- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 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IT技术圈
练习2-4 温度转换 (5分)
(5分) 作者： C you again，从事软件开发 努力在IT搬砖路上的技术小白 公众号： 【C you again】，分享计算机类毕业设计源码、IT技术文章、游戏源码、网页模板、程序人生等等 关于转载
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。
1.4K40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 - 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 - 来自专栏希里安
AI模块开发
截止昨天，云原生模块的框架就差不多了，主要就是针对k8s集群资源的增删改查等基础操作的功能，这也是为了熟悉集群基础资源的增删改查的开发流程。 要说完整开发还得用类似kubesphere等专业的管理平台。 那么今天就来看看AI模块，这块其实就更多就是一个尝试，只能边学边开发了，我这边就暂时是直接将别人开源的chagpt模块接入自己的平台，后期在考虑自己开发一个页面吧，如下所示： 在介绍下接入的chatgpt ： # 安装依赖 npm i -g pnpm pnpm i # 本地开发 pnpm dev 至于智能预测和排障还得多学习才能开发出来，慢慢来。 不断优化运维策略：AI可以持续监控不同的运维策略和操作是否达到最佳效果,并根据效果反馈不断调整和优化,使运维过程最大化自动化与智能化。
37010编辑于 2023-10-30 - 来自专栏软件安装
AI应用开发
AI应用开发是将人工智能技术与实际业务场景结合，构建具有智能决策、自动学习或感知能力的应用系统。 它融合了传统软件开发与机器学习、深度学习等AI技术，以下是其核心要素和流程： 一、AI应用的核心技术栈 基础框架 机器学习：Scikit-learn、XGBoost、LightGBM 深度学习：TensorFlow Platform、Azure ML 二、AI应用开发的典型流程 问题定义与数据准备 明确AI要解决的核心问题（如分类、预测、生成等） 数据采集（爬虫、API、传感器等）、清洗（去噪、补全）、标注 应用 以下是一个基于预训练模型的文本分类应用，可识别文本情感（正面/负面）： 四、AI应用开发的挑战 数据质量：模型性能高度依赖数据的准确性和代表性 计算资源：深度学习模型训练需要大量GPU算力 伦理与合规 ） 预测分析（金融风控、需求预测） AI应用开发的核心是"以问题为导向"，而非盲目堆砌技术——先明确业务痛点，再选择合适的AI技术落地。
71910编辑于 2025-11-12 - 来自专栏我的专栏
AI 开发规范
AI 最适合“内容 & 交互实现”，人必须死守“数据模型 & 性能 & 社区氛围”。AI 可以让你 快 2～3 倍上线 MVP，但社区产品的长期生命力，靠的是 人设计的规则和边界。 AI 辅助审核 & 风控 敏感内容 ❌ 绝对不能交给 AI性能 长列表、分页 ❌ 人主导二、Next.js 在社区项目里的优势（为什么选对了）✅ App Router• RSC（React Server ✅ 2️⃣ 页面 & 组件（AI 主力）AI 非常适合：• 帖子列表 / 瀑布流• 帖子详情• 评论树• 用户主页• 关注 / 粉丝列表• 通知中心 UI✅ Prompt 示例：用 Next.js App 熟悉度高、出错率低五、AI 使用红线（社区项目特别重要） 绝对不能交给 AI 的 6 件事权限模型举报 / 审核逻辑敏感词 / 风控规则Feed 排序算法数据库 schema 设计用户体验决策社区产品一旦 六、一个可直接用的 AI Prompt（社区专用）你是资深 Next.js 工程师，正在开发一个社区项目。
10100编辑于 2026-06-09 - 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:
17920编辑于 2022-11-30 - 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。
55110编辑于 2025-11-12 - 来自专栏新智元
【探索AI自开发】谷歌、微软用AI开发AI，特定任务超越人类AI专家
【新智元导读】为了应对AI人才不足，以谷歌为首的企业正在想方设法，开发能够取代AI研究员的AI系统，让创建AI软件变得容易。 开发出能够自己编写程序的AI，是AI研究者的梦想，也可能是众多计算机程序员的噩梦。 现在，以谷歌为首的各大公司，在AI人才严重不足的情况下，开始把目光投向另一个更为强大的目标——开发能够自己创建AI的AI。 不止是谷歌，微软、亚马逊、Facebook这些巨头纷纷都在开发能够自己开发AI的AI上面投注努力，这正在形成一种趋势。 Jeff Dean预计，如今具备能自我开发AI系统的人才的公司，全球不超过1000家，但其他更多公司却拥有开发AI系统所需的数据。 “我们希望让解决机器学习问题的机构数量从几千家扩展到百万家。”
