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2-5 快速幂模板
这个就是在快速乘的基础上改一下 sum=0--->sum=1 x+=x--->x*=x //快速幂模板 public double quickPow(double x,long y){ double sum=1; while(y>0){ if((y&1)==1){ sum*=x; } x*=x; y=y>>1; }
37220发布于 2021-06-01 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
学习分类 2-5 线性可分
感知机非常简单同时又很容易理解，但是相对应的，缺点也很多。感知机最大的缺点就是它只能解决线性可分的问题。
61910编辑于 2022-11-08 - 来自专栏Hank’s Blog
2-5 R语言基础 factor
#因子：分类数据 #有序和无序 #整数向量+标签label #Male/Female #常用于lm(),glm()
46410发布于 2020-09-16 - 来自专栏Deep learning进阶路
2-5 线性表之循环链表
2-5 线性表之循环链表 循环链表就是链表首尾相接连成一个环，可以用单链表 和 循环链表来实现。
44940发布于 2019-07-02 - 来自专栏刷题笔记
2-5 Two Stacks In One Array (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101173005 2-5 Two Stacks In One Array (20 分) Write
82530发布于 2019-11-08 - 来自专栏刷题笔记
2-5 修理牧场 (35 分)【优先队列】
2-5 修理牧场 (35 分) 农夫要修理牧场的一段栅栏，他测量了栅栏，发现需要N块木头，每块木头长度为整数Li个长度单位，于是他购买了一条很长的、能锯成N块的木头，即该木头的长度是Li的总和
1.1K10发布于 2020-06-23 - 来自专栏NetCore 从壹开始
2-5 安装容器Web工具：Docker Portainer
现在已经习惯了容器化了，不仅可以很快的配合CICD来实现部署，同时主要是也能解决一些疑难杂症，比如在Linux中经常会有各种图形图像的依赖包问题。特别是内网环境。
1K20编辑于 2023-01-09 从AI原生看AI转型：企业和个人的必选项｜AI转型访谈录
《AI转型访谈录》是由腾讯研究院发起的一个开放研究项目，希望在人工智能加速推进产业和社会转型的背景下，发现和识别那些已经站在变革前沿的企业和个人，通过100个先锋实践访谈，记录他们推进AI转型的深度思考与实践经验 ，为更多组织提供可借鉴的AI转型路径参考。 曾为150多家世界500强客户提供过数字化转型咨询服务。什么是AI Native？人均产值1000万美金是AI原生企业的门槛？ 给企业推进AI转型的建议袁晓辉：没错，所以还是要回到人的本质问题上。如果最后让你给企业做AI原生转型提些建议，除了刚才提到的全员要有意识、提供充分的资源和工具、先尝试做起来，还有其他建议吗？ 现在我觉得企业如果想做AI原生转型，应该先关注个人和小团队层面。不要想着一下子让整个大组织实现AI转型，因为变化可能非常快。
93520编辑于 2025-04-25- 来自专栏大数据文摘
吴恩达发布《AI转型指南》：喊话CEO们，AI转型分五步
就在刚刚，他在自己的Medium专栏上po出了一份公开信，正式宣告了这份名为《人工智能转型指南（AI Transformation Playbook）》（下称《指南》）的发布。 因为这些小项目无法适用于整个公司层面的转型。 在人工智能时代，对于许多公司来说一个关键点将是组建一支能够帮助整个公司的中心化AI团队。 课程设置： 掌握人工智能的基本项目方向，包括基本技术，数据以及AI能做什么和不能做什么。 了解基本AI算法 。 基本了解AI项目的工作流程，AI团队中的角色和职责，以及AI团队的管理。 我在Landing.AI的团队致力于帮助合作伙伴进行AI转型，我将继续分享更多的最佳实践。 AI转型项目可能需要2-3年的时间，但你应该期望在12个月内就能看到初步成效。 通过投资AI转型，你将持续领先于你的竞争对手。
52120发布于 2018-12-26 - 来自专栏AI派
吴恩达发布《AI转型指南》：喊话CEO们，AI转型分五步
