文章目录🌟 课前小差🌟 长沙线下🌟 C友会你也可以是组织者🌟 线下交流提升价值🌟 官方与抖音合作？🌟 23年动起来🌟 写在最后 🌟 课前小差 哈喽，大家好，我是几何心凉，这是一份全新的专栏，唯一得到CSDN王总的授权，来对于我们每周四的绿萝时间 ——【直达CSDN】直播内容 继续阅读

ChatGPT 超越谷歌主导地位 在我的上一篇文章中，我探讨了 ChatGPT 超越谷歌主导地位的可能牛市案例。但我也对我认为是熊市的情况表示赞赏。正如我提到的，ChatGPT 的无界界面有点像，而不是 DoorDash 的重点推出策略，DoorDash 在美国所有城市和商品类别中同时推出，当你订购东西时，它会尽力交付。不足为奇的是，虽然 ChatGPT 对于某些结果来说感觉很神奇，但它会导致很多查询出错。你可以看到什么是可能的和看似最终的结果，但界面并没有引导用户找到现在最好的。 对我来说 继续阅读

您知道吗？中国6年前就有“ChatGPT”产品了？ 南京大学上海校友会企业家俱乐部“创业者下午茶”本期来到位于徐汇区漕河泾开发区宝石园的AI得贤招聘官总部，听创始人01级商学院方小雷校友解构“招聘界的ChatGPT”，看AI如何赋能招聘。 校招季，是HR最忙碌的时候，频繁的出差让HR们叫苦不迭，好不容易找来的简历，业务部门不满意，导致花费大量时间在无效候选人上 继续阅读

记录一亩三分地每日签到的问题、选项和答案 日期题目选项答案2020.4.5下面哪个情况，不会消耗你的积分？看到干货帖子和精华回复，给作者加分！2020.4.6下面哪种行为，在地里会被扣光积分，甚至封号？这些全都会2020.4.7下面哪部作品是喜剧?仲夏夜之梦2020.4.8下面哪个公司总部不在湾区？snapchat2020.4.9下面哪所大学所在城市不是波士顿？Miss 继续阅读

div和span是非常重要的标签，div的语义是division“分割”； span的语义就是span“范围、跨度”。 这两个东西，都是最最重要的“盒子”。 1        2                         中国主要城市 3                         4                                 北京 5                                 上海 6   继续阅读

2023 年第十三届 MathorCup 高校数学建模挑战赛B题解析题目解析前言问题一（晚上更新） 题目 题 城市轨道交通列车时刻表优化问题 列车时刻表优化问题是轨道交通领域行车组织方式的经典问题之一。 列车时刻表规定了列车在每个车站的到达和出发（或通过）时刻，其在实 际运用过程中，通常用列车运行图来表示。图 1 为某一运行图的示例，图 中每一条线表示一趟列车，横轴表示车站& 继续阅读

一组建筑设计图近日在网络上流传，观者无不惊叹其奇特夸张。在这些图中，一个庞大的建筑群被梯田环绕，这些建筑或扭曲、或变形、或倾斜，有一栋建筑甚至被设计成了树杈的形状。 位于北京的MAD建筑事务所在发布这组图片时说明，这是去年夏天，该事务所策划并组织的11名国际青年建筑师，在贵阳市的“花溪CBD城市中心设计”中，展开的一次“高密度城市自然的造城实验”。 CBD是英文Central B 继续阅读

python 中的isnumeric()函数有助于检查字符串中的所有字符是否都是数字字符。如果所有字符都是数字，函数返回真，否则返回假。 **string.isnumeric()** isnumeric()参数: isnumeric()方法不接受任何参数。这里的数字类型意味着它可以包含十进制(0-9)、数字(下标、上标)和 Unicode 数值属性(分数、罗马数字、货币记数器)。浮点(如 1.5)和负值(如-1)不是数值。 isnumeric()返回值 返 继续阅读

实用版ChatBing论文阅读助手新测评 AI进化（更新）的速度太快了！距离我上次的【Chat嘴硬！基于NewBing的论文调研评测报告】，才四天，它已经进化到快能用的地步了！ 这次是我刷B站看到热门推荐，有一个up主，分享了一个教程：新版Bing——科研人的终极解决方案 他介绍了新版的edge dev版本浏览器，可以分栏阅读你的pdf文 继续阅读

作者 | JiekeXu 来源 |公众号 JiekeXu DBA之路（ID: JiekeXu_IT） 如需转载请联系授权 | (个人微信 ID：JiekeXu_DBA) 先说为啥是第二版呢，这里有两个原因，一是因为第一版大概是去年这个时候写的，没有考虑到序列同步的问题，如果你的数据库使用了序列，第一版是没有配置序列实时同步的，这样就导致了迁移完成后如果不单独导入系列 继续阅读

本文直接采用VanillaNet的方案重新开始构建模型ReduceNet。按照VanillaNet的方式极限压缩网络深度至单层 前几天在知乎上看到华为提出的一个VanillaNet，其中的一个设计点和我一直想实现的功能非常类似，即训练阶段的时候模型是比较深的网络，推理的时候会自动变成比较浅的网络。起初我一直想缓渐地暴力地丢掉卷积层，结果不能如愿，模型性能会在训练阶段的最后几个epoch一直退化，模型变成毫无用处 继续阅读

1. bitset 函数 bitset<n> b; //b有n位，每位都为0 bitset<n> b(u); //b是unsigned long型u的一个副本 bitset<n> b(s); //b是string对象s中含有的位串的副本 bitset<n> b(s, pos, n); //b是s中从位置pos开始的n个位的副本    类似于vector， 继续阅读