AI不会完全取代程序员，但会淘汰只会写代码的传统程序员。企业正用资深工程师+AI替代多人团队，初级岗位快速消失。AI放大能力差距：老手效率提升5-10倍，新手反而更易犯错。未来需要懂业务的技术人、懂技术的产品人、系统级工程师和终身学习者。AI既是工具也是挑战，可能带来思维同质化风险。这场变革将成就适应者，淘汰停滞者。关键在于：当AI时代已来，你准备好进化了吗？

如果你想用宇宙第一好用的 C/CXX 编译器 Visual Studio 来安装部署 PyTorch 的 Windows 应用，但是不知道该怎么办好，那么这一篇也许能告诉你答案。文章目录前期准备Visual StudioLibTorch创建MSVC工程把LibTorch拷贝到工程目录下工程链接配置参数准备测试用例拷贝dll动态库前期准备Visual Studio尽管在 Windows 平台上也是可

这一章的知识点其实相当于知识总结，因为基础的内容基本已经在前面的章节中探讨过。但是我这两天思考了一下，觉得有必要把神经元的知识点全部抓出来讨论一下，做一个相当于系统性的概述，这样我们在之后的讨论中，就不会涉及到太多数学性的话题，而更多的可以放在拓扑结构或其他内容上了，比如具体的应用上。文章目录关于前面内容的回顾构建复杂的函数模型矩阵与并行计算计算图与神经元网络的关系关于前面内容的回顾首先，在前面的

文章目录什么是「有监督学习（Supervised Learning）」「有监督学习」任务的缺点什么是「无监督学习（Unsupervised Learning）」「无监督学习」任务的缺点什么是「半监督学习（Semi-supervised Learning）」「半监督学习」任务的缺点什么是「有监督学习（Supervised Learning）」所谓「有监督学习」，指的是使用既有 「特征 xxx」 又有

•宽4.5V至24V工作输入范围•3A负载电流•90mO/40mO低Rds（on）内部功率MOSFET•低静态电流•高效同步模式操作•固定500kHz开关频率•从200kHz到2MHz外部时钟的频率同步•AAM节能模式•内部软启动•OCP保护和打嗝•热关机•输出可从0.8V调节•提供8针TSOT-23封装...

文章目录1. 什么是 IoU2. 什么是「边界框（bounding box）」3. 如何计算IoU1. 什么是 IoU在深度学习的相关任务中，尤其当涉及到目标识别这一类的任务时，总能在论文或博客中看到或者听到 IoU，那么 IoU 指的是什么，它又是如何计算的呢？IoU 的全称是「Intersection of Union」对应的中文是「交并比」，也就是交集与并集的比。我们来看看示例图：它表示的是

PyTorch 之所以会成为和 Tensorflow 并驾齐驱的两大深度学习框架，除了 PyTorch 有极其好用的动态计算图技术外，还在于它的相对开放和自由。此外，PyTorch 还添加了对C/C++/Java等语言的支持，这意味着我们可以先通过Python调试好模型后，再把模型送到 C/Java 为主的应用环境里，为程序赋能。接下来的这篇文章将介绍如何在 Linux 环境下部署 C/C++ 的

文章目录1. 如何评价一个模型的好坏2. 与「混淆矩阵」有关的几个评价指标2.1. 查准率/准确率2.2. 查全率/召回率/查出率3. 什么是PR曲线1. 如何评价一个模型的好坏评价一个机器学习模型的好坏，通常需要一个具体的量化指标。在展开我们后面的内容前，我们先考虑这样一个场景。假设我们有三类预测目标，但是我们做了可能有十种不同的模型，现在怎么评判某个模型优于另外一个模型呢？回答这个问题之前，我

文章目录基础操作 —— 模型的存储S/L 模型S/L 参数TorchScript基础操作 —— 模型的存储我们在训练完整个网络模型后，通常会涉及到模型的存储。所谓的模型，指的是我们用什么层构建的网络，而与模型一同进行保存的，还有搜索后找到的模型参数解。所以从这个概念出发，我们可以有两种保存和读取方法。S/L 模型第一种是存储包含模型和参数解# save the modeltorch.save(th

Linux Bash 是非常轻量化的脚本，在所有的Linux系统和Mac中都能完美支持。Win10自从有了Linux子系统后，也能在Windows 10上使用，其实是挺便利的一种工具。它诞生的时间非常久，所以也导致了这个工具的语法十分古老。你说为什么不用类似Python一类的新时代的脚本语言做同样的事，最主要的原因是使用Python编程在处理系统这一层还是比较费劲和繁琐的。通俗的一句话就是----