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【Domain Generalization(3)】领域泛化与文生图之 -- QUOTA 任意领域中的生成物体的数量可控

机器学习笔记——特征工程大家好，这里是好评笔记，公主号：Goodnote，专栏文章私信限时Free。本笔记介绍机器学习中常见的特征工程方法、正则化方法和简要介绍强化学习。

游戏语音的历史是什么样的？游戏中，离不开游戏社交。无社交，不游戏，大家都深知社交在游戏体验中的重要性。游戏语音的发展史是怎么样的？问了下AI，给我的回答是

天天 AI-250110：今日热点-字节豆包Web端反超百度文心一言，DeepSeek也发力了｜量子位智库月报2AGI.NET：天天AI-20250109人工智能（AI）和硬件技术继续以惊人的速度发展，不断刷新我们对技术边界的认知。从英伟达的RTX 50系列显卡到清华团队的数学推理突破，再到AI算力的多个利好，这些技术的发展正在推动我们进入一个全新的智能时代。本文将为您梳理近期的技术热点，带您一探究竟。

豌豆花下猫

为什么在 Python 中 hash(-1) == hash(-2)?英文：https://omairmajid.com/posts/2021-07-16-why-is-hash-in-python

Elastic 中国社区官方博客

Elasticsearch：在 HNSW 中提前终止以实现更快的近似 KNN 搜索作者：来自 Elastic Tommaso Teofili了解如何使用智能提前终止策略让 HNSW 加快 KNN 搜索速度。

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Elasticsearch：向量数据库基础设施类别的兴衰过去几年，我一直在观察嵌入技术如何从大型科技公司的 “秘密武器” 转变为日常开发人员工具。接下来发生的事情 —— 向量数据库淘金热、RAG 炒作周期以及最终的修正 —— 教会了我们关于新技术如何在更广泛的生态系统中找到一席之地的宝贵经验。

计算机的错误计算（二百零九）摘要利用两个大模型判断是否为有理数？其值是多少？由实验知，其中一个大模型判断错误，说不是有理数；至于其值，该大模型选了一个错误的数值。

豆包MarsCode：可以在线用的智能AI编程助手大家好，今天我想和大家分享一个我最近发现的宝藏工具——豆包MarsCode。作为一个程序员，我一直在寻找能够提高工作效率、快捷、优化代码质量的在线编程工具。豆包MarsCode IDE，这个由字节跳动推出的智能编程助手，让我眼前一亮，它依托 AI模型的智能编程能力，部署于云端环境，用户无需安装，即开即用。这对于需要在不同设备上工作的开发人员来说，简直是福音。

搬砖的小码农_Sky

芯片：英伟达GPU的并行计算能力是如何实现的？英伟达GPU的并行计算能力主要是通过其硬件架构的设计和特定的计算模型来实现的，关键的实现方式包括以下几个方面：

使用LangChain、CrewAI、AutoGen搭建数据分析Agent数据分析智能体能自动开展分析任务、执行代码，还能对数据查询做出自适应回应。LangGraph、CrewAI 和 AutoGen 是构建此类人工智能智能体的三大热门框架。本文运用并对比这三个框架，来构建一个简易的数据分析智能体，看看它们在实际应用中的表现究竟如何。

凡人的AI工具箱

每日学习30分轻松掌握CursorAI：Cursor基础设置与配置语言切换后部分界面未更新快捷键冲突AI响应延迟设置未保存字体显示异常通过本章的学习，你应该已经掌握了Cursor AI的基本设置方法，能够根据个人需求进行配置调整。记住，好的工具配置能够极大地提高工作效率，建议你花时间熟悉这些设置选项，找到最适合自己的配置方案。

如何评价deepseek-V3 VS OpenAI o1 自然语言处理成Sql的能力在目前大模型主流榜单中，DeepSeek-V3 在开源模型中位列榜首，与世界上最先进的闭源模型不分伯仲。

怎么理解编码器与解码器？编码器和解码器是在信息处理、通信、多媒体等众多领域中广泛应用的两个概念，它们的作用相反但又紧密相关。下面从多个角度来帮助你理解这两个概念：

“多维像素”多模态雷视融合技术构建自动驾驶超级感知能力｜上海昱感微电子创始人蒋宏GADS演讲预告2025年1月14日，第四届全球自动驾驶峰会将在北京中关村国家自主创新示范区展示交易中心-会议中心举行。经过三年的发展，全球自动驾驶峰会已经成长为国内自动驾驶领域最具影响力、规模最大的产业峰会之一。在主会场下午的城市NOA专题论坛上，上海昱感微电子科技有限公司创始人＆CEO蒋宏将带来演讲，主题为《“多维像素”多模态雷视融合技术构建自动驾驶超级感知能力》。

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Elasticsearch：优化的标量量化 - 更好的二进制量化作者：来自 Elastic Benjamin Trent在这里，我们解释了 Elasticsearch 中的优化标量量化以及如何使用它来改进更好的二进制量化 (Better Binary Quantization - BBQ)。

如何稳定使用 O1 / O1 Pro，让“降智”现象不再困扰？近期，不少朋友在使用 O1 或 O1 Pro 模型时，都会碰到“降智”或“忽高忽低”的智力波动，比如无法识图、无法生成图片、甚至回答准确度也不稳定。面对这些问题，你是不是也感到头疼呢？

计算机的错误计算（二百零七）摘要利用两个数学大模型计算 arccot(0.125664e2)的值，结果保留16位有效数字。实验表明，它们的输出中分别仅含有3位和1位正确数字。

CLIP代码相关问题首先需要将text转为token，用到CLIPTokenizer，接着是从token得到embedding。可以用CLIPTextModelWithProjection或CLIPTextModel。

rknn环境搭建之docker篇RKNN 是由瑞芯微电子公司开发的一个跨平台的神经网络推理框架。它主要具有以下特点:跨平台支持: RKNN 可以在多种硬件平台上运行,包括 ARM CPU、x86 CPU 以及瑞芯微的 NPU 等。这使得 RKNN 具有良好的灵活性和适用性。