个人技术分享

在过去的一个月里，我在休着陪产假、看娃的同时，也在闲暇时间里设计了 AutoDev for VSCode 的架构。我们将 AutoDev for Intellij IDEA 平台的非凡开发者体验带到了 VSCode 平台。在 IDEA 版本中通过构建非常精准的提示词，以及与编辑器的完美融合， 以帮助开发者更好地编写代码。现在，在 VSCode 预览版本（0.1.0）中，你可以体验到这一切。文档：h...

尺度定律（Scaling laws）是一种描述系统随着规模的变化而发生的规律性变化的数学表达。这些规律通常表现为一些可测量的特征随着系统大小的增加而呈现出一种固定的比例关系。尺度定律在不同学科领域中都有广泛的应用，包括物理学、生物学、经济学等。有趣的是，OpenAI的研究者在2020年发现，大语言模型也遵循着尺度定律[1]。大语言模型的尺度定律描述的是模型的性能 𝐿 ，模型的参数量大小 𝑁 ，训练模型的数据大小 𝐷 以及训练模型使用的计算量 𝐶 之间的关系。

想象一下这样一个世界：智能助手不在云端，而是在你的手机上，无缝了解你的需求并以闪电般的速度做出响应。这不是科幻小说，而是科幻小说。这是小语​​言模型 (SLM) 的希望，这是一个快速发展的领域，有可能改变我们与技术交互的方式。多年来，语言模型领域一直由大型语言模型（LLM）主导。LLM拥有数十亿（甚至数万亿）个参数，拥有令人印象深刻的能力，但其庞大的规模是有代价的：巨大的计算能力、高存储需求和有限的可访问性。这就是 SLM 发挥作用的地方，它提供了一种令人耳目一新的替代方案。

5月6日，界面新闻报道，根据市场调研机构Measurable AI发布的最新数据显示，按2024年3月订单数量计，美团香港业务KeeTa的单量市占份额已达到44%，跃升为全港第一大外卖平台。5月7日消息，根据美国商标和专利局（USPTO）近日公示的清单，苹果公司获得了一项关于折叠屏iPhone的新专利，最大的亮点在于独特的铰链设计，可以实现向内、向外双向折叠。相关人士爆料，MAI-1模型的规模“远大于”微软此前训练过的任何小型开源模型，将有约5000亿个参数，作为对比，GPT-4有超过1万亿个参数。

文本分类问题

深度学习在语音助手方面的应用可以提高语音识别的准确性、语义理解的精准度和对话生成的自然度，从而使得语音助手能够更好地满足用户的需求。深度学习在语音助手方面的应用不仅可以提高语音交互的准确性和自然度，还可以实现个性化服务、多模态交互和情感识别等功能，为用户提供更加智能和便捷的语音助手体验。深度学习模型可以通过大量的语音数据进行训练，从而提高语音识别的准确性。目前，深度学习模型如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等已经在语音识别领域取得了很大的成功，使得语音助手能够更好地理解用户的语音指令。

接下来，AI会利用深度学习算法，根据大量的衣物数据样本，学习如何去除这些特征，这一过程就像是在脑海中构建起一座图书馆，书架上摆满了各种各样的衣物知识。然而，我们也应该警惕这项技术的双刃剑效应，确保它能够在尊重隐私和伦理的前提下，为我们的生活带来更多的便利和乐趣。今天，我要和大家探讨的，是一个颇具争议却技术含金量极高的话题——AI去衣技术中图形渲染的作用。在未来，随着技术的不断进步，我们有理由相信，图形渲染和AI去衣技术将会在更多的领域发挥它们的作用，为我们带来更加丰富多彩的数字生活。

AI，这个词在如今人们的视野中出现频率几乎超过了所有一切其他的事物，更有意思的是，出现频率仅次于这个词的，几乎都会加上一个修饰亦或是前缀——AI，没错，还是它。正值五一假期，我们试着在网上搜索关键词的相应指数，分别对“ai”和“五一”两个词进行对比，我们发现：顶峰时期的”五一“一词也几乎只是达到”ai“的日常水平。（数据仅供参考，具有极强的范围局限性——尽管如此，我相信人们如今对于ai的讨论已作为家常便饭）

一、模型中的函数的定义1.torchmetrics.AUROC（1）.binary>>> from torch import tensor>>> preds = tensor([0.13, 0.26, 0.08, 0.19, 0.34])>>> target = tensor([0, 0, 1, 1, 1])>>> auroc = AUROC(task="binary")>>> auroc(preds,

