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2025年11月 人工智能前研发展总结(Kimi K2 Thinking、GPT-5.1、Grok-4.1、Gemini 3 Pro、Nano Banana Pro、Claude Opus 4.5等)

详细总结了2025年11月的人工智能前沿发展重要产品,包括但不限于 Kimi K2 Thinking、ERNIE-5.0-Preview、GPT-5.1、Grok-4.1、Gemini 3 Pro、Nano Banana Pro、Claude Opus 4.5 等。

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#人工智能
中点画圆法(计算机图形学)C++实现

#include<iostream>#include<graphics.h>#include<conio.h>using namespace std;void MidPoint_Circle(const int& x0, const int& y0, const int& r){initgraph(800, 640);int d = 1

#c++#visual studio#几何学
数学建模中所需要使用到的Matlab(从零开始介绍)

【代码】数学建模中所需要使用到的Matlab(从零开始介绍)

#matlab#开发语言
2026年3月 人工智能前沿详细总结(包括Gemini 3.1 Flash-Lite、GPT-5.4、SkyReels 4、Mureka V9、GigaWorld-1等)

【代码】2026年3月 人工智能前沿详细总结(包括Gemini 3.1 Flash-Lite、GPT-5.4、SkyReels 4、Mureka V9、GigaWorld-1等)

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#人工智能#学习
2025年9月 人工智能发展前沿详细总结(包括Qwen3-Max、Seedream-4.0、DeepSeek-V3.1-Terminus、DeepSeek-V3.2-Exp、Claude-4.5 等)

对2025年9月的人工智能前沿进行了详细总结,包括 Qwen3 系列模型的发布、Seedream-4.0 的发布、DeepSeek-V3.1-Terminus 和 DeepSeek-V3.2-Exp 的发布、Claude-Sonnet-4.5 的发布和 GLM-4.6 的发布等。

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#人工智能#学习
数学建模学习笔记(1):层次分析法(AHP)(附有详细使用步骤)

评价类问题是指从多个评价对象中选择出最优者或对多个评价对象进行优先级排序。解决评价类问题可以通过打分的方式进行。每一个评价都有可能有多个不同的评价指标,而不同评价指标的权重往往不相同,因此需要科学地确定不同指标的权重,所有指标的权重之和为1。......

#经验分享
计算机网络笔记:域名系统(DNS)

域名系统概述:互联网使用的命名系统,用来将便于人们使用的机器名字转换为IP地址。域名系统的使用情况直接使用:许多应用层软件经常直接使用域名系统;间接使用:计算机用户虽然是通过间接的方式使用域名系统,但是域名系统却为互联网的各种网络应用提供了核心服务。域名系统的作用:由于互联网用户在于某台主机通信时,很难记住主机的IP地址,因此需要使用能够便于记忆的主机名字;而计算机进行处理时,则更容易处理定长的I

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#计算机网络#网络
数学建模学习笔记(14)聚类模型

把样本划分为由相似的对象组成的多个类的过程。

#聚类#学习
人工智能详细笔记:深度学习解决图像分割问题(FCN Unet Deeplab)

图像分割是指将一幅数字图像分成若干个部分或者对象的过程。该任务的目标是将图像中的每个像素分配给其所属的对象或者部分,因此它通常被视为一种像素级别的图像分析。

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#人工智能#深度学习#计算机视觉
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