- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏Hank’s Blog
4-2 R语言函数 apply
#apply函数，沿着数组的某一维度处理数据 #例如将函数用于矩阵的行或列 #与for/while循环的效率相似，但只用一句话可以完成 #apply(参数)：apply(数组,维度,函数/函数名) > x <- matrix(1:16,4,4) > x [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 1 5 9 13 [2,] 2 6 10 14 [3,] 3 7 11 15 [4,] 4 8 12 16 >
73410发布于 2020-09-16 - 来自专栏Java
试题 算法训练 4-2找公倍数
试题 算法训练 4-2找公倍数 资源限制 内存限制：256.0MB C/C++时间限制：1.0s Java时间限制：3.0s Python时间限制：5.0s 问题描述 这里写问题描述。
27410编辑于 2025-01-21 - 来自专栏趣学算法
数据结构 第4-2讲 双向链表
数据结构第4-2讲双向链表 链表是线性表的链式存储方式，逻辑上相邻的数据在计算机内的存储位置不一定相邻，那么怎么表示逻辑上的相邻关系呢？ 可以给每个元素附加一个指针域，指向下一个元素的存储位置。
1K40发布于 2018-09-13 - 来自专栏sringboot
x86汇编加载用户程序-4-2
索引寄存器的端口号是 0x3d4，可以向它写入一个值，用来指定内部的某个寄存器。比如， 两个 8 位的光标寄存器，其索引值分别是 14（0x0e）和 15（0x0f），分别用于提供光标位置的高 8 位和低 8 位。 指定了寄存器之后，要对它进行读写，这可以通过数据端口 0x3d5 来进行。 高八位 和第八位里保存这光标的位置，显卡文本模式显示标准是25x80，这样算来，当光标在屏幕右下角时，该值为 25×80－1=1999
1.1K30编辑于 2021-12-06 - 来自专栏钱塘大数据
【报告】领英发布：全球AI领域人才报告
《全球AI领域人才报告》。报告显示，作为当下热门的“投资风口”，AI领域其实早已拥有深厚的技术积淀，是一片拥有“高度文明的新大陆”——全球AI领域拥有十年以上从业经验的人才占比高达65.4%。 报告还指出，AI领域的华人技术力量也不容小觑——全球华人AI人才数量达14万，而美国的华人AI人才数量是中国当前AI人才总数的1.4倍。
92440发布于 2018-07-30 - 来自专栏点滴科技资讯
全球AI领域人才报告
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
3.7K80发布于 2018-04-28 - 来自专栏灯塔大数据
报告 | AI与自动驾驶汽车研究报告
前言 日前，清华大学的Aminer团队利用Aminer数据分析功能推出了一份《AI与自动驾驶汽车研究报告》。该报告共分为三大部分：分别为“AI篇”、“汽车篇”和“AI+汽车篇”。 其中“AI篇”包括：AI定义、起源、发展；全球AI学者分布、AI流派、AI发展趋势及中国AI研究现状等。“汽车篇”包括全球汽车领域的研究创新趋势、全球学者分布、中国学者分布、流派以及趋势分析。 在最后的“AI+汽车篇”中，报告给出了AI和汽车研究的交叉创新笛卡尔分析图，并依据分析图做了过去十年的热点分析和未来三年的趋势分析。 下面为报告节选： ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章来源：报告大人 文章编辑：天天
1.1K100发布于 2018-04-03 - 来自专栏Max的知识笔记
AI 发展趋势调研报告
"2能力收敛、价格坍塌：前沿模型差距收窄至个位数百分点，token成本三年降约100倍，模型本身趋于商品化斯坦福HAI第九版《AI指数报告》：中美顶尖模型差距仅剩2.7%（2026.3）；混合token ："告别模型为王，Harness编排层成为商业化新增长极"5数据定位迁移：企业数据从"训练语料"转为"运行时实时业务上下文"同上报告；IDC《新型企业级AI平台正在兴起，2026》6算力结构性紧缺延续到 97%，但"数据荒"是真瓶颈《2026年人形机器人产业发展报告》；训练类人机器人需10亿小时级操作数据，全球可用仅约50万小时8世界模型元年：空间智能成为AI进入物理世界（机器人、低空、工业、自动驾驶） 指数报告》：中美AI模型差距已基本消失；截至2026年3月，美国顶尖模型领先优势仅剩2.7%。 7%同上CEO报告"既增收又降本"的比例仅12%PwC《2026全球CEO调查》（4,454位高管）CEO报告过去一年零可量化ROI的比例56%同上AI成熟企业平均ROI5.8倍（14个月内）行业研究AI
