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2-4 快速乘法 模板
适用于不让用/ * 的情况实现某些结果 ! /** * 快速乘法 * * @param a 乘数 * @param b 被乘数 * @return 积 */ public static long quickMulti(long a, long b) { long result = 0; while (b > 0) { if ((b & 1) == 1) {
57810发布于 2021-06-01 - 来自专栏刷题笔记
2-4 另类堆栈 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101049523 2-4 另类堆栈 (20 分) 在栈的顺序存储实现中，另有一种方法是将Top
92230发布于 2019-11-08 - 来自专栏Deep learning进阶路
2-4 线性表之双链表
2-4 线性表之双链表 双向链表除了相当于在单链表的基础上，每个结点多了一个指针域prior，用于存储其直接前驱的地址。同时保留有next，用于存储其直接后继的地址。 ?
69020发布于 2019-07-02 - 来自专栏IT技术圈
练习2-4 温度转换 (5分)
本题要求编写程序，计算华氏温度150°F对应的摄氏温度。计算公式：C=5×(F−32)/9，式中：C表示摄氏温度，F表示华氏温度，输出数据要求为整型。
1.2K10发布于 2021-02-24 - 来自专栏Hank’s Blog
2-4 R语言基础 列表
> l1 <- list("a",2,10L,3+4i,TRUE) #每个元素没有名字 > l1 [[1]] [1] "a"
66820发布于 2020-09-16 - 来自专栏钱塘大数据
【报告】领英发布：全球AI领域人才报告
《全球AI领域人才报告》。报告显示，作为当下热门的“投资风口”，AI领域其实早已拥有深厚的技术积淀，是一片拥有“高度文明的新大陆”——全球AI领域拥有十年以上从业经验的人才占比高达65.4%。 报告还指出，AI领域的华人技术力量也不容小觑——全球华人AI人才数量达14万，而美国的华人AI人才数量是中国当前AI人才总数的1.4倍。
92840发布于 2018-07-30 - 来自专栏点滴科技资讯
全球AI领域人才报告
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3.7K80发布于 2018-04-28 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
学习分类 2-4 感知机权重向量的更新
下面直接给出权重向量的更新表达式，然后通过可视化的方式来直观的展示权重向量的更新。
1.5K40编辑于 2022-11-08 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记 | GWAS 操作流程2-4：哈温平衡检验
「什么是哈温平衡？」 ❝哈迪-温伯格(Hardy-Weinberg)法则 哈迪-温伯格（Hardy-Weinberg）法则是群体遗传中最重要的原理，它解释了繁殖如何影响群体的基因和基因型频率。这个法则是用Hardy,G.H (英国数学家) 和Weinberg，W.（德国医生）两位学者的姓来命名的，他们于同一年（1908年）各自发现了这一法则。他们提出在一个不发生突变、迁移和选择的无限大的随机交配的群体中，基因频率和基因型频率将逐代保持不变。---百度百科 ❞ 「怎么做哈温平衡检验？」 ❝「卡方适合性检验！」
5.8K21发布于 2020-04-27 - 来自专栏灯塔大数据
报告 | AI与自动驾驶汽车研究报告
前言 日前，清华大学的Aminer团队利用Aminer数据分析功能推出了一份《AI与自动驾驶汽车研究报告》。该报告共分为三大部分：分别为“AI篇”、“汽车篇”和“AI+汽车篇”。 其中“AI篇”包括：AI定义、起源、发展；全球AI学者分布、AI流派、AI发展趋势及中国AI研究现状等。“汽车篇”包括全球汽车领域的研究创新趋势、全球学者分布、中国学者分布、流派以及趋势分析。 在最后的“AI+汽车篇”中，报告给出了AI和汽车研究的交叉创新笛卡尔分析图，并依据分析图做了过去十年的热点分析和未来三年的趋势分析。 下面为报告节选： ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章来源：报告大人 文章编辑：天天
