错误原因： tensorflow版本的问题： tensorflow1.0及以后api定义：(数字在后，tensors在前) tf.stack(tensors, axis=axis) For example...shape [2, 3] tf.shape(tf.concat([t3, t4], 0)) ==> [4, 3] tf.shape(tf.concat([t3, t4], 1)) ==> [2, 6] tensorflow
探索一下其中的因果关系与潜在结果。 为什么说反事实推理对deepseek帮助极大呢？ 其一，能突破数据量上限。 传统的大模型，比拼的都是数据量与参数量，需要大量的互联网数据。...但互联网数据毕竟是有限的，最多把全网的数据都拿来训练，对吧？ 有没有办法突破全网数据量上限呢？ 有的，虚构数据，反事实推理模拟各种场景，来增强训练样本。...其二，助力因果发现，加强结果的解释性，关联性，因果性。 会有人问，虚构训练数据，那回复的置信度会打折扣吧？...给出结论与建议； 总的来说，deepseek在提示词优化引擎，因果推理模块，解释性增强模块，结论输出模块… 等算法、策略、工程架构中都深度结合了反事实推理，其对deepseek的崛起功不可没。...反事实推理，是一种通过构建与事实相反的假设性情景，探索因果关系和潜在结果的逻辑推理方法； 3. 反事实推理，有着严密的数学模型，属于因果推断第三层次； 4.
例如将恶意软件可执行文件伪装成合法应用程序，使用有效证书对其进行签名，或破坏可信赖的站点以将其用作分发点等。...在2021年1月至2022年4月期间上传到VirusTotal 的所有恶意样本中，签名的样本超过一百万，其中 87% 使用了有效证书。...【图：恶意软件作者使用的签名权限】 伪装成流行软件 将恶意软件可执行文件伪装成合法、流行的应用程序在 2022 年呈上升趋势。...如何保持安全 在下载软件时，用户可以使用操作系统的内置应用程序商店，或访问应用程序的官方下载页面。...最后，避免使用 torrent 站点来破解受版权保护的软件或注册机，因为它们通常会导致恶意软件感染。
错误提示： TypeError: Expected int32, got list containing Tensors of type '_Message' instead....错误说明： 根据提示知道代码中一行concat相关的代码。 是由于TensorFlow版本带来的错误。...在TensorFlow 1.0以前的版本（0.x）的API中，concat的参数是数字在前，tensors在后的： tf.concat(3, net, name=name) 而在TensorFlow 1.0...版本以后的API中，concat的参数是tensors在前，数字在后的： tf.concat(net, 3, name=name) 因为参考的代码可能当时运行的TensorFlow版本与本机版本不同，所以有了问题...解决方案： 根据错误提示找到对应代码行，把concat的参数调换一下顺序就可以成功运行了。
中国的自动驾驶市场是庞大的，但不可一蹴而就。 日前“2018中国人工智能峰会”圆满落幕，除去主论坛的“星光熠熠”外，四大分论坛的相关议题也获得了行业极大的关注。...首先，中国是世界上最大的汽车市场，而且发展速度迅猛； 其次，中国的发展速度是令全世界都惊叹的； 第三，中国的创业精神非常好，创意和创新能力也很强，加上融资环境好和政府强大的支持力度，未来，中国将可以采取多管齐下的方式全力推动自动驾驶汽车行业的发展...所以必须为中国设计一个更加成熟的开放道路的无人驾驶。但这需要大量的测试数据。 图 | 吴甘沙 统计学意义上，要让95%的用户信任自动驾驶技术，需要对超110亿英里的数据进行研究。...凭当前的技术很难一步登天，但我们可以阶梯性发展，先做简单的让自己活下去，慢慢达到想要的目标。 凭当前的技术水平，我们很难一蹴而就的做到这一点。...图 | 刘国清 其中，算法的重要性不言而喻。但做算法，最终是要实现量产的，我们主要考虑三个方面： 第一、有限的算力情况下，拥有更强的算力就能拥有更优秀的算法，才能用更复杂的模型完成复杂的任务。
