C++在AI时代的重生：现代特性赋能大模型开发 摘要：本文探讨了C++语言在人工智能时代的复兴与进化。随着AI模型规模的爆发式增长，C++凭借其底层控制能力和"零开销抽象"哲学，在推理引擎开发中展现了不可替代的性能优势。文章重点分析了C++20/23的关键特性：Concepts提升模板类型安全，Ranges优化迭代器范式，协程简化异步编程，Modules加速编译过程。通过Lla

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本系列推文案例中，建议Python采用3.10及以上版本，NumPy采用1.22.3及以上版本，Matplotlib采用3.5.1及以上版本，Pandas采用1.4.2及以上版本。Python从3.10这个版本开始，标准发行版本中自带的IDLE交互式环境中输入提示符>>>单独放在左侧，不能随输入语句一起复制。为了清晰区分实例在交互环境中的输入和输出，本系列推文在每个输入语句的开头依然保留输入提示符

作为一个开源项目在推出后获得了巨大的成功和广泛的开发者的支持，其成为最大的特点。Node-RED可以轻松完成等多种跨界融合场景的应用，同时使用了的全新方式进行开发。是一个开源的可视化编程工具，用于连接物联网（IoT）设备、API和在线服务。随着物联网的快速发展，越来越多的设备需要连接和交互。传统的编程方法需要处理大量的底层细节，如网络协议、数据格式和设备驱动程序。这使物联网应用程序的开发变得非常复

本文探讨了可穿戴计算设备的多模态智能交互技术。首先介绍了可穿戴设备的发展历程、主流形态和基本特点（穿戴便携、连续感知、随时随地、用户个性化），指出其与传统人机交互方式的差异。随后重点阐述了"以人为中心"的智能穿戴交互设计理念，从五个维度提出十大设计原则，包括：通过传感技术和计算转移增强交互能力、满足个性化需求、提升交互效率、平衡功能与功耗、保障数据安全等。最后展望了可穿戴交互技

生成式对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）是近些年计算机视觉领域非常常见的一类方法，其强大的从已有数据集中生成新数据的能力令人惊叹，甚至连人眼都无法进行分辨。本文将会介绍基于最原始的DCGAN的动漫人物生成任务，通过定义生成器和判别器，并让这两个网络在参数优化过程中不断“打架”，最终得到较好的生成结果。

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简介：在现实生活中，除了分类问题外，也存在很多需要预测出具体值的回归问题，例如年龄预测、房价预测、股价预测等。相比分类问题而言，回归问题输出类型为一个连续值，如下表所示为两者的区别。在本文中，将完成房价预测这一回归问题。■ 分类问题与回归问题区别对于一个回归问题，从简单到复杂，可以采取的模型有多层感知机、SVR、回归森林算法等，下面将介绍如何使用这些算法完成这一任务。

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即使我们可以利用反向传播来进行优化，但是训练过程中仍然会出现一系列的问题，比如鞍点、病态条件、梯度消失和梯度爆炸，对此我们首先提出了小批量随机梯度下降，并且基于批量随机梯度下降的不稳定的特点，继续对其做出方向和学习率上的优化。