首先，应该了解larravel框架的架构模式（设计核心，larravel架构是使用服务组件化开发模式开发的，larravelframework由不同的服务组件组成） larravel中的多个服务提供商构成了larravel组件。分层设计：将具有相同功能的类库放在同一文件夹中。 larravel框架具有组成服务和组件的多个类。类->服务->组件 Larravel使用基于组件的开发模式，具有多个类->服务->组件，多个类构成服务，多个服务构成组件。 多个组件提供不同的服务，然后多个服务构成我们的项目。
玛格丽特·汉密尔顿在 MIT 博物馆 玛格丽特·汉密尔顿（Margaret Hamilton）没有想着要发明现代软件的概念，并且还让人类登陆月球。那是1960 年，还是一个不鼓励女性从事高技术工作的年代。 汉密尔顿是一个24岁的数学学士，她在 MIT 找到一份程序员的工作，本来的计划是支持她丈夫哈佛法学院 3 年学业，然后就轮到她去读一个数学研究生学位。 但是阿波罗空间项目开始了。汉密尔顿在实验室开创了工程技术方面的史诗壮举，帮助改变了人类 —— 和数字技术 —— 能力所及的未来。 玛格丽特·汉密尔
互联网是由0与1的离散数字所组成(非零即一)，因此在有限的连结范围内，它是绝对理智的，但当连结数量达到临界点后，它成为众多人类的共同大脑，你我的智识流入互联网之中交织，使它成为所有人的集合体，因此除了原本的理智外，它也被赋予了人类的不理性，所以当我们规划网路行销的时候，应该避免掉入了数字陷阱，而是应该把互联网人性化。
一万小时法则(10000-hour rule) 是作家格拉德威尔在《异类》一书中指出的经验法则，是对「如何精通」这个模糊问题的一种系统性的量化尝试。
一个多月前准备了两年的公司课程终于第一次在公司内部授课了，反馈还不错，有些心得也发现了些需要改进的地方。
基于惊喜的学习允许代理快速适应以突然变化为特征的非平稳随机环境。我们表明，在一个层次模型中，精确的贝叶斯推理会在忘记旧的观察值和将它们与新的观察值相结合之间产生一个令人惊讶的平衡。这种调制依赖于一个概率比，我们称之为“贝叶斯因素惊奇”，它用当前信念来检验先前信念。我们证明，在几个现有的近似算法中，贝叶斯因子惊奇调制适应新观测值的速率。我们推导了三个新的基于惊讶的算法，一个属于粒子滤波器族，一个属于变分学习族，另一个属于消息传递族，它们在观测序列长度上具有恒定的标度，并且对于指数族中的任何分布具有特别简单的更新动力学。实验结果表明，这些基于惊奇的算法比替代的近似方法更好地估计参数，并且达到与计算上更昂贵的算法相当的性能水平。贝叶斯因素惊奇与香农惊奇相关但不同。在两个假设的实验中，我们对生理指标进行了可测试的预测，将贝叶斯因素惊奇与香农惊奇分离开来。将各种方法视为基于惊喜的学习的理论见解，以及所提出的在线算法，可以应用于动物和人类行为的分析，以及非静态环境中的强化学习。
导读: 科学技术的历史，就像一条蜿蜒流动于群山之间的长河，时而汇聚，时而分流，纵横曲折，连绵不断。科学与技术之间的关系如此，科学各学科或者技术各领域之间的关系也是如此。近年来，原来已有30年历史的3D打印技术，似乎突然异军突起。究其深层原因之一，就是因为种种现代高科技如今正好走到了历史的交汇点。
在上一期，我们提到，flannel使用etcd作为分布式的控制平面，如下图所示：
作者：阿迪蒂亚·夏尔马（Aditya Sharma）、维什韦什·拉维·什里马利（Vishwesh Ravi Shrimali）、迈克尔·贝耶勒（Michael Beyeler）
这里所说的响应式流的生命周期是说我们从定义响应式流到触发这个流的处理所经历的不同阶段。 总的来说就是三个阶段。组装时、订阅时、运行时。其中组装时是代码的静态表达，订阅时、运行时描述的是响应式流程序运行起来时所设计的逻辑。
为了防止ChatGPT「失控」，OpenAI定制了一套堪称严苛的「服务条款」，涉及包括法律、医疗/健康、个人安全、权利福祉、赌博放贷等领域。
