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7-9 人以群分 (25 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/99688626 7-9 人以群分 (25 分) 社交网络中我们给每个人定义了一个“活跃度”
88520发布于 2019-11-08 - 来自专栏yuyy.info技术专栏
【笔记】Operator课程(7-9)
Indexer缓存k8s资源对象，并提供便捷的方式查询。例如获取某个namespace下的所有资源
54020编辑于 2023-04-12 - 来自专栏刷题笔记
7-9 最长对称子串
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/96307903 7-9 最长对称子串 对给定的字符串，本题要求你输出最长对称子串的长度。
85030发布于 2019-11-08 - 来自专栏后端开发从入门到入魔
7-9 JAVA-水仙花数
水仙花数是指一个N位正整数（7≥N≥3），它的每个位上的数字的N次幂之和等于它本身。例如：153=13+53+33。 要求编写程序，计算所有N位水仙花数。
54610编辑于 2024-03-01 - 来自专栏刷题笔记
【未完成】7-9 目录树 (30 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/102727548 7-9 目录树 (30 分) 在ZIP归档文件中，保留着所有压缩文件和目录的相对路径和名称
81010发布于 2019-11-07 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 7-9 人脸识别与特征脸
本章的最后一个小节介绍PCA在人脸识别领域的一个特殊的应用，也就是所谓的特征脸。本小节会介绍什么是特征脸，并通过可视化的方式直观的感受特征脸。 这就是这一小节所介绍的PCA在人脸识别领域中的一个专门的应用特征脸。
1.5K20发布于 2019-11-23 - 来自专栏yuyy.info技术专栏
《代码整洁之道》笔记（7-9章节）
多个条件分支记录错误信息，可以封装进一个方法，在记录异常信息的地方抛出异常，并给出相应信息。在该方法外部捕获，记录异常信息。异常处理和正常业务流程隔离。
71510编辑于 2022-06-28 - 来自专栏ReganYue's Blog
【PTA】7-9 递归实现逆序输出整数 (15point(s))
本题目要求读入1个正整数n，然后编写递归函数reverse(int n)实现将该正整数逆序输出。
1.6K10发布于 2021-09-16 - 来自专栏刷题笔记
【2020HBU天梯赛训练】7-9 天梯赛座位分配
7-9 天梯赛座位分配 天梯赛每年有大量参赛队员，要保证同一所学校的所有队员都不能相邻，分配座位就成为一件比较麻烦的事情。
94610发布于 2020-06-23 - 来自专栏IT技术圈（CSDN）
2017年天梯赛大区赛题集 7-9 人以群分
7-9 人以群分 社交网络中我们给每个人定义了一个“活跃度”，现希望根据这个指标把人群分为两大类，即外向型（outgoing，即活跃度高的）和内向型（introverted，即活跃度低的）。
50020发布于 2020-09-15 - 来自专栏刷题笔记
【未完成】7-9 电路布线 (30 分)15分
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101473534 7-9 电路布线 (30 分) 在解决电路布线问题时，一种很常用的方法就是在布线区域叠上一个网格
51420发布于 2019-11-08 - 来自专栏AI小程序
AI人脸应用
这款颜值检测小程序使用了腾讯开放人脸识别API，本项目适合刚入门的同学练手，熟悉整个框架，整体实现如下：
1.4K00发布于 2019-01-06 - 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 （通过API接口或SDK） 构建监控系统（跟踪模型精度衰减、数据漂移） 迭代优化 基于用户反馈和新数据持续更新模型 优化计算效率（边缘部署或云端算力调度） 三、示例：简单的文本分类AI应用 以下是一个基于预训练模型的文本分类应用 ） 可解释性：部分场景（如医疗、金融）需要模型决策可解释 五、常见AI应用场景 智能客服（NLP对话系统） 图像识别（安防监控、质检） 推荐系统（电商、内容平台） 预测分析（金融风控、需求预测） AI应用开发的核心是
1K10编辑于 2025-11-12 - 来自专栏Debian中国
CPU 漏洞补丁对内核性能影响：4.15 比 4.11 快 7-9%
根据Google+博文显示，最近发布的Linux Kernel 4.15的速度要比4.11快7-9%；在激活内核页表隔离（KPTI）情况下速度仅比4.11慢了1-2%。 ?
