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豆包AI写代码的关键在于清晰提问和具体描述。使用方法有三：1.在IDE安装插件并输入功能描述，如“写一个Python函数计算两个日期天数差”；2.由豆包AI生成代码草稿后复制或修改使用；3.适用于重复性高或模板化任务。常见问题包括语法错误、逻辑不符、库支持不全，解决方式是检查代码、细化需求描述、结合文档调整提示。提高代码质量需做到三点：1.提问要具体明确而非简单模糊；2.提供上下文如框架版本（如Flask+Python3.9）；3.参照项目风格生成代码。用好豆包AI还需多试、多改、多总结。
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一个95后女生自杀了，起因只是在网上发布了这么一篇博文。这篇充满温情的博文发布后，主人公郑灵华却遭遇到了大量的造谣和谩骂。有人质疑她的身份，造谣说她是“陪酒女”，只是因为
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由于几乎每个行业的企业都将人工智能(AI)技术集成到他们的硬件和软件产品中，机器学习(ML)输入和输出正变得越来越广泛地可供客户使用。这自然引起了恶意行为者的注意。HiddenLayer的首席
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在一般意义上，持续学习明显受到灾难性遗忘的限制，学习新任务通常会导致旧任务的性能急剧下降。除此之外，近年来出现了越来越多的进展，在很大程度上扩展了持续学习的理解和应用。
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近日，一则关于某新势力的车辆在“智能驾驶辅助功能开启”状态下出现严重车祸（请原谅我用这么长的句子来描述这起车祸，因为我实在不希望惹上任何的麻烦）的新闻刷爆了网络，让大家又
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自2022年11月30日开放注册以来，ChatGPT已收获了超过100万用户，日峰值请求数也已达到数亿级别。终于，在庞大用户群涌入的情况下，ChatGPT还是崩不住：宕机了。虽然宕机了，ChatGPT还是给我们留
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我们多年前就曾经提到，配合充足的数据并使用卷积神经网络进行AI工作负载训练正逐渐成为主流，而全球各主要HPC（高性能计算）中心多年来一直把这方面负载交给英伟达的GPU处理。对于模拟
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本文探讨了如何在工业界的连续学习的框架下实现跨域推荐模型，提出了连续迁移学习这一新的跨域推荐范式，利用连续预训练的源域模型的中间层表征结果作为目标域模型的额外知识，设计了
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近年来，随着问答技术和多模态理解技术的蓬勃发展，视觉问答任务（Visual Question Answering）变得越来越受关注。诸如 VQA、CLEVER、Visual-7W 等大规模视觉问答数据集陆续发布，极大地推动了视觉
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这些强大的算法在过去几年中获得了巨大的兴趣。然而，这种性能是基于静态图结构假设的，这限制了图神经网络在数据随时间变化时的性能。时序图神经网络是考虑时间因素的图神经网络的
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人工智能（AI）软件是中国企业投资和关注的重点。中国的AI软件市场在持续快速增长，竞争非常激烈。AI软件企业使用一种或多种AI技术，帮助企业解读事件、完成决策支持和自动化，以及采取
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人工智能彻底改变了零售行业，这不是什么秘密。自从人工智能得以应用以来，它几乎改变了该行业的每个部门。人工智能技术也在不断改进，增加了企业使用人工智能技术的业务增长机会。几
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哈喽，大家好。今天给大家分享一个非常牛逼的开源项目，用Numpy开发了一个深度学习框架，语法与 Pytorch 基本一致。今天以一个简单的卷积神经网络为例，分析神经网络训练过程中，
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自微软3月初发布多模态模型 Kosmos-1 以来，一直在测试和调整 OpenAI 的多模态模型，并将其更好地兼容微软自有产品。果不其然，趁着GPT-4发布之际，微软也正式摊牌，New Bing早就已经用上GPT-4了
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在本文中，我们将使用TensorFlow和Keras创建一个图像分类器，可以区分猫和狗的图像。为了做到这一点，我们将使用TensorFlow数据集中的cats_vs_dogs数据集。该数据集由25000张打过标签的猫和狗的图像组成，其中80%的图像用于训练，10%用于验证，10%用于测试。加载数据我们从使用TensorFlowDatasets加载数据集开始。将数据集拆分为训练集、验证集和测试集，分别占数据的80%、10%和10%，并定义一个函数来显示数据集中的一些样本图像。importtensorflow
