-
使用豆包AI写WebSocket代码的关键在于明确功能需求、指定技术栈，并逐步优化生成的代码。1.明确功能：如搭建服务器、客户端连接、消息广播或身份验证等；2.指定模板语言：如基于Node.js、Python或Vue项目；3.检查并调整代码：添加错误处理、重连机制等；4.结合文档理解原理，提升实现稳定性。
-
Typinator是macOS上的自动文本替换工具，通过设置快捷词自动展开长段内容，节省输入时间并减少错误。它支持插入时间、剪贴板、图片等元素，并可结合Deepseek滚动生成模板化内容后调用，大幅提升邮件、代码、文档等重复性文字输入效率；具体使用包括1.按用途分类设置片段如mail_、code_；2.命名统一易记；3.内容格式整洁带占位符；4.定期更新整理；5.可联动Deepseek输出结构化内容导入Typinator，实现高效自动化输入。
-
要想让AI健身工具与豆包配合更高效，关键在于三点：一是明确目标并细化需求，如增肌、减脂或塑形，具体到时间安排和训练部位；二是合理使用豆包的结构化功能，用表格或清单整理目标、可用时间、饮食限制等信息，提升AI理解准确性；三是通过多轮沟通逐步优化计划，针对输出结果提问调整，确保方案贴合实际。掌握这些技巧，才能真正发挥AI辅助制定健身计划的优势。
-
“科技昨夜今晨”时间，大家好，现在是2025年6月27日星期五，今天的重要科技资讯有：1、小米YU7正式发布，25.35万-32.99万元小米首款SUV车型——YU76月26日晚正式发布，新车提供YU7、YU7Pro、YU7Max三种配置。>> 查看详情2、小米REDMIK80至尊版手机发布：天玑9400+/AI独显芯片D2、7410mAh电池，2599元起小米REDMIK80至尊版手机6月26日正式发布，新机搭载天玑
-
生成不同国家证件照的AI系统需要考虑技术实现、文化差异和法规要求。1)设置背景颜色，如美国为白色，日本为浅蓝色，德国为浅灰色。2)调整面部表情，美国和英国要求自然表情，法国允许轻微微笑。3)设定头部姿势，中国要求正对镜头，印度允许轻微侧脸。通过灵活的参数设置和不断优化，可以生成符合各国标准的高质量证件照。
-
疫情几年来，保住绿码，成了中国人尤其是深圳人的头等大事。见面寒暄更多不是问“你吃了吗？”，而是“你做核酸了吗？”毕竟，现在能挡住深圳人继续搞钱的，恐怕只有大喇叭里的“凭24
-
本文转自雷锋网，如需转载请至雷锋网官网申请授权。历史上，神经科学一直是人工智能发展的关键驱动力和灵感来源，特别是视觉、基于奖励的学习、与物理世界的互动以及语言等人类和其他
-
最近，普华永道的分析师们对国外科技媒体 VentureBeat 分享了关于生成式人工智能和 ChatGPT 等工具将如何影响威胁形势以及防御者将出现哪些用例的看法。他们认为，虽然人工智能生成恶意代码
-
arXiv论文“Tackling Real-World Autonomous Driving using Deep Reinforcement Learning“，上传于2022年7月5日，作者来自意大利的帕尔马大学Vislab和安霸公司（收购Vislab）。在典型的自主驾驶流水线中，规控系统代
-
4月11日，国家互联网信息办公室(以下简称“网信办”)起草发布了《生成式人工智能服务管理办法(征求意见稿)》，并向社会公众展开为期一个月的意见征求。这份管理办法(征求意见稿)共计21条
-
使用Catboost从RNN、ARIMA和Prophet模型中提取信号进行预测。集成各种弱学习器可以提高预测精度，但是如果我们的模型已经很强大了，集成学习往往也能够起到锦上添花的作用。流行的机器学习库s
-
2022年8月6日-7日，AISummit 全球人工智能技术大会如期举办。本届大会以“驱动•创新•数智”为主题，内容覆盖计算机视觉、自然语言处理、语音识别、算法与模型、推荐系统、机器学
-
提问：模型大小超过GPU 容量怎么办？ 本文的灵感来自于Yandex数据分析学院教授的“高效深度学习系统”课程。预备知识：假设读者已经了解神经网络的前传递和后向传递的工作原理，这对
-
在人类的感官中，一张图片可以将很多体验融合到一起，比如一张海滩图片可以让我们想起海浪的声音、沙子的质地、拂面而来的微风，甚至可以激发创作一首诗的灵感。图像的这种「绑定」（binding）属性通过与自身相关的任何感官体验对齐，为学习视觉特征提供了大量监督来源。理想情况下，对于单个联合嵌入空间，视觉特征应该通过对齐所有感官来学习。然而这需要通过同一组图像来获取所有感官类型和组合的配对数据，显然不可行。最近，很多方法学习与文本、音频等对齐的图像特征。这些方法使用单对模态或者最多几种视觉模态。最终嵌入仅限于用于训
-
研究人员首次观察到编织非阿贝尔任意子的奇怪效果我们的直觉告诉我们，应该不可能看到两个相同的物体是否来回交换，并且对于迄今为止观察到的所有粒子来说，情况都是如此。到目前为止。非阿贝尔任意子，唯一被预测会打破这一规则的粒子，因其迷人的特性和通过使运算对噪声更具鲁棒性来彻底改变量子计算的潜力而受到人们的追捧。微软和其他公司在量子计算方面选择了这种方法。但经过该领域研究人员几十年的努力，观察非阿贝尔任意子及其奇怪的行为至少可以说是具有挑战性的。在去年10月发布在预印本服务器Arxiv.org上并于5月11日发表在