美国时间3月21日，NVIDIA GTC主题演讲的舞台上闪耀着一道光芒，那就是联合创始人兼总裁黄仁勋推出的一项划时代的创新：Blackwell GPU。这款GPU并不仅仅是一块硬件，它仿佛是一座通向未来的桥梁，一个连接人类智慧与科技奇迹的纽带。
首先说一下，这不是一个广告哈，这网站没给我一分钱。只不过之前尝试给OpenAI充值，但是由于 “大家都懂的”问题，操作比较麻烦。对于做实验来说，使用一个方便的不用折腾的接口，虽然贵一点，但是也能接受。如果啥时候我开发了服务商用再考虑接OpenAI的API。
CoreML为iOS带来了机器学习 - 应用程序可以利用训练有素的机器学习模型来执行从问题解决到图像识别的各种任务。
行李追踪、个性化服务、提高旅客忠诚度和优化业务操作，大数据在航空业拥有广阔的应用前景。可以说，航空业已经迎来大数据时代。 旅客搭乘美国联合航空公司（United Airlines，简称“美联航”）的班机时，通常还会涉及一连串潜在的附加服务，比如升舱、是否有权进入贵宾室等等。 美联航电子商务与经营副总裁斯科特•威尔森介绍说，按照公司过去采用的“收集与分析”数据法，美联航会把旅客选择这些服务的信息汇总到一起，来看“什么才是最成功的产品，然后据此进行营销。” 现在，这种方法已经发生了变化。自从今年年初起，美联航
但如今，Sora已经做到了逼真似真人、毫无破绽，所以才让威尔史密斯成功骗过了大众，这太可怕了！
我们在生活中应该多多少少接触过对话机器人，比如我们都知道很多客服其实都是机器人先档在前面回答用户问题的， 有些机器人有相当程度的知识储备， 比如你去买了一辆车， 然后想咨询客服这辆车的保险的细节。 你就会问： 请问车的每年的保险费是多少钱。 但很多时候不同的车型，年份等其他细节会决定了保险费的价格。这时候机器人要通过问询的形式收集这些信息（我们管这些信息叫词槽），所以机器人要先识别用户的意图， 然后识别为了回答这个问题还缺少的哪些关键词槽（就是信息），然后通过反复的询问和澄清收集这些信息后， 才能回答问题。 或者用户向机器人提一个很专业的问题， 比如询问《某个车型如何更换刹车油》，这就要求机器人有相当的知识储备， 很多时候它不能是随便一个搜索引擎搜出来的答案，而是根据客户企业内严格的操作手册提炼而来的。 所以大家知道了吧， 一个企业级的对话机器人不是说随便拿一个类似 GPT 这样的模型扔进去就可以的（GPT 只能当面向 C 端用户来用，企业的对话机器人或者客服机器人必须要有这个企业的专业知识）， 所以我们需要有相当的专业领域的知识引擎的构建才可以。
在本节中，您将创建一个新的MoviesController类，并在这个Controller类里编写代码来取得电影数据，并使用视图模板将数据展示在浏览器里。 在开始下一步前，先Build一下应用程序(生
知识蒸馏（KD）作为一种模型压缩技术，在目标检测领域进行了深入研究，并且近年来取得了卓越的性能。根据蒸馏位置的不同，现有的知识蒸馏方法可以大致分为两类：
威尔森 i-Analytics 智库决策支持系统基于巨量的市场数据，对数亿条市场产品、营销和消费者数据进行分析挖掘，通过结合数据标准化、数据处理、预测模型、自适应计算等技术，对海量数据进行互联互通、整合管理，并基于计量经济学建模，深入探寻数据背后反映的市场规律与消费者选择偏好，避免系统偏差和随机误差，并结合丰富的市场经验和先进的模型技术，建立市场动态模拟系统、预测系统及运营决策优化系统。实现数据的智慧洞察，为车企及相关企业提供全面系统的市场分析、模拟、预测和优化。
李杉 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 假设你开发了一个AI，让它做决策。结果，你可能根本没办法知道这些决策的依据是什么。 这种失去控制力的感觉，想想就不太好。 但是，这是深度学习系统