71220发布于 2018-12-21 AI 应用感想
龙虾热潮退去，最终会剩下文字相关的应用——编程、写文章、论文等等。一、大模型本质是文字模型不管形态如何变化，大模型的输出仍然以文字为主。 最终沉淀下来的应用，一定是那些将文字能力发挥到极致的场景。二、多代理提高可用性，但仍未达到可信的专家水平多代理架构让任务可以并行、分工、协作，显著提升了复杂任务的完成率。 这意味着所有AI输出都必须经过经验丰富的人员验证，以避免疏漏和安全问题。这是当前AI应用落地的最大瓶颈——不是技术不够强，而是信任成本太高。 未来可能出现”AI审计AI”的模式：一个代理负责输出，另一个专门负责对抗性验证，降低人工成本的同时保留人类兜底。四、记忆之后，还有知识整理与理解偏差记忆问题的解决只是第一步。 五、下一个高价值方向：代理自组织与AI团队导师人类组织中有项目管理和项目经理，AI代理体系同样需要自组织能力。
16300编辑于 2026-03-30- 来自专栏一乐来了
AI驱动的应用：插件、应用市场和AI Agents
所以才发明了AI Native/AI First，来表达未来智能应用跟现在软件的不同。 等到ChatGPT发布插件，一众软件从懵懂中醒来，开始瑟瑟发抖，我们好像看到了AI吞噬软件世界的景象。 另一方面，在具体需求满足上，AI跟应用还只是有限度的打通，并不能完全闭环，这大大限制了用户从旧应用体系脱离的意愿和速度。 所以我们相信，大模型AI并不会取代AI以外的软件，尤其是企业应用。 只要用户需求是分散的，智能应用的未来就还属于企业和开发者，AI Native实际是AI Drive。 蓝莺智能插件 蓝莺智能插件（AI Plugin），是由应用自定义提供给大模型AI服务调用的一组API或函数集合。 基本步骤如下： 用户提出问题，应用服务器将问题和相关函数调用的定义发给AI服务； AI识别出缺失的业务信息，根据上下文信息拼装成函数调用返回给应用服务； 应用服务收到拼装好的函数后，进行实际的API或函数调用
86910编辑于 2025-05-23 - 来自专栏云云众生s
用AI制作应用
我用一种我不熟悉的语言和框架制作了多模态多功能移动应用程序 CrayEye，我依靠现代大语言模型来编写代码，而不仅仅是代码片段，而是全部代码。 自从我创建原生应用程序以来已经有一段时间了，我一直想再次尝试一下，而这种多模态多功能工具的用例提供了绝佳的机会。 自从我上次尝试制作原生应用程序以来，Flutter 的受欢迎程度有所提高，所以我决定尝试一下，尽管我之前没有使用过 Dart。 此时，样板应用程序的核心逻辑完全包含在 lib/main.dart 中 - 这使得立即开始工作变得特别容易。 我开始提示添加简单的功能 - 相机预览、远程 HTTP 请求以通过 GPT 分析图像，并且应用程序的功能（和代码行）开始迅速增长。
1.7K10编辑于 2024-05-01 - 来自专栏AI
常见的AI应用
常见的AI应用：语音识别、图像处理、自然语言处理等人工智能（AI）近年来在各个领域取得了飞速进展，尤其是在语音识别、图像处理、自然语言处理等应用中，AI的技术不断推动着这些领域的革新与发展。 以下是三种最为常见且广泛应用的AI技术：语音识别、图像处理与自然语言处理（NLP）。我们将逐一探讨它们的基本概念、应用场景以及具体的例子。 图像处理与计算机视觉图像处理和计算机视觉是AI技术中的两个重要分支，它们的目标是使计算机能够“看”并理解图像、视频等视觉信息。这些技术广泛应用于医疗、自动驾驶、安防监控等领域。 ○ 医疗图像分析：计算机视觉在医学领域应用广泛，尤其是在医学影像的分析和诊断中。AI可以通过分析X光片、CT扫描图像或MRI图像来帮助医生诊断疾病，如肺炎、癌症等。 总结与未来展望语音识别、图像处理、自然语言处理是人工智能领域中最为基础且广泛的应用，它们各自在不同的领域发挥着重要作用。在未来，随着AI技术的进步，这些领域的应用将变得更加精准、智能化。
1.7K10编辑于 2025-01-11 - 来自专栏AI智能体
AI 智能体（AI Agent）的应用
AI 智能体（AI Agent）的应用非常广泛，几乎涵盖了我们生活的方方面面。它们能够自主地感知环境、做出决策并执行行动，从而完成各种复杂的任务。以下是一些 AI 智能体的典型应用场景。 娱乐：游戏 AI： 在游戏中扮演各种角色，例如敌人、队友、NPC 等，提高游戏的可玩性和挑战性。内容创作： 能够生成文本、图像、音乐等内容，例如写小说、作诗、绘画等。 一些具体的例子：谷歌 DeepMind 的 AlphaGo： 击败了人类围棋冠军，展示了 AI 在复杂决策领域的强大能力。亚马逊的 Alexa： 能够通过语音指令控制家电设备、播放音乐、查找信息等。 百度的文心一言 APP 上的智能体： 可以进行“视频对话”、背单词、纠正口语，还可以通过 AI 智能体模拟面试、与 AI 古人对话等，体现了 AI 智能体在内容创作和人机交互方面的应用。 总而言之，AI 智能体正在深刻地改变着我们的生活和工作方式。随着技术的不断发展，AI 智能体的应用领域还将不断拓展，为我们带来更多的便利和创新。
2K10编辑于 2024-12-23 - 来自专栏DotNet NB && CloudNative
AI应用开发基座：Microsoft.Extensions.AI
微软在2024年11月就发布了新的AI核心库Microsoft.Extensions.AI，虽然目前还是一个预览版，但其可以大大简化我们的AI集成和开发工作。 画外音>开发者可以节省时间下来专注自己的应用程序的业务逻辑实现，从而不必花过多时间去做AI服务的集成调试，点个大大的赞！ 我能使用哪些服务实现？ eShopSupport eShopSupport 是一个开源的AI示例应用程序，客户可以使用它来与AI客户对话查询产品，实现网站系统的“智能客服”的场景。 此外，基于Aspire来生成可观察和可靠的云原生应用也是这个项目带来的一个亮点，可以学习下。 小结 本文介绍了Microsoft.Extensions.AI的基本概念 和 基本使用，如果你也是.NET程序员希望参与AI应用的开发，那就快快了解和使用起来吧。
1.7K10编辑于 2025-04-04
腾讯云开发者
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