转载于：https://mp.weixin.qq.com/s/IDdY2Wd77fT3DkYXCnSBCA最近，DeepMind科学家Sebastian Ruder总结了15个过去一年里高能、有启发性的研究领域，主要包括：Universal Models 通用模型Massive Multi-task Learning 大规模多任务学习Beyond the Transformer 超越Transfo

我们知道，很多时候我们的开发都是在本地，但是运行环境都是在linux服务器上，因此在本地开发完我们还需要将其同步到linux服务器上，这还是有点麻烦的。使用xshell连接linux服务器很方便，但是在上面进行开发还是很复杂的。vscode上有插件可以让我们在vscode上直接连接linux服务器，可以直观地显示文件目录，方便的打开文件，也可以方便的使用shell进行命令行操作。下面就推荐两篇文章

我们知道如果用Python来开发各种机器学习模型，是非常简单的，只需要调用库函数接口即可。下面总结几篇使用C/C++来实现BP神经网络的文章：BP神经网络C语言实现https://github.com/ThreeClassMrWang/c-bpnnKNN算法 C语言实现对鸢尾花的分类 机器学习详解 BP 神经网络基本原理及 C 语言实现https://github.com/myazi/myLear

为了追逐最新的技术趋势，人们不断购买课程、订阅专栏、参加各种技术社群，疲于奔命，却往往难以深入掌握任何一项技术，深陷“害怕错过”的焦虑漩涡，反而忽略了对自身真正有价值的知识和技能的沉淀。我们可以尝试将大模型应用于工作流程的各个环节，例如利用AI进行初步调研、头脑风暴、方案优化、内容创作等，让人工智能辅助我们完成重复性、机械性的工作，从而将人类的创造力和机器的智能优势充分结合，实现工作效率和创新能力

6.4.7 长城GEEP 5.0中央计算平台：中央大脑（One Brain）+区控制器。5.4.7 安波福多域融合计算布局：中央车辆控制器CVC（车身域+底盘域融合）**6.8.3 理想LEEA 3.0中央集中计算布局：CCU（3个计算群）+区域控制器。6.9.2 小鹏X-EEA 3.0：中央超算（3个计算群）+区域控制（Z-DCU）6.1.5 ZEEKR EE 3.0中央计算平台：1个中央计算机

一图抵千言，在平常的PPT汇报中，一张好的图片可以让我们的展示更加清晰，也让听得人更快的了解我们的内容。要想起之前师兄发了文章，需要提供一个封面示意图，当时好像是花钱请别人做的，当然我们不一定需要达到这种水平。一般来说，我们会遇到的图类型有示意图、表格、图表等。其中表格我们可以在PPT中完成，图表的话一般在Python或者MATLAB中完成，再拿到PPT中进行一些内容的添加，示意图的话，一般来说会

链接：https://www.zhihu.com/question/375368576/answer/1059898195看了好多回答，还是觉得有更本质的原因的，根源还是在C++这个语言特性上为什么C++没有Python之类语言这样活跃的生态？我觉得根本原因在于C++没有解决好一个问题：菱形依赖什么叫菱形依赖呢？就是说A依赖B，A也依赖C，但是B和C同时依赖D，并且我们限定D并不是STL这样的标准

在 UML 2.0 的 13 种图中，类图（Class Diagrams）是使用频率最高的 UML 图之一。类图描述系统中的类，以及各个类之间的关系的静态视图，能够让我们在正确编写代码之前对系统有一个全面的认识。类图是一种模型类型，确切地说，是一种静态模型类型。类图表示类、接口和它们之间的协作关系，用于系统设计阶段。类、接口和类图1. 类类（Class）是指具有相同属性、方法和关系的对象的抽象，它

诞生50多年之后，函数式编程（functional programming）开始获得越来越多的关注。不仅最古老的函数式语言Lisp重获青春，而且新的函数式语言层出不穷，比如Erlang、clojure、Scala、F#等等。目前最当红的Python、Ruby、Javascript，对函数式编程的支持都很强，就连老牌的面向对象的Java、面向过程的PHP，都忙不迭地加入对匿名函数的支持。越来越多的迹

已剪辑自: https://blog.csdn.net/weixin_42229404/article/details/81318779以前，搞无人机的十个人有八个是航空、气动、机械出身，更多考虑的是如何让飞机稳定飞起来、飞得更快、飞得更高。如今，随着芯片、人工智能、大数据技术的发展，无人机开始了智能化、终端化、集群化的趋势，大批自动化、机械电子、信息工程、微电子的专业人材投入到了无人机研发大潮中