【AI绘画/AI图像生成】已成为现下炙手可热的话题，AI大模型训练的成本高昂，算法研究时间周期较长，对于大多数人来说，自研一套算法模型还是非常困难的，因此AI绘画API就应运而生，直接调用AI绘画API就能轻松将先进的图文AI融入到我们的产品中，使用门槛是非常低的。

ChatGPT是一款由OpenAl开发的语言模型产品，它能够模拟人类的语言行为，与用户进行自然的交互。

主要的需求  针对大体量表的OLAP统计查询，需要找到一个稳定，高性能的大数据数据库，具体使用  数据可以实时的写入和查询，并发的tps不是很高建立数据仓库，模式上主要采用星星模型、雪花模型，或者宽表前端展示分为3类 saiku、granafa、c代码开发数据体量：事实表在35亿、维度表大的在500

ORM概念ORM（ObjectRalationalMapping，对象关系映射）用来把对象模型表示的对象映射到基于SQL的关系模型数据库结构中去。这样，我们在具体的操作实体对象的时候，就不需要再去和复杂的SQL语句打交道，只需简单的操作实体对象的属性和方法。ORM技术是在对象和关系之间提供了一条桥梁，前台的对象型数据和数据

Python字典是另一种可变容器模型(无序)，且可存储任意类型对象，如字符串、数字、元组等其他容器模型。本次主要介绍Python中字典(Dict)的详解操作方法,包含创建、访问、删除、其它操作等,需要的朋友可以参考下。字典由键和对应值成对组成。字典也被称作关联数组或哈希表。基本语法如下：1.创建字典1234567\

前言上一篇写了推荐系统最古老的的一种算法叫协同过滤，古老并不是不好用，其实还是很好用的一种算法，随着时代的进步，出现了神经网络和因子分解等更优秀的算法解决不同的问题。这里主要说一下逻辑回归，逻辑回归主要用于打分的预估。我这里没有打分的数据所以用性别代替。这里的例子就是用歌曲列表预判用户性别。什么是逻辑回归逻辑回归的资料比

郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！Abstract:我们提出了一种新的方法，通过端到端的训练策略来学习深度架构中的可压缩表征。我们的方法是基于量化和熵的软（连续）松弛，我们在整个训练过程中对它们的离散对应体进行了退火。我们在两个具有挑战性的应用中展示了这种方法：图像压缩和神经网络压缩。虽然这些任务通常是用不同的方法来处理的

1、背景　　需求：通过ARKit，让用户拍摄房间时显示挑选的家具或其它模型。　　要求：需要感知房间的空间大小，让家具物体贴近现实。2、功能实现　　由于公司不是用通用的3D模型obj、dae或者苹果官方的scn文件。　　之前对于3D建模知识完全不懂，所以只能摸索有没有更底层的方法。　　后面看例子，发现可以用SCN

此基础知识仅为个人学习记录，如有错误或遗漏之处，还请各位同行给个提示。概述TFLite主要含有如下内容：（1）TFLite提供一系列针对移动平台的核心算子，包括量化和浮点运算。另外，TFLite也支持在模型中使用自定义算子。（2）TFLite基于FlatBuffers定义了一种新的模型文件格式。FlatBuffers类似于protoco

PyTorch已为我们实现了大多数常用的非线性激活函数，我们可以像使用任何其他的层那样使用它们。让我们快速看一个在PyTorch中使用ReLU激活函数的例子：在上面这个例子中，输入是包含两个正值、两个负值的张量，对其调用ReLU函数，负值将取为0，正值则保持不变。现在我们已经了解了构建神经网络架构的大部分细节，我们来构建一个可用于解决真实问题的深度学习架构。