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文心一言眼里的Java世界

空有一腔热血,每天学习20个小时,坚持了两个月,还停在Java基础,感觉什么都会了,又感觉什么都不会,迷迷糊糊。

  • 2023-04-26
  • 阅读232

如何免费使用ChatGPT 4?

是的,只要您订阅了付费版本,就可以使用Chat GPT-4。它将让您获得回答您的问题的好处,而无需使用API密钥。随着ChatGPT的巨大成功,Open AI最近推出了它的最新版本,名为“GPT 4”,它再次成为了技术界最受关注的发布。虽然最初是为客户服务而开发的,但现在聊天机器人可以用于医疗保健,金融,教育,工程等行业。以下是它的其他优点:支持25000个单词的文本改进的图像分析更具创意和多样化的响应对多种语言提供更好的支持坚实的对话管理更高的准确性和速度改进的上下文意识在叙述构建响应方面的能力改进。

  • 2023-04-26
  • 阅读256

为什么我们认为GPT是一个技术爆炸

为什么我们认为GPT是一个技术爆炸

  • 2023-04-26
  • 阅读232

抖音进攻,B站退守

“爱优腾芒”等长视频平台的崛起,在一定层面上丰富了人们的日常生活,而抖音、快手等短视频平台的出现,则在很大程度上改变了用户观看视频的方式。只不过,近几年,随着流量增长逐渐遭遇瓶颈,各视频平台便纷纷开始在彼此领域试水,试图通过不断拓宽自身边界,来寻找新的增量。而当长短视频均进入存量竞争阶段,介于二者之间的中视频就成为了长、短视频平台重点发力方向。事实上,以抖音为代表的内容平台很早就开始在中长视频市场寻找增长,希望借此机会抢占新的市场先机。而作为公认的中视频领域的玩家,B站也在进一步加大自身中长视频内容的投入。

  • 2023-04-26
  • 阅读228

金融工程习题汇总

1. 如果理解金融工程的内涵?① 金融工程的根本目的解决现实生活中的金融问题,通过提供各种创造性的解决问题的方案,来满足市场丰富多彩的需求。② 金融工程的主要内容是设计定价与风险管理,产品设计与解决方案是金融工程的关键所在。定价合理才能保证产品的可行性,而风险管理则是金融工程的核心内容。③ 金融工程的主要工具是基础证券和各式各样的金融衍生品。④ 金融工程的学科主要技术手段是需要现代金融学、各种工程技术方法和信息技术等多种学科综合起来应用的技术手段。

  • 2023-04-26
  • 阅读244

polkadot介绍

文章目录简介共识角色验证者(validator)提名人(Nominator)校对员(collactor)fockless升级Rococo网络Kusama网络Parachain与Parathread插槽拍卖插槽为什么要拍卖插槽分配情况蜡烛拍卖Crowdloan 机制简介Polkadot(中文名也叫波卡)是Web3基金会的主要项目之一,是一条异构的多链系统,旨在重塑区块链网络结构,Polkadot主要解决三大问题:1. 跨链互通——不同区块链之间相互通信;2. 可扩展性——通过平行链自由扩展;3. 共享

  • 2023-04-26
  • 阅读287

Markdonw语法

nft 初探

  • 2023-04-26
  • 阅读234

61行代码构建最简单区块链

首先,我导入了 hashlib和datetime,让我们分别计算哈希和时间戳块。导入是将代码从一个模块传输到另一个模块的修改。如果没有 datetime 导入,我的区块链将无法处理时间戳,或者在没有 hashlib 导入的情况下无法创建哈希。区块链包含两个类:Block类和Blockchain类。添加到区块链的每个块都使用Block类进行相同的建模。块类该块必须包含以下属性:区块的编号,设置为 0,因为它是链中的第一个区块,称为创世区块 数据,设置为无 接下来,设置为无。这充

  • 2023-04-26
  • 阅读234
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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最新上线

中服云工业物联网平台工业数据分析

异常数据滤波 数据实时监控 数据相关性分析 设备寿命预测 AI 模型训练预测回写 设备包络图分析 设备动态指标分析

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可信数据空间建设方案

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网络安全等级保护(第三级)建设方案

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2026年全球数智营销生态手册

在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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