https://medium.com/@ewoutterhoeven/how-arms-neon-enables-efficient-av1-decoding-on-mobile-5fcb3a4f6e7f
阿一：电脑一般都是用一种浮点的格式来 近似的模拟实数的运算, 注意是近似, 不是完全。下溢、误差的累积和其它非常规 性是常遇到的麻烦。不要假设浮点运算结果是精确的, 特别是别假设两个浮点值可以进行等价比 较。也不要随意的引入 “模糊因素”。这并不是C语言特有的问题, 其它电脑语言有一样的问题。浮点的某些方面被通 常定义为“中央处理器是这样做的”， 否则在一个没有“正 确” 浮点模型的处理器上, 编译器要被迫做代价非凡的仿真。
IEEE二进制浮点数算术标准（IEEE 754） 是20世纪80年代以来最广泛使用的浮点数运算标准，为许多CPU与浮点运算器所采用。这个标准定义了表示浮点数的格式（包括负零-0）与反常值（denormal number），一些特殊数值（（无穷（Inf）与非数值（NaN）），以及这些数值的“浮点数运算符”；它也指明了四种数值舍入规则和五种例外状况（包括例外发生的时机与处理方式）。
C语言是一种广泛使用的通用编程语言，它是由美国计算机科学家Dennis Ritchie于1972年在贝尔实验室开发出来的。C语言的设计原则是让程序员有更多的自由度，以方便控制硬件，从而提高程序的运行效率。它支持结构化编程、词汇变量作用域和递归等功能，并且可以直接访问物理内存地址，进行位操作。
IEEE二进制浮点数算术标准（IEEE 754）是20世纪80年代以来最广泛使用的浮点数运算标准，为许多CPU与浮点运算器所采用。这个标准定义了表示浮点数的格式（包括负零-0）与反常值（denormal number）），一些特殊数值（无穷（Inf）与非数值（NaN）），以及这些数值的“浮点数运算符”；它也指明了四种数值舍入规则和五种例外状况（包括例外发生的时机与处理方式）。
完整版教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第8章 DSP定点数和浮点数（重要） 本期教程主要跟大家讲解一下
如何测试人工智能产品越来越受到广大测试工程师的关注，由于人工智能的测试预言（Test Oracle）不是像普通软件产品那么明确，到目前为止，基于大数据的第四代人工智能产品的测试，主要集中在“对大数据测试”“白盒测试”“基于样本分析算法的优劣”以及“对最终产品的验收测试”。“对大数据测试”主要针对数据阶段验证、对数据计算验证和对输出阶段验证；“白盒测试”主要考虑神经元覆盖（Neuron Coverage）、阈值覆盖率（Threshold Coverage）、符号变更率（Sign Change Coverage）、值变更覆盖率（Value Change Coverage）、符号-符号覆盖率（Sign-SignCoverage）和层覆盖（LayerCoverage）这六个指标；“对最终产品的验收测试”可以采用对传统软件验收测试的方法，基于业务来进行测试，比如对于人脸识别系统，是否可以在各个人脸角度变化，光线等条件下正确识别人脸。本文重点讨论的是“基于样本分析算法的优劣”。
麻省理工和香港大学的研究生们开发了一个算法，让AI在文本分类和推理问题上的正确率从80%下降到10%。
最近做的项目中时刻看到时间戳用BCD[xx]来定义，那么针对这种定义，究竟代表什么意思，如何来使用呢，本节来阐述BCD码与其他进制转换以及在笔试当中，会碰到进制转换问题，放在C/C++中，又究竟如何操作，本文来逐个攻破！
本文介绍了如何基于商圈和地标的位置搜索实现方法，包括多边形、矩形和圆形的划定方式以及地标搜索POI的方法。同时，本文还对比了三种方式的精确度、复杂度和灵活度，并建议在满足需求的前提下选择合适的方法。
“0.1 + 0.2 = ?” 这个问题，你要是问小学生，他也许会立马告诉你 0.3。但是在计算机的世界里就没有这么简单了，做为一名程序开发者在你面试时如果有人这样问你，小心陷阱喽！ 你可能在哪里见过
信息超负荷问题解决方案: 新的用户接口/智能代理 Lucene是一个高性能,可伸缩的信息搜索库,可以为应用程序添加索引和搜索能力. 版本: java/Perl/Python/C++/net 搜索引擎的核心是索引 搜索的质量用精确度和召回率来描述,召回率衡量系统搜索到相关文档的能力,精确度描述过滤不相关的能力
今天遇到的新单词： precision n精确度 generator n发电机，生产者，生成器
生成式搜索引擎通过直接生成对输入查询的回应以及在线引用来满足用户的信息需求（如下图 1）。现有的生成式搜索引擎正在迅速获得用户，微软报告说 "大约三分之一的每日预览用户每天都在使用 Bing 聊天"，Bing 聊天在其公开预览的第一个月提供了 4500 万次聊天。