就在刚刚，他在自己的Medium专栏上po出了一份公开信，正式宣告了这份名为《人工智能转型指南（AI Transformation Playbook）》（下称《指南》）的发布。 因为这些小项目无法适用于整个公司层面的转型。 在人工智能时代，对于许多公司来说一个关键点将是组建一支能够帮助整个公司的中心化AI团队。 课程设置： 掌握人工智能的基本项目方向，包括基本技术，数据以及AI能做什么和不能做什么。 了解基本AI算法 。 基本了解AI项目的工作流程，AI团队中的角色和职责，以及AI团队的管理。 我在Landing.AI的团队致力于帮助合作伙伴进行AI转型，我将继续分享更多的最佳实践。 AI转型项目可能需要2-3年的时间，但你应该期望在12个月内就能看到初步成效。 通过投资AI转型，你将持续领先于你的竞争对手。
46530发布于 2018-12-27 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记 | GWAS 操作流程2-5：杂合率检验
一般自然群体，基因型个体的杂合度过高或者过低，都不正常，我们需要根据杂合度进行过滤。偏差可能表明样品受到污染，近亲繁殖。我们建议删除样品杂合率平均值中偏离±3 SD的个体。
2.5K20发布于 2020-04-27 - 来自专栏AI研习社
开发者 AI 转型指南
您还可以学习其他语言，如 C++/R/Java，但对我个人而言，Python 是 AI 和数据科学最合适的工具。想知道为什么吗？ Choosing the Best Tool for AI, ML & Data Science（https://medium.com/datadriveninvestor/python-vs-r-choosing-the-best-tool-for-ai-ml-data-science Via：https://towardsdatascience.com/how-to-get-started-as-a-developer-in-ai-9116a2326d5f
65210发布于 2019-08-20 让 AI 转型慢一点！从 BCG 报告看国内企业的 AI 转型误区
5月4日，BCG 发布了一份关于国外CEO与董事会针对AI转型的分歧报告，调研了 625 位全球企业领导者，其中包括351位CEO和 274位董事会成员。 报告里几个有意思的发现： 35% 的CEO 认为董事会高估了 AI 替代人的能力。 60% 的CEO 认为董事会对 AI 转型节奏过于急切。 少于 10% 的 CEO 和董事会成员认为 AI 战略应该由 Chief AI Officer 单独负责。 反思中国现象 国内企业已经认识到 AI 转型是一把手工程。 集团要看转型成果，分管领导要看试点进展，部门负责人要证明积极响应，数字化团队要拿出项目清单，项目经理要做出可展示的 demo。 企业做 AI 转型，最容易做的是场景征集，最难做的是场景识别。 真正值得做的 AI 场景，往往不在脑暴会上，也不在汇报表格里。
23700编辑于 2026-07-01- 来自专栏啄木鸟软件测试
团队转型：AI安全测试实战指南
这背后暴露出一个关键断层：传统软件测试团队正站在AI安全测试的‘能力悬崖’边缘——懂测试，不懂模型；懂AI，不擅验证；懂开发，难建防线。 这不是工具替代问题，而是团队认知、流程与能力的系统性转型。 本文基于啄木鸟软件测试团队为三家金融、医疗与智能驾驶客户落地的AI安全测试实践，拆解一条可复用、可度量、可进化的转型路径。 四、从合规驱动到价值驱动：让安全测试产生业务ROI 最可持续的转型，是让安全能力直接贡献于商业目标。 结语：转型不是更换工具，而是重写团队的‘认知操作系统’ AI安全测试的挑战，从来不在技术复杂度，而在组织惯性。当测试工程师开始追问‘这个softmax温度值为何设为0.7？’ ，当开发人员主动提交模型置信度分布图供测试分析，当CTO在OKR中为‘AI鲁棒性提升20%’单独设项——转型才真正发生。
43110编辑于 2026-03-31 - 来自专栏九彩拼盘的叨叨叨
学习前端 第4周 第2-5天
了解什么叫响应式。 了解CSS3 Media Queries 了解Bootstrap 了解Bootstrap的全局 CSS 样式。特别是其中的栅格系统。 作业 用Bootstrap做页面 http://www.bootcss.com/ 。交互不需要实现
22010发布于 2018-08-27 - 来自专栏人工智能头条
AI生态赋能2018论坛来袭！转型AI看这里！