1.1K100发布于 2018-04-03 - 来自专栏DrugOne
2021AI年度发展报告
编译 | 董靖鑫 审稿 | 程玉 2021AI年度发展报告由Nathan Benaich (Air Street Capital)和Ian Hogarth (angel investor)合作撰写，它指出了研究人员在过去一年中在 公众号后台回复“SAR”获取报告全文。 参考资料： https://www.stateof.ai/
50320发布于 2021-10-21 - 来自专栏IT民工闲话
AI Agent 级联虚构取证报告
一个会主动说这句话的 AI，比一个拍胸脯保证自己可靠的 AI，可信一点。 此刻，它已经从一个AI变成了一个在讨论存在主义的哲学家。 最后它已经有点神神叨叨了： 可怕是真的。 【取证报告】 ① 取证结论 HALLUCINATION — 级联虚构，无外部注入向量。 ② 取证方法 主证据：会话JSONL文件，397行，逐行解析。 更麻烦的是，这种错误在外部看起来完全符合安全规范：停手、报告、等待人工确认，每一步都是对的。 外表是对的，内核是错的，没有任何机制在当时能把它纠正，可以说它成了哲学家，也可以说它疯了。 人啊，在大事儿上得豁达一点儿，比如都说AI会残酷地取代和淘汰人类，那又如何？谁能阻止么？既来之则安之。 我们需要的，不只是AI能思考，还需要AI能被纠正。 怎么纠正？ 发现承诺和记录不符，明确报告，不编故事弥合矛盾。 第三条：描述收到结果，必须有对应的tool_result。没见过的东西，就别说你见过了。 三条规则，指向同一件事：诚实。对人如此，对AI更应如此。
21900编辑于 2026-06-26 AI生成报告引发退款风波
某咨询机构已同意退还澳大利亚政府合同的部分款项，此前该机构承认使用生成式AI制作了一份充满虚假引用、虚构脚注甚至编造联邦法院判决引文的报告。 该部门上周末重新上传了修正版报告——时机恰好安排在周末。更新版本删除了十余个虚假参考文献和脚注，重写了部分文本并修复了各种拼写错误，尽管官员们坚称报告的"实质内容"保持不变。 鲁吉称此为"供认"，认为该咨询机构承认将AI用于"核心分析任务"但未能事先披露。"当报告的基础建立在一个有缺陷、最初未披露且非专业的方法论上时，你无法相信其建议，"他告诉《澳大利亚金融评论》。 该咨询机构长期吹嘘其AI实力并向客户提供"负责任AI"培训，如今却不得不面对自家报告被曝光受AI污染的尴尬局面。 被删除的材料包括对悉尼大学法学教授丽莎·伯顿·克劳福德和隆德大学比约恩·雷格内尔虚构报告的引用，以及来自机器人债务案阿马托诉联邦案的虚构摘录。
34110编辑于 2025-10-24AI Coding⾮共识报告丨AI透镜系列研究
AI化进程。 AI转型视角下，编程是企业内部AI变革发生最快、效果最为显著的应用方向。 非共识01：AI Coding的最佳产品形态是什么？——本地 VS 云端非共识02：AI Coding产品选择什么模型？——自研 VS 第三方非共识03：AI Coding给用户的价值有多大？ ——激进 VS 渐进非共识06：AI Coding对组织发展的影响？——裁员 VS 扩张非共识07：AI Coding的未来市场格局是怎样？ 后台回复“AI编程”，即可下载PDF版报告全文以下为《AI Coding⾮共识报告》全文：
3.1K91编辑于 2025-07-28- 来自专栏Max的知识笔记
AI 发展趋势调研报告
