登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
采购管理软件行业迎来智能化升级，四大主流产品各具特色：泛微京桥通主打协同能力，面向中大型企业提供全周期数智化采购方案；鼎捷专注制造业供需协同，满足中小型制造企业精益采购需求；鲸采云以轻量化SaaS服务中小微企业合规采购；企企通则通过AI赋能实现全行业适配。企业选型需考量规模、行业特性等要素，中大型企业适合京桥通的系统集成能力，制造企业可优先考虑鼎捷的行业适配性。随着AI技术发展，采购软件正从流程工
企业在选型时，应结合自身规模、行业属性与业务需求精准匹配。中大型企业优先考虑泛微京桥通的协同集成能力与服务网络。制造企业可重点关注鼎捷的行业适配性。未来，随着AI技术的持续深化与供应链生态的不断完善，采购管理软件的价值创造能力将进一步提升，成为企业构建核心竞争力的关键支撑。
此外，华为推出“昇腾伙伴网络”（简称APN）合作伙伴计划，将通过总经销商供货的销售支持、华为与总销售商双方的技术支持模式，思腾合力凭借多年在AI行业的积累和自身的实力成为首家签署APN合作协议的公司，共同打造基于昇腾的软硬件AI基础架构解决方案，推进人工智能国产算力替代的进步和发展。4. 32GB HBM内存支持ECC，专为训练设计，训练一个好的模型，需要使用大量数据，内存带宽要够大，内存容量要足
fill:#333;important;important;fill:none;color:#333;color:#333;important;fill:none;fill:#333;height:1em;传统部署方式手动管理服务器负载均衡配置复杂维护困难Kubernetes部署方式智能容器编排自动负载均衡自动化运维。
在 Kubernetes 中，Deployment是一种声明式的 API 资源，它允许开发者描述应用的期望状态，并且 Kubernetes 会确保这个期望状态得以实现。一个Deployment可以管理多个副本的 Pod，提供高可用性、负载均衡和滚动更新等功能。"Deployment does not have minimum availability" 错误通常是因为Deployment中定义的
语雀是一款适合长期使用的知识管理平台，提供写作、整理与协作功能。新用户通过邀请码MNTQT0可免费领取30天会员，体验更大附件空间、高级权限管理等特权。适合个人整理笔记、写作训练，也支持团队文档协作与知识库建设。注册后7天内兑换即可解锁更多实用功能，帮助构建系统化的知识体系。
【语雀：个人与团队的知识管理利器】这款工具兼具Markdown写作与可视化编辑，支持结构化知识库管理，适合构建长期知识体系。其团队协作功能灵活，支持权限控制与版本追踪，并逐步引入AI辅助功能。新用户注册7天内输入邀请码MNTQT0可享30天会员体验，适合学生、创作者及各类需要知识管理的团队。三步兑换流程简单快捷，助力高效内容创作与协作。
摘要： 本文详细介绍了在KubeSphere云原生平台上部署AI大模型Ollama的完整流程。首先通过KubeKey工具为Kubernetes集群扩容GPU节点，然后在openEuler系统上手动安装NVIDIA显卡驱动。接着使用Helm安装NVIDIA GPU Operator，使Kubernetes能够识别和调度GPU资源。最后在KubeSphere中部署Ollama服务，配置GPU资源声明和
激光雷达SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）通过激光雷达获取环境点云数据，实现机器人自主定位与环境地图构建。扫描匹配算法通过对齐相邻帧点云估计相对位姿，是减少累积误差的核心环节。贪心算法通过局部最优选择实现高效位姿优化，适用于实时性要求高的场景。本文详细解析了基于ICP的扫描匹配算法原理，结合贪心策略提出位姿优化框架，并通过Matlab仿真验证算法
本文提出了一种基于多模态大语言模型（M-LLM）的自适应视频帧选择方法，以提高视频理解效率。针对现有均匀采样方法可能导致关键帧丢失的问题，该方法通过轻量级帧选择器，结合空间和时间双重监督信号，智能选取与问题相关的视频帧。实验表明，该方法在中长视频问答任务上显著提升性能（最高+3.7%），并能用更少帧数达到更好效果（4帧接近32帧的均匀采样效果）。核心创新在于问题导向的帧选择策略，仅需1.5B参数即
AI人工智能在仓储中的应用 包括智能存储推荐、订单分配、拣选路径规划、图像识别、自然语言处理、预测分析、自动化操作和实时库存跟踪等。此外，集成了 物联网、无人机、机器人和区块链等技术，以提升效率和安全性。具体而言，AI仓库管理可能包括以下几个方面的应用：除了上述应用，AI仓库管理还 涉及与物联网的集成、无人机和自主移动机器人的使用、区块链技术的应用等，以进一步提升仓库管理的效率和安全性。预测准确率
俗话说，不会写文档的工程师不是好的工程师！。这不是危言耸听，现实生活中有很多活生生的例子。
从手动拼凑的煎熬，到AI辅助的从容，这不仅仅是工具的升级，更是思维和工作模式的革命。上述8款工具，尤其是像PaperTan这样专注于全流程深度优化的解决方案，已经为你铺平了道路。别再把时间浪费在低效、重复且痛苦的劳动上。将机械性工作交给AI，把你的创造力、批判性思维和深度思考，投入到真正决定论文价值的核心部分——创新点的挖掘、理论的深化、结论的升华。现在，是时候做出选择了。点击链接，亲自体验这些工
