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2-5 快速幂模板
这个就是在快速乘的基础上改一下 sum=0--->sum=1 x+=x--->x*=x //快速幂模板 public double quickPow(double x,long y){ double sum=1; while(y>0){ if((y&1)==1){ sum*=x; } x*=x; y=y>>1; }
35520发布于 2021-06-01 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
学习分类 2-5 线性可分
感知机非常简单同时又很容易理解，但是相对应的，缺点也很多。感知机最大的缺点就是它只能解决线性可分的问题。
59210编辑于 2022-11-08 - 来自专栏老齐教室
AI 项目落地杂谈
人工智能（AI）项目的“落地”问题，现在谈论的比较多，我也来凑个热闹，不过，我不是从宏观角度来讲，而是从具体实施过程讲讲个人体会。 首先，AI 工程师要有能力且勇敢地将项目真实情况讲出来。 如果项目管理者对某个 AI 技术的细节不很了解，而是凭借浅显的认知决定要在项目中使用，那么，AI 工程师是不是能够协助项目管理者做深入的可行性研究呢？ AI 工程师要有能力进行评估 这对多数 AI 工程师来讲，是一个挑战。因为评估一个项目是否可以使用某项 AI 技术，不仅仅是技术本身，还要考虑项目的其他问题，比如成本、运营、人员、时间等等。 AI 工程师要勇敢地讲出实情 毋庸置疑，宣传中的某项 AI 技术以及它能够给项目带来的好处，和实际情况肯定是有差异的，甚至有时候差异会很大。 这样的 AI 工程师，也要么是“真糊涂”，要么是“揣着明白装糊涂”。一般项目皆败于此。 当科学、客观地对项目和技术进行评估之后，一定能够找到 AI 技术的切入点，此后的落地，必然一帆风顺。
54410编辑于 2022-12-09 - 来自专栏Hank’s Blog
2-5 R语言基础 factor
#因子：分类数据 #有序和无序 #整数向量+标签label #Male/Female #常用于lm(),glm()
44210发布于 2020-09-16 - 来自专栏NetCore 从壹开始
2-5 安装容器Web工具：Docker Portainer
现在已经习惯了容器化了，不仅可以很快的配合CICD来实现部署，同时主要是也能解决一些疑难杂症，比如在Linux中经常会有各种图形图像的依赖包问题。特别是内网环境。
1K20编辑于 2023-01-09 - 来自专栏Deep learning进阶路
2-5 线性表之循环链表
2-5 线性表之循环链表 循环链表就是链表首尾相接连成一个环，可以用单链表 和 循环链表来实现。
43140发布于 2019-07-02 - 来自专栏刷题笔记
2-5 Two Stacks In One Array (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101173005 2-5 Two Stacks In One Array (20 分) Write
76930发布于 2019-11-08 - 来自专栏刷题笔记
2-5 修理牧场 (35 分)【优先队列】
2-5 修理牧场 (35 分) 农夫要修理牧场的一段栅栏，他测量了栅栏，发现需要N块木头，每块木头长度为整数Li个长度单位，于是他购买了一条很长的、能锯成N块的木头，即该木头的长度是Li的总和
1.1K10发布于 2020-06-23 - 来自专栏飞总聊IT
AI上天，自动车落地
AI这两年里可谓是非常的热门，从深度学习到自然语言翻译到自动车，一个接一个的层出不穷。不仅仅赚了吆喝，也赚足了资本。和AI相关的人才争夺，更是让人叹为观止。 一个但凡和AI有点关系的博士毕业，其工资让我这个工作那么多年的人都羡慕嫉妒恨。 作为AI的杀手级应用自动车驾驶，更是这些年各大公司和初创公司追逐的重点。无数的资本涌入。 比如说AI的大牛奠基人之一的迈克乔丹，在到处演讲告诉大家不要把现在的AI当回事，其实真没那么牛。 在美国，很多大公司都源于加州。 所以如果自动车和人工智能最为强悍的谷歌都做不到成功落地服务大众的话，我们为什么相信现阶段自动车是AI如此重要的一个应用呢？ 如果连自动驾驶都解决不了，我们又凭什么相信这个上天的AI真的是有极大价值的，而不是空话呢？我其实真的没什么信心。所以做AI的同学们，好好享受你们的美好时光，一切都是假的，只有钱才是真的。