"2能力收敛、价格坍塌：前沿模型差距收窄至个位数百分点，token成本三年降约100倍，模型本身趋于商品化斯坦福HAI第九版《AI指数报告》：中美顶尖模型差距仅剩2.7%（2026.3）；混合token ："告别模型为王，Harness编排层成为商业化新增长极"5数据定位迁移：企业数据从"训练语料"转为"运行时实时业务上下文"同上报告；IDC《新型企业级AI平台正在兴起，2026》6算力结构性紧缺延续到 97%，但"数据荒"是真瓶颈《2026年人形机器人产业发展报告》；训练类人机器人需10亿小时级操作数据，全球可用仅约50万小时8世界模型元年：空间智能成为AI进入物理世界（机器人、低空、工业、自动驾驶） 指数报告》：中美AI模型差距已基本消失；截至2026年3月，美国顶尖模型领先优势仅剩2.7%。 7%同上CEO报告"既增收又降本"的比例仅12%PwC《2026全球CEO调查》（4,454位高管）CEO报告过去一年零可量化ROI的比例56%同上AI成熟企业平均ROI5.8倍（14个月内）行业研究AI
57221编辑于 2026-09-21 - 来自专栏刷题笔记
【并查集】2-4 朋友圈 (25 分)
2-4 朋友圈 (25 分) 某学校有N个学生，形成M个俱乐部。每个俱乐部里的学生有着一定相似的兴趣爱好，形成一个朋友圈。一个学生可以同时属于若干个不同的俱乐部。
1.1K10发布于 2020-06-23 - 来自专栏Datawhale专栏
2022国内首份可解释AI发展报告！
Datawhale干货 发布：腾讯研究院 近日，腾讯研究院、腾讯天衍实验室、腾讯优图实验室、腾讯AILab等组成的跨学科研究团队，历时近一年，完成业内首份《可解释AI发展报告2022——打开算法黑箱的理念与实践 》，全面梳理可解释AI的概念、监管政策、发展趋势、行业实践，并提出未来发展建议。
83220编辑于 2022-03-17 - 来自专栏深度学习与python
FinOps 2024 状态报告：减少浪费，拥抱 AI
报告还就如何创建防护栏以确保财务可见性能够进入到 AI 项目提供了指导，并强调了 FinOps 数据对可持续发展倡议的价值。 报告指出，“工程人员”从“FinOps 培训和自助报告”中获得的价值最大。 “服务于 AI 的 FinOps”：团队强化 AI 体验、项目和支出，尽早实现成本的可见性。 该调查将当前阶段的 AI 描述为“让人想起云计算刚刚兴起的时期”。 报告对云实验突然“放缓或停止”提出了警告，建议从业人员尽快在 AI 和 ML 基础设施中实现可观测性： 我们建议，对于企业想要采用的所有云技术，都应尽早实现报告、预测和基本的防护措施，以确保在限制的范围内启用实验 虽然小型企业的 AI 投资较低，但是对于大型企业来讲，AI 和 ML 是“一个快速增长且需要管理的可变成本来源”。
81711编辑于 2024-03-07 - 来自专栏光芯前沿
OFC 2025：AI高速互连技术报告(Nvidia)
(该报告是今年OFC上OIF光互连论坛的开场报告，其实也没有太多新的信息，偏科普性质，简单收集一下) 一、引言 在人工智能（AI）技术蓬勃发展的当下，计算能力的提升对数据传输和连接技术提出了极高要求 高速、高效、低功耗的互连与连接技术成为支撑AI计算集群运行的关键。 构建和优化AI工作负载于机器之上，关键在于平衡计算核心、与本地内存的高吞吐量连接、内存容量以及向上扩展能力。 企业与软件社区客户紧密合作，依据推理、测试时间扩展等最新工作负载需求，确定各要素的最佳比例，以满足AI计算的性能要求。
1.5K02编辑于 2025-04-19 - 来自专栏FreeBuf
我们用ChatGPT写了份AI安全报告
为此，FreeBuf咨询在几经研究、尝试与训练后，使用ChatGPT写了份1.6万字的“AI安全报告”。 本报告所有内容均为 ChatGPT 生成，包括报告与目录标题。 此报告仅作 ChatGPT功能交流用途，生成的任何观点与内容均不代表 FreeBuf 咨询。 后续，我们将分享如何训练ChatGPT并生成报告的全过程，敬请关注！ 报告全文 关于FreeBuf咨询 FreeBuf咨询集结安全行业经验丰富的安全专家和分析师，常年对网络安全技术、行业动态保持追踪，洞悉安全行业现状和趋势，呈现最专业的研究与咨询服务 ，主要输出四个种类的咨询报告：行业研究报告、能力评估报告、产品研究报告以及甲方定制化报告。 FreeBuf咨询自成立以来, 已积累了500+ 甲方安全智库资源，为行业研究报告、企业咨询服务提供指导。
41220编辑于 2023-05-12
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