奇舞推荐■ ■ ■ 算法工程师深度解构 ChatGPT 技术本文用专业视野带你由浅入深了解 ChatGPT 技术全貌。它经历了什么训练过程？成功关键技术是什么？将如何带动行业的变革？开发者如何借鉴 ChatGPT 思路和技术，投入到日常工作中？期望本文能给你新的灵感。 微前端究竟是什么？微前端核心技术揭秘！微前端是将 Web 应用由单一的单体应用转变为多个小型前端应用聚合为一的一种手段。本文从微前端 继续阅读

研报地址： 47页深度研报：揭秘ChatGPT身后的AIGC技术和它的中国同行们   这篇研报，我看了感觉分析的还不错，风口来了，哪怕我们抓不住，也要置身其中~ AIGC技术，也称为自适应增强型遗传算法，是一种基于人工智能的优化算法，用于解决各种现实问题，如图像处理、数据挖掘、金融风险管理等领域。在这篇研究报告中，我们将深入探讨AIGC 继续阅读

MATLAB 2023版的深度学习工具箱，提供了完整的工具链，使您能够在一个集成的环境中进行深度学习的建模、训练和部署。与Python相比，MATLAB的语法简洁、易于上手，无需繁琐的配置和安装，能够更快地实现深度学习的任务。 MATLAB的深度学习工具箱提供了丰富的函数和算法，涵盖了从数据预处理到模型训练的全过程。可以轻松地导入和处理大规模数据集，利用批量导入和Datastore类函数高效地进行 继续阅读

今天给大家带来一个有意思的智能优化算法，IBL算法。 先说效果：在CEC2005函数集测试，基本上毫无压力，把把都能预测的很准确，而且速度极快。大家可以自行尝试哈。 为啥说这个算法有意思呢，大家看IBL的英文全称是：Incomprehensible but Intelligible-in-time logics，我在这里给大家直译成中文就是：难以理解但又能及时理解的逻 继续阅读

1.ChatGPT 是什么? 　　ChatGPT 是一种基于深度学习的自然语言处理技术，它可以生成高质量的自然语言文本。该技术是由 OpenAI 团队 开发，旨在使计算机能够像人类一样理解和产生自然语言。ChatGPT 使用了深度神经网络和自然语言处理技术，通 过对大量语言数据的学习和建模，实现了自然语言生成和对话系统的自动化。 　　ChatGPT 的核心是一个神经网络模型，该模型可以根据已有的语言数据集自动学习语言的规律 继续阅读

选择一个职业也许有许多理由，那你为什么选择做了一个程序员呢？ 作为一个标准的80后老猿，我来说一下自己的亲身体会，也给想入门的小白一个心理评估。 本人开发15余年，随没有太大的建树，但也有自己的些许经验，算是对得起软件开发工程师的称呼。 大学报考的时候，计算机并没有那么发达，电脑用的是win98，甚至还有Dos系统，鬼知道以后出现的淘宝、 继续阅读

1、SnowFlake核心思想 SnowFlake 算法，是 Twitter 开源的分布式 ID 生成算法。 其核心思想就是：使用一个 64 bit 的 long 型的数字作为全局唯一 ID。在分布式系统中的应用十分广泛，且 ID 引入了时间戳，基本上保持自增的，后面的代码中有详细的注解。 这 64 个 bit 中，其中 1 个 bit 是不用的，然后用其中的 41 bit 作为毫秒数&#xf 继续阅读

💥1 概述 多目标优化表示对具备多个目标函数的问题的优化。通常的，可以将其表述为 最大化问题如下： 为了利用灰狼优化算法执行多目标优化，需要集成了两个新的部分[63]。第一个是外部存档，它负责存储到目前为止获得的非支配的 Pareto 最优解。第二个组成部分是领导者选择策略，有助于选择 α,β 和 δ 解决方案作为存档中狩猎过程的领导者。 （1）外部存档 外部存 继续阅读

  深度学习实例分割篇——Mask RCNN原理详解篇 写在前面 在前面的文章中，我已经为大家介绍过深度学习中的物体分类、目标检测和语义分割，感兴趣的可以进入我的主页了解详情。我尽量通俗的为大家介绍各种网络结构原理，并配合代码帮助大家深入理解，感兴趣的快来和我一起学习吧，让我们共同进步。🥂🥂🥂 今天为大家讲解Mask RCNN的原理，在阅 继续阅读

今天想试试chatgpt关于代码算法这一块儿是否好用。 判断质数 上面的代码有一点小问题，当num为2时，返回的结果是错误的，我改进了一下，并优化了一点性能 // 判断是否是素数（质数） function isprime(number) {// 所有的负数，0，1都不是素数if (number <= 1) {return false;}// 素数总满足 6x 继续阅读

上一章虽然已经能够将纹理碎片化，但是固定一条边，然后依次匹配第三个顶点的作法是无法适用于凹多边形的。 作为一个阿里眼里的菜逼，之前想着这个算法应该很简单，结果网上的各种转载也没找到个说清楚的文章，所以我将算法设计出来并实现了。本章将说一说如何“肢解”凹多边形。注意，这里仅仅是凹多边形，而不是形套洞，洞套形的套娃式复杂多边形，肢解那种多边形的算法相对更为复杂。而且最关键的 继续阅读

LRU算法：最近最少使用淘汰算法（Least Recently Used）。LRU是淘汰最长时间没有被使用的缓存（即使该缓存被访问的次数最多）。 如何实现LRU缓存淘汰算法 场景： 我们现在有这么个真实场景，我在爬取某个网站时，控制该网站的代理IP并发数，太多会搞垮对方网站的对吧，要蹲号子的呢。这里我需要维护一个代理IP代理池，而且这些IP肯定不是一直都很稳定的，但是又不能取一个就丢一个，这样太浪费资源。所以我会将这些IP缓存起来，进行按需提取，采用LRU 继续阅读