AI热潮来了，企业要转型，程序员要转型。 但是，人人都说转型难。 企业由于缺乏经验和产品落地的能力，即使招揽到了人才，也很难有所作为。 算法红利期，学术界的大牛都被各大巨头企业用诱人的薪资招致麾下。 但其实，AI产业的发展，不能仅仅依托高精人才。应用开发者、数据工程师、AI产品经理、后台运维人员等同样可以在AI大浪中发挥自己的价值。 进入2018，AI行业从最初的野蛮生长阶段迈入工程技术红利期，距离AI行业的真正爆发还有几年时间，企业成功转型尚有机会。但是，在行业大环境下，企业如何转型AI？程序员怎样转型AI，以弥补业务短板？ 为此，2018年1月16日，CSDN联合多家AI生态圈企业，在北京蔓兰酒店举办“AI生态赋能2018论坛暨CSDN AI新战略发布会”，届时AI领域知名企业、权威专家、技术精英齐聚，全方位多视角共话AI 为了进一步助力企业智能化升级，帮助IT工程师找到自己的进阶之路，CSDN还将重磅推出《AI行业应用路线图》和《AI技术人才成长路线图》，为企业和IT工程师提供切实可行的转型路径。
51041发布于 2018-06-05 - 来自专栏云云众生s
拥抱AI的转型：从软件开发者转型为构建者
AI时代，开发者转型构建者！拥抱AI并非取代，而是赋能。聚焦系统设计、架构和用户体验，掌握基础，优先测试验证，有目的地利用AI。无代码/低代码平台助力非技术人员创新。 拥抱AI、API，构建Cloud Native应用，提升生产力，实现DevOps转型！ 在过去的二十年里，我几乎见证了 AI 演变的每一个阶段 —— 从遗传算法到神经网络、深度学习、预测性 AI 和生成式 AI。 然而，我从未相信 AI 会让所有工作岗位都变得过时，包括软件开发者的工作。 这个观点来自于一位向世界推出了 AI 驱动的服务和体验的人。 而在于 AI 使他们能够做得更多、更快，并产生更重大的影响。 AI：软件开发中的力量倍增器 就像一种新的编码语言一样，AI 正在被证明是开发者的一种强大的力量倍增器，但不是替代品。
32100编辑于 2025-03-16 这 7 类企业 AI 转型项目，根本不该用 AI
一、先讲清楚一件事：AI转型≠把系统换成模型在拆反模式之前，必须先把"边界"立起来。否则讨论"哪些不适合AI"会变成无穷无尽的争论。 下面这张图把企业AI转型立项前的"决策漏斗"画了出来，你可以直接拿去和业务方对齐：这张图的本质是告诉你：在企业AI转型里，"不立项"也是一种交付。把不该做的事挡在门外，比把模型训得更准更值钱。 必须先定的三件事在企业AI转型里，评估体系比模型本身更重要。 结语：在企业AI转型里，"敢说不"才是真本事写到这里，回到最开始那句话：AI不是越用越值钱，而是用错越烧越快。企业AI转型的真正难点，不在技术，不在算力，而在判断力。 也许是时候停下来，重新规划路径——比起继续烧钱，及时调头才是真正的"AI转型成功"。
53110编辑于 2026-05-23某机构AI优先通信平台的技术转型
AIR、ARR与AI：透视某机构向AI优先互动平台的技术转型某机构最新季度财报显示，该公司已悄然将人工智能从未来愿景转变为其产品差异化、运营杠杆及增长的主要技术引擎。 这家最初作为统一通信即服务提供商的企业，正在演变为一个AI优先的客户互动平台，其AI接待员系统及相关产品已成为每场对话的前端入口。 技术架构：AI接待员系统的核心能力在此次财报电话会议中，某机构宣布了其AI接待员系统的扩展版本，新增功能将AI直接引入B2C互动的起点。 AI编排。 技术架构中包含三层AI介入机制：人工介入前：AI处理初始交互人工介入中：AI辅助人类代理人工介入后：AI从交互中学习并优化下一次响应对于受法律、监管和复杂性约束的场景，系统保留人工代理角色，形成完整的智能增强回路
17210编辑于 2026-05-21诺基亚更换首席人力官，继续布局AI转型
后来诺基亚想通了，收购西门子，成立NSN公司，转型做了通信设备厂商，在全球范围内又遭遇华为和爱立信的“胖揍”，现在又砸了上百亿搞AI。 他们的实验室里的黑科技是一堆接一堆，可转型之路还是磕磕绊绊。 转型需要员工跳出舒适区学AI时代的新技能。可是没人愿意折腾，一个个摆烂摸鱼，拿着高薪混日子，把诺基亚的转型当成了“熬退休”或者等“拿包”的场所。 其实不止诺基亚，整个科技行业的转型，都绕不开一个核心命题：AI再牛，也是人创造的；技术再先进，也需要人来落地。这些年，多少科技巨头栽在了“重技术、轻人力”的坑里？ 前几年有个知名科技公司，砸了几十亿搞AI转型，HR脑子进水，上来就一刀切裁员，还放话说“不配合转型的都滚”，结果核心技术团队集体跳槽，转型直接崩盘，几十亿打了水漂。 更值得所有科技公司反思的是：AI时代的竞争，从来不是技术的竞争，而是人心的竞争；企业的转型，从来不是技术的升级，而是人的升级。
21910编辑于 2026-04-09
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