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深度学习矩阵运算的概念和代码实现

在我们学习机器学习时,常常遇到需要使用矩阵提高计算效率的时候。如在使用批量梯度下降迭代求最优解时,正规方程会采用更简洁的矩阵形式提供权重的解析解法。而如果不了解矩阵的运算法则及意义,甚至我们都很难去理解一些如矩阵因子分解法和反向传播算法之类的基本概念。同时由于特征和权重都以向量储存,那如果我们不了解矩阵运算,代码实现将变得十分艰难。

  • 2022-03-10
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鲁西化工国亮-传统化工企业的电商转型之路

提供支撑贯穿从aPaaS层、SaaS层服务的标准化服务体系,丰富产品矩阵快速敏捷响应客户不同层次的数字转型需求。新经济浪潮下,深耕细分领域的领跑者正成为未来经济增长的主要驱动力。

  • 2022-03-12
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发证券杨涛-容器化技术在股票交易系统的应用

开发人员不仅需要保证为客户带来动态性和预期性的体验,还需要新技术来开发数字化转型所需的新功能。那么,软件开发者将如何在 2022 年满足这些日益增长的需求?接下来为大家梳理了 2022 年需要关注的基本软件开发趋势。

  • 2022-03-12
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京东杨海明-京东云构建行业数据的连通

在过去,开发环境是部署在办公室的本地物理主机上的。但是,随着开发人员远程工作越来越普及,以及企业希望通过将基础设施迁移上云来降低成本,本地化的开发环境已经不再可行了。

  • 2022-03-12
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腾讯林立伟-SparkStreaming在腾讯广点通的应用

现在,大部分的软件开发生命周期时间都是在开发者的电脑上完成的,只有一些次要的部分是在远程完成的。云已经在很大程度上取代了临时环境、自动构建和实时生产应用程序。

  • 2022-03-12
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微软申元庆-构建智能云

亚马逊对这一挑战也有自己的答案,AWS Cloud9使开发人员能够从云端修改和执行他们的代码。 预计在2022年,云开发采用将会进一步上升。

  • 2022-03-12
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HybridApp走向“轻混”:剖析WeX5开源高性能H5App开发框架-王洁,宋兴烈

随着疫情期间开发人员远程工作的增加,毫无疑问,远程办公的发展速度更快了。远程工作的兴起为个人提供了更多的自由和灵活性,也为那些员工在多地理区域办公的公司减少了管理费用。反过来讲,这也为那些能在世界任何地方远程做合同制或全职工作的自由职业者创造了条件。

  • 2022-03-12
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58到家实时消息平台架构实现细节-沈剑

事件驱动架构(EDA)是一种架构风格,它将系统定义为根据精确和预定义的契约交换消息的组件的集合。随着云计算和微服务的兴起,事件驱动架构在构建软件中越来越受欢迎。

  • 2022-03-12
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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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OpenClaw:不仅是对话窗口,更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式,OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。

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2026科研分类与结构化数据的价值研究报告

无论是在自然科学、工程技术,还是经济与社会科学领域,高质量的科研分析均依赖经过验证且结构化的数据。一个管理得当的数据库,如果同时具备全面的元数据,能够与其他数据源实现互操作,其用途将更加广泛。科研本身如此,科研信息与分析亦然。本报告聚焦科睿唯安及其科学信息研究所(ISI)所采用的一系列方法与流程,旨在确保数据、分类结构及相关元数据等关键要素,始终处于Webof Science文献计量数据库及其相关产品的核心位置。

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2026面向企业的AI智能体全生命周期安全体系白皮书

本文旨在系统性调研并构建一套面向 AI 智能体的全生命周期安全体系,全面识别其在技术演进与规模化 落地过程中面临的各类安全威胁与风险点,并提出覆盖制度、流程与技术的多层次综合防护方案。该体系 不仅支撑企业级 AI 产品在设计、研发与运营阶段的安全能力建设与合规落地,同时为行业标准制定、整 体安全解决方案构建以及模块化安全产品研发提供可复用的理论基础与实践路径。

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2026年从供给焦虑到需求韧性—大变局下的中国能源安全与战略重构白皮书

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