秒画是基于商汤自研的文生图大模型，依托商汤 AI 大装置 SenseCore 强大算力集群的 AI 作画平台。在秒画平台上，B 端客户可以使用商汤自研的文生图大模型快速生成图像。 其效果如何？...例如生成一只「愤怒的皮卡丘」： Prompt：（中文输入）愤怒的皮卡丘，它的眼睛是红色的，周围电闪雷鸣，超写实主义风格 “商汤秒画 SenseMirage”基于商汤自研 AIGC 模型生成的图像——愤怒的皮卡丘...它能够帮助研究员在模型参数量特别大的情况下，设计出高效的神经网络算子，同时商汤还使用 AutoML 平台把这些算子结合起来。...因此，商汤自研的大模型是基于研究人员和 AI 一起设计出来的超大神经网络结构。在这个结构下，相同的数据、相同的参数量，商汤自研的模型在性能上就有显著的优势。...特别大的模型在优化上有一个非常严重的问题，是模型训练过程的收敛性很难保证。这可能因为优化器不够好，也可能是因为数据里有噪声，导致模型在极个别错误的样本下产生极大的损失函数值。
近日苹果分享了一份FaceID的白皮书，详细地说明了iPhone X的Face ID是如何工作，在什么样的情况下Face ID才会开启使用，以及如何设置Face ID。...面容ID会自动适应您的外观变化，如化妆或长出面部毛发。如果您的外观出现了更为显著的变化（如剃掉了络腮胡），面容ID会先让您使用密码来验证身份，然后再更新您的面部数据。...要开始使用面容ID，您需要先注册自己的面部。您可以在初始设置过程中完成这一操作，也可在稍后前往“设置”>“面容ID与密码”中完成这一操作。使用面容ID解锁iPhone X时，您只需看一眼即可。...选择注册使用面容ID后，您可以控制它的使用方式，也可以随时停用它。...例如，如果您不想使用面容ID来解锁自己的iPhone，请打开“设置”>“面容ID与密码”>“使用面容ID”，然后停用“iPhone解锁”。
以下20个问题基本上都是读者的原话，当然我稍微修改了一些不通顺的地方。 0.我觉得最大的疑惑就是自己目前的水平和合各大公司的要求之间的符合度。...首先确定好你的意向岗位，再按照公司岗位要求里的技能要求进行复习，同时你也要去看看该公司这个岗位的面经。 举个例子，这是阿里的招聘要求。...说什么的都有，没有一个清晰的达标线 同学不要人云亦云，你完全可以选好自己的意向岗位，再根据实习岗位的招聘要求来进行复习，如果还是拿不准，那就先去面试几家小公司试试水。实践是检验真理的唯一标准。...大公司一般喜欢可以培养的潜力股 小公司更喜欢一来就能干活的熟练工 所有公司都喜欢廉价的实习生 9 最需要的是如何写一份能收到面试机会的简历。最好是有优秀的简历，打码重要信息，作为参考，非名校最好。...4.项目和实习经历一定要分点写，条理清晰，写的东西一定要是你很熟悉的。 给你们一个模板例子，我自己写的文字，对于技能方面的内容，是参考了我自己的简历写的。
△ 俯瞰好奇号 对结果的预测 参照地球气体环境，甲烷最常由微生物产生，很有可能是证明生命活动的有力证据。因此火星上甲烷的产生原因，很大程度上可以成为火星生命体发掘的关键路标。...即便和生物过程不相关，甲烷的活动也与液态水的存在息息相关，而液态水也是生命活动的必需因素。...对火星的其他探索 甲烷气体活动可能作为地下水体运动的指示现象，或需要液态水参与化学反应的产物，结合火星液态水痕迹的证据，可以对火星历史研究提供大量信息。...除了提到的对甲烷含量的检测，探测器对陨石坑中土壤岩石样品的分析测定，以及对地质环境的数据收集等，也取得了各种重大发现。这些分析数据，都为火星上水的存在历史提供了信息基础。...对夏普山低岩层采集研究，得到的数据表明，夏普山是由湖泊沉积物沉淀风化形成的。 盖尔陨石坑内富含矿物盐的沉积物，表明有盐水湖的存在。
今天，我们来探讨在使用TensorFlow时经常遇到的UnknownError：未知的内部错误。这个错误通常很难定位和解决，因此我们将深入分析其可能的原因，并提供详细的解决方案和代码示例。...希望通过这篇文章，帮助大家更好地处理TensorFlow中的未知错误。 引言 在使用TensorFlow进行深度学习模型训练时，UnknownError是一个令人头痛的问题。...# 检查GPU状态 nvidia-smi 3.2 更新TensorFlow版本 使用最新稳定版本的TensorFlow，以确保与硬件和操作系统的兼容性。...pip install --upgrade tensorflow 3.3 优化内存使用 通过调整批量大小或模型架构来减少内存消耗，避免内存不足导致的错误。...A: 可以通过检查硬件资源、更新TensorFlow版本、优化内存使用和检查操作系统配置来避免这个错误。 小结 UnknownError：未知的内部错误是TensorFlow中一个常见但复杂的问题。