51921编辑于 2026-09-21 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记 | GWAS 操作流程4-2：LM模型+数值协变量
上一篇，我们介绍了数量性状进行GWAS的一般线性模型分析的方法（笔记 | GWAS 操作流程4：LM模型assoc），这里我们考虑一下数字协变量，然后用R语言进行对比。
1.5K20发布于 2020-05-26 - 来自专栏DrugOne
2021AI年度发展报告
编译 | 董靖鑫 审稿 | 程玉 2021AI年度发展报告由Nathan Benaich (Air Street Capital)和Ian Hogarth (angel investor)合作撰写，它指出了研究人员在过去一年中在 公众号后台回复“SAR”获取报告全文。 参考资料： https://www.stateof.ai/
50120发布于 2021-10-21 - 来自专栏IT民工闲话
AI Agent 级联虚构取证报告
一个会主动说这句话的 AI，比一个拍胸脯保证自己可靠的 AI，可信一点。 此刻，它已经从一个AI变成了一个在讨论存在主义的哲学家。 最后它已经有点神神叨叨了： 可怕是真的。 【取证报告】 ① 取证结论 HALLUCINATION — 级联虚构，无外部注入向量。 ② 取证方法 主证据：会话JSONL文件，397行，逐行解析。 更麻烦的是，这种错误在外部看起来完全符合安全规范：停手、报告、等待人工确认，每一步都是对的。 外表是对的，内核是错的，没有任何机制在当时能把它纠正，可以说它成了哲学家，也可以说它疯了。 人啊，在大事儿上得豁达一点儿，比如都说AI会残酷地取代和淘汰人类，那又如何？谁能阻止么？既来之则安之。 我们需要的，不只是AI能思考，还需要AI能被纠正。 怎么纠正？ 发现承诺和记录不符，明确报告，不编故事弥合矛盾。 第三条：描述收到结果，必须有对应的tool_result。没见过的东西，就别说你见过了。 三条规则，指向同一件事：诚实。对人如此，对AI更应如此。
21700编辑于 2026-06-26 AI生成报告引发退款风波
某咨询机构已同意退还澳大利亚政府合同的部分款项，此前该机构承认使用生成式AI制作了一份充满虚假引用、虚构脚注甚至编造联邦法院判决引文的报告。 该部门上周末重新上传了修正版报告——时机恰好安排在周末。更新版本删除了十余个虚假参考文献和脚注，重写了部分文本并修复了各种拼写错误，尽管官员们坚称报告的"实质内容"保持不变。 鲁吉称此为"供认"，认为该咨询机构承认将AI用于"核心分析任务"但未能事先披露。"当报告的基础建立在一个有缺陷、最初未披露且非专业的方法论上时，你无法相信其建议，"他告诉《澳大利亚金融评论》。 该咨询机构长期吹嘘其AI实力并向客户提供"负责任AI"培训，如今却不得不面对自家报告被曝光受AI污染的尴尬局面。 被删除的材料包括对悉尼大学法学教授丽莎·伯顿·克劳福德和隆德大学比约恩·雷格内尔虚构报告的引用，以及来自机器人债务案阿马托诉联邦案的虚构摘录。
33610编辑于 2025-10-24AI Coding⾮共识报告丨AI透镜系列研究
AI化进程。 AI转型视角下，编程是企业内部AI变革发生最快、效果最为显著的应用方向。 非共识01：AI Coding的最佳产品形态是什么？——本地 VS 云端非共识02：AI Coding产品选择什么模型？——自研 VS 第三方非共识03：AI Coding给用户的价值有多大？ ——激进 VS 渐进非共识06：AI Coding对组织发展的影响？——裁员 VS 扩张非共识07：AI Coding的未来市场格局是怎样？ 后台回复“AI编程”，即可下载PDF版报告全文以下为《AI Coding⾮共识报告》全文：
3.1K91编辑于 2025-07-28- 来自专栏cwl_Java
C++编程之美-数学之趣(代码清单4-2)
代码清单4-2 struct point { double x, y; }; double Product(point A, point B, point C) { return
36330编辑于 2022-11-30 - 来自专栏Android点滴积累
IOS Widget（4-2）：创建可配置小组件（动态修改配置数据）
上一篇文章，讲解了如果通过配置修改小组件行为，只不过配置数据是写死的，本文将继续探索配置数据的高级用法，配置数据在小组件中动态创建的
4.3K11发布于 2021-05-10 - 来自专栏历史专栏
【愚公系列】2021年12月 攻防世界-进阶题-MISC-072(4-2)
文章目录 一、4-2 二、答题步骤 1.词频分析 总结 一、4-2 题目链接：https://adworld.xctf.org.cn/task/task_list?