1.1K91发布于 2018-03-21 - 来自专栏智能算法
开发AI可是个大工程 脸书想让AI自己开发AI
要开发深度神经网络解决下一个AI大问题，研究人员必须经历无数次失败的尝试，在一台、几十台甚至几百台机器中尝试。“我们更加像是教练而非运动员。” 互联网巨头正在开发计算系统，让它们代表工程师测试无尽的机器学习算法，它们自己就可以循环测试许多的可能性。更棒的是企业正在开发一套AI算法，让算法来编写AI算法。没有开玩笑。 但Facebook的最终目标是开发一套新的AI模式，让人类从事的单调乏味工作尽可能少。 据米汉那透露，在开发新的AI时，Facebook工程师并不缺少创意，但是要测试这些创意却是另一回事。为了解决问题，他和团队开发了所谓的“Flow”工具。 更有趣的地方在于：AutoML也许可以利用AI来开发AI。 正如米汉那所说的，每个月Facebook要训练和测试大约30万个机器学习模型。
906130发布于 2018-04-02 - 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AI技术应用
AI 智能体（AI Agent）的开发
AI 智能体（AI Agent）的开发是一个复杂且多阶段的过程，涉及需求分析、算法设计、模型训练、系统集成和部署等多个环节。以下是 AI 智能体开发的典型流程。 1.2确定技术栈选择适合的 AI 技术和工具（如机器学习、深度学习、强化学习等）。确定开发语言（如 Python、C++）和框架（如 TensorFlow、PyTorch）。 5.系统集成5.1接口开发开发与外部系统交互的 API（如 RESTful API、gRPC）。定义输入输出格式（如 JSON、Protobuf）。5.2模块集成将 AI 模型集成到应用程序中。 8.3技术升级跟踪最新 AI 技术，升级算法和框架。优化系统架构，提高可扩展性。9.常用工具与框架9.1开发框架机器学习：Scikit-learn、XGBoost。 总结AI 智能体的开发流程包括需求分析、数据收集、模型设计、训练与评估、系统集成、测试验证、部署监控和维护迭代。通过合理规划和使用工具，可以高效地开发出功能强大、性能优异的 AI 智能体。
3K20编辑于 2025-02-18 云开发 Copilot ｜体验AI快速开发
前言作为后端，如何快速开发一个简单的页面？大多数人都会想到用AI，今天就结合项目需求体验了一下，制作一个简单的小程序。 需要在左边添加中使用AI，并不能使用原来的Copilot聊天窗口，且不支持上下文，但基于我的需求比较简单，一句话就能生成完美的页面。至此，我的基本需求已经开发完成，前后用时不到10分钟，非常方便快捷。 总结云开发 Copilot 作为云服务平台精心打造的一款卓越 AI 辅助利器，在云环境下的小程序与 Web 应用等项目构建进程中发挥着举足轻重的作用。 Copilot 以其丰富多样的多功能生成能力令人瞩目，搭配简洁直观、极易上手的用户友好界面，以及对多平台的强力支持，全面简化了原本复杂繁琐的开发流程，为开发者带来前所未有的流畅开发体验。 它有力地助力开发者实现从项目设计起始，一路顺畅推进至最终部署上线的全周期高效管理，在保障代码质量达到高标准的同时，还为应用筑牢安全防线，当之无愧地成为现代云应用开发领域开发者们不可或缺的理想伙伴。
43910编辑于 2024-12-11AI原生开发范式
AI原生开发范式的核心概念 AI原生开发范式（AI-Native Development）指以AI为核心构建应用程序的设计方法，其特点包括数据驱动、模型即服务（MaaS）、自动化工作流和持续学习。 与传统开发相比，AI原生应用将机器学习模型作为基础组件，而非附加功能。 典型行业案例分析 金融领域-智能风控系统 某银行采用AI原生架构重构信贷审批流程，实现实时风险评估。 医疗领域-影像辅助诊断 一家医疗科技公司开发AI原生影像分析平台，整合多种医学影像模型（CT、MRI）。 model.predict(input_data) r.setex(key, CACHE_TTL, pickle.dumps(result)) return result 效能评估指标 AI
37710编辑于 2026-01-20AI 时代，Go 开发者如何破局 AI 应用开发？
AI 浪潮席卷而来，大量 Go 开发者面临一个共同的困惑：想进入 AI 领域，到底该用什么语言？ 有人说"Go 也能搞 AI"，有人说"必须转 Python"。众说纷纭，反而让人更迷茫。 如果你是 Go 开发者，想快速进入 AI 领域，AI 应用开发才是你的主战场。 AI 应用开发都做什么？ 为什么 AI 应用开发特别适合 Go 开发者？ AI 应用的本质是什么？是后端工程。 AI 应用开发学习路径 作为 Go 开发者，走 AI 应用开发方向，学习路径比想象中短得多： 第一步：理解 LLM 基础概念（1 周） 不需要学深度学习，但需要理解这些概念： Token：LLM 处理文本的基本单位 写在最后 如果你是 Go 开发者，想进入 AI 领域，不要被"必须学 Python + 深度学习"的论调吓退。 AI 应用开发这条路，Go 完全可以胜任，而且你的工程能力就是最大的竞争力。
27110编辑于 2026-04-27
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