36530发布于 2018-07-25 - 来自专栏深度学习|机器学习|歌声合成|语音合成
java落地AI模型案例分享:xgboost模型java落地
xgboost模型java落地 1. input_data) output = load_and_run_onnx_model(model_path, input_data) print(output) 6. java推理 import ai.onnxruntime
1.7K10编辑于 2024-10-01 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记 | GWAS 操作流程2-5：杂合率检验
一般自然群体，基因型个体的杂合度过高或者过低，都不正常，我们需要根据杂合度进行过滤。偏差可能表明样品受到污染，近亲繁殖。我们建议删除样品杂合率平均值中偏离±3 SD的个体。
2.4K20发布于 2020-04-27 - 来自专栏MixLab科技+设计实验室
我看中的AI落地场景。
复盘成了我的日常 我最近在思考AI创新产品应该如何切入，接下来谈一些见解： AI技术不仅仅是算法，更多的是工程， ML Code仅仅只是占了核心的一个小空间。 ? 产品化的过程其实是： 挑选一个单点的AI技术，深挖其应用场景， 然后再组合其他技术，形成新技术。 2 基于人像分割技术的图像编辑工具 案例 facet.ai，非常方便地替换背景，带来便捷的图像编辑体验。 ? Auto mask 自动打马赛克，应用虽然小，但是足够方便。 ?
56220发布于 2020-09-28 - 来自专栏啄木鸟软件测试
AI安全测试落地实践指南
引言：当AI成为生产系统的核心组件，安全已不再是‘可选项’ 2024年，全球超68%的金融与医疗类AI应用已在生产环境部署大模型推理服务（Gartner《AI Governance Report》）。 本文基于啄木鸟软件测试团队在某头部银行智能风控大模型、某三甲医院AI影像辅助诊断系统的32个真实交付项目经验，提炼出可复用、可度量、可审计的AI安全测试落地四步法。 一、明确AI系统安全边界：从‘黑盒API’到‘三层攻击面’建模 很多测试工程师仍习惯将AI服务视为普通微服务——只测输入/输出一致性。 二、构建轻量级AI安全测试工具链：不依赖GPU，也能跑通核心用例 团队常误以为AI安全测试必须自建红队实验室。 结语：安全不是AI的附属品，而是其可信基石 AI安全测试的本质，不是给模型‘找茬’，而是帮业务建立‘可控的信任’。
63210编辑于 2026-03-09 - 来自专栏石云升
怎么招人实施AI企业落地？
去年还有人问企业要不要拥抱AI，今年已经没人问了。问题变成了：怎么落地？谁来干？ 很多企业的第一反应是招人——找一个既懂技术又懂业务的AI落地专家。 AI落地不要一上来就搞大项目。先找那些高频重复、耗时、易出错的工作，这类任务最适合用AI解决，见效快、阻力小。 设计原则：能一个按钮解决的，就不要操作两次。 用AI做小工具，成本低、见效快，还能让团队感受到AI的实际价值。 如果要外招，怎么甄别？ 有些业务确实需要比较丰富的技术基础，需要外招AI落地负责人。但市场鱼龙混杂，如何甄别？ 1. 有没有跨部门落地经验？ 给自己提效只是初级。能给财务、客服、运营、人事等不同部门都落地过，才证明此人有快速理解业务的能力。AI落地的难点不在技术，在业务逻辑的解构。 3. 有没有总结复盘的习惯？ AI落地需要跟各部门打交道——需求沟通、方案讲解、问题排查，都需要清晰逻辑。面试时如果对方表达混乱，落地时大概率也一团糟。 5. 使用AI的时长和频率 越早用、用得越频繁越好。
23110编辑于 2026-03-17 - 来自专栏服务端技术杂谈
零一万物的AI工程落地
之前写了一篇：LangChain创始人回应为啥不做托拉拽的智能体工作流 正好今天看到零一万物的一篇讲AI工程落地的文章，观点很相似。