66120编辑于 2021-12-09 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍使用sklearn实现KNN算法。
1.2K00发布于 2019-11-13 - 来自专栏拓端tecdat
报告分享|腾讯金融研究院：2022金融AI发展研究报告
报告链接：http://tecdat.cn/?p=29995报告出处：拓端数据公众号人工智能作为一种“新基建”，正在与实体经济深度融合，推动社会及各个产业的数字化转型、智能升级和融合创新。 近年来，在政策与市场的共同驱动下，各金融机构积极拥抱AI，提升金融服务的智能化、数字化水平。为了更好地探讨金融AI的政策环境、行业应用和发展趋势。
1K00编辑于 2022-11-06 - 来自专栏X#(XSharp)
VFP AI 插件(ver:20251007)测试报告
声明：作者为LGW(佛山服务) 测试时间：2025.10.8 测 试 人: LGW 收到文件就AI.rar, 里面有6个文件，主要调用的程序是 AI.APP。 打开 VFP9.exe 在命令窗口先设一下当前工作路径 SET DEFAULT TO "D:\VFP\xinjie\AI\AI20251007" Do AI.app 弹出一个AI窗口, 应该是要输入Deepseek 充完钱就可以开玩了 填写密钥确定后提示重新执行一次 SET DEFAULT TO "D:\VFP\xinjie\AI\AI20251007" Do AI.app MODIFY COMMAND 新程序 按Ctrl + P 自动出了下面的内容，或许AI想叫我写要求 我重新写出要求 按我理解，应该在Ctrl + P 继续生成， 但结果没有反应 我试了Ctrl + I , 结果出来了 方法虽然有点笨，但结果是正确 * 清理资源 Release All Like la* EndTry Return m.llResult EndFunc 来点注释实例 以前写程序无注释，现在 AI 可能更了解你
38910编辑于 2025-11-13 - 来自专栏深度学习与python
FinOps 2024 状态报告：减少浪费，拥抱 AI
报告还就如何创建防护栏以确保财务可见性能够进入到 AI 项目提供了指导，并强调了 FinOps 数据对可持续发展倡议的价值。 报告指出，“工程人员”从“FinOps 培训和自助报告”中获得的价值最大。 “服务于 AI 的 FinOps”：团队强化 AI 体验、项目和支出，尽早实现成本的可见性。 该调查将当前阶段的 AI 描述为“让人想起云计算刚刚兴起的时期”。 报告对云实验突然“放缓或停止”提出了警告，建议从业人员尽快在 AI 和 ML 基础设施中实现可观测性： 我们建议，对于企业想要采用的所有云技术，都应尽早实现报告、预测和基本的防护措施，以确保在限制的范围内启用实验 虽然小型企业的 AI 投资较低，但是对于大型企业来讲，AI 和 ML 是“一个快速增长且需要管理的可变成本来源”。
81511编辑于 2024-03-07
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