选自Hackernoon 作者：Sahil Singla 机器之心编译 参与：黄小天、路雪 近日，Sahil Singla 在 Medium 上发表了一篇题为《A new kind of pooling layer for faster and sharper convergence》的文章，提出一种可实现更快更好收敛的新型池化层 sort_pool2d，表现优于最大池化层，同时解决了最大池化层无法使用来自多层激活函数信息的问题，以及反向传播只会提升最大池化的激活函数的问题。作者还给出了该池化层的代码实现。
不知道你是否已经看完了我之前讲过的有关机器学习的文章，如果没看过也没关系，因为本篇文章介绍的内容适用于所有分类模型（包括神经网络），主要就是介绍分类模型的评估指标。另外，在前面我还会提一下数据不平衡的问题该如何处理。
这篇文章主要介绍了PHP中常用的输出函数总结,本文对echo、print、die、printf、sprintf、print_r等函数都做了简明总结,需要的朋友可以参考下
昨天的《5. 很“迷”的字符与字符串》初稿本来很短的，但是我觉得内容太少了，就加了一些，结果好像就变得特别多〒▽〒。
纳尼，不应该是0.1么，怎么变成0.09999999999999998呢？这就要从ECMAScript标准讲起了。
IEEE二进制浮点数算术标准（IEEE 754）是20世纪80年代以来最广泛使用的浮点数运算标准，为许多CPU与浮点运算器所采用。这个标准定义了表示浮点数的格式（包括负零-0）与反常值（denormal number）），一些特殊数值（无穷∞与非数值NaN），以及这些数值的“浮点数运算符”。 IEEE 754规定了四种表示浮点数值的方式：单精确度（32位）、双精确度（64位）、延伸单精确度（43比特以上，很少使用）与延伸双精确度（79比特以上，通常以80位实现）。只有32位模式有强制要求，其他都是选择性的。大部分编程语言都有提供IEEE浮点数格式与算术，但有些将其列为非必需的。例如，IEEE 754问世之前就有的C语言，现在有包括IEEE算术，但不算作强制要求 C语言的float通常是指IEEE单精确度，而double是指双精确度。
【新智元导读】深度学习的成功，使业内范式开始从特征设计转向架构设计。Google Brain 研究人员使用强化学习，从头开始生成神经网络架构。【论文地址：https://arxiv.org/pdf/1
人工智能分支自然语言处理的文本句子相似度度量方法以后很成熟，通过相似度在关键字不同距离的截取词组，形成多个维度的句子相似度打分，并进行超平面切割分类，考虑实际的文本大小、算力、速度等，记录数据，实施数循环方法，进行可视化分析和优化。
机器学习（二十四）——从图像处理谈机器学习项目流程 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 这里简单讨论图像处理的机器学习过程，主要讨论的是机器学习的项目流程。采用的业务示例是OCR（photo optical character recognition，照片光学字符识别），通过一张照片，识别出上面所有带字符的内容。 二、机器学习流水线 对于一个业务项目，通常机器学习是其中一部分的内容，对于整个项目而言，相当于一个流水线(pipeline)。 对于OCR，主要流水线为：1-获取照片->2-字符串
【导读】文中为AI实践者和研究者们介绍了5种高效模型推断算法，希望这篇文章能够帮助大家更清楚地认识到，在我们所使用的深度学习库的背后，有多少优化正在被应用，从而在像移动电话等小型边缘设备上实现越来越多的实际应用。
问：“函数中的局部变量保存在哪里？” 答：“栈” 问：“函数中的局部静态变量保存在哪里？” 答：“静态区。。” 问：“局部静态变量和全局静态变量有不同吗，不同点在哪里？” 答：“没太大不同，都存在一起……” 问：“不是问的存储位置，其他方面呢？” 答：“哦，可视的范围不同。全局静态变量全局可见，局部静态变量只有函数内部可见。” 问：“全局变量和全局静态变量有何不同” 答：“存的位置是挨着的，要说不同的话，也是可视范围吧，全局静态变量仅在当前文件内可见，全局变量是该项目所有文件可见。”
受支付宝银行卡识别的启发，腾讯随后在微信、QQ中添加银行卡识别功能，通过技术上的创新提升用户支付的体验，均得到用户的肯定。为此，更多的行业用户希望在其业务系统中集成手机拍照银行卡识别功能，比如：证券公司为股民开户时需要绑定银行卡账号；保险公司为车险用户赔付时需要登记用户的银行卡账号，在线金融公司为提高客户体验度，也在使用银行卡识别。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】生成式搜索引擎目前还无法取代传统搜索引擎，句子出处标注太少，引用的精确率也不高。 ChatGPT发布后不久，微软成功上车发布「新必应」，不仅股票大涨，甚至还大有取代谷歌，开启搜索引擎新时代的架势。 不过新必应真是大型语言模型的正确玩法吗？生成的答案真的对用户有用吗？句子里标的引文可信度有多少？ 最近，斯坦福的研究人员从不同的来源收集了大量的用户查询，对当下四个大火的生成性搜索引擎，新必应（Bing Chat），NeevaAI，perplexity.
