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    如何优雅的抄袭代码?天下代码一大抄,这才是正确的姿势

    你们知道程序员最熟悉,最熟练,最常用的两个快捷键是哪两个吗?没错,估计你现在心中所想的就是:ctrl+c 和 ctrl+v ,俗名为:复制和粘贴。对于大部分程序员来说:复制和粘贴就是他敲代码,写程序员创造伟大产品的左膀和右臂,而复制和粘贴更是形影不离的好兄弟。 所谓,天下代码一大抄,亦不过在程序员心中就是复制和粘贴。更何况我们是身处在一个热爱开源的世界,而程序员更是创造和开创开源世界的积极分子呢。目前,我们身处在共享经济当中,可是殊不知我们这是一个伪共享的时代。共享单车,共享汽车,乃至共享充电宝都不是真正的

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    【原创】说好的暴雨呢,搁哪呢?还能不能 雨~露~均~沾?

    不是说下大雨吗?玩儿呐?搁哪呢?大雨搁哪呢?下丢啦?哗啦到海里去啦?让五娃给吞啦?南方整的那老大,看不起副中心咋的?还能不能 雨~露~均~沾~?你说我小船儿都买好了,搁哪划,搁哪划!!给我一个完美的解释! 北京气象局通知: 原约定于昨天和今早来的暴雨,因办进京证,耽误了点儿时间,或许今天夜间赶到。这场雨如果下大了肯定不小,如果下小了也肯定不会大,请市民再耐心等待!具体情况等下完后气象台会报给市民。气象台温馨提醒:今天如果不下雨,明天不下雨的话,这两天就没有雨了,就看后天的了。 气象台郑重劝告

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    什么是DrawCall?「建议收藏」

    通俗的来说就是Cpu:(#`O′)喂你好,是Gpu吗?快点醒醒我这里又有画画的任务了(Cpu调用Gpu的次数),打一个比方比如上传很多文件到百度云或其他地方时,都会把它压缩到一个文件夹里,不会把它们分开上传(当然还有原因就是它们数据是相关,比如是主题的一套ico文件或软件的安装文件),排除这些和文件整合的原因,假设网速没有波动,分开传和压缩包,压缩包速度一定快很多的(不仅仅是因为压缩包更小),主要是每次上传还有一些预备动作(比如与服务器链接,初始化Socket等等),细心的会发现文件当拖动到百度云会有几毫秒的延迟。其实优化DrawCall主要是Cpu的处理速度的优化,Cpu和Gpu是并行工作的,处理的方式有一个命令缓存区,具体如图所示:

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    深度学习 vs. 大数据:神经网络权值的版权属于谁?

    【编者按】深度神经网络能够焕发新春,大数据功不可没,然而大数据的版权是否应当延伸到深度学习产生的知识,这是一个现实的问题。本文通过ImageNet可视化大数据、Caffe共享深度学习模型和家中训练三个场景审查了深度学习的权值与大数据的关系,介绍了目前的问题和解决方案。文章最后预测深度学习将来可能需要相关的“AI法”。 要获得有用的学习效果,大型多层深度神经网络(又名深度学习系统)需要大量的标签数据。这显然需要大数据,但可用的可视化大数据很少。今天我们来看一个非常著名的可视化大数据来源地,深入了解一下训练过的

    06

    深度学习 vs. 大数据:神经网络权值的版权属于谁?

    【编者按】深度神经网络能够焕发新春,大数据功不可没,然而大数据的版权是否应当延伸到深度学习产生的知识,这是一个现实的问题。本文通过ImageNet可视化大数据、Caffe共享深度学习模型和家中训练三个场景审查了深度学习的权值与大数据的关系,介绍了目前的问题和解决方案。文章最后预测深度学习将来可能需要相关的“AI法”。 要获得有用的学习效果,大型多层深度神经网络(又名深度学习系统)需要大量的标签数据。这显然需要大数据,但可用的可视化大数据很少。今天我们来看一个非常著名的可视化大数据来源地,深入了解一下训练过的

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    满周岁的“多多读书月”,改变了什么?

    “当今世界存在一个深刻而巨大的矛盾,这就是科技进步、经济发展与人的精神道德的停滞或衰退之间的矛盾。这个矛盾越来越大、越来越尖锐。这种趋势不遏止,这个问题不解决,现代文明乃至整个人类会不可避免地走向衰亡!” 这一“警世格言”源自于日本“经营之圣”稻盛和夫的畅销书《活法》,此书出版于2004年,18年后再看这段话依然振聋发聩,“深刻而巨大的矛盾”因为科技进步和经济发展变得更加尖锐。 5G、信息流、短视频、元宇宙、无人车……科技越来越发达,人们的精神世界却愈发空虚,人类该何以自处?“阅读”是一个答案。拼多多最新发

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    回归实践:生成式人工智能三大版权问题解析

    生成式人工智能“顾名思义”就是用来生成创作内容的,所以作为内容领域定分止争的版权法一直为各界高度关注。目前,关于生成式人工智能版权议题的讨论也愈发聚焦,主要涉及三个方面:第一,大模型训练对于作品的利用,是否适用版权法上“合理使用”等限制与例外制度;第二,利用大模型生成的内容,能否受到版权保护;第三,大模型输出内容发生侵权的情形下,服务提供者的责任承担和注意义务的界定。本文希望基于国内外相关立法规则和司法实践的最新动态,并结合当下生成式人工智能产业与技术的发展现状,就上述三个议题涉及的争议关注焦点和应对解决思路加以分析、探讨。

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