作者曼鱼是阅读了很多思维认知方面的书，最后做成涂鸦笔记的形式分享，她提炼关键信息的能力，以及转换关联信息为视觉符号的功力深厚，配合视频或者文字讲解基本可以5-7分钟吃透一本书80%以上核心观点。
很多时候，关于高效学习方法，人们往往都是参考成功人士或者大神学霸的经验分享。但是，这种非常个人化并且主观性很强的东西一般没有很强的广泛使用性。那么如何找到更加科学的更加客观的高效学习方法呢？针对这个问题，应该从事物本质出发，按照第一性原理来思考。从第一性原理分析，学习知识的本质在某种程度上就是让大脑对特定的知识产出对应的神经网络（或者说脑回路），从而能够对特定知识做到记忆和理解，进而能够运用。让学
它是全球最智能的 AI 口语老师，独创的多智能体工作流架构、自适应式学习和主动式 AI，深入了解用户精准画像和语言水平，针对性调整对话难度和语速，精准记住用户故事，根据记忆曲线适时复习薄弱点。智能辅助式对话聊天功能，如果用户不知道如何跟 AI 聊天，AI 会给出提示句子，结合上下文且使用地道正宗的英语表达，用户跟读练习即可延续对话，永远不会出现尬聊的情况。精准分析报告，堪比真人老师，通过大模型 d
熵与热力学、系统论、工程学、函数、脑科学、复杂性科学、认知心理学、社会网络学、金融学、心理学、语言表达、概率统计学、经济学、人类学、信息论、营销学、历史学、哲学、会计学、投资大师的思维模型、生理学以及自我管理等
一、记忆究竟是什么二、欺骗大脑的方法三、海马体和 LTP四、不可思议的睡眠五、模糊的大脑六、天才的记忆机制
将carsim模块以s函数的形式增加到simulink库中
5.有个常见的错误，设置一个开关同时控制几个数码管，以此达到按下一个开关显示一个数字的效果，这种设计思路容易出现一个问题：控制输出矛盾。思考一下，你按开关M5.0时让A亮，但M5.1没按时要控制A不亮，凭什么程序就要听M5.0开关的控制呢？3.程序中七段数码管控制顺序：A-Q4.0 B-Q4.1...以此类推，这个输出地址取决于所链接的设备给的地址是什么样的（电脑仿真的设备可以随便改灵活性更大）2
*，使他们能够快速搭建生产级的AI应用。**
若两个作者都在括号内引用，名字中间需加上“&”符号，也可用“and”、“和”进行连接，取决于期刊格式。参考文献一般包括：专著[M]、论文集[C]、报纸文章[N]、期刊文章[J]、学位论文[D]、报告[R]、标准[S]、专利[P]、论文集中的析出文献[A]。3、一篇文献有三名作者及以上，则只列第一位作者，英文用“et al.”指代剩余作者，中文则使用“等”。【举例1】[1]葛剑雄，陈鹏。1、单一作者
人工智能包括机器学习和深度学习深度学习，而自然语言处理和计算机视觉正是人工智能领域热门的方向。**路径一：**如果你希望快速学习完进行项目实践，请直接学习深度学习，不过编程和数学基础还是要有的（之后如果遇到不懂的地方，单独学不懂的地方就可以了）**路径二：**一步一个脚印，扎扎实实从基础学起，逐步提高学习难度（后附学习大纲）在深入学习人工智能之前，你需要对这个行业有一个初步的了解，包括当前的发展趋
从大的方向上来说，大模型从技术到应用，主要涉及到以上几个大的模块；而每个模块又涉及到大量的技术和细节。比如打造不同任务的神经网络模型，强化学习，迁移学习，知识蒸馏，分布式训练与存储等；以及RAG使用的向量检索，向量数据库，语义理解等，还有复杂任务的思维链(CoT)，模型训练使用的LoRa等微调方法。还有多模态模型中的知识对齐，数据融合等复杂技术。基于大模型开发的人工智能机器人，
自8月底训好自己的1.5B的LLM后，一直都没有发布一个完整的技术报告，不少小伙伴私信我催更，千呼万唤始出来。豁然开朗：搞定全流程之后，对LLM确实豁然开朗不少，不过，发现要学的新东西更多了…尤其是这三个月，qwen, meta, anthropic等等发布的好文章实在太多了，真不想落下，没时间"反刍"当年的剩饭。Reasoning兴趣：对reasoning更感兴趣了(其实训1.5B模型的初衷，就
AIGC指内容生成式人工智能，指的是一种AI的类型，包括图像，文本，音频等内容生成式AI。所以这里包括了目前比较火热的AI绘画以及基于大语言模型的AI对话。2. 大模型到底指什么？其实我们目前讨论最多的大模型主要是指大语言模型（LLM），但是大模型并不单单指LLM，首先我们要理解大模型的概念，我们首先对这个词拆分来看，大是什么意思？模型又指代什么？首先我们来理解下模型，所谓模型通俗的讲是一个基于神
通过学习大模型课程，可以掌握设计和实现基于大模型的应用系统所需的基本原理和技术，从而提升自己在数据处理、分析和决策制定方面的能力。大模型检索增强生成技术是增强通用大模型能力，也是降低幻觉的大模型微调技术、同样是构建企业私有大模型两大技术手段之一（RAG、微调），因此需要好好掌握，包含以下几个。大模型微调技术是增强通用大模型能力，降低幻觉的核心技术，也是构建企业私有大模型两大技术手段之一（RAG、微
随机截距交叉滞后模型RI-CLPM的Mplus语法。
统计学习方法HMM 隐马尔可夫模型 习题解答