【导读】大家好，我是泳鱼。一个乐于探索和分享AI知识的码农！今天的这篇文章带大家轻松get机器学习建模方法~
【导读】本文是数据科学研究者William Koehrsen撰写的技术博文，介绍了在分类模型中需要用到的度量标准。我们知道，准确率是我们在分类任务中最常用到的度量指标，但是单纯的准确率并不能说明模型的
摘要：大语言模型（LLM）在回答开放式话题的事实搜索提示时，经常会生成包含事实错误的内容。为了对模型在开放域中的长式事实性进行基准测试，我们首先使用 GPT-4 生成了 LongFact，这是一个由跨越 38 个主题的数千个问题组成的提示集。然后，我们提出可以通过一种我们称之为 "搜索增强事实性评估器"（Search-Augmented Factuality Evaluator，SAFE）的方法，将 LLM 代理用作长式事实性的自动评估器。SAFE 利用 LLM 将长式回复分解为一组单独的事实，并通过一个多步骤推理过程来评估每个事实的准确性，该过程包括向谷歌搜索发送搜索查询，并确定搜索结果是否支持某个事实。此外，我们还建议将 F1 分数扩展为长表事实性的综合指标。为此，我们平衡了回复中支持事实的百分比（精确度）和所提供事实相对于代表用户首选回复长度的超参数的百分比（召回率）。根据经验，我们证明了 LLM 代理可以实现超人的评级性能--在一组约 16k 的单个事实上，SAFE 与众包人类注释者的一致率为 72%，而在 100 个分歧案例的随机子集上，SAFE 的胜率为 76%。同时，SAFE 的成本比人类注释者低 20 多倍。我们还在 LongFact 上对四个模型系列（Gemini、GPT、Claude 和 PaLM-2）的 13 个语言模型进行了基准测试，发现较大的语言模型通常能获得更好的长格式事实性。LongFact、SAFE 和所有实验代码开源。
最近看到一个实用的搭建机器算法的模板，与大家分享。只需要两步就能构建起自己的机器学习模型：
机器之心原创 作者：Angulia Chao 参与：Joni、侯韵楚、高振 让机器具备生物一样的进化能力一直是计算机科学的一个热门研究领域，今年三月份，谷歌的多位研究者提出了一种图像分类器的大规模进化方法，机器之心也曾报道过这项研究，参阅：《深度 | 谷歌和 OpenAI 新研究：如何使用达尔文进化论辅助设计人工智能算法？》。研究发布之后，机器之心的技术分析师又对这项重要研究进行了更加深度细致的解读。 论文：图像分类器的大规模进化（Large-Scale Evolution of Image Classi
不知道看过《碟中谍5》的朋友对其中一个场景是否还有印象：阿汤哥的搭档在破解了指纹解锁、三重物理旋转密码锁挑战后，迎来了“步态识别锁”。这项挑战无疑是对生物体的身体及步态进行360度无死角扫描，用来判断和识别进入者的身份。 作为压轴挑战，我们能够猜测出步态识别在身份认证方面是有一定的优势的。有资料显示，现有的生物特征包括生理特征及行为特征。生理特征包括人脸、指纹、DNA、虹膜以及静脉等等，行为特征包括语音、步态和笔迹等等，这些生物特征都具有普遍性、唯一性和稳定性，能够用于不同场景下的身份识别和认证。 尽管人脸
圆周率后的小数位数是无止境的，如何使用电脑来计算这无止境的小数是一些数学家与程式设计师所感兴趣的，在这边介绍一个公式配合 大数运算，可以计算指定位数的圆周率。
这篇是精度问题的最后一篇，要是想看前面的，请看微信历史记录。 做前端的都感觉JS这语言巨坑无比，兼容性让你摸不到头脑，甚至还会让你脱发。一些初学者遇到： 0.1 + 0.2 = 0.30000000000000004 都会觉得这JS太TM坑了，一个小数计算都不会。可是我想说，这"锅"JS不背！其实和JS采用的数值存储 IEEE754 规范有关，所有采用此规范的语言都会有此问题并不是JS的"锅"。 IEEE754 IEEE浮点数算术标准（IEEE 754）是最广泛使用的浮点数运算标准，为许多CPU与浮点运算器