隐式标识，这类标识用户无法直接察觉，且不会干扰用户的正常操作，但借助技术手段，能够从相关内容里提取出来。它的主要功能是记录生成合成内容的相关信息，实现途径包含元数据隐式标识以及内容隐式标识等。其中，内容隐式标识指的是在人工智能所生成合成的内容数据中，添加诸如数字水印之类的标识。例一，（右下角水印如图，其中“AI”字样表明人工智能技术的应用，位置比较显眼，还有容易区分的颜色，其它关于关于音频和虚拟场
强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种机器学习方法，旨在通过与环境交互，使智能体（Agent）学习如何采取最优行动，以最大化某种累积奖励。它与监督学习和无监督学习不同，强调试错探索（Exploration-Exploitation）以及基于奖励信号的学习。强化学习任务通常用马尔可夫决策过程来描述：机器处于环境E中，状态空间X，其中每个状态x∈X是机器感知到的环境的描
如果您需要极致快速的Web原型开发、一个充满活力的Web开发生态系统，并且团队崇尚约定和开发效率，Ruby on Rails可能是您的理想选择。反之，如果您的项目涉及Android开发、对性能和类型安全有较高要求、希望利用JVM生态、或者有跨平台共享代码的愿景，那么Kotlin将是一个更强大、更现代的选择。其动态类型系统和元编程能力提供了极大的灵活性，允许编写非常简洁和表达力强的代码。在启动新项目
本文详细介绍了在openEuler系统上通过KubeSphere和Kubernetes部署GPU加速AI应用的全流程。首先使用KubeKey为集群扩容GPU节点，然后安装NVIDIA GPU Operator实现GPU资源管理。在验证GPU可用性后，部署Ollama框架并成功运行1.5B参数的Qwen2模型进行推理测试。整个过程展示了从硬件配置到模型部署的完整云原生GPU管理链路，为企业级AI应用
问题1：最优装载问题（简单）代码：import java.util.Arrays;import java.util.Scanner;public class Main {/**/public static void main(String[] args) {//（1）输入相关数据Scanner sc = new Scanner(System.in);int n = sc.nextInt();//物
7-3 定义类 (5 分)请补充以下代码，完成输出要求。（注意：需要提交完整代码）import java.util.Scanner;public class Main {public static void main(String[] args) {Scanner in = new Scanner(System.in);int a,b,c,d,e;a = in.nextInt();
题解:import java.util.Arrays;import java.util.Scanner;public class Practice_区间调度问题 {public static void main(String[] args) {/*输入测试样例:51 2 4 6 83 5 7 9 10*/Scanner in = ne.
HJ11 数字颠倒描述输入一个整数，将这个整数以字符串的形式逆序输出程序不考虑负数的情况，若数字含有0，则逆序形式也含有0，如输入为100，则输出为001import java.util.Scanner;public class Main{public static void main(String[] args) {Scanner scan = new Scanner(System.in);in
import java.util.Scanner;/*** @author liuxun* @create 2022-02-05 20:09* @description*/public class r2021_09_1 {public static void main(String[] args){int n;Scanner sc = new Scanner(System.in);n = sc.n
1.1安装Python3.71.2安装pycharm（注意：下面的所有命令都是在PyCharm终端运行，且最好科学上网）1.3如果没有vs环境，需要下载其工具包。下载链接如下：http://go.microsoft.com/fwlink/?LinkId=6911261.4安装PaddlePaddlecpu版本和gpu版本按需求下载即可cpu版本python -m pip install paddl
范文Therearefutureissuesthatseemsverydistantfromusbutwhentheyemerge,theconsequencearedevastating.范文sincewecannotdeterminetheseverityofanissuebasedonhowfarwearefromit.为什么别人的观点支持仅解决现有的问题。具小例，类似于一种fact。为什么
洛谷链接：https://www.luogu.com.cn/problem/P1181第一次做贪心题目，有点不知从何下手import java.util.Arrays;import java.util.Comparator;import java.util.Scanner;class Main{public static void main(String[] args) {...