超声波雷达：利用超声波测算距离的雷达传感器装置，通过发射、接收 40kHz、48kHz或 58kHz 频率的超声波，根据时间差测算出障碍物距离，当距离过近时触发报警装置发出警报声以提醒司机。超声波：人耳所不能听到的一种频率大于 20kHz 的声波，具备声波传输的反射、折射、干涉等物理特性，对外界光线和电磁场不敏感，声波强度不受雨雪天气等恶劣环境的影响。UPA：超声波驻车辅助（Ultrasonic Parking Assistant），安装在汽车前后保险杆上的超声波雷达，用于测量前后障碍物。

面部表情识别（FER）在理解人类情绪线索方面起着关键作用。然而，基于视觉信息的传统FER方法存在一些局限性，如预处理、特征提取和多阶段分类过程。这些不仅增加了计算复杂性，还需要大量的计算资源。考虑到基于卷积神经网络（CNN）的FER方案在识别面部表情图像中嵌入的深层、长距离依赖关系方面常常不足，以及Transformer固有的二次计算复杂性，本文提出了FER-YOLO-Mamba模型，该模型融合了Mamba和YOLO技术的原理，以促进面部表情图像识别和定位的高效协调。

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基于Raspberry Pi和OpenAI API搭建的智能家居助手GPT Home是一个基于Raspberry Pi和OpenAI API搭建的智能家居助手，功能上类似于Google Nest Hub或Amazon Alexa。通过详细的设置指南和配件列表，用户可以自行组装和配置这个设备，实现语音控制和智能家居管理的功能。

算法是指解决问题的一种方法或一种过程。更严格的讲，算法是由若干条指令组成的有穷序列。算法具有以下四种性质：1.输入：有零个或多个由外部提供的量作为算法的输入。2.输出：算法产生至少一个量作为输出。3.确定性 ：组成算法的每一条指令是清晰的，无歧义的。4.有限性：算法中每条指令执行的次数是有限的，执行每条指令的时间也是有限的。程序和算法不同，程序是算法的具体实现，程序可以不满足算法的性质4，如操作系统是在一个无限循环中执行的程序。

总之，“磨刀不误砍柴工”，只要我们在购买前做好充分准备并合理分析比较各种因素，相信一定能在众多数字人源码产品中找到最合适自己的一款。在选择数字人系统源码厂家时我们需要明确自己对数字人的实际需求，在专帮优秘数字人徐科研的介绍下我们了解到在不同的数字人源码源头工厂中他们在自己数字人运营上有着各自的特点，因此对于数字人源码的需求也不尽相同。此外，考虑到未来技术和商业模式的变化，所选用的产品还需具有良好的扩展性以满足不断增长的功能需求。在数字化的大潮中，有很多创业者开始瞄准了数字人源码部署这个商业风口项目。

胰腺癌（PAAD）是一种预后不良、死亡率高的恶性肿瘤。肿瘤相关巨噬细胞（TAMs）的大量浸润是PAAD的一个显著特征。TAMs可与胰腺癌细胞相互作用，调节代谢、炎症和免疫状态，形成免疫抑制TME，最终促进肿瘤的发生和发展。研究表明，巨噬细胞会影响胰腺癌细胞的生物学功能，如葡萄糖代谢。然而，目前仍缺乏一种结合TAM和代谢相关特征来识别PAAD新分子亚型的方法。代谢亚型为新一代癌症治疗的患者分类提供了一个独特的视角，因此，根据免疫代谢特性开发新的分子亚型对提高精准医疗至关重要。

判别器的任务是尝试区分接收到的数据是真实数据还是由生成网络生成的数据。生成器的任务是从随机噪声中生成与真实数据相似的合成样本，而判别器则负责辨别给定的样本是真实数据还是生成器产生的人工样本。在生成对抗网络（GANs）中，生成器（G）是一个关键组件，其任务是利用随机噪声（通常表示为z）作为输入，并通过不断的学习和拟合过程生成一个与真实样本在尺寸和分布上相似的伪造样本G(z)。GAN的原理在于通过这种对抗性训练，生成器学习生成逼真的数据，而判别器学习更好地区分真实和生成的数据。

在财务数字化的改革过程中，财务部门已经通过会计电算化、ERP、财务共享，基本实现业务财务流程拉通和财务运营效率的提升，接下来面临问题是如何通过构建业财一体化体系，进一步挖掘数字利用价值，为管理决策赋能。

Large Transformer Model Inference OptimizationLarge transformer models are mainstream nowadays, creating SoTA results for a variety of tasks. They are powerful but very expensive to train and use. The extremely high inference cost, in both time and memory,

健康管理是补短板，预防保健，科学合法，全程全面健康管理，健康管理团队要打足球。家庭健康管理员，转变“等病”意识，选择健康管理工具和平台，选择大于努力，判断大于选择。通过工具的使用，提高保健意识，开展健康教育、优生、预防、保健、医疗、康复、养老等“七位一体”的全周期全方位健康管理，打通堵点，补齐短板，延缓衰老。