导语： 本文主要讲述如何将客户端提供的IPv6数据聚合，从而应用于有IPv6查询需求的业务 数据来源 本文计算所用的数据来自于客户端提供的IPv6-IPv4的双栈数据源，上报的一条日志记录包括一个IPv6和IPv4地址，根据IPv4地址进行查询，可以得到对应的IPv6地址的国家、省份、城市、运营商等重要信息，根据这些地理位置属性，便可以将属性相同的IPv6地址聚合成段。 理论基础 IPv6有128位，其中后64位是接口id，只有前64位参与网络分配。故在IPv6聚合数据时，可以忽略掉后64位，这样可
今天又是相对轻松的一节。今天我们来研究一下评估模型的指标问题。前两节我们已经把模型训练完了，并且能够在TensorBoard上面查看我们的迭代效果。但是模型的效果实在是不如人意，哪怕我已经把全部的数据都加进去了，但是模型也只能学会把类别都归为非节点。
该系列文章为，观看“吴恩达机器学习”系列视频的学习笔记。虽然每个视频都很简单，但不得不说每一句都非常的简洁扼要，浅显易懂。非常适合我这样的小白入门。 本章含盖 12.1 确定执行的优先级 12.2
性能评价是衡量计算机系统或其组件在指定条件下执行预期任务的有效性的一种方式。性能评价的方法主要可以分为几种，每种方法都有其特点和适用场景。
AI 科技评论按：谷歌前日在博客中宣布开源大规模神经网络模型高效训练库 GPipe，这是一款分布式机器学习库，可以让研究员在不调整超参数的情况下，部署更多的加速器以对大规模模型进行训练，有效扩展了模型性能。雷锋网 AI 科技评论对此进行编译如下。
AI 科技评论按：谷歌昨日在博客中宣布开源大规模神经网络模型高效训练库 GPipe，这是一款分布式机器学习库，可以让研究员在不调整超参数的情况下，部署更多的加速器以对大规模模型进行训练，有效扩展了模型性能。雷锋网 AI 科技评论对此进行编译如下。
用户体验与人工智能（AI）之间有什么样的关系？这种关系对产品经理而言又意味着什么？
【导读】近日，机器学习工程师Tarang Shah发布一篇文章，探讨了机器学习中模型的度量指标的相关问题。本文首先介绍了机器学习中两个比较直观和常用的度量指标：精确度和召回率，然后详细讲解了目标检测领
计算机不能直接理解除机器语言以外的语言，所以要把程序员所写的编程语言翻译成机器语言才能被执行程序，程序语言翻译成机器语言的工具，被称为翻译器
准确率的定义是：对于给定的测试集，分类模型正确分类的样本数与总样本数之比。举个例子来讲，有一个简单的二分类模型model，专门用于分类动物，在某个测试集中，有30个猫+70个狗，这个二分类模型在对这个测试集进行分类的时候，得出该数据集有40个猫（包括正确分类的25个猫和错误分类的15个狗）和60个狗（包括正确分类的55个狗和错误分类的5个猫猫）。画成矩阵图表示，结果就非常清晰:
层叠样式表：Cascading Style Sheets，是一种用来表现HTML等文件样式的计算机语言。CSS不仅可以静态地修饰网页，还可以配合各种脚本语言动态地对网页各元素进行格式化。 样式表的三种样式： 1.内联 这是span里的文字 写在标签里面。代码重用性差，控制精确，优先级最高。使代码冗余，应用最少。 2.内嵌 <head> <meta http-equiv="Content-Type" conte
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