如此下去直至黑板上只剩下一个数。在所有按这种操作方式最后得到的数中，最大的数记为max，最小的数记为min，则该数列的极差M定义为M=max-min。在黑板上写了N个正数组成的一个数列，进行如下操作：每一次擦去其中2个数，设为a和b，然后在数列中加入一个数。
本文探讨了分治算法的并行化实现，重点分析了如何利用Java的Fork/Join框架将传统分治算法转化为高效并行程序。文章首先阐述了分治算法天然适合并行化的特性，指出其子问题独立性是实现并行计算的关键。通过Mermaid图表对比了串行与并行执行流程的差异，展示了并行化带来的性能优势。 核心内容详细介绍了Java的Fork/Join框架，包括ForkJoinPool和RecursiveTask等关键组
本文探讨了分治思想在大规模数据处理中的应用，重点介绍了其在分布式计算中的核心作用。通过MapReduce模型的分治策略（分割、映射、归约），实现了海量数据的高效并行处理。文章以词频统计为例，结合Mermaid流程图和Java伪代码，展示了如何将单机分治算法扩展为分布式解决方案。这种数据并行模式突破了单机性能限制，为大数据处理提供了可扩展的工程实践方案，是构建现代分布式系统（如Hadoop）的理论基
未来，随着技术的进一步发展，AI将在医疗健康领域发挥更加重要的作用，为全球提供更加高效、精准和可持续的医疗服务。比如，IBM的Watson for Oncology就是一个结合了AI和大数据的智能医疗平台，能够分析患者的癌症病例，并为医生提供个性化的治疗方案。这为医生提供了有力的决策支持，尤其是在复杂和罕见疾病的诊疗中，AI可以为医生提供新的视角和参考。AI和大数据将帮助创建跨医院、跨区域的医疗数
4种可视化界面
本文记录了500GB新磁盘的配置全过程，从分区创建到最终目录结构规划，确保与原系统文件系统(xfs)保持一致性。操作步骤包括：1) 检查根目录文件系统信息；2) 创建500GB主分区/dev/vdb1；3) 使用xfs格式化；4) 挂载至/var/lib/kubernetes-storage目录；5) 配置fstab实现开机自动挂载。完成基础配置后，还创建了conda、pip、containerd
给你一个长度为 n 的整数数组 nums 和 一个目标值 target。请你从 nums 中选出三个整数，使它们的和与 target 最接近。返回这三个数的和。假定每组输入只存在恰好一个解。本题与 15. 三数之和 非常类似，可以使用「双指针」的方法来解决。 1.先把数组从小到大排序2.先确定第一个指针a，a从左往右依次遍历。3.随后确定第二指针b,第三指针c，b从a右边第一个数组往右遍历，c则从
TODO, 这道题求最大风险值的最小值有一点疑问
介绍了区间贪心问题——区间选点、区间分组、区间覆盖的基本思路与具体解法。
本文介绍贪心算法核心思想、解题四步骤（验证可行性最关键），通过三道LeetCode例题及代码实现展示应用，强调经验积累的重要性。
归并排序是一种基于分治思想的经典排序算法，其核心步骤包括分解、递归排序和合并。本文将详细介绍归并排序的原理、实现和优化方法。通过Mermaid图表展示数组分解与合并过程，并以Java代码实现为例，解析递归排序和双指针合并的具体操作。文章还讨论了算法的时间复杂度（O(nlogn)）和空间优化策略，如避免频繁创建临时数组。归并排序以其稳定性和可预测性，在大数据排序和外部排序中具有重要应用价值。无论是算
贪心算法
——贪心算法
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
2048 AI社区
鲲鹏昇腾开发者社区
火山引擎 ADG 社区
西安城市开发者社区
openvela
网易易盾开发者社区
九章云极普惠算力
开源鸿蒙跨平台开发者社区
昇腾开源生态专区
DAMO开发者矩阵
永洪数据分析社区
量化交易与投资社区
松山湖开发者村综合服务平台