11610编辑于 2026-03-11 嵌入式AI视觉落地的那些事儿——直面AI视觉落地难的挑战
一、QT界面开发：算法与界面必须解耦嵌入式AI应用通常需要图形界面，QT是常见选择。但开发中容易陷入一个误区：把算法函数直接写在界面类的响应函数里。点一下“开始检测”，界面就卡住，直到检测完成才能动。 二、OpenCV算法落地：不能照搬PC代码PC上OpenCV怎么方便怎么来，到了嵌入式平台就得精打细算。图像预处理这条链，在PC上可能几毫秒，在嵌入式上就是几十毫秒。 三、嵌入式平台适配：每块板子有自己的脾气RK3588和Jetson Orin是当前主流的嵌入式AI平台，但开发体验差异不小。交叉编译环境搭建就是个开端，库依赖容易出问题。 五、从原型到产品，每一步都不能省嵌入式AI产品开发，不是“写个算法然后拷过去”那么简单。界面要响应快，算法要跑得稳，硬件资源要榨干，还要考虑设备长时间运行的散热和稳定性。 高培觉得嵌入式AI开发需要的不是单点技术，而是全局视角：QT界面、OpenCV算法、模型部署、多线程优化、硬件加速、系统稳定性，缺一不可。
12401编辑于 2026-03-23- 来自专栏决策智能与机器学习
用户体验、AI和ML「AI产品工程落地」
作者 | Michelle 报道 | towardsdatascience 人工智能(AI)和机器学习(ML)现在都是热门话题，这是理所当然的，因为它们对重新定义商业的许多方面做出了重大贡献。 您如何看待它随着AI & ML技术的发展? 目前的客户体验“AI无处不在，但结果大相径庭”。使用同一项服务的两个客户可能对他们的体验有完全不同的印象，而且在很多情况下，这项服务是笨拙的，结构也很糟糕。 试图整合AI & ML技术和客户体验的企业面临哪些挑战? Paul总结了许多企业在流程中采用AI和ML时面临的另一个常见挑战——数据量。他说:“目前的机器学习技术依赖于相对大量的数据来提供良好的预测。”
70020发布于 2020-08-05 - 来自专栏服务端技术杂谈
企业中落地AI Agent的难点
下图是一个企业Agent落地的标准架构。 在Query动线上，包括规则模块、意图识别模块、意图处理模块、过滤引擎、推理执行、总结整理。 企业中落地Agent普遍的难点不是模型不够智能（因为大概率用的模型就那几家）。 难点是围绕模型的脚手架不到位，比如上下文工程、安全性、记忆系统等。 而且Agent架构越成熟，软件工程的重要性越高。 有人给我发了一篇脉脉上的有人吐槽自家AI落地的文章，相信也是遇到了同样的问题。 大多数AI Agent系统，打造的无非是上下文选择系统。
26210编辑于 2026-03-11 - 来自专栏九彩拼盘的叨叨叨
学习前端 第4周 第2-5天
了解什么叫响应式。 了解CSS3 Media Queries 了解Bootstrap 了解Bootstrap的全局 CSS 样式。特别是其中的栅格系统。 作业 用Bootstrap做页面 http://www.bootcss.com/ 。交互不需要实现
20910发布于 2018-08-27 生成式AI产业落地路径研究
第一章：报告基础信息 • 报告标题：生成式AI产业落地路径研究 • 发布机构：腾讯云 • 发布时间：未注明 • 行业标签：技术服务, 泛金融, 医疗, 物流, 工业 • 产品标签： #腾讯混元大模型 # CODING DevOps #微搭低代码 #腾讯云向量数据库 #ES #容器 #函数 #容器应用 第二章：报告背景和目标 本报告由腾讯云副总裁、腾讯云与智慧产业事业群徐樱丹主导，旨在梳理生成式AI技术在产业侧的落地路径 具体落地场景包括AI金融顾问、AI药物研发、企业物流预测等，旨在通过个性化AI助手实现产品价值创新。 • 采购与实施策略：企业落地生成式AI可通过两种主要路径：采购基于生成式AI模型能力增强的开箱即用标准软件，或基于标准模型通过RAC（检索增强生成）等提示工程进行能力增强。 • 技术架构优势：依托全栈安全防护体系与云原生平台（容器、函数等），结合腾讯云向量数据库等数据基础设施，为企业提供稳定、安全的生成式AI落地底座。
9900编辑于 2026-05-31
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