这几天一则TVC在网上刷屏，标题是《关于人与人之间的信任，这支视频给了我们最好的答案》。 ?...人类对他人的信任、也让整个社会的信任度不断降至冰点。 信任是社会存在的基石 不过，很多人没注意到的是，信任才是社会存在的基石。 这里我想分享一本书的观点。...我认为，这是一个关于信任的好故事。 正如《人类简史》所言，无论是现代国家、中世纪的教堂、古老的城市，或者古老的部落，任何大规模人类合作的根基，都在于某种只存在于集体想象中的虚构故事。...而作为“钱”的载体的信用卡，总是出现在消费付款这样的场合，它要信任消费者才敢于给消费者额度，反过来，正如信任的中文释义：“相信并加以任”，信用卡要让用户安心使用就要建立信任关系，因此信任是信用卡的最核心价值...”的品牌理念就体现出对信任新的思考和新的承诺。
同时，云计算、AI、IoT、5G等新技术的先后涌现，使得数据的应用层出不穷，也产生了新的数据形态、新的部署环境和新的应用模式。...那么，大数据3.0时代下的大数据平台，到底应该是什么样子？对此，星环科技给出了自己的答案。...TDC所有的架构都是围绕数据使用和管理的需求来设计的，通过提供数据资产服务、应用开发和数据分析的完整工具链，来实现以数据驱动应用的发展。...当企业去开发一个新应用的时候，开发者只需关注自身的业务逻辑，开发模块都可以从数字业务中心找到并直接使用。 第二，采用容器化技术替代传统虚拟化技术。...不可否认的是，驾驭大数据的能力正在成为企业的核心竞争力，随着企业自身数据价值观念的转变，对技术的接纳将更加开放。
chatGPT的初始模样 它长这个样子，你可以在对话框中输入你想要提问的内容，然后几秒钟之后它就会逐字逐句地给你回复它的答案。...为什么chatGPT这么火 chatGPT的问世，它的逆天功能以及思维模式真正帮助了以些人，有人用它写毕业论文，也有学生使用它写家庭作业，还有程序员使用它编写代码，chatGPT的出现使得人类AI科技又往前迈了一大步...让chatGPT给出一份SAP面试题 SAP行业的从业者们最关心的还是SAP的技术，我们让chatGPT给一份FICO的面试题，看看chatGPT能给出什么样的题。 ...在这套面试题中，前两个题给出的我不太满意，于是，我再次让chatGPT给出一份技术含量高一点的面试题。...给出一份技术含量较高的面试题 chatGPT是如何解题的 最后，我不在纠结他给出的题的质量，也不在纠结chatGPT给出题里出现的问题，我让他帮忙回答一下上述面试题，给出正确的答案。
其中，大会分论坛“AI的技术创新与应用”齐聚了业界大咖热议当前AI技术的创新以及在各个行业的应用落地。...以中国国际电视总公司、京东、小米等公司为代表的企业，在现场分享了他们关于该议题的思考与观点，同时，也阐述了其公司未来在该领域的尝试与探索。...城市在不断的发展和演进，我们做出来的智能城市整体解决方案随着城市的发展而发展，从规划到运维，到预测，到城市规划形成一个闭环，螺旋式的可持续发展的模式。...当一个人在一个街道上，通过街道上的摄象头，如果这个人出现在不同的摄象头下面，即使没有他这张脸，我也可以根据他的姿态、步态、穿着和形态把他的整个轨迹画出来。...我要的是在不方便用手机的场景下，一个喜马拉雅的化身能够触达这些场景，我们希望服务那些不会用手机的、不懂智能信息的老人、通过语音帮助他们解决，希望让孩子远离噪音、远离视觉的污染、回到想象力的世界。
模型保存： 作用：将训练好的模型保存起来。 7. 模型部署： 作用：将保存的模型部署到服务器或本地以便提供使用。 三、搭建开发环境 目前我学习的是Anaconda+tensorflow。 1....目前下载的Anaconda自带python为3.8，通过conda下载tensorflow2.3.0后可能无法使用gpu训练，除非自己使用pip下载tensorflow与CUDA，建议虚环境使用python3.7...，tensorflow使用tensorflow2.1.0。...错误原因是“np.zeros((512,512)).reshape(512,512,1)” 生成的np文件内存一直不会释放。...问题十：TFServing部署位置错误问题 出现原因： 服务器部署模型时，一直显示找不到模型。
TensorFlow 的话就比较好理解：我们是先定义一些计算图，这时候并不真正的传入数据，然后在训练的时候去执行这个计算图，也就是说这时候才开始将真正的数据穿进去。...定义 FeatureColumn TensorFlow 使用 FeatureColumn 来表示数据集中的一个的特征，我们需要根据特征类型（连续或者分类）把原来的特征都转换成 FeatureColumn...，说明你在使用 GPU 计算（默认行为）且你的 GPU 可用显存不足，TensorFlow 总是试图为自己分配全部显存，例如你的显存是 2GB，那么他就会试图为自己分配 2GB，但是一般情况下你的显存不会一点都不被其他程序占用的...，导致 TensorFlow 分配显存失败。...解决办法是在定义 regressor 的时候使用 config 参数中的 gpu_memory_fraction 来指定分配给 TensorFlow 的显存大小（比例）： # log_device_placement