有时，机器学习模型的可能配置即使没有上千种，也有数百种，这使得手工找到最佳配置的可能性变得不可能，因此自动化是必不可少的。在处理复合特征空间时尤其如此，在复合特征空间中，我们希望对数据集中的不同特征应用不同的转换。一个很好的例子是将文本文档与数字数据相结合，然而，在scikit-learn中，我找不到关于如何自动建模这种类型的特征空间的信息。
---- 新智元报道 来源：学术头条 【新智元导读】文生视频，「踩」在文生图的肩膀上。 上月底，名为「chaindrop」的 Reddit 用户，在 r/StableDiffusion subreddit 上分享了一个由人工智能生成的视频，在业内引起了不小的争议。 视频中，一个由 AI 生成的丑陋畸形的「威尔·史密斯」，以一种可怕的热情将一把意大利面条铲进嘴里。 这一 「地狱般」的视频迅速传播到其他形式的社交媒体，数字媒体和广播公司 Vice 表示该视频将「伴随你的余生」，美国娱乐网刊 The A
大数据文摘转载自学术头条 上月底，名为“chaindrop”的 Reddit 用户，在 r/StableDiffusion subreddit 上分享了一个由人工智能生成的视频，在业内引起了不小的争议。 视频中，一个由 AI 生成的丑陋畸形的 “威尔·史密斯”，以一种可怕的热情将一把意大利面条铲进嘴里。这一 “地狱般” 的视频迅速传播到其他形式的社交媒体，数字媒体和广播公司 Vice 表示该视频将 “伴随你的余生”，美国娱乐网刊 The A.V. Club 称其为 “AI 开发的自然终点”。仅在 Twit
视图是展示结果的组件，它们负责渲染模型数据并生成HTML输出。Spring MVC支持多种视图技术，包括JSP、Thymeleaf等。 视图(View)是Spring MVC中渲染并呈现结果的组件，它们负责将模型数据渲染成HTML输出。Spring MVC支持多种视图技术，包括JSP、Freemarker、Velocity和Thymeleaf等。下面我们将深入探讨Spring MVC视图的核心概念和相应Java代码示例。
TensorFlow是Google在2015年开源的深度学习框架，是目前最主流的深度学习计算框架。代码库本身有高达100万+的代码量，分为前端代码和后端代码。如此庞大的代码量造成了很多人不理解TensorFlow到底如何工作。
通过该消息传递模型，一个应用程序(即消息生产者)可以向另外一个应用程序(即消息消费者)发送消息。在此传递模型中，消息目的地类型是队列(即Destination接口实现类实例由Session接口实现类实例通过调用其createQueue方法并传入队列名称而创建)。消息首先被传送至消息服务器端特定的队列中，然后从此对列中将消息传送至对此队列进行监听的某个消费者。同一个队列可以关联多个消息生产者和消息消费者，但一条消息仅能传递给一个消息消费者。如果多个消息消费者正在监听队列上的消息，，JMS消息服务器将根据“先来者优先”的原则确定由哪个消息消费者接收下一条消息。如果没有消息消费者在监听队列，消息将保留在队列中，直至消息消费者连接到队列为止。这种消息传递模型是传统意义上的懒模型或轮询模型。在此模型中，消息不是自动推动给消息消费者的，而是要由消息消费者从队列中请求获得。
像神经网络这样的数据驱动算法已席卷全球。他们最近的激增是由于硬件变得更加便宜也更加强大，同时也不缺乏大量的数据的支持。神经网络目前发展到“图像识别”，“自然语言理解”等认知任务，当然也仅限于此类任务。在这篇文章中，我将讨论一种使用神经网络压缩图像的方法，以更快的速度实现图像压缩的最新技术。 本文基于“基于卷积神经网络的端到端压缩框架”（https://arxiv.org/pdf/1708.00838v1.pdf）。 你需要对神经网络有一些熟悉，包括卷积和损失函数。 什么是图像压缩 图像压缩是转换图像使其
作者：Karen Casella, Phillipa Avery, Robert Reta, Joseph Breuer