参加完华为OD七日集训的小伙伴，可以写一篇“华为OD7日集训总结”文章，发布在CSDN，作为一个成果物。最新大模型OpenAI o1（编码、数学能力提升明显）编程最强插件 Code Copilot（写代码、改bug、代码优化、算法优化等）Java自学神器（Java思维导图、学习规划、华为OD机试解题思路、测试用例，拍照上传即可识别问题，给出权威回答）DALL-E AI绘画、AI语音对话（练习英语口
大模型的本质是机器学习，机器学习的本质就是一种数学模型。我们经常能听到这样的说法，某某大模型有多少参数，某某大模型参数量又提升了，这里所说的参数到底是什么？我们知道大模型是训练出来的，那么哪些训练数据都跑哪去了，大模型训练的过程中都干了什么？为什么大模型需要训练？01大模型的参数到底是什么？我们知道大模型的发展从刚开始的几百个参数，到现在的上千亿个参数，比如GPT-3就有一千七百多亿个参数。
最终过滤得到19个对接构象，这19个对接构象满足以下条件：是每个配体分子对接结果中-CDOCKER_INTERACTION_ENERGY最高的对接构象，和ILE274可以形成疏水作用，和SER67可以形成氢键作用。在基于结构的药物设计过程中，识别和优化配体分子和受体分子间的相互作用是一个基本过程，因此，全面细致的分析非键相互作用非常关键。打开一个个分子窗口和图形窗口，分子窗口中包含了所有的共500
近年来，数据分析工作岗位变得越来越受欢迎，很多人都开始转行做数据分析。而大家也知道，有多种语言都可应用于数据分析，但却成为大家的首选，那么为什么使用Python做数据分析？我们来看看原因吧。Python的语法简单，代码可读性高，容易入门，有利于初学者学习；当我们进行数据处理的时候，我们希望将数据变得数值化，变成计算机可以运作的数字形式，我们可以直接使用一行列表推导式完成，十分简单。
提供一些知名的用于癌症研究的公共数据库及相关资源的名称和简要描述，可以自行通过搜索引擎查找它们的官方网址
本文介绍了使用二进制定义传感器、通过对角定义传感器以及加载外部图像映射三个方法，基于官方示例：均匀传播介质。并新增加了如何定义异构介质以及使用"kspaceFirstOrder2D"的内置绘图功能，基于官方示例：异构传播介质示例
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在学习 MySQL 时，拥有一份清晰的 PPT 能极大提升效率。今天就教大家如何借助 Deepseek 和 kimi，将《MySQL 必知必会（第 2 版）》知识点整理成 PPT。
BoardMix 是一款功能强大的在线白板工具，支持多人实时协作，适用于团队合作、头脑风暴和绘制思维导图等多种场景。它以其直观的操作界面和丰富的模板库而闻名，无论是个人使用还是企业协作都能得心应手。
pandas-ai是一个基于生成式AI的Python库，它通过自然语言理解技术将你的指令转化为Pandas代码。基础操作：“找出销售额最高的5个国家”复杂计算：“计算幸福指数最低的两个国家的GDP总和”可视化：“用不同颜色绘制各国GDP的柱状图”
我在这篇文章中分享了我的鸿蒙移动应用开发课程的期末大作业--鸿蒙购物应用BuyBuyBuy，它是我在学习了这一学期的课程之后利用方舟开发框架（简称ArkUI开发框架）所做的一些UI开发成果。
如何用deepseek润色简历，我已经试过了。非常可以。整理了一套DeepSeek润色简历的指令，哪怕是序乱简历也可以调顺非常专业，开春求职用起来。
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各位同学大家好，在这个视频中我们会给跨考的同学补充一些数字电路的基础知识。主要是要介绍在数字电路当中很常用的两个小部件，分别是多路选择器和三态门
不要被csdn上能找到的三张往年题蒙蔽了，今年试卷往年题覆盖率只有一个名词解释，其他全是没重点背的内容，所以火速写下了这个回忆版，供大家参考，一定不要赌在往年题上了！csdn上能查到的一份复习整理 以及一份100多简答名词整理都可以看看！顺便给我的博客园引个流，最近在逐步上传比较完整的复习资料XD。2. ppt上积木问题（包括写open和closed表）知识发现、演绎推理、双倍体遗传算法、盲目搜索
高斯过程（Gaussian Process, GP）是一种用于概率机器学习的非参数模型。它被用来描述一个函数集合，这些函数的输出值是一组高斯变量。高斯过程模型可以用于回归和分类问题，以及在无监督学习中的降维。在高斯过程中，每个样本的输出都被视为一个高斯变量，因此可以使用高斯分布来描述整个函数集合的概率分布。高斯过程模型通过定义一个核函数来确定不同样本之间的相似度，从而对函数进行建模。核函数可以度量
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本文推荐了一些机器学习方面入门、提高、进阶的教材，供读者参考。
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