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豆包AI能帮助新手快速生成高赞职场吐槽图，实现流量暴增300%。具体操作包括：1.选择简洁或漫画风格的模板，适合目标受众和主题；2.输入真实、简洁的内容，加入表情符号增强效果；3.生成后在小平台发布，逐步扩大范围并优化标题和标签，最终实现流量增长。
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在苏米分享的《N种DeepSeek+X的实用集成》中，了解到官方整理的50多种应用场景方案，大部分都较为通用。但作为一名产品经理，我认为应该从实际工作需求出发，找到适合自己的解决方案并付诸实践，从而真正解决问题并提升效率。如果你也有类似需求，欢迎一起探讨学习。今天我们来试试DeepSeek+Xmind快速生成思维导图的方法。作为产品经理，经常需要将想法快速转化为脑图形式，同时在需求整理、竞品分析以及产品方案制定时也会频繁使用。此外，在学习和生活中，它还能帮助梳理知识点、提高效率、激发创意，
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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