在现代 Web 开发中，Spring MVC 已经成为了一个备受欢迎的框架，它为开发人员提供了一种高效、灵活的方式来构建 Web 应用程序。本文将深入探讨 Spring MVC 的工作原理，以帮助开发人员更好地理解这个强大框架的内部机制。
上一篇的末尾讲到了，在了解模型之前，先来看看ASP.NET MVC是如何将数据从控制器传递给视图的。 ---- 简单梳理一下： 控制器想要请求的URL，控制器类是给您写代码来处理传入请求的地方，并从数据 库中检索数据，并最终决定什么类型的返回结果会发送回浏览器。视图模板可以被控制器 用来产生格式化过的HTML从而返回给浏览器. 控制器负责给任何数据或者对象提供一个必需的视图模板，用这个视图模板来Render返回给浏览器的HTML。 最理想的模式下：一个视图模板应该永远不会执行业务逻辑或者直接和数据
在本节中，您将创建一个新的MoviesController类，并在这个Controller类里编写代码来取得电影数据，并使用视图模板将数据展示在浏览器里。 在开始下一步前，先Build一下应用程序(生成应用程序)(确保应用程序编译没有问题) 用鼠标右键单击Controller文件夹，并创建一个新的 MoviesController控制器。当Build成功后，会出现下面的选项。设定以下选项： · 控制器名称： MoviesController.（这是默认值）。 · 模板： MVC Controller wit
除了页面中已经定义的默认方法之外，还可以定义将在整个测试过程中使用的其他方法。 例如，如果我们正在开发音乐管理应用程序，我们可能需要一个公共方法来在应用程序中创建列表，而不是重写在每个页面和测试类中创建播放列表的逻辑。 此时，可以在页面类中定义createPlaylist方法：
这只位于德国海洋生物中心的神奇章鱼，不仅成功预测了德国队全部七场比赛的结果，还顺利地选出了最终的总冠军西班牙队。
去年就计划开发一个属于自己的数据库管理平台的应用，但是由于种种原因搁置。现在终于有点时间，开始规划。经过调研，最终决定采用后端Iris，前端Vue的框架来进行。第一步，我们先简单请教一下chatgpt3.5（我穷，所以依然在用3.5，哈哈哈哈），看它如何回答。
选自GitHub 作者：Mahmoud Gemy 机器之心编译 参与：黄小天、李泽南 作为最为流行的深度学习资源库，TensorFlow 是帮助深度学习新方法走向实现的强大工具。它为大多数深度学习领域中使用的常用语言提供了大量应用程序接口。对于开发者和研究人员来说，在开启新的项目前首先面临的问题是：如何构建一个简单明了的结构，本文或许可以为你带来帮助。 项目链接：https://github.com/Mrgemy95/Tensorflow-Project-Template TensorFlow 项目模板 简
在我们讨论数据库和数据模型之前，让我们先讨论一下如何将数据从控制器传递给视图。控制器类将响应请求来的URL。控制器类是给您写代码来处理传入请求的地方，并从数据库中检索数据，并最终决定什么类型的返回结果会发送回浏览器。视图模板可以被控制器用来产生格式化过的HTML从而返回给浏览器。 控制器负责给任何数据或者对象提供一个必需的视图模板，用这个视图模板来Render返回给浏览器的HTML。最佳做法是：一个视图模板应该永远不会执行业务逻辑或者直接和数据库进行交互。相应的，一个视图模板应该只和控制器所提供的数据进行交
将语言模型（如ChatGPT）集成到第三方应用程序中已经变得越来越流行，因为它们能够理解和生成类似人类的文本。然而，需要认识到ChatGPT的一些限制，比如它的知识截止日期是在2021年9月，以及它无法直接访问维基百科或 Python 等外部资源。
这篇文章就谈一谈JavaScript中的异步编程。文章参考了网上的一些资料，主要示例代码来自Async JavaScript: From Callbacks, to Promises, to Async/Await一文，点击公众号的阅读原文，可以跳转该文章。