如果想让 AI 技术持续发展、并让 AI 为人类造福，整个领域需要在未来的几十年里做什么？这个问题很难回答，尤其很难给出具体的操作建议。不过现在已经有学术组织给出了一份深思熟虑的答案，US....AI 系统的发展不仅仅创造了一个万亿美元产值的工业领域（预计这个领域在 3 年后还会翻 4 倍），也展现出了人们对公平的、可解释的、可信任的、安全的 AI 系统的需求。...如果没有合适的资源，学术 AI 研究将会受到限制；而如果学术界无法给基础问题给出回答，工业界的 AI 应用所能做出的创新也会很有限。...它们面对的限制、激励和时间表也大有不同：工业界很大程度上由实际的、短期的解决方案驱动，而学术界追寻的是很多基础性的、长期问题的答案。...，包括准确的高质量数据集、软件、知识库、软件测试环境、机器人测试环境，可以随时供学术科研使用，也可以供企业和政府使用 持续的群体驱动的 AI 挑战：AI 科研群体自发提出的、不断更新、不断升级的科研问题
△通用智能本体架构 其中，任务编译器是用户向穹知系统布置任务的统一界面，用户在简单易用的编译器上可以使用统一的“语言”获得元操作流的生成。...通过使用穹知NOEMA系统，AI开发者、机器人工程师可以自主训练出一套通用性较强的插拔算法，从而指引机器人终端的柔性操作。...与此同时，知识引擎根据任务解析器给出的元操作类型，自主搜索并选取可能相关的知识素材，如可用算法、相似任务的视觉识别模型和插拔模型、训练推荐参数、预训练模型参数及运算方案等，从而指引机器学习和持续迭代。...机器人工程师使用自适应机器人搭配算法方案进行调试和现场部署，由此就能实现一个AI驱动的柔性智能插装自动化应用。 何为“通用智能机器人“？...非夕科技表示，接下来将有序推进穹知系统的细化和迭代，并推进通用智能机器人的研究社区生态的形成；未来会将部分开发平台开源，以供AI开发者们使用，从而促进群体智能的快速发展。
1、在新版的tensorflow2.x中，keras已经作为模块集成到tensorflow中了 ? 所以在导入包的时候需要按照以上形式导入。...参考：https://blog.csdn.net/weixin_40405758/article/details/88094405 2、tensorflow2.x新加了一些东西，比如：tf.keras.layers.advanced_activations...则可能需要更新tensorflow的版本。...pip install --upgrade tensorflow 同时需要注意的是不能直接导入anvanced_activations，需使用以下方式： from tensorflow.keras.layers...import LeakyReLU from tensorflow.keras.layers import BatchNormalization 3、还要注意版本问题 ?
03 扩大规模，ABC三题 先考虑每两题之间的关系。 ? 再合成三题的关系。等等，好像有点复杂，这不是线性的复杂度，不好意思，小K的智商有点不够用，自闭了。 ?...Wait，总感觉有点怪怪的，倒不是因为太简单，而是对于信息量的直觉告诉我，这种解法忽略了很多的信息量。 只用了总数，而没有用到5道题的错题数量分布。...小K：你说的很有道理，我竟无言以对。 先不跟你扯，咱们进一步思考，这个反例说明了一点：错题不能随意均摊，那就从这点下手。 06 错题均摊 先看错误的分布。 ? 如何将这些错题分配给最多的人。...要切出宽度为3的N个矩形，要求总体叠加要尽量的高，最高有多少? 你品，你细品，这是不是同一个问题呀。所以要从最高的前3个开始一点一点的削它，哈哈。 ?...4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 2 2 2 2 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 ans=30 所以至多30人不及格，则至少70人及格，答案虽然一样
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