Karen110 Karen110
4年前
人工智能数学基础1:三角函数的定义、公式及固定角三角函数值
一、三角函数的定义及名称在直角三角形中,当平面上的三点A、B、C的连线,AB、AC、BC,构成一个直角三角形,其中∠ACB为直角。对∠BAC(在此简称为θ)而言,对边(opposite)aBC、斜边(hypotenuse)cAB、邻边(adjacent)bAC,则三角函数定义如下:二、三角函数的变化趋势及图像 正弦值在\2kππ/2,2kππ/2
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4年前
人工智能数学基础3:部分数学符号以及自然数、整数、有理数和实数的势
一、数学符号下列数学符号都是希腊字母,含义如下:∀:“任意”∃:“存在”∈:“属于”∉:“不属于”א:阿列夫,用于表示集合的势(元素的个数)δ、Δ:德尔塔,表示变化值E、ε:伊普西龙,对数之基数,在概率统计中E用于表示级数和ζ:截塔,方位角η
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3年前
务实|内容滚动与导航标签互动关联方案
务实|内容滚动与导航标签互动关联方案一、需求场景描述1.先看演示效果类似这种,当也页面左侧内容滚动的时候,需要关联激活左侧导航节点;当点击右侧导航节点时,也会将左侧对应的内容滚动到可视区域顶部的场景,并不少见,比如知识类社区,掘金查看文章时,百度查看百科词条时,都有这种场景,而我的实际开发种也遇到此类需求。遂有此文。2.需求分解:1.滚动左侧内容,关联激活右侧导航节点2.单击右侧导航节点,右侧相应的段落滚动到可视区顶部二、关键技术点提前知技术点1:Element.scrollIntoView()1
知识图谱自动化构建的探索与挑战
知识图谱自动化构建的探索与挑战|论文分享达观数据知识图谱的自动化构建是知识图谱中具有极强挑战性且巨大应用价值的技术方向。就实体抽取技术,达观数据副总裁、上海市人工智能技术标准委员会委员王文广提到“狭义的实体抽取,即命名实体识别(NER)技术发展至今已较为成熟,能够很好地抽取出人名、地名、机构名等少数类型的实体。但在知识图谱实际应用中,则需要抽取出各式各样各不
数字孪生:虚拟与现实之间的星火
数字孪生:虚拟与现实之间的星火文|互联网江湖上帝按照自己的样子创造出了人类,而人类想要根据实体世界的样子创造出数字孪生。基于工业界及学术界对数字孪生的定义,《智能制造术语解读》将数字孪生技术定义为:是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据,集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程,在虚拟空间中完成映射,从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。相
浅谈OpenStack(一)
OpenStack刚开始只有nova(计算)和swift(存储)两个核心组件,尤其是nova,几乎负责了云主机生命周期的所有操作,包括cpu、内存、磁盘、网络等,后来随着功能越来越多,项目越来越庞大,社区才把镜像管理(novaimage)服务、存储管理(novavolume)服务、网络管理(novanetwork)服务等独立出来,于是有了glance、cinder、neutron等服务。在OpenStack里有两个概念:组件和服务。我们把每个完成独立功能的项目称为一个组件,比如nova、cinder、glance、neutron。每个组件里会细分很多个服务,用来承担不同的职责,比如nova里会有novaapi服务,负责api请求的处理;novascheduler服务负责宿主机的调度;novacompute服务负责与虚拟化软件进行交互,来操作云主机。
探索未来之路,激发AI创新活力!“天翼云息壤杯”高校AI大赛北京区域赛开赛!
11月23日,备受瞩目的“天翼云息壤杯”高校AI大赛北京区域赛在清华科技园拉开帷幕。本次大赛由中国电信携手华为公司、中国自动化学会、中国通信学会、中国图象图形学学会以及全球计算联盟联合主办,众多重量级机构、院士、权威专家全程参与,多方合力探索人工智能技术的创新与发展。启动仪式共吸引来自北京各高校、科研院所的业界专家、参赛师生、企业代表约300人参会。
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面试迎来智能化革新:为何越来越多企业选择得贤L5级AIGC面试官?
在一场招聘浪潮到来前,HR常常被海量简历压得喘不过气;用人部门则困扰于面试效果无法统一;而求职者感受到的,是流程拖沓、反馈无踪、体验冰冷。但这一切,正在被AI得贤招聘官彻底改写。即日起,AI得贤招聘官限时开放:首批1000位候选人可享受L5级AI面试认知
近屿智能 近屿智能
4个月前
阿里发布新一代通义千问 Qwen3模型 ,近屿智能带你紧跟AI发展潮流
近日,阿里巴巴发布了新一代通义千问Qwen3模型,一举登顶全球最强开源模型。这是国内首个“混合推理模型”,将“快思考”与“慢思考”集成进同一个模型,大大节省算力消耗。旗舰模型Qwen3235BA22B在代码、数学、通用能力等基准测试中,与DeepSeekR
数据堂 数据堂
2个月前
行业洞见 | 数据市场发展路径和形态
随着大模型技术的加速产业化,正以前所未有的深度与广度重塑人工智能产业生态。然而,模型能力的跃升也暴露出一个核心瓶颈:高质量、专业化、可信赖数据供给不足与流通壁垒,传统的、粗放式的数据市场形态已难以满足大模型产业化落地的精细化需求。在此背景下,数据市场正迈入分层协作新阶段,同时,数据生产、大模型领域增强与可信空间计算等关键环节的新型产业链条也正在形成。