关的内容，本文中只贴出相关的代码。 AI 的兴起让我们看到了一线希望，在介绍了 Azure AI 的语音识别服务后，让我们接着探索如何通过 AI 让程序理解文本的内容。
1.9K20发布于 2018-07-20 - 来自专栏人工智能前沿讲习
张家兴：AI助力金融服务
如果是传统都靠人来服务，成本太高，达不到普惠金融的效果，所以才依托于金融科技，这里面就包括下面所说的这些技术，它们的首字母加起来是basic，人工智能在里面就是AI。 包括智能服务、智能风控、保险、营销、信贷等方面，今天主要讲的是智能服务方面怎么做一个机器人，来帮助或替代人提供更好的服务。 ? 在金融里面，传统的服务，里面有很多的用户，我们有很多的客服人员，传统服务就是纯靠人提供服务。如果有了AI，AI在里面到底提供什么样的能力，让服务变得更好。 我们说第一个服务就是一系列的，怎么从用户到最终的服务。先去做推介，然后发现用户到底出现什么问题，然后是调度，这个服务到底给哪个客服人员用。 所以我认为，整个金融服务领域，AI主要是构建四大能力：推荐、对话、调度、洞察，给用户提供更好的服务。
1K30发布于 2020-05-13 - 来自专栏Go语言学习专栏
8 - AI 服务化 - AI 超级智能体项目教程
本节重点 AI 服务化是指将原本只能本地运行的 AI 能力转化为可远程调用的接口服务，使更多人能够便捷地访问 AI 能力。 通过本节学习，你将掌握如何将 AI 智能体转变为可供他人调用的服务 具体内容包括： AI 应用接口开发 AI 智能体接口开发 在开始之前，先给大家提个醒，Spring AI 版本更新飞快，有些代码的写法随时可能失效 一、AI 应用接口开发 我们平时开发的大多数接口都是同步接口，也就是等后端处理完再返回。 点击接口旁边的绿豆就能自动生成测试代码： 二、AI 智能体接口开发 由于智能体执行过程通常包含多个步骤，执行时间较长，使用同步方法会导致用户体验不佳。 注意，上述代码中使用 CompletableFuture.runAsync() 实现非阻塞式异步执行，否则会长时间占用 Web 服务器线程池资源。
18010编辑于 2026-03-17 研报、基金宣传材料一键审校：腾讯云金融大模型审校服务实战指南
自动审校 → 合规团队复核标记点 → 发布 效果：审校时间从2-4小时缩短至10-15分钟。 提交审校 → AI检查收益承诺、风险披露完整性 → 标注需修改的内容 → 修改后合规发布 四、效率提升数据 指标 人工审校 AI+人工审校 提升幅度 单篇研报审校时间 2-4小时 10-15分钟 提升 六、计费与优惠 送审格式 单价 文字格式 1.8元/次 文档格式（PDF/DOC/DOCX） 12元/次 基础文本内容安全服务限时特惠： 服务 条件限制 规格 有效期 特惠价格 文本内容安全服务 产品首单 180万条套餐包 1年 2000元（5折） 文本内容安全服务 新老同享 180万条套餐包 1年 3,400元（8.5折） 文本内容安全服务 新老同享 720万条套餐包 1年 11,900元（8.5折） 用AI加速审校，让合规变成竞争力。
18510编辑于 2026-04-30- 来自专栏IT创事记
去卖AI服务器
这个计划帮助前沿AI技术落地，也帮助传统渠道在新业务爆发前“未雨绸缪”。 “你现在不一定真的会卖元脑的解决方案，但你至少要把AI服务器卖出去。”王峰对渠道伙伴说。 类似这样的小突破，在2019年浪潮AI服务器的销售中，总共为浪潮贡献了过亿元的业绩——在这个将AI服务器交给分销渠道销售的试点之年，浪潮原定的目标不过只有区区的4千万元。 无论4千万，还是1个亿，对于浪潮的AI服务器销售而言，它们显然仍微不足道。 这家2019年上半年AI服务器出货量全球第一，占据中国AI服务器市场50.2%市场份额的服务器巨头真正看重的，是它传统的分销体系能否用今天的小突破，去抓住明天AI的大未来。 王峰说，浪潮能把AI服务器做到全球领先，其实早年也只是先走了半步而已。 IDC综合数据显示，产业AI化给市场带来的空间增长迅猛。
1.6K30编辑于 2022-06-28
腾讯云开发者
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