上一篇使用的M模型，并不是真正意义上的Model，现在来添加一些类，并将这些类用来管理数据库中数据（电影）。而这些类，就是ASP.NET MVC中的Model（模型）。 ---- 而这里也将使用.NET Framework数据访问技术Entity Framework 来定义和使用这些模型类。Entity Framework（简称为EF）是支持代码优先（Code First）的开发模式。代码优先允许通过编写简单的类来创建对象模型，然后从类创建数据库。 添加模型类 在解决方案资源管理器中，右键单击Mode
学习资料： https://www.tensorflow.org/get_started/input_fn 对应的中文翻译： http://studyai.site/2017/03/06/%E3%80%90Tensorflow%20r1.0%20%E6%96%87%E6%A1%A3%E7%BF%BB%E8%AF%91%E3%80%91%E9%80%9A%E8%BF%87tf.contrib.learn%E6%9D%A5%E6%9E%84%E5%BB%BA%E8%BE%93%E5%85%A5%E5%87%
在Web开发的舞台上，数据响应就如同一场美妙的音乐演奏，而SpringMVC作为这场音乐的指挥者，如何优雅地将数据传递给前端，引发了无尽的思考和探索。本篇博客将带你走进SpringMVC的数据响应世界，解开其中的奥秘，感受这场编织美妙的返回乐章。
蒸馏可以提供student在one-shot label上学不到的soft label信息，这些里面包含了类别间信息，以及student小网络学不到而teacher网络可以学到的特征表示‘知识’，所以一般可以提高student网络的精度。
在使用PyTorch进行深度学习任务时，我们经常会遇到类型错误（TypeError）的异常。这篇技术博客文章将着重讲解一个常见的TypeError异常：TypeError: clamp(): argument 'min' must be Number, not Tensor。我们将详细解释这个异常的原因，并提供一些解决办法。
MVP的全称为Model-View-Presenter，Model提供数据，View负责显示，Controller/Presenter负责逻辑的处理。MVP与MVC有着一个重大的区别：在MVP中View并不直接使用Model，它们之间的通信是通过Presenter (MVC中的Controller)来进行的，所有的交互都发生在Presenter内部。 用一句话来概括MVP：所有数据仅能保存在称为 Model 的类对象（简单说就是一种文件）中，Presenter是视图（View）与Model之间的纽带，View只能通过Presenter来读取数据。 MVP优点：
我们使用损失函数来计算一个给定的算法与它所训练的数据的匹配程度。损失计算是基于预测值和实际值之间的差异来做的。如果预测值与实际值相差甚远，损失函数将得到一个非常大的数值。
据我了解，目前国内很多大学是没有开设FPGA相关课程的，所以很多同学都是自学，但是自学需要一定的目标和项目，今天我们就去看看常春藤盟校Cornell University 康奈尔大学开设的FPGA项目课程，大部分课程是有源码的，而且和国内使用习惯类似都是Verilog开发，还是很有借鉴意义的。
在深度学习中，当我们使用神经网络模型进行训练时，有时会遇到 "1D target tensor expected, multi-target not supported" 这样的错误信息。这个错误通常表示我们的模型期望一个一维向量作为目标值，但实际上我们传递了一个多维张量作为目标值。
很多时候，我们需要一种必须可视化数据如何在实体之间流动的情况。例如，以居民如何从一个国家迁移到另一个国家为例。这里演示了有多少居民从英格兰迁移到北爱尔兰、苏格兰和威尔士。
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